1问题 对模型进行训练后，测试集测试的结果与真实值之间的占比称为准确率，准确率往往是评估网络的一个重要指标。而用同一数据集训练神经网络，每次训练得到的准确率结果却不一样并且准确率都较低，最高仅67%，那如何才能提高训练后的准确率呢？ 2方法 模型的参数是随机的，所以导致每次训练出的准确率不一样。虽然每次训练得到的准确率不同，但是都在65%左右，准确率较低。参数优化、数据处理等方法可以提高其准确率，本文采用的方法是训练网络时训练多个epoch（周期）。 deftrain(dataloader,net,loss_fn,optimizer):net.train()forbat...

词袋模型 1.基本概念 2.代码实现 1.基本概念 在对文本进行分类时，需要首先对文本进行向量会表示，常用到词袋模型。 词袋模型（Bow，BagofWords）不考虑文本中词与词之间的上下文关系，仅仅只考虑所有词的权重（与词在文本中出现的频率有关），类似于将所有词语装进一个袋子里，每个词都是独立的，不含语义信息。 生成文本的词袋模型分为三步： 分词（tokenizing） 统计词频（counting） 特征标准化（normalizing） 词集模型（SoW，SetofWords）与词带模型类似，唯一的不同是仅考虑词是否在文本中出现，而不考虑词频。多数时候一般使用词袋模型。...

事件驱动模型是一种响应事件模型，事件驱动就是在持续事务管理的过程中，由当前时间点上出现的事件引发的调动可用资源执行相关任务，解决不断出现的问题，防止事务堆积的一种策略。 事件驱动程序设计：是一种程序设计方式 事件驱动模型的组成：事件收集器，事件发送器，事件处理器事件收集器：收集所有的时间事件发送器：将收集器收集到的时间分发到目标对象中，目标对象就是事件处理器所处的位置事件处理器负责事件的响应工作，往往要到实现阶段才完全确定 目标对象中的事件处理器的实现方法：事件发送器每传递过来一个请求，目标对象1、创建一个新的进程2、创建一个新的线程3、将其放入一个待处理事件的列表，使用非阻塞I/O方式调用...