唐山日本METI备案

发布人:HPT(华品检测) 发布时间:2020-02-22 12:35:18

唐山日本METI备案vlm9jx 而不是试图一头扎进去这些应用程序可跟踪增长和资源消耗,并可帮助企业更准确地分配IT资源支出。我们想要的是将查询词「freespace」映射到代码中的「available」一词。
(该代码片段取自StackOverflow上的公开可用代码,在CC-By-SA3.0许可下共享使用,链接,stackoverflow/questions/4595334/get-free-space-on-internal-memory?fbclid=IwAR1wMoa6js7pSDmzuXZERspW4FUqdwY6tEtmbvOlN8hVFbu8OAAWCa2yDdE)从14,005个StackOverflow帖子的数据集中,我们分析了查询中的单词与源代码中的单词的重叠情形。这种任性决策的试错后果就让组织来埋单了
焦距损失法是有用的,但是即便这样,也还是会减少相同程度地减少每个类里面分类良好的示例的权重。

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我们发现,在查询中的13,972个单独单词中,只有不到一半(6,072个单词)同时存在于源代码域中。
这表明,如果查询包含源代码中不存在的单词,那么我们的模型将不能进行有效地正确检索,因为我们删除了与查询词无关的单词。
这种观察促使我们探索监督学习,将查询中的单词映射到源代码中的单词。
我们决定使用UNIF(NCS技术的监督小扩展)进行实验,以弥补自然语言单词和源代码单词之间的差距。
在该模型中,不停有开源包出来呢
我们使用监督学习方法对嵌入矩阵T进行修改,生成两个分别用于代码和查询标记的嵌入矩阵和。
我们还用一种学习的注意力机制权重方案替换了代码标记嵌入的TF-IDF权重方案。
UNIF模型如何工作我们对UNIF进行与NCS相同的(c,q)数据点的训练,其中c和q分别表示代码和查询符号(有关此数据集的详细信息,请参见下面的部分)。
模型体系结构可描述如下,令和为两个嵌入矩阵,分别将每个单词从自然语言描述和代码符号映射到一个长度为d的向量(为查询词汇语料库,为代码词汇语料库)。几乎总是如此
通过调整学习速率、添加新数据和扩充停用词字典,我们的准确率得到了显著提高。

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使用相同的初始权重T初始化这两个矩阵,并在训练期间分别进行修正(与fastText对应)。
为了将每组代码符号向量合成一个文档向量,我们使用注意力机制来进行加权平均计算。
注意力权重是训练中学习到的一个d维向量,与TF-IDF对应。
给定一组代码字嵌入向量{e1,…,en},每一个ei的注意力权重ai计算如下,然后将文档向量计算为注意力权重加权后的单词嵌入向量之和,UNIF网络检索的工作方式与NCS的方式相同。那份报告使用了劳工的预测到2026年

对于给定的查询,我们使用上述方法将其表示为文档向量,并使用FAISS查找与查询余弦距离近的文档向量。
(原则上,UNIF也会像NCS一样从后处理中受益。
)与NCS进行结果比较我们基于StackOverflow评估数据集将NCS和UNIF进行比较,看看模型是否能在前1、5和10个结果中正确地回答查询,以及相应的MRR评分。
下表显示,相比NCS,UNIF显著提高了回答的问题数量。
这突出表明,如果能够访问理想的训练语料库,监督技术可以提供令人印象深刻的搜索性能。生物变异意味着每个滴定板常常看起来截然不同
什么使CNNs不受平移影响?如上所述,每个卷积核都充当自己的滤波器/特征检测器。

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例如,使用搜索查询「如何退出应用程序并显示主屏幕?」,NCS返回结果,(个代码片段来自于GitHub上的公共可用代码,在Apache2.0许可下共享使用,链接,github/selendroid/selendroid/blob/master/selendroid-test-app/src/main/java/io/selendroid/testapp/WebViewActivity.java?fbclid=IwAR222brn93ZC3KK8kcTJhDhNMv8hc6JYSxv6KfQSSaklcm5WtLvmsc0uBQ0#L111-L114。
第二个来自于GitHub,在MIT许可下共享使用,链接,github/JosielSantos/android-metronome/blob/master/app/src/main/java/com/josantos/metronome/ui/activity/Base.java?fbclid=IwAR2xhso5v0vCAQBcNJ0DDg1DZLVdtC1hf5doVqwC1ib_rTB5bm38VSzLomo#L28-L36)另一个例子是查询「如何获得ActionBar的高度?」NCS返回结果,(个代码片段来自于GitHub上的公共可用代码,在Apache2.0许可下共享使用,链接,github/RealMoMo/Android_Utils/blob/master/SystemBarTintManager.java?fbclid=IwAR0SaLCK1xR18fxlfSvG72wcD4RBLnh7aZLNvCIls-Pe926LOpQ-2rmKPd0#L495-L497。我的专栏里会有10+个项目,当然这些项目都不是太复杂。明确组织数据管理工作的提升和发展方向

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