《自然语言处理》第二次实验：机器翻译（Transformer中英文翻译实验）
文章目录 任务三：按照实验手册进行Transformer中英文翻译实验 步骤 1 OBS创建项目文件夹 步骤 2 下载自然语言处理包 步骤 3 上传实验源码及数据 步骤 4 进入ModelArts开发环境 步骤 1 上传源码和数据至本地容器 步骤 2 导入依赖库 步骤 3 设置运行环境 步骤 4 定义数据处理相关参数 步骤 5 定义数据处理函数 步骤 6 数据处理，选择20%作为验证集 步骤 7 定...
《自然语言处理》第二次实验：机器翻译（Seq2Seq中英文翻译实验）
文章目录 任务一：按照实验手册进行Seq2Seq中英文翻译实验 步骤 1 进入ModelArts开发环境 步骤 2 下载自然语言处理包 步骤 3 上传实验数据 步骤 4 进入Notebook实验环境 步骤 1 导入实验所需的第三方模块 步骤 2 设置运行环境 步骤 3 查看数据内容 步骤 4 定义数据预处理函数 步骤 5 获得mindrecord文件 步骤 6 超参数设置 步骤 7 定义读取mind...
MATLAB语言 实验一 MATLAB工作环境熟悉及简单命令的执行
一、 实验名称 MATLAB工作环境熟悉及简单命令的执行 二、 实验目的 熟悉MATLAB的工作环境，学会使用MATLAB进行一些简单的运算。 三、实验内容 MATLAB的启动和退出，熟悉MATLAB的桌面（Desktop），包括菜单（Menu）、工具条 （Toolbar）、命令窗口(Command Window)、历史命令窗口、工作空间(Workspace)等；完成一些基本的矩阵操作；学习使用在线...
分享一个python实验室设备预约管理系统 实验室设备维修系统源码 lw 调试
💕💕JavaWeb项目 💕💕微信小程序项目 💕💕Python项目 💕💕Android项目 文章目录 1、绪论2、核心功能模块3、项目Ui展示4、 核心代码 1、绪论 Python实验室设备预约管理系统的开发背景和意义非常重要。随着科学研究和教育的不断发展，实验室设备的管理和利用变得日益复杂。因此，开发这样一个系统是必要的。首先，该系统的开发背景源于以下几个方面的需求。首先，学校和科研机构需要有...
地图结构 | 图解占据栅格地图原理(附Matlab建图实验)
目录 0 专栏介绍1 栅格地图1.1 应用场景1.2 基本概念 2 占据栅格地图2.1 更新模型2.2 截断策略 3 仿真实现3.1 算法流程3.2 Matlab实现 0 专栏介绍 🔥附C++/Python/Matlab全套代码🔥课程设计、毕业设计、创新竞赛必备！详细介绍全局规划(图搜索、采样法、智能算法等)；局部规划(DWA、APF等)；曲线优化(贝塞尔曲线、B样条曲线等)。 🚀详情：图解自动驾驶...
vue 简单实验 自定义组件 局部注册
t app = Vue.createApp({ components: { 'component-a': Counter }})app.mount('#counter')</script> 3.实验结果 ...
【深度学习】实验01 波士顿房价预测
文章目录 波士顿房价预测SklearnKeras 波士顿房价预测 Sklearn # 导入机器学习库from sklearn.linear_model import LinearRegression, SGDRegressor, Ridge, LogisticRegression, RidgeCVfrom sklearn.datasets import load_bostonfrom skle...
论文笔记：从不平衡数据流中学习的综述: 分类、挑战、实证研究和可重复的实验框架
分类带来了新的挑战。最近在文献中提出的许多算法使用各种数据驱动层面、算法层面和集成方法来解决这个问题。然而，在如何评估这些算法方面，缺乏标准化和商定的程序和基准。本文工作提出了一个标准化、详尽和全面的实验框架，以评估各种具有挑战性的不平衡数据流场景中的算法。实验研究在515个不平衡数据流上评估了24个最先进的数据流算法，在二分类和多分类场景下这些数据流结合了静态和动态类不平衡比率、实例级困难、概念漂移...
【Python机器学习】实验16 卷积、下采样、经典卷积网络
文章目录 卷积、下采样、经典卷积网络1. 对图像进行卷积处理2. 池化3. VGGNET4. 采用预训练的Resnet实现猫狗识别 TensorFlow2.2基本应用5. 使用深度学习进行手写数字识别 卷积、下采样、经典卷积网络 1. 对图像进行卷积处理 import cv2path = 'data\instance\p67.jpg' input_img = cv2.imread(path) im...
【Python机器学习】实验11 神经网络-感知器
构建感知器模型1.3 实例化模型并训练模型1.4 可视化 2. 基于sklearn的感知器实现2.1 数据获取与前面相同2.2 导入类库2.3 实例化感知器2.4 采用数据拟合感知器2.5 可视化 实验1 将上面数据划分为训练数据和测试数据，并在Perpetron_model类中定义score函数，训练后利用score函数来输出测试分数1. 数据读取2. 划分训练数据和测试数据 划分训练数据和测试数...