程序源码#include<stdio.h>#include <string.h>//可以退出的头文件#include <stdlib.h>//结构体的长度#define DATALEN 15//函数声明//定义结构数组struct wordUnit{int id;//idchar word[10];...

程序源码#include<stdio.h>#include <string.h>int is_in(char *s, char *c);int main(){char str[100];char str1[100];int length;printf("

背景虽然平时工作涉及的主要内容是NLP相关，但是在处理数据，以及实现相关NLP的过程中难免不遇上一些基本算法的内容。分治就是一种比较好的算法思维，有必要对他进行深入了解和熟练使用。算法内容所谓分治算法就是采取分而治之的思想。在分析一些问题的时候可以从以下三个步骤考虑能否使用：Divid: 待解决的问题能否分割成多个相同的子问题Conquer：将子问题找到合适的解决方法Combine：将每个子问题的

本文测试使用Pandas使用的是Spyder，python3.6版本，已经安装好pandas包。测试数据已放云盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1zozpY2BUTIvEJKf238leZg 密码：44zg。如需按照numpy，可以百度搜索如何安装。1数据标准化将数据按比例缩放，使之落入到特定区间，一般我们使用0-1标准化。公式如下：X∗=x−minmax−mi...

1 前言上篇文章(sklearn机器学习入门案例——使用k近邻算法进行鸢尾花分类)已经介绍了如何使用sklearn构建一个knn模型，也简要介绍了knn的思路。现在我们进一步来看看knn算法是如何实现分类的。本部分的程序的环境与sklearn机器学习入门案例——使用k近邻算法进行鸢尾花分类相同。2 生成一个二分类的数据集先生成一个两个类别的数据集，然后修改这个数据集中的一些数据（提高分类难度、或者

kmeans算法讲解视频：彻底搞定机器学习算法理论与实战——聚类(Clustering)视频源连接：https://www.bilibili.com/video/BV167411m7ao/本文件算法将实现Python简单实现K-means聚类算法，然后进行两个案例：对...

当然，这种使用warmup和decay的learning rate schedule大多是在bert这种预训练的大模型的微调应用中遇见的。如果是做自然语言处理相关任务的，transformers已经封装了好几个带有warmup 和 decay的lr schedule。如果不是做研究的话，这些已经封装的lr schedule直接拿来用即可。当然也可以使用pytorch中的相关模块自定义。

在这里使用前馈神经网络和反向传播的方式对数据进行分类。这也是神经网络最基础的部分，刚了解相关内人的话，还是比较难的，特别是在公式推导中。在本部分中，构建一个神经网络分类模型，就可以对手写数字进行识别，无需构建多个二分类模型。视频讲解：彻底搞定机器学习算法理论与实战——神经网络入门-NeuralNetworks...

1 背景近期在学习torchtext相关内容，但是当前网络上相关的中文文档较少，一些博文描述的不是很详细，pytorch官方也打不开，于是在github下载了源码，看看github有没有相关的官方文档。对于一些github上的项目，我们通常看到的readme是md形式的，然而下载torchtext之后，发现并没有readme.md文件，到是有一个readme.rst的文件，并且能够在github上

绘制流程图是很多人经常会使用到的。人嘛总是想着简单、免费、跨平台等等，并且能够导出多种结果（包括矢量图），对于程序员来说，如果能有以上功能融入到vscode中那就太妙了。流程图工具介绍先说一下https://www.draw.io/，现在已经更名https://app.diagrams.net/ ，打开后如下：常用的功能都有。1.支持流程图，时序图，UML图等2.可以导出的格式如下：导出的pdf文