在上文<TextCNN论文解读>中已经介绍了TextCNN的原理,本文通过tf2.0来做代码实践. 数据集:来自中文任务基准测评的数据集IFLYTEK 导库 import os import re import json import jieba import datetime import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences…

三.ReactiveCocoa代码实践之-更多思考 1. RACObserve()宏形参写法的区别 之前写代码考虑过 RACObserve(self.timeLabel , text) 和 RACObserve(self , timeLabel.text) 的区别. 因为这两种方法都是观察self.timeLabel.text的属性,并且都能实现功能.估计是作者原本用的其中一种后来对另一种也提供了支持,究竟有什么区别哪一种写法更好? 点进去看RACObserve的源码 大多都是方法调用,一层一层…

前言 RAC相比以往的开发模式主要有以下优点:提供了统一的消息传递机制:提供了多种奇妙且高效的信号操作方法:配合MVVM设计模式和RAC宏绑定减少多端依赖. RAC的理论知识非常深厚,包含有FRP,高阶函数,冷信号与热信号,RAC Operation,信号的生命周期等,这些文档里都有介绍. 但是由于RAC本身的特性,可能会听上去容易上手难. 本文还是从一个比较接地气的角度开始的.因为现在要做一个完美100%的全项目ReactiveCocoa架构基本不太现实,大多数项目都会有很多历史包袱,我们只能…

根据http://blog.jobbole.com/21351/所作的代码实践. 这篇讲得不错,但以我现在的水平,用到的机会是很少的啦... #coding=utf-8 class ObjectCreator(object): pass my_object = ObjectCreator() # print my_object def echo(o): print o echo(ObjectCreator) print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute'…

本文原题“从实践角度重新理解BIO和NIO”,原文由Object分享,为了更好的内容表现力,收录时有改动. 1.引言 这段时间自己在看一些Java中BIO和NIO之类的东西,也看了很多博客,发现各种关于NIO的理论概念说的天花乱坠头头是道,可以说是非常的完整,但是整个看下来之后,发现自己对NIO还是一知半解.一脸蒙逼的状态(请原谅我太笨).   基于以上原因,就有了写本文的想法.本文不会提到很多Java NIO和Java BIO的理论概念(需要的话请参见本文的“相关文章”一节),而是站在编码实践…

引子 在上次的 <word2vector论文笔记>中大致介绍了两种词向量训练方法的原理及优劣,这篇咱们以skip-gram算法为例来代码实践一把. 当前教程参考:A Word2Vec Keras tutorial 导库 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Reshape, Dot, Embedding from t…

上一篇文章我们介绍了使用逻辑回归来处理分类问题,本文我们讲一个更强大的分类模型.本文依旧侧重代码实践,你会发现我们解决问题的手段越来越丰富,问题处理起来越来越简单. 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是最受欢迎的机器学习模型之一.它特别适合处理中小型复杂数据集的分类任务. 一.什么是支持向量机 SMV在众多实例中寻找一个最优的决策边界,这个边界上的实例叫做支持向量,它们"支持"(支撑)分离开超平面,所以它叫支持向量机. 那么我们如何保证我们得到的决策边…

上一节是自己对网络层的一些重构,本节是自己一些代码小实践做出的一些demo程序,基本涵盖大多数UI控件操作. 一.用UISlider实现调色板 假设我们现在做一个demo,上面有一个View用来展示颜色,下面有三个UISlider滑竿分别控制RGB的色值,随着不同滑竿的拖动上面view的颜色会随之改变. 可以先脑补一下不用RAC该怎么写. 如果使用RAC只需要将三个信号包装起来用适当的操作就能实现. // 拖线的UI控件 @property (weak, nonatomic) IBOutlet…

转载地址:http://mobile.51cto.com/hot-492236.htm 最近一个月除了专门抽时间和精力重构之外,还有就是遇到需要添加功能的模块的时候,由于项目中的代码历史因素比较多,第一件干的事情往往是重构整理代码,发现很多之前的代码写的时候没有注意的事情特别多,比如全局变量乱用:方法没有层次感,胡乱添加:对业务不了解的情况下,通过打补丁的方式实现功能等等. AD: 前几个月完成对MVVM/RAC的学习之后,最近一直在默默地对项目代码进行重构,写码比较多,过了一段时间回头发现自己…

前言:本篇是TextCNN系列的第三篇,分享TextCNN的优化经验 前两篇可见: 文本分类算法TextCNN原理详解(一) 一.textCNN 整体框架 1. 模型架构 图一:textCNN 模型结构示意 2. 代码架构 图二: 代码架构说明 text_cnn.py 定义了textCNN 模型网络结构 model.py 定义了训练代码 data.py 定义了数据预处理操作 data_set 存放了测试数据集合. polarity.neg 是负面情感文本, polarity.pos 是正面情感文…