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支持向量机(SVM)的分类算法Linear SVC

Linear SVC(Linear Support Vector Classification)是一种基于支持向量机(SVM)的分类算法。与传统的SVM分类器不同,Linear SVC在处理线性可分的数据时采用了更快的线性核函数,因此比传统的SVM分类器更适用于大规模数据集。

Linear SVC算法的原理

将训练集的每个样本映射到高维空间中,以便在该空间中找到一个超平面来区分不同类别的样本。Linear SVC使用的是线性核函数,即将特征向量直接映射到高维空间中,而不需要进行复杂的非线性变换。这使得Linear SVC能够更快地训练模型,并且在处理大规模数据集时具有更好的性能。

在训练过程中,Linear SVC使用了一种称为“hinge loss”的损失函数来最小化误分类的样本数量。该损失函数使得模型对边界附近的样本更加敏感,从而提高了模型的泛化能力。

算法优点

与其他分类算法相比,Linear SVC具有许多优点,如:

  1. 在处理大规模数据集时具有更好的性能。

  2. 可以处理高维数据。

  3. 可以应对多类别分类问题。

  4. 具有良好的泛化能力和鲁棒性。

  5. 易于调整模型参数,可以通过调整正则化参数和损失函数等来控制模型的复杂度和性能。

在什么情况下建议选用Linear SVC算法?

可参照 机器学习算法速查表按流程选择来确定是否应该选择Linear SVC作为模型的算法。

总之,Linear SVC是一种高效、简单且具有良好性能的分类算法,适用于处理大规模数据集和高维数据。… 查看余下内容

机器学习模型算法速查表scikit-learn algorithm cheat-sheet的原理,如何用它选择模型算法?

Scikit-learn algorithm cheat-sheet 是一个流程图(算法速查表),旨在帮助用户选择适合其数据集的机器学习算法。该图根据数据集的属性(例如数据类型、数据量、标签类型等)和任务类型(例如分类、回归、聚类等)提供了一系列适合的算法建议。

假设我们有一批样本(样本数量少于50个),则根据算法速查表,会进入“get more data”流程,也就是样本数量不足,不建议基于这批样本进行机器学习。

再假设我们有一批样本(样本数量11万,样本CSV数据中有一列作为某个方面的数据的LABEL,即带有结果的数据),我们希望基于样本学习后,对以后新的数据进行类别预测。 那么根据流程,predicting a category(是预测类别的问题吗) ->YES(是)-> do you have labeled data(样本是否有标签)-> YES(是)。 流程至此,就到了图中的 “Linear SVC”算法位置

使用该工具选择模型算法的步骤如下:

  1. 确定数据集的属性和任务类型。

  2. 根据数据集的属性和任务类型在流程图中找到相应的部分。

  3. 根据流程图中的建议选择适合的算法。

  4. 根据所选算法的文档和示例学习如何使用该算法。

需要注意的是,该流程图只是一个参考工具,不是绝对的规则。选择模型算法时需要综合考虑数据集的实际情况以及算法的优劣势,并进行实际测试和评估。

此外,Scikit-learn algorithm cheat-sheet 的原理是基于机器学习算法的特性、优劣势以及适用场景等因素,将常见的机器学习算法分成了几个大类,并在流程图中以可视化的方式展示了它们之间的关系和特点。这为选择合适的机器学习算法提供了一个初步的参考,帮助用户在众多的机器学习算法中快速找到适合自己数据集的算法。… 查看余下内容

wordpress的yoast SEO插件的文章的“可读性分数”是什么 指标?

Yoast SEO 插件的文章“可读性分数”指标

是指该文章的易读程度,用于评估文章是否易于理解和阅读,从而提高读者的体验和阅读效率。可读性分数由 Yoast SEO 插件自动计算,基于多种指标综合评估而得出。

Yoast SEO 插件的可读性分数主要包括以下几个指标:

  1. 句子长度:衡量文章中句子的平均长度,过长的句子会降低文章的可读性。
  2. 段落长度:衡量文章中段落的平均长度,过长的段落也会降低文章的可读性。
  3. 子标题:衡量文章是否包含清晰的子标题和段落分隔符,以帮助读者更好地理解文章结构。
  4. 关键词密度:衡量文章中关键词的出现频率,过多或过少的关键词都会影响文章的可读性。
  5. 动词时态:衡量文章中动词的使用是否一致,以保持文章的连贯性和易读性。
  6. 被动语态:衡量文章中被动语态的使用是否过多,以避免文章晦涩难懂。
  7. Flesch Reading Ease:衡量文章的阅读难度,分数越高表示文章越易读。

这些指标可以帮助作者评估文章的可读性,并提供改进建议,以便优化文章的质量和读者体验。… 查看余下内容

自然语言处理任务的大模型训练的损失(training loss)的理解

自然语言处理任务的大模型的“训练损失”指什么?

在自然语言处理任务中,大模型的训练损失通常指在训练集上使用梯度下降等优化算法训练模型时,模型在每个训练步骤中预测与实际标签之间的差异的平均值。训练损失是评估模型在训练数据上的表现的指标之一。通常情况下,我们希望训练损失随着训练步骤的增加而逐渐减小,这意味着模型在学习更好的表示并更好地匹配标签。

在自然语言处理任务中,大模型通常指参数较多的深度神经网络模型,如BERT、GPT等。这些模型通常需要大量的训练数据和计算资源来训练,并且通常使用预训练和微调的方法进行训练。在预训练阶段,模型使用大规模的文本数据集进行训练,以学习通用的语言表示。在微调阶段,模型使用少量的任务特定数据对模型进行微调,以适应特定任务,如文本分类、机器翻译、问答系统等。

训练损失是训练深度神经网络模型时非常重要的指标之一。通过监控训练损失的变化,我们可以了解模型在训练过程中是否收敛,以及是否出现了过拟合等问题。同时,训练损失也可以用来调整模型的超参数,如学习率、批量大小等,以提高模型的表现。


training loss的多少 跟 tokens大小之间是什么关系? 为什么要看 training loss 数据?

在自然语言处理任务中,模型的训练损失(training loss)通常与训练数据的规模有关。训练数据的规模可以用tokens数(即训练集中的单词总数)来衡量。通常情况下,训练数据越大,tokens数越多,模型的训练损失就越小。这是因为在大规模训练数据上训练的模型可以更好地学习到数据中的模式和规律,从而产生更好的结果。

然而,训练损失并不是唯一的评估标准。在训练模型时,我们通常还会使用一些验证数据集(validation dataset)来评估模型的性能。这可以帮助我们避免过拟合(overfitting)的问题,即模型在训练数据上表现良好,但在新的数据上表现较差的情况。

在训练过程中,我们通常会关注训练损失和验证损失(validation loss)的变化。训练损失衡量模型在训练数据上的表现,而验证损失衡量模型在验证数据上的表现。如果训练损失持续下降,但验证损失开始上升,那么就说明模型开始过拟合了。这时我们需要采取一些措施,比如增加训练数据、调整模型的超参数等,来避免过拟合的问题。

总之,在训练模型时,我们需要关注训练损失和验证损失的变化,以评估模型的性能和避免过拟合的问题。… 查看余下内容

Rust开发的项目达到一定的规模时,要如何组织代码以避免危机(上篇)

Rust开发的项目达到一定的规模时,要如何组织代码,特别是package、crate和module?这些概念在项目规模增大的时候尤其重要,甚至影响项目后续的生命力。

本文是来自 参考链接[1]的Rust专家的建议的《上篇》,可以帮助避免常见的陷阱、性能问题或编译问题。

中文文章内容如下:

IC (一个开源的区块链项目)的 Rust 代码库从 2019 年 6 月的空存储库增长到 2022 年初的近 350000 行代码。这种快速增长告诉我,对于相对较小的项目来说,运作良好的决策可能会随着时间的推移开始拖累项目。本文评估了 Rust 代码组织选项,并提出了有效使用它们的方法。

Rust的重要“角色”

Rust 的一些术语容易令人困惑,例如术语crate(中文“单元包”,在下文将保留为crate,不再翻译为 单元包)就不太直观。即使是令人尊敬的 《The Rust Programming Language》一书的第一版也包含以下误导性段落:

Rust 有两个与模块系统相关的不同术语:“crate”和“module”。crate在其他语言中是“库”或“包”的同义词。因此,“Cargo”作为 Rust 包裹管理工具的名称:您将crate 与 Cargo 一起分享给其他人。Crate 可以生成可执行文件或库(.so 文件 或 .dll 等都属于动态库),具体取决于项目。

然而,库和包是不同的概念,不是吗?混淆这些概念会导致挫败感,即使你已经有几个月的 Rust 经验。工具约定也会导致混乱:如果 Rust 包定义了库 crate, cargo 则会自动从包名派生库名称。您可以覆盖此行为,但请不要这样做。

接下来让我们熟悉经常打交道的几个概念。

Rust 的 Module (模块)

Module 模块 是代码组织的单元。它是函数、类型和嵌套模块的容器。模块还指定它们定义或重新导出的名称的可见性。

Rust 的 Crate (单元包)

Crate 是编译和链接的单位。Crates是语言的一部分( crate 是一个关键字),但你在源代码中没有太多提及它们。库和可执行文件是最常见的 crate 类型。

Rust 的 Package (包)

包是软件分发的单位。包不是语言的一部分,而是 Rust 包管理器 Cargo 的工件 。一个 Package 可以包含一个或多个 crate:最多一个库和任意数量的可执行文件。

再论 Modules 与 Crates

当您将大型代码库分解为组件时,有两种极端情况:拥有几个包含大量模块的大包(但包数量不多)或具有大量小包(包拆分后数量较多)。

对于前一种情况,即拥有少量包含大量模块的软件包,具有一些优点:

  1. 添加或删除模块比添加或删除包工作量更少。

  2. 模块更加灵活。例如,同一 crate 中的模块可以形成依赖循环:模块可以使用来自模块的定义,而模块又可以使用来自其他模块如 foo bar foo 的定义。相反,包依赖项关系图必须是非循环的。

  3. 您不必每次重新排列模块时都修改 Cargo.toml

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Rust的Crate和module都是模块和包,有什么区别?

在 Rust 中,Crate 和 module 都是组织代码的方式,但它们的概念和作用是不同的。

Crate 和 module 在作用上的区别:

如果用一句话概括,那就是:一个 Crate 是一个完整的编译单元,它可以包含一个或多个 Rust 模块。

一个 Crate 可以被编译成一个二进制文件或者一个库(静态库或动态库),并且可以被其他 Crate 依赖和使用。可以将 Crate 视为一个库或者一个可执行文件的项目。

一个 module 是一个命名空间,它可以包含 Rust 代码的定义和实现,包括常量、函数、结构体、枚举、trait 等等。通过使用 module,我们可以将相关的代码组织在一起,使得代码更易读、更易维护、更易扩展。一个 module 可以被嵌套在另一个 module 中,形成一个层次结构。

在 Rust 中,Crate 和 module 之间有一个非常重要的概念:路径。路径是用来访问 Rust 中的定义和实现的方式。一个路径可以是绝对路径或相对路径。绝对路径是从 Crate 根开始的路径,而相对路径是从当前 module 开始的路径。在 Rust 中,路径的起点通常是一个 Crate,从而实现了代码的组织和封装。

Crate 和 module 在代码中的应用举例:

下面是一个简单的例子,用来说明 Crate 和 module 在代码中的使用方式区别:

// src/main.rs

// 定义一个模块,包含一个函数
mod greeting {
    pub fn say_hello() {
        println!("Hello, world!");
    }
}

fn main() {
    // 调用模块中的函数
    greeting::say_hello();
}

在这个例子中,greeting 是一个 module,它定义了一个函数 say_hello。在 main 函数中,我们通过路径 greeting::say_hello() 来调用这个函数。

除了 module,Rust 还有另一个组织代码的方式:Crate。如果我们希望将 greeting 模块提取成一个单独的 Crate,可以按照如下方式进行:

// src/greeting.rs
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React的web应用开发从0到1:创建、路由、状态管理、发布


创建React应用:

使用 npm 创建 React Web 应用的命令如下:

  1. 首先,您需要安装 Node.js 和 npm。如果您还没有安装 Node.js 和 npm,请先安装它们。
  2. 打开命令行工具,并进入您想要创建 React Web 应用的目录。
  3. 在命令行中运行以下命令,使用 create-react-app 工具创建 React Web 应用:
    npx create-react-app my-app

    在上面的命令中,`my-app` 是您要创建的应用程序的名称。您可以将其替换为您自己的应用程序名称。

  4. create-react-app 工具将会自动创建一个新的 React Web 应用,并安装所需的依赖包。创建完成后,您可以进入新创建的应用程序目录:
    cd my-app
  5. 在应用程序目录中,您可以使用以下命令启动开发服务器:
    npm start

运行上述命令后,开发服务器将会启动,并在浏览器中打开应用程序。您可以在开发服务器启动后,通过访问 `http://localhost:3000` 来访问应用程序。

现在,您已经成功地创建了一个新的 React Web 应用,并启动了开发服务器。您可以开始编写您的应用程序代码,并使用 `npm start` 命令来预览您的应用程序。


React web应用的目录文件结构

在使用命令创建react web应用后,看到的目录和文件结构是这样的:

React Web 应用的目录文件结构可以根据具体需求进行调整,但通常包含以下文件和目录:

  • src: 存放应用程序的源代码。
    • components: 存放应用程序的组件。
    • pages: 存放应用程序的页面组件。
    • assets: 存放应用程序所需的静态资源,例如图片、字体等。
    • styles: 存放应用程序的样式文件,例如 CSS、Sass、Less 等。
    • utils: 存放应用程序的工具函数和帮助函数。
    • services: 存放应用程序的服务,例如 API 请求等。
    • constants: 存放应用程序的常量,例如枚举值、配置项等。
    • App.js
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对比Javascript和Rust的并发异步机制:Promise与Future

JavaScript 的 Promise 和 Rust 的 Future 都是一种处理异步操作的机制,它们有一些相似的地方:

  1. 异步操作的封装:Promise 和 Future 都可以将异步操作封装成一个对象,并在操作完成后返回结果。在 JavaScript 中,Promise 对象可以用于处理异步操作,而在 Rust 中,Future 对象可以用于处理异步计算和 I/O 操作。

  2. 链式调用:Promise 和 Future 都支持链式调用,可以通过 .then() 或 .map() 等方法将多个异步操作组合起来,达到串行执行的效果。

  3. 错误处理:Promise 和 Future 都支持错误处理机制,可以通过 .catch() 或 .map_err() 等方法捕捉异常并进行处理。

  4. 非阻塞式调用:Promise 和 Future 都是非阻塞式的调用方式,可以避免在等待异步操作完成时阻塞程序的运行。

  5. 并发执行:Promise 和 Future 都支持并发执行多个异步操作,可以通过 Promise.all() 和 Future::join() 等方法将多个异步操作组合起来并行执行。

总体上,Promise 和 Future 都是用于处理异步操作的机制,它们具有一些相似的特点和用法。虽然它们是不同语言中的不同实现,但它们都是为了解决异步编程问题而设计的,可以让开发者更加方便地处理异步操作。… 查看余下内容

如何用开源软件GPT4All进行大模型训练,实现智能知识问答系统

GPT4All 是一个基于 GPT 技术的开源工具,可以用于构建和训练各种自然语言处理任务,包括知识问答系统。在本地运行知识问答系统,可以按照以下步骤进行:

  1. 安装 GPT4All:可以从 GPT4All 的官方网站( https://gpt4all.io/index.html )下载最新版本的 GPT4All,或者通过 pip 工具进行安装。安装完成后,可以在命令行终端中输入 gpt4all 命令来验证 GPT4All 是否安装成功。

  2. 准备知识库数据:知识问答系统需要一个知识库数据集,通常是包含一系列问题和答案的数据集。可以使用公开的问答数据集,例如 SQuAD、WikiQA 等,也可以自己构建和标注数据集。在准备数据集时,需要将数据集转换为 GPT4All 支持的格式(例如 JSON 格式),并将其保存到本地文件系统中。

  3. 创建知识问答模型:使用 GPT4All 的命令行界面或 Python API,可以创建一个知识问答模型。可以选择预训练的 GPT 模型作为基础模型,也可以从头开始训练一个新的模型。在创建模型时,需要指定模型的参数和超参数,例如学习率、批次大小、训练轮数等等。

  4. 训练知识问答模型:使用 GPT4All 的命令行界面或 Python API,可以开始训练知识问答模型。在训练模型时,需要将准备好的知识库数据集加载到模型中,并指定训练数据集、验证数据集和测试数据集。训练过程可能需要一定的时间和计算资源,需要根据实际需求和计算能力来选择适当的训练参数和超参数。

  5. 评估知识问答模型:训练完成后,可以使用 GPT4All 提供的评估工具来评估知识问答模型的性能和效果。评估工具可以计算模型的准确率、召回率、F1 值等指标,以及生成一些评估报告和可视化结果。需要根据评估结果来优化和调整模型参数,以提高模型的性能和效果。

  6. 使用知识问答模型:训练完成并评估通过后,可以使用 GPT4All 提供的 API 或命令行界面来使用知识问答模型。可以将模型部署到本地服务器或云端服务器上,以便通过 API 接口提供在线问答服务。也可以使用命令行界面来进行离线问答,输入问题,模型会返回相应的答案。

需要注意的是,在使用 GPT4All 训练知识问答模型时,需要具备一定的自然语言处理和机器学习的基础知识,以便对模型进行优化和调整。同时,还需要保证训练数据集的质量和多样性,以提高模型的智能度和应用范围。… 查看余下内容

理解Electron的new出来的对象的生命周期

  • 问:electron 的 new 出来的对象比如 window = new BrowserWindow(…) 的生命周期也是引用计数方式吗?

  • 答:
    在 Electron 中,BrowserWindow 对象是一个浏览器窗口对象,使用 new BrowserWindow() 可以创建一个新的浏览器窗口。这个窗口对象的生命周期并不是采用引用计数方式的垃圾回收机制,而是由 Electron 的事件循环机制控制的。

具体来说,当创建一个新的 BrowserWindow 对象时,该对象的生命周期会一直持续到窗口关闭为止。在窗口关闭之前,BrowserWindow 对象会注册一系列事件监听器,用于处理窗口的各种生命周期事件,例如窗口关闭事件、窗口最小化事件、窗口失去焦点事件等等。这些事件监听器会在 Electron 的事件循环机制中被调度,以响应窗口的各种生命周期事件。

当窗口关闭时,BrowserWindow 对象会自动从内存中释放,并解除注册的事件监听器。在这个过程中,并不涉及到引用计数方式的垃圾回收机制。

需要注意的是,当一个 BrowserWindow 对象被关闭后,它所包含的资源,例如页面中加载的脚本、样式表、图片等等,可能并不会立即被释放。这些资源可能会被缓存,以提高下一次打开同样页面的速度。如果需要释放这些资源,可以通过一些特定的方法来手动清空缓存。… 查看余下内容

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