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發(fā)簡信
IP屬地：山西
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深度解析LightRAG以及對GraphRAG的一些思考
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Tensorflow 1.x 遷移到2.x 遇到的問題記錄
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從零搭建行業(yè)知識圖譜及應用（一）
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@皮癢卡丘_7a52 是我自己寫的工具類，很簡單的一些小功能，可以自己實現(xiàn)
使用K-means及TF-IDF算法對中文文本聚類并可視化
點擊查看原文 對于無監(jiān)督學習來說，聚類算法對于數(shù)據(jù)挖掘、NLP處理等方向都有著非常重要的地位。常見的聚類算法比如K-means、BIRCH（Balanced Iterativ...
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@小尾巴都糊了 請問原作者是？
Java調(diào)用Keras、Tensorflow模型
實現(xiàn)python離線訓練模型，Java在線預測部署。查看原文 目前深度學習主流使用python訓練自己的模型，有非常多的框架提供了能快速搭建神經(jīng)網(wǎng)絡的功能，其中Keras提供...
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@Pinndanyi 就是簡單的去掉標點符號，你可以百度一下正則表達式去掉標點符號的代碼就好了
使用K-means及TF-IDF算法對中文文本聚類并可視化
點擊查看原文 對于無監(jiān)督學習來說，聚類算法對于數(shù)據(jù)挖掘、NLP處理等方向都有著非常重要的地位。常見的聚類算法比如K-means、BIRCH（Balanced Iterativ...
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```return word2numF, num2word, words, files_content```
使用K-means及TF-IDF算法對中文文本聚類并可視化
點擊查看原文 對于無監(jiān)督學習來說，聚類算法對于數(shù)據(jù)挖掘、NLP處理等方向都有著非常重要的地位。常見的聚類算法比如K-means、BIRCH（Balanced Iterativ...
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@candy134834 在tensorflow加載進來，然后freeze參數(shù)就好了
Java調(diào)用Keras、Tensorflow模型
實現(xiàn)python離線訓練模型，Java在線預測部署。查看原文 目前深度學習主流使用python訓練自己的模型，有非常多的框架提供了能快速搭建神經(jīng)網(wǎng)絡的功能，其中Keras提供...
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Sequence to Sequence模型筆記點擊查看原文 背景介紹 Sequence to Sequence模型最早是由google工程師在2014年Sequence to Sequence Learning with...
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一個“記錄型”人格的軟件清單在我的“記憶”中，我能輕松地找到去年五月十五號發(fā)生的事情，你可以嗎？ 作為一個重度“記錄型”人格的人，基本上生命中的每個階段哪怕隨時激起的一個微小漣漪，我也能在我的“記憶”中...
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@囚她于城_6c20 你說下具體應用場景呢，不太明白你的意思
vue-select實現(xiàn)multiselect效果
記錄下用vue-select組件實現(xiàn)多選框，分享給大家，也好做個備忘。查看原文 vue-select github上面一個基于vue實現(xiàn)的一個多選下拉框的組件，地址請點擊。 ...
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論文筆記：Attention is all you need今天做完深度學習的論文分享，將這篇論文記錄下來，以便日后回顧查看。PS:簡書不支持 MathJax 編輯公式，簡直悲傷的想哭泣，之后再上傳到farbox上好啦??論文原文：At...
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使用K-means及TF-IDF算法對中文文本聚類并可視化點擊查看原文 對于無監(jiān)督學習來說，聚類算法對于數(shù)據(jù)挖掘、NLP處理等方向都有著非常重要的地位。常見的聚類算法比如K-means、BIRCH（Balanced Iterativ...
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給你點提示：
1、根據(jù)上面的方法生成pb格式的模型（Keras需要調(diào)用tensorflow的方法實現(xiàn)）
2、Java中pom包引用官方tensorflow接口包
3、Java導入pb模型
4、構造輸入，進行預測
多動手，多動腦，不然完整代碼給你也沒用Java調(diào)用Keras、Tensorflow模型
實現(xiàn)python離線訓練模型，Java在線預測部署。查看原文 目前深度學習主流使用python訓練自己的模型，有非常多的框架提供了能快速搭建神經(jīng)網(wǎng)絡的功能，其中Keras提供...
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1、訓練集中不可能包含所有的字符，當在預測的時候出現(xiàn)了訓練集中未出現(xiàn)的字符，把它標記為0，也就是未登錄詞。這也就是預留一個index的原因，當然可以在vocab的任一位置預留。
2、可以去看看為什么需要embedding，這里其實不用加2，這是因為我之前用的是`len(word2num)`的值，因為`word2num`里面不包含index為0的item，所以計算整個vocab的大小需要加1，至于為什么加2可能是我手誤，不過這對結果的影響并不大。其實只要保證你的`input_dim`不小于實際的`len(vocab)`就好了。你可以試著將源代碼中的`len(self.num2word)+2`改為`len(self.word2num)`運行試試，有助于你更好 得了解embedding的概念。用Keras實現(xiàn)RNN+LSTM的模型自動編寫古詩
記錄下用Keras實現(xiàn)LSTM模型來自動編寫古詩的過程查看原文代碼地址: Github 簡介 目前RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡可以說是最強大的神經(jīng)網(wǎng)絡模型之一了，可以處理大量的序列數(shù)據(jù)...
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Java調(diào)用Keras、Tensorflow模型
實現(xiàn)python離線訓練模型，Java在線預測部署。查看原文 目前深度學習主流使用python訓練自己的模型，有非常多的框架提供了能快速搭建神經(jīng)網(wǎng)絡的功能，其中Keras提供...