一.word2vec调参   ./word2vec -train resultbig.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -binary 1 一般来说,比较喜欢用cbow ,因为模型中 cbow有向量相加的运算.##保留意见   -cbow 0表示不使用cbow模型,默认为Skip-Gram模型 -size 表示词向量维数:经验是不超过100

var_dump(in_array(0, array('s' )); 这句话的结果是bool(true). 因为in_array会将0 和's' 进行比较,0是number类型,'s'是string类型,根据php教程 manual 中"comparison operators" 一章的说明可知,number 和string进行 比较的时候,会先将string类型首先转化为number,然后再进行比较操作. 's'转化为number的结果为0,而0 == 0 的结果是true,所以in

var_dump(in_array(0, array('s' )); 这句话的结果是bool(true). 因为in_array会将0 和's' 进行比较,0是number类型,'s'是string类型,根据php教程 manual 中"comparison operators" 一章的说明可知,number 和string进行 比较的时候,会先将string类型首先转化为number,然后再进行比较操作. 's'转化为number的结果为0,而0 == 0 的结果是true,所以in

<context-param><param-name>param1</param-name><param-value>value1</param-value></context-param><context-param><param-name>param2</param-name><param-value>value2</param-value></context-pa

jdbc.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driverjdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/database?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&rewriteBatchedStatements=TRUEjdbc.username=rootjdbc.password=password 特别说明其中的jdbc.url配置:如果你已经升级好了

[Oracle][Standby][PDB]在PDB中修改参数,设置范围为 SPFILE,报 ORA-65099错误 在Data Gaurd 的 Standby (或 CDB 是 Read Only )中,在PDB下,执行如下SQL 出错: SQL> ALTER SYSTEM SET SGA_TARGET = 800 M SCOPE = SPFILE;ALTER SYSTEM SET SGA_TARGET = 800 M SCOPE = SPFILE*An error occurred on l

内核参数SEMMSL SEMMNS SEMOPM SEMMNI参数的设置  转自:http://www.dbafree.net/?p=92   这四个参数自己一直没搞清楚 今天问了下同事,大概整了一下,后面会再补充. 以下是linux文档上的说明: /proc/sys/kernel/sem (since Linux 2.4) This file contains 4 numbers defining limits for System V IPC semaphores.  These field

LoadRunner中参数的设置 参数个数:10个 tester1.tester2.tester3…tester10 迭代次数:2次 场景设置(一):Sequential+Each Iteration 执行结果: VuGen中:1个用户 第一次迭代(Iteration)取值为tester1 第二次迭代(Iteration)取值为tester2 Controller中:5个用户并发,每个用户 第一次迭代(Iteration)取值为tester1 第二次迭代(Iteration)取值为tester2

javabean 参数收集  设置属性 设置不同级别的域对象的属性  默认存储在pagecontext中

setCharacterEncoding 是在request.getParameter获取参数之前 设置request的编码格式 一步到位

原文:http://database.51cto.com/art/201107/279361.htm 我们知道,Oracle客户端语言支持可以通过NLS_LANG参数的设置来完成,不同的系统平台上NLS_LANG参数的设置会有所不同. 本文我们首先介绍了NLS_LANG参数的构成,然后介绍了Oracle客户端NLS_LANG参数在Windows平台和Unix平台上的设置,现在我们开始介绍这一部分内容. 1. NLS_LANG 参数构成 NLS_LANG参数由以下局部构成:NLS_LANG=<La

LR中日志参数的设置 1.Run-Time Setting日志参数的设置 在loadrunner的vuser菜单下的Run-Time Setting的General的LOG选项中可以对在执行脚本时Loadrunner对日志的操作行为进行定义,下面逐一介绍: 日志是否启用 1) Enable logging 启用日志记录.如果选中该选项Loadrunner在执行脚本时,进行日志的记录,否则不记录日志 日志发送时机 2) Send messages only when an error occurs

报错: Establishing SSL connection without server's identity verification is not recommended. According to MySQL 5.5.45+, 5.6.26+ and 5.7.6+ requirements SSL connection must be established by default if explicit option isn't set. For compliance with exi

指定--sysctl参数来设置系统参数,通过这些参数来调整系统性能,Docker通过一个 ValidateSysctl函数来限制 sysctl参数可以传入的项,源码如下: // docker/opts/opts.go func ValidateSysctl(val string) (string, error) { validSysctlMap := map[string]bool{ "kernel.msgmax": true, "kernel.msgmnb": t

固体当中物性参数的设置: FoamFile { version 2.0; format ascii; class dictionary; object thermophysicalProperties; } // * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * // thermoType { type heSolidThermo; mixture pureMixture; transport co

mysql JDBC URL格式如下: jdbc:mysql://[host:port],[host:port].../[database][?参数名1][=参数值1][&参数名2][=参数值2]... 常用的几个较为重要的参数: 参数名称 参数说明 缺省值 最低版本要求user 数据库用户名(用于连接数据库) password 用户密码(用于连接数据库) useUnicode 是否使用Unicode字符集,如果参数characterEncoding设置为gb2312或gbk,本参数值必须设置为

(一)问题 在使用MySQL数据库binlog日志基于时间点恢复数据库时,我们必须要指定binlog的开始位置和结束位置,而在MongoDB里面,如果使用oplog进行恢复,只有oplogLimit参数,该参数信息如下 --oplogLimit=<seconds>[:ordinal] only include oplog entries before the provided Timestamp oplogLimit参数定义了数据库恢复到该时间点.也就是说,MongoDB只是设置了oplog的

JVM 参数的设置及解析 1.关于JVM配置: 2.Linux JVM设置: 1.关于JVM配置: 设置jvm内存的参数有四个: -Xmx 设置堆(Java Heap)最大值,默认值为物理内存的1/4,最佳设值应该视物理内存大小及计算机内其他内存开销而定. -Xms 设置初始堆(Java Heap)初始值,Server端JVM最好将-Xms和-Xmx设为相同值,开发测试机JVM可以保留默认值. -Xmn 设置年轻代(Java Heap Young)区大小,在整个堆内存大小确定的情况下,增大年轻代

之前写了对word2vec的一些简单理解,实践过程中需要对其参数有较深的了解: class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None,size=100,alpha=0.025,window=5, min_count=5, max_vocab_size=None, sample=0.001,seed=1, workers=3,min_alpha=0.0001, sg=0, hs=0, negative=5, cbow_mean=1, hashfx

架构:skip-gram(慢.对罕见字有利)vs CBOW(快) ·         训练算法:分层softmax(对罕见字有利)vs 负采样(对常见词和低纬向量有利) 负例采样准确率提高,速度会慢,不使用negative sampling的word2vec本身非常快,但是准确性并不高 ·         欠采样频繁词:可以提高结果的准确性和速度(适用范围1e-3到1e-5) ·         文本(window)大小:skip-gram通常在10附近,CBOW通常在5附近   可以看出,sk