我正在数据集上训练一个带Keras的LSTM模型,如下所示.变量"Description"是文本字段,"Age"和"Gender"是分类和连续字段.
Age, Gender, Description
22, M, "purchased a phone"
35, F, "shopping for kids"
我正在使用文字嵌入将文本字段转换为单词向量,然后在keras模型中输入它.代码如下:
model = Sequential()
model.add(Embedding(word_index, 300, weights=[embedding_matrix], input_length=70, trainable=False))
model.add(LSTM(300, dropout=0.3, recurrent_dropout=0.3))
model.add(Dropout(0.6))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics['accuracy'])
这个模型运行成功,但我想输入"年龄"和"性别"变量作为功能.代码中还需要进行哪些更改才能使用这些功能？
我不是算法人,所以请原谅这个问题的天真.
我有一个包含元素100K元素的列表A. 我有另一个包含100K元素的列表B. 假设a是列表A中的元素,b是列表B中的元素.我想找出总和小于100的那些(a,b)组合.
一个显而易见的方法是:
results = []
for a in A:
for b in B:
if (a+b) < 100:
results.append((a,b))
但这种方法的时间复杂度是O(n*m)= 100K*100K,这是非常大的.是否有任何快速算法可以更有效地计算所需的输出 - 在内存和时间方面.如果是,可以在python中实现吗？
我想开始一个传递了变量的新活动.
代码到目前为止:
if(mostLikelyThingHeard.toUpperCase().equals("PLAY ONE"))
{
startActivity(new Intent("com.shaz.new"));
//I want to send an int value `1` to the new activity.
}
可以这样做吗？
我想在hbase中更新一个名为EMPLOYEE的表，该表如下所示，并且行键是ID。
ID,Name,Age
"1","John","34"
"2","David","22"
我想在此表中添加另一个名为City的列。我首先使用Apache phoenix执行此命令以更改现有模式。
ALTER TABLE "EMPLOYEE" ADD IF NOT EXISTS "CITY" VARCHAR(40)
该命令成功执行。然后，我尝试插入值。使用以下命令。
UPSERT INTO "EMPLOYEE" ("ID","CITY") VALUES ("1", "London")
但是，每次执行此操作时，都会出现以下错误-
Exception in thread "main" java.sql.SQLException: ERROR 204 (22008): Values in UPSERT must evaluate to a constant.
我在这里所缺少的是什么导致了错误。