一、数据集介绍本项目的数据集来自于天池——基于糖尿病临床指南和研究论文的实体标注构建（瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱大赛第一赛季）。即提供与糖尿病相关的学术论文以及糖尿病临床指南，要求在学术论文和临床指南的基础上，做实体的标注。实体类别共十五类。类别名称和定义疾病相关：1、疾病名称 (Disease)，如I型糖尿病。2、病因(Reason)，疾病的成因、危险因素及机制。...

一、数据集介绍本项目的数据集来自于DataFountain——疫情期间网民情绪识别。即给定微博ID和微博内容，设计算法对微博内容进行情绪识别，判断微博内容是积极的、消极的还是中性的。链接：https://www.datafountain.cn/competitions/423/datasets二、TextCNN模型介绍Python 3.7Tensorflow 2.1.0...

与辅助损失控制的负载均衡策略不同，无损失平衡策略不依赖辅助损失函数。传统策略靠引入辅助损失函数平衡专家负载，但会带来不良梯度，干扰模型语言建模目标，影响学习效果。无损失平衡策略则无此问题，训练过程更顺畅，让模型能专注主要任务，对训练更友好。根据这个规则，下一批原材料分配时，会倾向分给绩效分高或休息时间长的工人，以此平衡工作量。管理者观察工人状态，若工人手头任务少，就优先分配原材料；若任务多，就减少

一、决策树与随机森林（一）决策树1.算法概述决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。决策树优点：可以对复杂和非线性的数据建...

一、问题对keras模型训练二分类模型，遇到了这个错误：ValueError: Error when checking target: expected dense_2 to have shape (2,) but got array with shape (1,)二、解决方式可以将标签转换成one_hot编码：for row in all_train_data.iterrows():train_

RMSNorm（Root Mean Square Layer Normalization，均方根层归一化）是一种归一化技术。它主要用于对神经网络中的隐藏层激活进行归一化操作，类似于常见的 Layer Normalization（层归一化），但计算方式有所不同。3 与 Layer Normalization 的对比区别是什么？4 大模型为何使用RMSNorm代替LayerNorm？2 计算原理是什么

一、数据集介绍本项目的数据集来自于天池——基于糖尿病临床指南和研究论文的实体标注构建（瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱大赛第一赛季）。即提供与糖尿病相关的学术论文以及糖尿病临床指南，要求在学术论文和临床指南的基础上，做实体的标注。实体类别共十五类。类别名称和定义疾病相关：1、疾病名称 (Disease)，如I型糖尿病。2、病因(Reason)，疾病的成因、危险因素及机制。...

题目来源：中国大学MOOC_北京理工大学_Python123.io_Python语言程序设计描述：编程模板中给出了一个字符串，其中包含了含有重复的人名，请直接输出出现最多的人名。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪...

一、机器学习介绍（一）什么是机器学习机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。（二）术语特征或者属性通常是训练样本集的列，它们是独立测量得到的结果，多个特征联系在一起共同组成一个训练样本。机器学习的主要任务就是分类。通常为算法输入大量已分类数据作为算法的训练集。为了测试机器学习算法的效果，通常使用两套独立的样本集：训练数据和测试数据。（三）机器学习的任务机器学习的另一项任务...