在文本挖掘的分词原理中,我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步:"分词",而在做了分词后,如果我们是做文本分类聚类,则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick,本文我们就对向量化和特例Hash Trick预处理方法做一个总结. 1. 词袋模型 在讲向量化与Hash Trick之前,我们先说说词袋模型(Bag of Words,简称BoW).词袋模型假设我们不考虑文本中词与词之间的上下文关系,仅仅只考虑所有词的权重.而权重与词在文本中出现的频率有关. 词袋模型首先

学习的一个github上的代码,分析了一下实现过程.代码下载链接:https://github.com/Choco31415/Attention_Network_With_Keras 代码的主要目标是通过一个描述时间的字符串,预测为数字形式的字符串.如“ten before ten o'clock a.m”预测为09:50 在jupyter上运行,代码如下: 1,导入模块,好像并没有全部使用到,如Permute,Multiply,Reshape,LearningRateScheduler等,这些

Introduction 主成分分析(Principal Components Analysis)是一种对特征进行降维的方法.由于观测指标间存在相关性,将导致信息的重叠与低效,我们倾向于用少量的.尽可能多能反映原特征的新特征来替代他们,主成分分析因此产生.主成分分析可以看成是高维空间通过旋转坐标系找到最佳投影(几何上),生成新维度,其中新坐标轴每一个维度都是原维度的线性组合\(\theta'X\)(数学上),满足: 新维度特征之间的相关性尽可能小 参数空间\(\theta\)有界 方差尽可能大,

面对日益激烈的市场竞争,很多企业管理者不断通过各种途径和方式,试图寻找一个合适并行之有效的解决方案,以帮助他们解决企业管理难题,不断提高企业的业绩,获得持续的成功. 企业管理软件的出现填补了企业管理领域的空缺.从西方引入的CRM概念传至中国跨越了半个世纪的时间,作为一种以客户为中心的经营策略,它以信息技术为手段,对业务功能进行重新设计,并对工作流程进行重组,帮助企业实现高效的销售运营管理. 市场上的管理软件鱼龙混杂,那么,如何找到最合适的CRM管理软件呢?小编觉得不妨从以下三方面入手: 以简胜繁

看到大家对我的文章赞了不少,看来大家还比较喜欢看.园子里的一些朋友和我说:”终于又看到你要在园子里发原创文章了.几年前就受益匪浅,经过几年的成长分享来的东西肯定也是精品.“ 感谢大家对我的信任,如果你手机以前就喜欢看我的博客的,可以在文章后面回复一下,我看看有多少是老顾客.这两年没有写太多新东西,当然不是说我没有在写东西,写的其实也不少,而且自认为也是精品.只是这两年家里事多,压力大,给IT朋友们写的少了,这也让我技术也给荒废了,今天在路上我还想着是不是要把OEA来个再版,支持B/S和Mobil

1.看数据看维度 在对某一项业务或者业务的某个模块进行分析时,可以从大小两个角度去切入分析. 首先站在广阔的视角去看待一些数据.比如对某个产品(消费品),就要分析在大环境下是一个什么样的数据,如市场排名,市场占有率.还要记录市场整体波动情况,竞品的数据.这些一般可以通过第三方调研机构或者行业报告获得. FineReport数据报表看板 然后需要分析针对这个产品你内部关心的数据是什么.比如每月每周的销售量,各渠道的销售量,广告.促销活动.线下活动.联合活动等带来的销售的提升和品牌知名度的提升. 当

Atitit 如何在水泥森林打猎  找到合适的公司 1. 我们工作的本质就是打猎,万年前在草原森林里面打猎,现在在水泥森林里面打猎 2 1.1. 我们的本质职位只有一个,那就是猎人 2 1.2. 所有的商业活动本质上皆为打猎 2 2. 打猎就要有打猎的方法,打猎工具,还要对猎物进行识别..猎场搬迁 2 2.1. 猎物手册与通用知识 2 2.2. 打猎方法论,广博法优先于专一法 2 3. 猎物识别与锁定,了解猎物习性  公司的类型 3 3.1. 根据运营模式 ,运营驱动型:产品驱动型: 技术驱动型

开篇介绍 关于 Slowly Changing Dimension 缓慢渐变维度的理论概念请参看 数据仓库系列 - 缓慢渐变维度 (Slowly Changing Dimension) 常见的三种类型及原型设计 本篇文章总结了实现缓慢渐变维度的几种方式,并且分析了 Changing Attribute 和 Historical Attribute 输出的逻辑过程. 示例一:SSIS 中使用 Slowly Changing Dimension 控件 示例二:使用 SQL 中 Merge 语句实现简

 摘要 游戏开发者知道 Android 中蕴藏着巨大的机遇. 在 Google Play 商店的前 100 款应用中,约一半是游戏应用(在利润最高的前 100 款应用中.它们所占的比例超过 90%). 如要跻身该市场,开发速度很关键. 一些刚起步的独立开发者更愿意从零開始来开发自己的全部代码:可是为了达到更高的质量而不用花费数年的时间进行开发.其它人可能会选择已有的游戏引擎.上章研究了英特尔 Android* 开发者指南上的对等应用具体解释,在选择引擎时,你能够考虑下面几个因素: 成本 -

一.什么是杂项维度 简单地说,杂项维度就是一种包含的数据具有很少可能值的维度.事务型商业过程通常产生一系列混杂的.低基数的标志位或状态信息.与其为每个标志或属性定义不同的维度,不如建立单独的将不同维度合并到一起的杂项维度.这些维度,通常在一个模式中标记为事务型概要维度,一般不需要所有属性可能值的笛卡尔积,但应该至少包含实际发生在源数据中的组合值.        例如,在销售订单中,可能存在有很多离散数据(yes-no这种开关类型的值),如: verification_ind(如果订单已经被审核,

一.关于Java的技术学习.能够依照以下分三个维度进行学习 : (1)向下发展,也就是底层的方向 建议看<深入Java虚拟机>.<Java虚拟机规范>.<Thinking in Java>等.事实上中英文都能够,除非你是专注于底层的开发,那么还是看英文的比較合适些.当然Java底层相关的书籍肯定不仅这几本,很多其它的书籍待猿友们去挖掘哈. (2)横向发展,略为向上.从应用的角度 建议看一些主流的应用框架相关的书:struts2.spring.hibernate.ibat

6 月 30 日下午,赵之健在七牛架构师实践日第二十九期进行了<多维度融合赋能视频 AI 的实践>为题的实战分享. 
 作者简介: 
  赵之健,七牛人工智能实验室资深算法工程师, 七牛视频算法和算法工程化负责人.拥有近十年从事于计算机视觉和人工智能相关的算法研究的经历,在图像相关如人脸识别,图像分类,工业自动化,视频分析等领域拥有丰富的研发经验,研发的产品涉及安防,军事,移动互联网,工业 4.0 等多个领域,曾带队获得 ACM Muliti-media 大规模视频分类竞赛亚军. 
 本文

下一波大趋势和大红利从互联网+让位于人工智能+,已成业界共识.在AI的数据.算法和芯片之三剑客中,考虑到AI算法开源的发展趋势,数据与芯片将占据越来越重要的地位,而作为AI发展支柱的芯片更是AI业的竞争“核心”.在围绕AI芯片一系列跑马圈地的“运动”中,已不是“单点作战”的竞争,而是涉及路线.架构.应用.生态等全方位的维度. 路线之争 可以说,芯片将决定新AI计算时代的基础架构和未来生态.因此,谷歌.微软.IBM.Facebook等美国巨头都投巨资加速AI芯片的研发,旨在抢占制高点,而国内AI芯

1.引言 对于即时通讯网来说,所有的技术文章和资料都在围绕即时通讯这个技术方向进行整理和分享,这一次也不例外.对于即时通讯系统(包括IM.消息推送系统等)来说,MQ消息中件间是非常常见的基础软件,但市面上种类众多.各有所长的MQ消息中件间产品,该怎么去选择?这是个问题! 对于很多经验不足的开发者来说,一个公司内部用的IM聊天系统,总用户量也不过百十来人,动辄就是Kafka.MongoDB,美其名曰为了高性能和可扩展性,真是大炮打蚊子.而对于中大型的即时通讯场景来说,有的开发者确为了贪图使用简单.

如何评价代码质量的高低? 实际上,咱们平时嘴中常说的“好”和“烂”,是对代码质量的一种描述.“好”笼统地表示代码质量高,“烂”笼统地表示代码质量低.对于代码质量的描述,除了“好”“烂”这样比较简单粗暴的描述方式之外,我们也经常会听到很多其他的描述方式.这些描述方法语义更丰富.更专业.更细化.我搜集整理了一下,罗列在了下面.这些几乎涵盖我们所能听到的描述代码质量的所有常用词汇,你可以看一看. 灵活性(flexibility).可扩展性(extensibility).可维护性(maintainabi

data(churn)导入自带的训练集churnTrain和测试集churnTest 用id3.cart.C4.5和C5.0创建决策树模型,并用交叉矩阵评估模型,针对churn数据,哪种模型更合适 决策树模型 ID3/C4.5/CART算法比较 传送门 data(churn)为R自带的训练集,这个data(chun十分特殊) 先对data(churn)训练集和测试集进行数据查询 churnTest数据 奇怪之处,不能存储它的数据,不能查看数据的维度 ,不能查看数据框中每个变量的属性!! > da

一个特性:低维(特征少)转向高维的过程中,样本会变的稀疏(可以有两种理解方式:1.样本数目不变,样本彼此之间距离增大.2.样本密度不变,所需的样本数目指数倍增长). 高维度带来的影响: 1.变得可分. 由于变得稀疏,之前低维不可分的,在合适的高维度下可以找到一个可分的超平面. 2.过拟合风险. 过高维度会带来过拟合的风险(会学习到数据集中的特例或异常,对现实测试数据效果较差).增加维度的线性模型等效于低维空间里较复杂的非线性分类器. 3.需要更多训练数据.我们需要更多的训练数据进行参数估计. 4

导语 | 当产品的用户量不断翻番时,需求会倒逼着你优化HTTP协议.那么,要想极限优化HTTP性能,应该从哪些维度出发呢?本文将由TVP陶辉老师,为大家分享四个全新维度.「TVP思享」专栏,凝结大咖思考,汇聚专家分享,收获全新思想,欢迎长期关注.(编辑:云加社区 尾尾) 作者简介:陶辉,腾讯云最具价值专家(TVP),杭州智链达数据有限公司 CTO及联合创始人,曾就职于阿里云.腾讯.华为.思科等公司,著有畅销书<深入理解Nginx:模块开发与架构解析>,与极客时间合作畅销视频课程<Web协

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.服务器性能简介 1.性能定义 服务器性能优化是一项非常艰巨的任务,当然也是很难处理的问题,在写这篇文章的时候,特意请教下运维大佬,硬件工程师,数据库管理,单从自己的实际开发经验来看,看待这个问题的角度起码是不全面的. 补刀一句:在公司靠谱少撕逼,工程师这个群体是很好交朋友的,互相学习一起进步,升职加薪他不好吗? 服务性能定义:完成一个任务或者处理一次接口请求所需要的时间,这个时间是指响应完成时间,即请求发出,到页面响应回显结束,这是看

在上一篇介绍了逻辑编程的作用,介绍了逻辑编程中的一些概念,包括逻辑程序的结构:事实.规则和问题:知识的表达方式:谓词演算.产生式规则,以及这些概念与三维度(角色+场景+时间)理论的契合关系,正式提出了"三维度逻辑编程"这个概念.为了更好的体现"三维度"的关系,今天要重点介绍一下角色的扮演者--Actor. 其实,我是一个演员 这个标题来自电影<喜剧之王>周星驰的台词.人生如戏全靠演技,星爷这样说,我们又何尝不是呢? (图片来自网络,侵删) 在我们的&qu

数仓建模首推书籍<数据仓库工具箱:维度建模权威指南>,本篇文章参考此书而作.文章首发公众号:五分钟学大数据,公众号中发送"维度建模"即可获取此书籍第三版电子书 先来介绍下此书,此书是基于作者 60 多年的实际业务环境而总结的经验及教训,为读者提供正式的维度设计和开发技术.面向数仓和BI设计人员,书中涉及到的内容非常广泛,围绕一系列的商业场景或案例研究进行组织.强烈建议买一本实体书研究,反复通读全书至少三遍以上,你的技术将会有质的飞跃. 数仓工具箱 因为本文是纯理论知识,密密