小编Doo*_*Sea的帖子

我使用Keras的LSTM构建了一个模型,可以检测Stack溢出上的两个问题是否重复.当我运行模型时,我在时代看到了类似的东西.

Epoch 23/200
727722/727722 [==============================] - 67s - loss: 0.3167 - acc: 0.8557 - val_loss: 0.3473 - val_acc: 0.8418
Epoch 24/200
727722/727722 [==============================] - 67s - loss: 0.3152 - acc: 0.8573 - val_loss: 0.3497 - val_acc: 0.8404
Epoch 25/200
727722/727722 [==============================] - 67s - loss: 0.3136 - acc: 0.8581 - val_loss: 0.3518 - val_acc: 0.8391

我试图理解这些术语的含义.以上哪个值是我的模型的准确性.我对机器学习比较陌生,所以任何解释都会有所帮助.

我正在尝试解码由下面的函数编码的字符串。我尝试通过执行以下操作来反转加密c -= c-i，但它似乎不起作用。谁能解释一下这是如何工作的？

public static String encode(String message){
        StringBuilder b = new StringBuilder();
        for(int i = 0;i<message.length();i++){
            char c = message.charAt(i);
            b.append(c +=  c+i);
        }
        return b.reverse().toString();
    }

我正在尝试将日期转换为字符串，但转换时将2018年更改为2019年。

我尝试了不同的日期，它有效。它仅在2018年12月30日和12月31日失败。

SimpleDateFormat fmt = new SimpleDateFormat("YYYY-MM-dd");
Date date = fmt.parse("2018-12-30");
String date2 = fmt.format(date);

预期结果：2018-12-30

实际结果：2019-12-30