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搜索关键字:泛化    ( 855个结果
2019 上半年信息系统项目管理师上午综合知识真题(25)
执行者与用例之间的关系是( )A.包含关系B.泛化关系C.关联关系D.扩展关系 P43 包含关系。当可以从两个或两个以上的用例中提取公共行为时,应该使用包含关系来表示它们。其中这个提取出来的公共用例称为抽象用例,而把原始用例称为基本用例或基础用例。 泛化关系。泛化关系描述了一般事物与该事物中的特殊种 ...
分类:其他好文   时间:2021-07-02 15:50:38    阅读次数:0
【推荐算法】特征域感知因子分解机(Field-aware Factorization Machines,FFM)
特征域感知因子分解机(Field-aware Factorization Machines,FFM)主要解决了FM的以下几个痛点: 更准确的特征embedding表达。FM中,每个特征只由一个embedding向量表达,这样虽然能增强模型的泛化性能,但是也大大削弱了模型的记忆能力。FFM在POLY_ ...
分类:编程语言   时间:2021-06-30 18:43:01    阅读次数:0
UML九种建模图--类图
口令 泛化、实现、关联、依赖、组合、聚合 泛化是实线加空心三角形,实现是虚线加空心三角形。 关联是实线加箭头,依赖是虚线加箭头。 组合是实心棱形加实线箭头,聚合是空心棱形加实线箭头。 思维导图 作用 在软件工程中,类图是一种静态的结构图,描述了系统的类的集合,类的属性和类之间的关系,可以简化了人们对 ...
分类:其他好文   时间:2021-04-23 12:01:55    阅读次数:0
[转][UML]类的关系(泛化, 实现,关联,聚合,组合,依赖)
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42927264/article/details/82963556 在UML类图中,常见的有以下几种关系: 泛化(Generalization), 实现(Realization),关联(Association),聚合(Aggrega ...
分类:其他好文   时间:2021-04-22 15:37:08    阅读次数:0
使用微调后的Bert模型做编码器进行文本特征向量抽取
通常,我们使用bert做文本分类,泛化性好、表现优秀。在进行文本相似性计算任务时,往往是对语料训练词向量,再聚合文本向量embedding数据,计算相似度;但是,word2vec是静态词向量,表征能力有限,此时,可以用已进行特定环境下训练的bert模型,抽取出cls向量作为整个句子的表征向量以供下游 ...
分类:其他好文   时间:2021-04-15 12:20:10    阅读次数:0
基于统计的机器翻译
1. 中英文平行语料预处理中文处理数据泛化,解决数据稀疏问题数字 $number日期 $date时间 $time网址等 $literal专有名词处理:如“东北大学信息学院”建议拆分为“东北大学”、“信息学院”,有助于抽取出更多翻译规则 英文大小写句尾结束符与最后单词用空格分开数据泛化处理 其他全角 ...
分类:其他好文   时间:2021-04-08 13:26:01    阅读次数:0
Python学习08_面向对象编程
把一组数据结构和处理它们的方法组成对象(object),把相同行为的对象归纳为类(class),通过类的封装(encapsulation)隐藏内部细节,通过继承(inheritance)实现类的特化(specialization)和泛化(generalization),通过多态(polymorphi... ...
分类:编程语言   时间:2021-02-18 13:28:32    阅读次数:0
UML第二部分和创建型模式
1.uml中主要包括四种关系:依赖泛化关联实现2.uml静态视图:类图对象图包图3.物理视图:构件视图部署视图4.从可视化的角度对uml进行划分:视图图模型元素5.uml常用的扩展机制:构造性标记值约束6.uml的面向对象的事务有:结构事务分组事务注释事务动作事务7.标准建模语言UML可以由下列5类 ...
分类:其他好文   时间:2021-02-06 12:01:51    阅读次数:0
Multiclass and multioutput overview of sklearn
Multiclass and multioutput algorithms https://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html# sklearn 支持如下典型类型学习 multiclass -- 多类别 mulitlabel -- 多标签 ...
分类:其他好文   时间:2021-01-04 10:50:54    阅读次数:0
线性代数应该这样讲(三)-向量2范数与模型泛化
在线性代数(一)中,小夕主要讲解了映射与矩阵的关系;在线性代数(二)中,小夕讲解了映射视角下的特征值与特征向量的物理意义。本文与下一篇会较为透彻的解析一下向量的二范数与一范数,他们在机器学习任务中是最常用,有时甚至是核心的东西哦。首先,来一个俗俗的开篇。向量x的p范数表示如下:由此,p=1、p=2就分别代表1范数和2范数。本文只看p=2的情况。二范数相信大家在大一学线性代数的时候就已经被灌输了“用
分类:其他好文   时间:2020-12-29 11:49:08    阅读次数:0
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