Pine：用label.new函数出现错误
社区干货
在线学习FTRL介绍及基于Flink实现在线学习流程|社区征文
一种采用一些优化的方法,在保证精度的前提下,尽量获取稀疏解,从而降低模型参数的数量。传统的训练方法在模型训练上线后,一般是静态的,不会与线上的状况有任何的互动,加入预测错误,只能在下一次更新的时候完成修正... 常用的有在线梯度下降(OGD)和随机梯度下降(SGD)等,Online Learning的优化目标是使得整体的损失函数最小化,它需要快速求解目标函数的最优解。现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归( Logistic Regression),googl...
Excelize 开源基础发布 2.8.1 版本,2024 年首个更新
错误修复和兼容性提升优化。下面是有关该版本更新内容的摘要,此版本中最显著的变化包括:### 兼容性提示* 升级至该版本需要您使用的 Go 语言为 1.18 或更高版本,以升级依赖库 `golang.org/x/net`* 将数据类型 ... 用于指定图表中各数据系列数据标签的位置* 数据类型 `Chart` 中新增了 `BubbleSize` 字段,用于设置气泡图和三维气泡图的气泡大小* 新增导出数据类型 `ChartDataLabelPositionType`* 获取图片单元格函数 `GetPic...
【AI人工智能】手把手教你,如何训练专属于自己的私人影院推荐助手
"label"] #logid和time这两个特征,训练模型时并不需要用到,故不必加入output_list logid = line[0].strip().split(":")[1] time = line[1].strip()... #### 损失函数此处使用均方差损失函数。square_error_cost(input,lable):接受输入预测值和目标值,并返回方差估计,即为(y-y_predict)的平方。```cost = F.square_error_cost(predict, paddle.cast(x=label_inp...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
(机器学习是一种从数据中生产函数,而不是程序员直接编写函数的技术)说起函数就涉及到自变量和因变量,在机器学习中,把自变量叫做特征(feature)多个自变量分别可以定义为X1,X2..Xn,因变量叫做标签(label),可定义为... 它通过构建基于 HTML 的交互式图表来显示信息,可创建各种形式的精美图表。本文所说的 Plotly 指的是 Plotly.js 的 Python 封装,plotly本身是个生态非常复杂的绘图工具,它对很多编程语言提供接口,交互式和美观易用应...
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使用托管 Prometheus 监控 Golang 应用
路径使用 /metrics。可以直接使用 prometheus/promhttp 里提供的 Handler 函数。 如下是一个简单的示例,通过 http://localhost:2023/metrics 暴露 Golang 应用的一些默认指标数据,包括:运行时指标、进程相关指标以... func main() { // Create a new registry. reg := prometheus.NewRegistry() // Add Go module build info. reg.MustRegister(collectors.NewBuildInfoCollector()) // Add go...
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居家办公更要高效 - 自动化办公完美提升摸鱼时间 | 社区征文
PDFInfoNotInstalledError, PDFPageCountError, PDFSyntaxError)from sys import argvfrom PIL import Imagefrom pptx.enum.shapes import MSO_SHAPEfrom pptx.util import Inches, Ptfrom pptx... 使用启动独立的进程:# ppt = DispatchEx('PowerPoint.Application') # 如果不声明以下属性,运行的时候会显示的打开wordppt.Visible = 1 # 后台运行ppt.DisplayAlerts = 0 # 不显示,不警告 # 创建新的Powe...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
num_labels=2)# 定义损失函数和优化器criterion = nn.CrossEntropyLoss()optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)# 定义训练循环def train(model, data_loader, criterion, optimizer): ... device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model.to(device)for epoch in range(10): train_loss = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_...
技术人的 2023 总结:人工智能-基于机器学习的环境污染影响评估学习|社区征文
print(f'Mean Squared Error: {mse}')```## 结果解释和可视化:模型训练完成后,需要对结果进行解释,并通过可视化手段直观地展示环境污染的影响。这可以通过绘制预测值和真实值的对比图、特征重要性图等方式来实现。```import matplotlib.pyplot as plt# 绘制预测值与真实值对比图plt.scatter(y_test, y_pred)plt.xlabel('True Values')plt.ylabel('Predictions')plt.title('True vs. Predicted Values')plt.show()...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
(如果可用) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") input_tensors = input_tensors.to(device) model.to(device) with torch.no_grad(): outputs = model(input_tensors) predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=2).squeeze().tolist() # 解码预测结果 tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids) labels = [tokenizer.deco...
最新动态(2024年前)
显示错误 2023年7月20日 V2.7.5 版本 广告投放新增橙子建站落地页AB实验组件 可视化编辑器3.0上线,详细查看:可视化编辑器 2023年7月14日 V2.7.4 版本 【新增】 广告实验上线监测能力 广告实验报告支持贝叶斯 20... 修改creator_source 断言改为正常响应 push报告和用户画像报告兼容空结果 应用接入刷新缓存 解决label是null的问题 可视化实验添加版本问题修复 关闭实验组优化 【广告监测】设备联调3.0功能上线支持深度事件联调,...
干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践
通过Compile函数可以将一段规则代码片段编译成字节代码,再通过eval函数进行调用即可。但存在性能较低,规则缺乏管理的问题。迁移到Java Flink后,我们在流量平台上统一管理ETL规则、Schema、数据集等元数据。用户在... 队列资源使用独立Label队列,避免高峰期和其他低优任务互相影响;第二、Yarn节点上的DataNode偶发有带宽打满、CPU使用高的情况,影响节点上数据流Flink ETL 任务的稳定性,通过给DataNode设置网络限速并进行CPU绑核以...
