统计模型

一 创建模型 表和表之间的关系 一对一、多对一、多对多　，用book表和publish表来想想关系，里面的操作，加外键约束和不加外键约束的区别，一对一的外键约束是在一对多的约束上加上唯一约束。 实例：来假定下面这些概念，字段和关系 作者模型：一个作者有姓名和年龄。 作者详细模型：把作者的详情放到详情表，包含生日，手机号，家庭住址等信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系（one-to-one） 出版商模型：出版商有名称，所在城市以及email。 书籍模型： 书籍有书名和出版日期，一本书可能会有多个作者，一个作者也可以写多本书，所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-to-many);一本书只应该由一个出版商出版，所以出版商和书籍是一对多关联关系(one-to-many)。 模型建立如下： from django.db import models # Create your models here. class Author(models.Model): #比较常用的信息放到这个表里面 nid = models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField( max_length=32) age=models.IntegerField() # 与AuthorDetail建立一对一的关系

[code&data] [pdf] 摘要 我们惊讶地发现，伯特在论证推理理解任务中77%的峰值表现仅比未经训练的人类平均基线低3个点。然而，我们表明，这个结果完全是 利用数据集中虚假的统计线索得出 的。我们分析了这些线索的性质，并证明了一系列的模型都利用了它们。该分析提供了一个对抗数据集的构造，所有模型都在该数据集上实现随机精度。我们的对抗性数据集提供了一个更强的 参数理解评估 ，应该作为未来工作的标准。 1 介绍 论证挖掘 是在自然语言文本中 确定论证结构 的任务。文本段代表主张,包括支持或攻击这些主张的原因(Mochales和Moens,2011;Lippi和Torroni,2016)。对于机器学习者来说,这是一个具有挑战性的任务,因为即使是在两个文本段站在争论的关系中,即使是在争论注释(Habernal et al)上的研究也证明了这一点。 解决这个问题的一种方法是关注warrants(Toulmin, 1958)——一种允许推理的世界知识形式。考虑一个简单的论点:(1)下雨了;因此，你应该带把伞。 The warrant (3) it is bad to get wet could license this inference.弄湿衣服不好，可以证明这个推论是正确的。知道(3)有助于绘制(1)和(2)之间的推论联系。然而，很难找到它在任何地方，因为 权证(warrants

名叫“重归”的分类器器 以前人们触碰了不不少带“重归”两字的优化算法，重归树，随机森林的重归，线性回归，无一例外。她们全是差别于分类算法们，用于解决理和预测分析连续型标识的优化算法。殊不知逻辑回归，是这种名叫“重归”的线形分类器器，其实质是由线性回归转变而成的，这种普遍应用于归类难题中的理论重归优化算法。要理理解逻辑回归究竟是从哪里而来的呢？，得要先从线性回归刚开始。线性回归是设备器学习培训中非常简单的的重归优化算法，对随意样版，它创作1个基本上每个人了解的式子： w 被通称为实体模型的主要参数，在其中 w0被称作截距(intercept)， w1~ wn被称作指数(coefficient)，这一表述 式，我觉得就和人们中小学时就极其了解的 y=ax+b是一样的特性。人们能够应用向量来表达这一式子， 在其中x和w 能够被看作是1个列向量，则有: 线性回归的每日任务，就是说结构1个预测分析涵数 来投射输⼊入的特点向量x和标识值y的线性相关，而结构预测分析涵数的关键就是说找到实体模型的主要参数：wT 和 w0，知名的最小二乘法就是说用于求出线性回归中主要参数的数学方法。 根据涵数 ，线性回归应用键入的特点向量X来輸出1组连续型的标识值y_pred，以进行各种各样预测分析连续型自变量量的每日任务（例如预测分析商品销售量量，预测分析股票价格这些）。那假如人们的标识是离开型自变量量

用resnet50 来举例子 print ( " resnet50 have {} paramerters in total " .format(sum(x.numel() for x in resnet50.parameters()))) 其中numel表示含有多少element，通过此操作可以统计模型的参数量有多少 另外，两个是一样的，方便debug看其中到底有什么东西 num_params = 0 for param in netG.parameters(): num_params += param.numel() print (num_params / 1e6) 来源： CSDN 作者： YongjieShi 链接： https://blog.csdn.net/u013517182/article/details/93046516

强推啊。 永远无法知道概率论的利用会如此之大。 摘要： 不同的文字系统在记录信息上的能力是等价的。 文字只是信息的载体，而非信息本身。 机器翻译和语言识别，全都靠的是数学，更准确的是统计。 20世纪60年代，基于乔姆斯基形式语言的编译器技术得到了很大的发展，计算机高级程序语言都可以概括成上下文无关的文法，这是一个在算法上可以在多项式时间内解决的问题。 上下文无关算法可以想看计算理论导论... 基于统计的语言处理的核心模型是通信系统加隐含马尔可夫模型。 统计语言模型：马尔可夫假设：（二元模型） 假设任意一个词出现的概率只同它前面的词有关。 因为有了大量机读文本，也就是专业人士讲的语料库，只要数一数Wi-1，Wi这对词在统计的文本中前后相邻出现了多少次，以及Wi-1本身在同样的文本中出现了多少次，然后用两个数分别除以语料库的大小，即可得到这些词或者二元组的相对频度。 根据大数定理，只要统计量足够，相对频度就等于概率。 如上是统计语言模型的理论。用来解决复杂的语音识别、机器翻译等问题。 假定文本中的每个词Wi和前面的N-1个词有关，而与更前面的词无关。这样当前词wi的概率只取决于前面的N-1个词 P(Wi-N+1,Wi-N+2,...,Wi-1). 这种假设被称为N-1阶马尔可夫假设，对应的语言模型称为N元模型。N=1的一元模型实际上是一个上下文无关模型

前言 感谢ShawnNg的投稿。 原文开始 我成功拿到了心仪的offer（自然语言算法工程师），也感觉各位大佬分享的面经，所以想回馈一波。在这期间我找到很多面经资料，自己用代码过滤整理了出来。我个人觉得这个资料是十分有用的，我希望也能帮助到各位。祝大家也能够早日找到心仪的工作！ [图片上传中…(image-4c2d62-1510246116379-17)] 目录 HR常问问题 开放题 机器学习 编程题 HR常问问题 为什么不读博、对读博报以什么态度。 HR常问问题 为什么选择百度，谷歌百度都给你offer你选哪个。 为什么选择跨专业学计算机？ 为什么选择阿里 以后可能要学习很多新技术，你怎么看。 你平时喜欢做什么？看过哪些书？最近在看什么书？ 你觉得最有挑战的项目是什么。 你觉得最难忘的事情是什么？ 你认为你的优（缺）点是什么。 你还有什么想问的？ 加班怎么看。 印象最深刻的事？ 压力最大的情况是什么时候。 在面试过程中觉得自己那些当面有进步 场景分析题，有一个任务给你，要求一个月完成，但是以目前的能力一个月完成不了，现在你知道有一个同事擅长这部分工作，但是他有自己的活，帮助你就可能耽误他的进度，问你咋办。 大学令你觉得最不爽的事情是什么 如何学习的？ 如何看待加班。 实习期间项目，在组内担任的角色，是否熟悉其他组员的工作。 家庭教育观念？ 家里什么情况？独生子女？ 将来的职业规划