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【实例简介】

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双曲嵌入作为一种捕获层次信息的方法被提出，可以将丰富的结构信息与现代机器学习分布式表达中所青睐的连续表示相融合。本实例将ICD编码嵌入双曲空间得到表征。下面是代码结构和结果分析： 1）数据预处理——数值向量化 将文本数据转换成数值向量，使用split函数将原本连接的文本数据分开,每个文本我们都会得到一个列表，构成词典。 2）主要程序代码 从上到下分别是建立整个网络模型的，构建网络参数的，和训练网络模型的。 3）参数的传入   训练的时候，这些参数的设置，batchsize是64，batchsize就是每轮训练的时候传入的是64个样本，dim 10表示维度是10，epoch 100表示训练了100轮，chechpoint-freq 是10 表示每过10个epoch保存一次模型。 4）训练过程 这个是训练过程中每一个epoch的loss值，MAP是评价指标

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逻辑回归

源码下载：Python实时视频采集(opencv)

实现了增删改查等基本操作 运行环境：python 2.7  django==1.8  mysql 5.7.26 开发环境：Pycharm 【调试说明】 1. 修改 settings.py 中的数据库信息 为你本机数据库信息，同时要在mysql中创建上数据库 student_crud 2. 运行命令 初始化数据库相关表（或者直接使用附件中的sql脚本创建）  D:idePython27Scripts>python D:StudyProjectsPythonProjectDjango_CRUD_Student-mastermanage.py migrate 3. 运行命令 打开网址 D:idePython27Scripts>python D:StudyProjectsPythonProjectDjango_CRUD_Student-mastermanage.py runserver