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NLP: SBERT介绍及sentence-transformers库的使用

bi-encoder是一种独立编码方式,即输入的两个文本会被分别编码为独立的向量,然后通过计算这两个向量的相似度来判断文本之间的关系。Sentence-BERT(简写SBERT)模型是BERT模型最有趣的变体之一,通过扩展预训练的BERT模型来获得固定长度的句子特征,主要用于句子对分类、计算两个句子之间的相似度任务。三元组网络架构的SBERT模型的任务计算出一个特征,使锚定句和正向句之间的相似度高

#自然语言处理#人工智能
Fabric: 使用InvokeChaincode实现跨通道数据访问

因为工作中遇到一些问题考虑使用Fabric的跨通道链码调用方法InvokeChaincode()来解决,这篇文章主要是记录以下在Fabric测试网络中InvokeChaincode()的使用过程及遇到的问题。

#fabric
Tableau:详细级别表达式(LOD表达式)

在Tableau中,除了有行级别表达式(也叫数据源级)和视图级别表达式(也叫可视化级别)之外,还有详细级别表达式。行级别表达式和视图级别表达式的计算粒度都是确定的。行级别表达式只能在数据源中的每一行上引用非聚合的计算;而视图级别表达式只能在视图功能区定义的维度上对数据源中的数据进行聚合。而详细级别表达式可以跳出这两个限制,在更精细或更粗略,甚至固定维度上进行聚合。另外,行级别表达式和视图级别表..

#python#人工智能#机器学习
Tableau:聚合函数和计算字段

1.常见聚合函数Tabluea中常见的聚合函数有以下几种。函数名含义ATTR如果所有行都有一个值,就返回该表达式的值,否则会返回*。该函数忽略NULLAVG返回表达式中所有值的平均值。COUNT返回组中的项目数COUNTD返回组中不同项目的数量MAX返回表达式在所有记录中的最大值MEDIAN返回表达...

Tableau中的LOOKUP函数

Tableau中除了按表、区横穿纵穿进行表计算之外,还可以按照特定的维度进行表计算。

python:numpy的数据类型及append()、insert()、delete()函数的使用方法

1.numpynumpy和list的区别在于,numpy只能保存同类型数据,在list则可以保存不同类型的数据。numpy的底层是用C语言进行编写的,所以同样类型的函数,numpy的计算速度会高于同样功能的python函数。numpy中支持的数据类型主要有以下几种:类型取值范围简写np.boolTrue或Fasle(假设a是一个numpy的array数据类型为...

#numpy
Fabric:链码的部署及执行

Tips:peer lifecycle chaincode package命令只是将链码打包成一个tar格式的文件,这个过程不需要与具体的peer节点交互,因此这个命令的执行不需要事先绑定节点。Fabric中链码的部署一般包括以下步骤:编写链码->打包链码->安装链码->实例化链码->部署链码等。Tips: 虽然在fabric_test网络中创建了3个peer节点,但链码不一定需要在所有peer节

#fabric#区块链
机器学习:隐马尔可夫模型(HMM)

隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成同一个观测从而产生观测随机序列的过程。隐藏的马尔可夫链随机生成状态序列,而每一个状态又生成一个观测。

#机器学习#人工智能#概率论
模型解释性:SHAP包的使用

本篇博客介绍另一种事后可解释性方法:SHAP(SHapley Additive exPlanation)方法。

#人工智能#深度学习
Kettle: 数据库查询/数据库连接

1. 数据库查询2. 数据库连接

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