240 發(fā)簡信
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  • @超神雷鳴 玫氢,發(fā)現(xiàn)代碼里面多進程之間仍然會出現(xiàn)資源競爭的情況耗绿,可以通過隊列解決慢宗。謹慎使用呀??,我會盡快抽時間做修改的练链,還有新增效率更高的multiprocessing+ai ohttp的組合

    讓你的爬蟲效率提升40倍 python 多進程+協(xié)程 爬蟲

    多進程 關(guān)于多進程爬蟲和多進程方面的知識可以參考崔慶才的博客和python文檔 協(xié)程 關(guān)于協(xié)程的介紹,強烈推薦大家看看這份指南 由于GIL的原因,python解釋器中總是只有...

  • @縱春水東流 炉奴,抱歉呀,現(xiàn)在再回頭看蛇更,這個博客問題挺多的??瞻赶,我會盡快抽時間重寫一下

    基于keras的文本分類

    1. 文本預處理 Step1 Tokenizer 文本標記實用類該類允許使用兩種方法向量化一個文本語料庫: 將每個文本轉(zhuǎn)化為一個整數(shù)序列(每個整數(shù)都是詞典中標記的索引); 或...

  • k-means

    假設(shè)我們有一個樣本集?派任,我們想將這些數(shù)據(jù)聚成指定數(shù)量的幾類砸逊。這里,?掌逛。因為沒有與?對應的標簽?师逸,因此,這是一個非監(jiān)督的學習問題豆混。 用k-means做聚類的具體步驟如下: 隨機...

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    推薦系統(tǒng)總結(jié)6(系統(tǒng)架構(gòu))

    23 內(nèi)容架構(gòu) 日志收集篓像、內(nèi)容發(fā)布、機器學習皿伺、信息流服務遗淳、監(jiān)控。 日志收集心傀,是所有排序訓練的數(shù)據(jù)來源屈暗,要收集的最核心數(shù)據(jù)就是用用戶在信息流上產(chǎn)生的行為,用于機器學習更新排序模...

  • gunicorn 詳解

    Gunicorn是一個unix上被廣泛使用的高性能的Python WSGI UNIX HTTP Server。和大多數(shù)的web框架兼容养叛,并具有實現(xiàn)簡單种呐,輕量級,高性能等特點弃甥。...

  • 談談__eq__和__hash__

    今天刷一道算法題的時候用到了list_a == list_b的判斷爽室,==和is大家都已經(jīng)是耳熟能詳了,前者是判斷值是否相等淆攻,后者是判斷引用是否相等阔墩,在用==操作符進行判斷的時...

  • 閑聊模型的實踐并應用到rasa

    前言 ?我們都知道rasa是用來做任務型對話的,但有時候不在自定義意圖里面就比較難處理瓶珊。我們相到的辦法就是在policies里面配置FallbackPolicy啸箫,當nlu_t...

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    Siamese network 孿生神經(jīng)網(wǎng)絡--一個簡單神奇的結(jié)構(gòu)

    名字的由來 Siamese和Chinese有點像忘苛。Siam是古時候泰國的稱呼,中文譯作暹羅唱较。Siamese也就是“暹羅”人或“泰國”人扎唾。Siamese在英語中是“孿生”、“連...

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    query suggestion/ query 下拉推薦

    1. 項目簡介 query下拉推薦或query自動補全南缓,是在搜索引擎場景中廣泛應用的一個功能胸遇;當搜索欄中有任意輸入時,搜索欄下方立刻根據(jù)輸入推薦/提示出以輸入為前綴的相關(guān)詞汉形,...

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    DenseNet的tensorflow實現(xiàn)

    這篇博文主要由以下三部分組成1. DenseNet和ResNet的對比ResNet的出現(xiàn)狐榔,使我們能夠訓練數(shù)更深的網(wǎng)絡,ResNet的核心是通過采用Skip-Connectio...

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    喪心病狂的Github技巧

    這段時間以來获雕,我發(fā)現(xiàn)大家都把Github掛在嘴上薄腻,但是不少人其實并不會用Github。具體怎么說呢届案,比方說實現(xiàn)某些簡單的功能的時候庵楷,自己可能需要花2-3小時去實現(xiàn),那么大家愿...

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    CNN推理優(yōu)化系列之二:INT8 Quantization

    介紹 Low bits壓縮再用于CNN推理當屬該下的推理優(yōu)化技術(shù)主流尽纽。 將本是Float32類型的乘法或乘加計算使用INT8類型來做可一次批量(SIMD指令集)執(zhí)行更多的計算...

  • logistic回歸

    假設(shè)有個樣本為,其中為第個樣本的特征童漩,為第個樣本的標簽弄贿。logistic regression的hypothesis為:從上式的logistic函數(shù)可知的取值在之間,對于二分...

  • 最小二乘擬合

    最小二乘的hypothesis為:其中表示第個樣本矫膨,表示的第個特征差凹。最小二乘的目標函數(shù)為:我們可以通過使沿著其梯度方向進行更新來最小化目標函數(shù)期奔。目標函數(shù)對的導數(shù)為:注意:每一...

  • [0.2] Tensorflow踩坑記之頭疼的tf.data

    今天嘗試總結(jié)一下 tf.data 這個API的一些用法吧。之所以會用到這個API危尿,是因為需要處理的數(shù)據(jù)量很大呐萌,而且數(shù)據(jù)均是分布式的存儲在多臺服務器上,所以沒有辦法采用傳統(tǒng)的喂...

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