基于Python的自然语言处理系列（50）：Soft Prompt 实现
在本篇文章中，我们将实现一个简单的 Soft Prompt 技术，该技术允许我们仅微调新增的嵌入权重，而保持预训练模型不变。Soft Prompt 的主要优势在于它的参数高效性，使得模型在特定任务上快速适应，而无需重新训练模型的所有权重。 1. Soft Prompt 概述 Soft Prompt 技术来源于论文 The Power of Scale for Parameter-E...
基于python多准则决策分析的汽车推荐算法设计与实现
摘要 随着汽车市场的快速发展和消费者需求的多样化，汽车选择变得愈加复杂。为了帮助消费者在众多汽车选项中做出明智的决策，基于多准则决策分析（MCDA）的汽车推荐算法应运而生。本研究旨在设计和实现一种基于 Python 的汽车推荐系统，利用多准则决策分析方法为用户提供个性化的汽车推荐。 本研究首先收集了汽车市场上多款车型的相关数据，包括价格、油耗、安全性、舒适性、维护成本、品牌声誉等多个评价指标。这些指标被认为是影响...
基于Python的自然语言处理系列（54）：Neo4j DB QA Chain 实战
在本篇文章中，我们将演示如何利用LangChain框架和Neo4j图数据库来构建一个基于问答链（QA Chain）的查询系统。通过调用大语言模型（LLM），可以动态生成Cypher查询，从而简化数据库查询的流程。这种方法非常适合应用于知识图谱、推荐系统等需要灵活数据查询的场景。 一、准备工作 在开始之前，请确保已经安装了Neo4j和LangChain库，并且已将Neo4j数据库在本...
基于python flask的企业财务异常数据分析与预测系统，使用随机森林进行预测，准确率达到98%
可以通过自动化的数据分析和预测模型，更高效、精准地识别财务异常行为。机器学习技术能够通过学习历史数据中的规律和模式，提前预测异常事件，帮助企业提前采取应对措施，减少潜在损失。 本研究旨在设计并实现一个基于Python Flask框架的企业财务异常数据分析与预测系统，利用随机森林算法进行预测。Flask作为一种轻量级的Python Web框架，具备快速开发、易于部署的优势，非常适合用来构建小型到中型的Web应用程序...
基于Python的自然语言处理系列（14）：TorchText + biGRU + Attention + Teacher Forcing
在前几篇文章中，我们探索了序列到序列（seq2seq）模型的基础，并通过使用双向GRU和上下文向量改进了模型的表现。然而，模型仍然依赖一个固定的上下文向量，这意味着它必须从整个源句中压缩信息，导致在长句子的翻译中可能出现问题。 在本篇文章中，我们将引入注意力机制来解决这个问题。注意力机制允许解码器在每一步解码时不仅仅依赖一个固定的上下文向量，而是能够动态地访问源句中的所有信息。这样...
分享一个基于python新闻订阅与分享平台flask新闻发布系统（源码、调试、LW、开题、PPT）
💕💕Java项目 💕💕微信小程序项目 💕💕Android项目 💕💕Python项目 💕💕PHP项目 💕💕ASP.NET项目 💕💕Node.js项目 💕💕选题推荐 项目实战|基于python的新闻订阅与分享平台flask项目 文章目录 1、选题背景2、研究目的和意义3、系统研究内容4、系统页面设计5、参考文献6、核心代码 1、选题背景 随着互联网的迅猛发展和信息化时代的到来，新闻传播的方式发生了深刻的变化。...
计算机毕业设计推荐-基于python的电子图书馆数据可视化分析
文章目录 实战项目 一、基于python的电子图书馆数据可视化分析-项目介绍二、基于python的电子图书馆数据可视化分析-视频展示三、基于python的电子图书馆数据可视化分析-开发环境四、基于python的电子图书馆数据可视化分析-项目展示五、基于python的电子图书馆数据可视化分析-代码展示六、基于python的电子图书馆数据可视化分析-项目文档展示七、基于python的电子图书馆数据可视化分析-项目总...
计算机毕业设计推荐-基于python的公司员工考勤管理系统
文章目录 实战项目 一、基于python的公司员工考勤管理系统-项目介绍二、基于python的公司员工考勤管理系统-视频展示三、基于python的公司员工考勤管理系统-开发环境四、基于python的公司员工考勤管理系统-项目展示五、基于python的公司员工考勤管理系统-代码展示六、基于python的公司员工考勤管理系统-项目文档展示七、基于python的公司员工考勤管理系统-项目总结</font > <fon...
基于Python的机器学习系列（22）：高斯混合模型（GMM）聚类的改进版
在之前的篇章中，我们介绍了高斯混合模型（GMM）及其基本实现。本文将扩展这一模型，重点是引入早停机制来提高训练效率，并且在训练过程中每隔一定的迭代次数绘制聚类结果，以便观察模型的收敛情况。 引入早停机制 为了避免不必要的计算，我们可以在训练过程中引入早停机制。具体来说，当对数似然（Log-Likelihood）在迭代过程中不再显著改善时，我们将停止迭代。由于对数似然值在概率模型中通...
基于Python的机器学习系列（3）：随机梯度下降与小批量梯度下降
在前几篇文章中，我们已经探讨了批量梯度下降的基本概念及其应用。然而，尽管批量梯度下降在理论上是完美的，但它在实际应用中可能会遇到计算效率的问题，特别是当数据集非常大时。为了解决这一问题，我们可以采用随机梯度下降和小批量梯度下降的方法，这些方法不仅加快了训练速度，还能够帮助模型跳出局部最优解。 随机梯度下降 回顾一下批量梯度下降公式： θ_j := θ_j - α *...