tianyunzqs-CSDN博客

原创 Dockerfile中安装crontab

在docker中安装crontab的时候，踩了一些坑，在此记录一下。

2022-06-27 08:53:12 1572 1

在安装完tensorflow CPU版本后，经常看到如下的警告，该警告虽说可以通过一些python语句来忽略(忽略方法)，但总有点眼不见为净的感觉。Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA该警告本质上是说由于机器的CPU支持AVX2的优化，但是安装的tensorflow包没有利用该优化。另一种解决该警告的方式是自己手动编译tensorflow安装包。自己手动

2021-05-08 19:30:56 7667 4

原创 tensorflow/serving部署keras模型

之前写了一篇tensorflow/serving部署tensorflow模型的文章，记录了详细的操作步骤与常见的错误及解决方案，具体见：TensorFlow Serving模型转换与部署本文主要记录tensorflow/serving部署keras模型过程中的一些重要步骤，以便后续查阅。我们在keras中保存模型通常用model.save或者model.save_weights函数。其中，model.save函数保存的模型往往比的是模型的结构与权重，而model.save_weights函数保存的仅仅

2021-04-30 14:46:15 443

原创机器学习常见评价指标

在机器学习或深度学习中，评价指标是衡量一个模型效果好与坏的标准。本文主要介绍一些常用的评价指标，包含：准确率(accuary)、精准率、召回率、F1值、PR曲线、ROC曲线、AUC等。在介绍这些评价指标之前，我们先来看一个简单的例子。对于舆情预警，判断一段舆情文本数据是否需要预警，其结果有两种：预警、不预警。如果有100条舆情文本，模型A预测为预警的样本数为25，其中这25个样本经过人工验证，发现有20个是真正需要预警的数据，另外的5条不需要预警；预测为不预警的样本数为75，其中这75个样本经过人工

2021-04-28 17:29:01 1819 3

原创 metrics.classification_report函数记录

机器学习/深度学习中，我们经常使用sklearn包中的metrics.classification_report来输出评价指标。本文主要是通过示例方式来记录该函数的常见输入与输出的含义。示例1>>> from sklearn.metrics import classification_report>>> y_true = [0, 3, 2, 2, 1, 1, 4, 3, 2, 4, 1, 0, 0]>>> y_pred = [0, 3, 1, 2

2021-04-27 11:50:41 2389 1

原创【其他工具】亲戚关系计算器

转眼间又快到春节了，去年的春节由于疫情原因促生了云拜年，经过众多白衣天使的艰苦奋战，今年春节整体环境好了很多，但疫情防控仍然不能松懈。春节期间免不了给七大姑八大姨拜年的传统习俗，在中国的亲戚的关系"错综复杂"，有时候一些亲戚该怎么称呼可能都不太清楚。这时，机智的程序员创造出了亲戚关系计算器。目前网上各种版本都已比较成熟，在此就不做过多介绍了，本文主要介绍亲戚计算器实现中的一些语法与其他小细节。并对以下的python版本进行一些细节上的优化。参考版本：https://zhuanlan.zhihu.com

2021-02-03 15:17:07 941

原创【NLP】BERT常见问题汇总

本篇文章是在之前文章《【NLP】BERT模型解析记录》的基础上，主要记录BERT模型的相关细节问题，并以QA形式表述。文中会标注相关出处，如遇未注明或出现错误，请告知。如遇侵权，请告知删除~1.讲讲bert的结构bert结构大体上可分为输入、N层transformer的encoder和输出三部分组成。输入由token embedding、segment embedding和position embedding三部分相加组成；N层transformer的encoder，在bert_base中N=12

2021-01-29 10:00:03 1060

原创【NLP】BERT模型解析记录

1.bert简单介绍BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌在2018年10月份的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》中提出的一个预训练模型框架，发布后对NLP领域产生了深远影响，各种基于bert的模型如雨后春笋般涌出。在此对bert模型做一个简单的记录用于后期学习参考，文中会标注相关出处，如遇未注

2021-01-29 09:50:49 413

原创根据端口号定位项目代码目录

在工作中，当领导让你维护一个对外提供服务的接口，而此时除了接口地址外，关于该接口的文档或代码均不知道在哪，此时心里虽然是崩溃的，但是还是得想办法完成任务。完成任务的第一步就是根据接口地址找到该项目所在位置，该步骤只需简单的两个Linux命令即可搞定。根据接口地址的ip或域名我们可以找到对应的服务器，而根据接口的端口号我们可以找到项目在服务器中的位置。1.根据端口号寻找进程号netstat -anp | grep 6800执行命令后，系统就会列出所有匹配到该端口号的进程，下图中的最后一列4884就是

2021-01-29 09:43:54 427

原创【踩坑记录】TypeError: can‘t pickle SwigPyObject objects

笔者利用keras训练模型时，当程序运行到保存模型model.save('model.h5')的时候，报如下错误TypeError: can't pickle SwigPyObject objects根据错误提示，可以看到在对模型进行序列化保存的时候，出现了不支持序列化的对象，也就是SwigPyObject对象。然而模型都可以跑通，但是为什么会在保存模型的时候报这样的错误呢？建模过程中也没有引入其他的算子啊，都是模型支持的操作，目前还未搞清楚，但是还是可以通过一种迂回的方法来解决该问题的。既然直接

2020-12-18 16:29:15 2939 1

原创【基础算法】文本相似度计算

在自然语言处理中，文本相似度是一种老生常谈而又应用广泛的基础算法模块，可用于地址标准化中计算与标准地址库中最相似的地址，也可用于问答系统中计算与用户输入问题最相近的问题及其答案，还可用于搜索中计算与输入相近的结果，扩大搜索召回，等等。基于此，现将几种常见的文本相似度计算方法做一个简单总结，以便后续查阅，本文所有源码均已上传到github。1.字符串相似度字符串相似度指的是比较两个文本相同字符个数，从而得出其相似度。python为我们提供了一个difflib包用于计算两个文本序列的匹配程度，我们可以将

2020-11-30 23:03:41 7393

原创 Linux安装tmux

1.tmux简介tmux(terminal multiplexer)，终端复用器，该工具可以使得用户管理多个运行中的终端会话窗口，用户退出tmux时，可以使得终端会话窗口在后台继续运行而不受影响。比如，我们需要运行一个python脚本，直接输入python3 test.py，我们知道在断开服务器连接时，该脚本就会终止运行，而当该脚本运行于tmux中时，即使用户断开服务器连接，该程序也不会终止，当用户再次进入tmux时，还可看到该程序的运行状态与结果。#2.tmux安装tmux可通过在线与离线方式安装

2020-11-30 23:00:50 13840 9

空空如也

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