原创 服務器進程懸掛 nohup

之前用過nohup但是發現好像沒有記錄 所以這次整理一份出來 在linux服務器上調用腳本文件的時候可能會因爲 服務器網絡的連接造成進程中斷 尤其是在大任務的時候 所以使用nohup進程懸掛後臺運行 舉例: nohup python 11

原创 log文件解析文件失敗 File “/opt/anaconda3/lib/python3.6/codecs.py“, line 321, in decode

對特殊後綴文件進行解析的時候 經常會出現 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte XXXX in position XXXX: invalid  的錯誤 這次我在對日誌log

原创 python log日誌記錄 進程結束手動關閉log

我們直接使用log logging的原理機制是在進程全部結束後纔會隨之結束 那麼對於不同文件內容寫入不同的log的時候 就會出現 前面的log內容越來越多 的問題 這個時候查閱了blog發現沒有人解決這個問題去看官方文檔 logging

原创 bert-base調試心得

六月份用bert做過一次效果模型提升的實驗 這回正式起用BERT模型 爲了部署成一個服務 用了bert-base的實驗,鏈接:https://github.com/xmxoxo/BERT-train2deploy 鏈接首先對bert模型

原创 python pickle的使用詳解及樣例

pickle模塊是以二進制的形式序列化後保存到文件中(保存文件的後綴爲”.pkl”),不能直接打開進行預覽。而python的另一個序列化標準模塊json,則是human-readable的,可以直接打開查看(例如在notepad++中查看

原创 在線matlab,親測好用

http://www.compileonline.com/execute_matlab_online.php 上面那個湊活用吧,看着好用實際上大部分功能都幹不了,bug一大堆,從四點改到七點。 試試下面這個吧。 https://octav

原创 python plot 畫圓

通過plot畫圓的各種智障錯誤和方法 1.如果有圓外線需要設定兩個x x = np.linspace(-10, 10.0, 100) x1 = np.linspace(-2, 2, 100) y1 = b + np.sqrt(r**2

原创 關於latex中算法僞代碼排版(一)-----某行過長自動換行/特定行去掉行號基於[algorithmicx]

在latex僞代碼算法中的排版裏面 有各種各樣的問題, 其中一個 在半欄代碼某一行過長的問題上,由於自動換行會使兩行的排版變得很醜 這個我在網上找了很久沒找到 如下圖 那麼通過通讀宏包的閱讀文檔,找到一個解決方法 同時適用於各種僞代碼自

原创 Latex參考文獻引用順序排序

轉載於:https://blog.csdn.net/chen134225/article/details/79202923 導入bib文件的代碼: \bibliographystyle{unsrt} \bibliography{refer

原创 Navicat for mysql 出現1251錯誤,Clinent does not support authentication protocol requested by server

安裝了最新版的MySQL數據庫,結果Navicat連接Mysql報1251錯誤 在網上查的是,出現這個原因是mysql8 之前的版本中加密規則是mysql_native_password,而在mysql8之後,加密規則是caching_

原创 latex 引用圖片“\ref figure”

在LaTex中引用圖片失敗,出現(??) 查了一些博客,發現是加圖片標籤時出的問題: 一般來說圖片會命名:\caption{圖片名}. 要想引用成功, 必須要把標籤加在圖片命名之後: 例如: \begin{figure}[htbp] \

原创 對於多個數組的合併及按序排列

trans_out_res.txt [67545 69287 82972 70845 80996] [142522 90580 97826 97562 72554] [302981 254754 308544 273743

原创 並不是所有的 Github 寫在簡歷上都加分

分享一篇來自微信的文章 https://mp.weixin.qq.com/s/Du3cql54XO2MlN88k0XaLQ 爲什麼 Github 可以加分 很多招聘描述上面都會備註 github加分項,那麼爲什麼它是加分項呢? 停,如果看

原创 作爲BERT模型命名實體識別任務的輸入,對於IBO標註數據進行檢測判斷標註正確性

從2018年google提出bert後,一直在使用bert模型作爲訓練基礎 經常會需要標註語料數據 在數據量極大的情況下,數萬標註後頭暈眼花,如何快速差錯也是一個問題 於是設置了3條規則作爲檢查的基本屬性,後續歡迎補充 前置: 我們有一個

原创 常見損失函數和評價指標總結(附公式&代碼)

網上看到一篇很實用的帖子關於常見損失函數和評價指標,收藏下來 本文轉載於https://zhuanlan.zhihu.com/p/91511706 ---------------------------------------------