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日常记录（83）vim整理
断言的onehot taa: vcs -sverilog -R taa.sv 代码文件 onehot、onehot0是断言的语法，不是sv的系统函数，因此只能在property等断言代码中使用。 property需要添加clk，需要仿真时间，才能测试效果。 onehot检查是否为只有一位为1，onehot检查是否最多只有一个1. module taa (); loword2vec是如何得到词向量的？
作者：crystalajj 链接：https://www.zhihu.com/question/44832436/answer/266068967 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 前言 word2vec是如何得到词向量的？这个问题比较大。从头开始讲的话，首先有了文本语料库，你需要对语料库进行预处关于Onehot编码的总结
目录 一、什么是one-hot编码？ 二、为什么要用onehot 三、什么情况下使用onehot 四、使用举例： 一、什么是one-hot编码？ One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。 One-Hot编码是分类变量作蛋白质结构预测大赛top1方案分享
项目github地址：https://github.com/wudejian789/2020TIANCHI-ProteinSecondaryStructurePrediction-TOP1 1. 赛题介绍 本题为根据蛋白质的一级结构预测其二级结构，经过比赛期间组内师兄的讲解，我对蛋白质一级结构二级结构的理解如下，如有错误，欢迎指正。 蛋白质可以看成是一条氨基酸资深算法专家解读CTR预估业务中的深度学习模型
TR任务的应用CTR任务描述其实很简单：给定一位用户以及一个商品或者电影等，再配合上下文，比如时间地点，最后预测用户是否会点击该广告或电影。CTR任务典型的应用场景有计算广告、推荐系统、信息流排序。CTR任务例子上图的CTR任务例子对应着应用场景中的推荐系统——电影推荐。机器学习中【面试相关】数据分析面试Q&A
机器学习部分： Q：逻辑回归 Q：SVM Q：决策树 Q：随机森林 Q：特征工程 Q：建模具体过程 Q：Python常用的包 Q：线性回归中多重共线性是什么？如果发生多重共线性，R2会怎么变？ Q：Auc Q：模型评估指标的选择 Q：PCA 高维（上万）能不能用pca我也不太清楚，感觉不能，运算应该不会太友好，而且pca主要是消除变量之间循环计算过程（4pre1）
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN import matplotlib.pyplot as plt import os input_word = "abcde" w_to_id = {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2, 'd'从onehot到bert
wordEmbedding:将一个词映射到语义空间（低维稠密空间）中的一个点，使得语义上比较相似的词，在空间上有比较相近的距离。比如word2vec 可以学到一些关系，如男人女人，时态关系，国家首都之间的关系等。学到的词向量可以用于下游任务。（如作为特征或作为初始的词向量Fine-Tuning） 语义是上