惠州欧盟CE-EN71玩具认证申请机构

发布人:HPT(华品检测) 发布时间:2020-02-19 02:42:53

惠州欧盟CE-EN71玩具认证申请机构vlm9jx 因此它们可以用TensorFlow作为对张量Tensor的一些列操作来实现我的建议是使所有的流派类别有相对平等的分布的数据集。第二个来自于GitHub,同样在Apache2.0许可下共享使用,链接,github/hearsilent/Universal-CollapsingTabLayout/blob/master/app/src/main/java/hearsilent/universalcollapsingtoolbarlayouttablayoutexample/libs/Utils.java?fbclid=IwAR38dLHvVRwZWGZoFTW6aniRbWQ0OAXAptH1lF-t1zyFuhopAJJVbGzkMpU#L36-L47)本文还提供了关于UNIF表现的其他数据,链接,arxiv.org/abs/1905.03813?fbclid=IwAR10r1Y_3kKQ1nJ6OBWILQSa3xPS4rDjOBPQ2FC_SnwyNgJ532jwy-QfDHg。这些计算引擎的操作非常复杂
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构建基于机器学习的有效工具创建一个成功的机器学习工具,关键之一在于获得高质量的训练数据集。
对于我们的模型,我们使用了来自GitHub的大型开源代码库。
此外,拥有高质量的评估数据集对于评估模型的质量同等重要。
在探索一个相对较新的研究领域(如代码搜索)时,缺乏可用的评估数据限制我们通过各种代码搜索工具进行评估的能力。
因此,为了帮助在这方面进行基准测试,我们从StackOverflow整理了287个公共可用数据点的数据集,其中每个数据点由一个自然语言查询和一个「黄金」代码片段回答组成。那并不是世界末日

创建一个训练数据集通过在GitHub上挑选26,109个受欢迎的Android项目,我们直接在搜索语料库上训练我们的无监督模型NCS。
这也成为NCS返回代码片段的搜索语料库。
为了对我们的UNIF模型进行监督,我们需要一对对齐的数据点来学习映射。
我们对UNIF进行了(c,q)数据点的训练,其中q是自然语言描述或查询,c是相应的代码片段。
我们通过从StackExchange(CC-BY-SA3.0许可)公开发布的数据(链接,archive.org/details/stackexchange)中提取StackOverflow问题标题和代码片段来获得这个数据集。你需要注意到
PaaS的理念被认为更贴近真正的云计算,如果你使用虚拟化的云服务器,你仍然要自己负责应用分发、部署和运维,要与各种底层接口、资源打交道,在PaaS上,这些都不用管了,你只需要把应用上传到云端就行。

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在使用各种启发式方法过滤问题之后——例如,代码片段必须有一个Android标记,或者必须有一个方法调用,或者不能包含XML标记——我们终得到了451,000个训练数据点。
这个数据集与评估查询不相交。
(这反映了训练数据集的佳可用性,正如我们在一篇论文(该论文链接,arxiv.org/abs/1905.03813?fbclid=IwAR16thFXpe8iOKKfTNpGni9tpYDbYAxqRF8GotMPP-Jwhtja4CvBSvHmG0s)中所注意到的,基于文档字符串的训练没有得到好的结果。不幸的是

)评估数据集我们使用StackOverflow问题评估NCS的有效性。
StackOverflow是一种有用的评估资源,因为它包含大量的自然语言查询,以及可以作为可接受响应处理的向上投票的。
给定一个StackOverflow问题作为查询标题,NCS从GitHub检索方法列表。
在我们创建和改进NCS的工作中,我们认为如果来自NCS的topn结果中至少有一个与StackOverflow应答代码片段中描述的方法匹配,那么搜索就成功了。率先建成东南区域健康大数据仓库
通常建议执行某种类型的降维,例如PCA,以便树不必学习如此多的特征上的拆分;出于与过拟合情况类似的原因,决策树也容易变得偏向于在数据集中占多数的类别,对不平衡数据进行某种类平衡(例如类权重、采样或专门的损失函数)操作是一个不错的主意。

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(对于我们的评估,我们使用top1、top5和top10进行计算。
)我们使用脚本选择StackOverflow问题,标准如下,1)问题包含「Android」和「Java」标签,2)有一个向上投票的代码,3)真值代码片段在我们的GitHubAndroidrepos语料库中至少有一个匹配。我们的任务就是从他们那了解到这种看法,然后结合我们数据技术方面的知识去想出一个解决方法,从而带来商业价值。现在我们看到第三个项目

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