我无法找到有关渐变上升的任何信息.任何有关梯度上升的良好链接都可以说明它与梯度下降的不同之处.
我已经阅读了很多关于如何在使用Django-registration时添加额外字段的内容,例如此处,此处和此处.代码片段是:forms.py(来自注册应用)
class RegistrationForm(forms.Form):
username = forms.RegexField(regex=r'^\w+$', max_length=30, widget=forms.TextInput(attrs=attrs_dict), label=_("Username"), error_messages={ 'invalid': _("This value must contain only letters, numbers and underscores.") })
email = forms.EmailField(widget=forms.TextInput(attrs=dict(attrs_dict, maxlength=75)), label=_("Email"))
password1=forms.CharField(widget=forms.PasswordInput(attrs=attrs_dict, render_value=False), label=_("Password"))
institute=forms.CharField(max_length=50) #This is the new!
password2 = forms.CharField(widget=forms.PasswordInput(attrs=attrs_dict, render_value=False), label=_("Password (again)"))
captcha = CaptchaField()
我使用django的注册保存方法,它在默认的后端:
def register(self, request, **kwargs):
username, email, password = kwargs['username'], kwargs['email'], kwargs['password1']
if Site._meta.installed:
site = Site.objects.get_current()
else:
site = RequestSite(request)
new_user = RegistrationProfile.objects.create_inactive_user(username, email,
password, site)
signals.user_registered.send(sender=self.__class__,
user=new_user,
request=request)
return …我正在尝试使用预先训练好的词嵌入来考虑短语。流行的预训练嵌入，例如GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz对短语和一元词组有单独的嵌入，例如，New_York两个一元词组New和 的嵌入York。简单的单词标记化和字典查找忽略了二元嵌入。
Gensim 提供了一个很好的短语模型，给定一个文本序列，它可以学习紧凑的短语，例如，New_York而不是两个一元组New和York。这是通过聚合和比较 unigram 和 bigram 之间的计数统计信息来完成的。1. 是否可以在Phrase不估计其他地方的计数统计数据的情况下使用预训练的嵌入？
Phrase不估计其他地方的计数统计数据的情况下使用预训练的嵌入？这是丑陋的代码。
from ntlk import word_tokenize
last_added = False
sentence = 'I love New York.'
tokens = ["<s>"]+ word_tokenize(sentence) +"<\s>"]
vectors = []
for index, token in enumerate(tokens):
if last_added:
last_added=False
continue
if "%s_%s"%(tokens[index-1], token) in model:
vectors.append("%s_%s"%(tokens[index-1], token))
last_added = True
else:
vectors.append(tokens[index-1])
lase_added = False
我试图有效地更新numpy数组A的一些元素,使用另一个数组b来指示要更新的A元素的索引.但是b可以包含被忽略的重复项,而我希望将其考虑在内.我想避免循环b.为了说明它:
>>> A = np.arange(10).reshape(2,5)
>>> A[0, np.array([1,1,1,2])] += 1
>>> A
array([[0, 2, 3, 3, 4],
[5, 6, 7, 8, 9]])
而我希望输出为:
array([[0, 3, 3, 3, 4],
[5, 6, 7, 8, 9]])
有任何想法吗？