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【RASA】DIET：Dual Intent and Entity Transformer
今天有空，就来研究下它~ 论文地址：https://github.com/RasaHQ/DIET-paper 1. 简介 先总结下DIET出彩的地方： DIET是一种用于意图分类和实体识别的多任务体系结构。 3.3 与finetuning BERT 比较 将 可进行finetuning Bert的DIET 与 sparse特征+冻结预训练ConveRT Emb的 DIET进行比较： 可以看到，sparse 特征+冻结预训练ConveRT Emb的 DIET在实体识别上表现优于fine-tuned BERT的DIET，而在意图分类方面表现持平。 但要知道，在所有 10 个 NLU-Benchmark 数据集上**，finetuning的 DIET 中的 BERT 需要 60 个小时，而使用 ConveRT 嵌入和稀疏特征的 DIET 只需要 10
1.7K20编辑于 2021-12-07 - 来自专栏包子铺里聊IT
Baozi Training Leetcode solution 1176: Diet Plan Performance
. + calories[i+k-1]): If T < lower, they performed poorly on their diet and lose 1 point; If T > upper , they performed well on their diet and gain 1 point; Otherwise, they performed normally and there is
55310发布于 2019-09-30 - 来自专栏Listenlii的生物信息笔记
Hilldiv: Github使用说明及Hill numbers在多样性分析中应用代码
and add OTU names bat.diet.sample <- bat.diet.otutable[,1] names(bat.diet.sample) <- rownames(bat.diet.otutable index.div(bat.diet.sample, tree=bat.diet.tree, index="faith") allen <- index.div(bat.diet.sample, tree =bat.diet.tree, index="allen") rao <- index.div(bat.diet.sample, tree=bat.diet.tree, index="rao") #Hill Data files 读入数据 #Load data data(bat.diet.otutable) data(bat.diet.tree) data(bat.diet.hierarchy) 2. (bat.diet.otutable,tree=bat.diet.tree,index="faith") hill.div(bat.diet.otutable,qvalue=0,tree=bat.diet.tree
2.2K31发布于 2020-06-01 - 来自专栏火星娃统计
R海拾遗-双因素重复测量方差分析
t2 t3 ## <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 3 ctr 93 92 89 ## 2 3 Diet t1 100 ## 5 6 Diet t2 75 ## 6 11 Diet t3 91 # 描述数据 selfesteem2 t1 score 12 87.6 7.62 ## 5 Diet t2 score 12 87.8 7.42 ## 6 Diet t1 score 0.919 0.279 ## 5 Diet t2 score 0.923 0.316 ## 6 Diet t3 两两比较，配对t检验显示，在t2 (p = 0.012)和t3 (p = 0.00017)时间点，ctr和diet试验的平均自尊得分有显著差异，而在t1 (p = 0.55)时间点则无显著差异。
2.1K10发布于 2020-09-15 - 来自专栏火星娃统计
R海拾遗-三因素重复
library(ggpubr) library(rstatix) data("weightloss", package = "datarium") weightloss %>% sample_n_by(diet , exercises, size = 1) ## # A tibble: 4 x 6 ## id diet exercises t1 t2 t3 ## <fct> < t1, t2, t3) %>% convert_as_factor(id, time) # 对每个变量抽样查看 set.seed(123) weightloss %>% sample_n_by(diet , exercises, time, size = 1) ## # A tibble: 12 x 5 ## id diet exercises time score ## <fct == "no", exercises == "yes") %>% select(-p) ## # A tibble: 3 x 9 ## diet exercises .y.
1.2K10发布于 2020-09-15 - 来自专栏小工匠聊架构
Java 8 - 收集器Collectors_分组groupingBy
例如，你可能想把热量不到400卡路里的菜分为“低热量”（diet），热量400到700卡路里的菜为“普通”（normal），高于700卡路里的菜为“高热量”（fat）。 由于 Dish 类 没有把这个操作写成一个方法，你无法使用方法引用，但你可以把这个逻辑写成Lambda表达式： public enum CaloricLevel { DIET, NORMAL, =[chicken], NORMAL=[beef]}, OTHER={DIET=[rice, season fruit], NORMAL=[french fries, pizza]}, FISH={DIET ], OTHER=[NORMAL, DIET], FISH=[NORMAL, DIET]} 传递给映? , NORMAL], OTHER=[DIET, NORMAL], MEAT=[DIET, FAT, NORMAL]} ---- 附 public static List<Dish> menu
4.6K41发布于 2021-08-17 - 来自专栏实验盒
稀疏基因组学：大规模基因组分析的新范式
核心方法 研究者们开发了一个名为Genome-on-Diet的框架，它是首个高度并行、内存节省且准确的稀疏基因组序列处理框架。 读段映射 Genome-on-Diet在读段映射任务中表现出色。 微生物组分类分析 在分类分析任务中，Genome-on-Diet能够提供更快、更节省存储空间的分类分析。 这使得Genome-on-Diet在处理宏基因组样本时具有更高的效率和准确性。 挑战 尽管稀疏化基因组学在加速基因组分析方面表现出色，但它也面临一些挑战。 Genome-on-Diet框架的提出，为基因组分析提供了一种全新的解决方案，它在读段映射、包含搜索和分类分析等任务中均展现出了显著的性能提升和存储效率优势。
22300编辑于 2025-01-23 - 来自专栏生信小驿站
R语言之可视化①④一页多图（1）目录
dataset, which comes with ggplot2 # First plot p1 <- ggplot(ChickWeight, aes(x=Time, y=weight, colour=Diet curve for individual chicks") # Second plot p2 <- ggplot(ChickWeight, aes(x=Time, y=weight, colour=Diet )) + geom_point(alpha=.3) + geom_smooth(alpha=.2, size=1) + ggtitle("Fitted growth curve per diet () + ggtitle("Final weight, by diet") # Fourth plot p4 <- ggplot(subset(ChickWeight, Time==21), aes (x=weight, fill=Diet)) + geom_histogram(colour="black", binwidth=50) + facet_grid(Diet ~ .) + ggtitle
1.1K30发布于 2018-12-14 - 来自专栏优雅R
数据科学19 | 统计推断-t分布置信区间
$ Diet : Factor w/ 4 levels "1","2","3","4": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... ~Diet) ? 第1种饮食的末端变异似乎比第4种饮食的末端变异大得多，但第1种饮食中的鸡比第4种饮食中的鸡数量要多，所以很难真正比较变化。 画出每种饮食的小鸡最终体重增长量： ggplot(wideCW,aes(x=Diet,y=gain,fill=Diet))+ geom_violin(size=1,color="black")+ labs(x="factor(Diet)",fill="factor(Diet)") ? 比较第1种饮食和第4种饮食的差异： wideCW14 <- subset(wideCW, Diet %in% c(1, 4)) rbind( t.test(gain ~ Diet, paired
4.2K20发布于 2020-07-03 - 来自专栏技术从心
Java8如何使用流收集数据？
我们也可以自定义分组规则，比如按照卡路里的高低分为高热量，正常和低热量： 首先定义一个卡路里高低的枚举类型 public enum CaloricLevel { DIET, NORMAL, FAT }; else return CaloricLevel.FAT; }) ); System.out.println(dishesByCalories); 输出结果：{DIET =[prawns], NORMAL=[salmon]}, OTHER={DIET=[rice, season fruit], NORMAL=[french fries, pizza]}, MEAT={DIET mapping( d -> { if (d.getCalories() <= 400) return CaloricLevel.DIET 输出结果：{FISH=[DIET, NORMAL], MEAT=[DIET, NORMAL, FAT], OTHER=[DIET, NORMAL]}。 分区 分区类似于分组，只不过分区最多两种结果。
1K30发布于 2019-11-04 - 来自专栏Hongten
S2 - Lesson 51 - Reward for virtual
virtual My friend, Hugh, has always been fat, but things got so bad recently that he decided to go on a diet He began his diet a week ago. He explained that his diet was so strict that he had to reward himself occasionally.
41830编辑于 2023-03-27 - 来自专栏AI悦创·一对一编程教学
传播问卷调查数据不够？自己生成假数据！
= [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] nutrition = [1, 2] # 营养 vegetarian_diet_store = [1, 2] # 素食店 vegetarian = [1, 2] # 素食主义者 healthy = [1, 2] # 健康 one_day_eat_vegetarian_diet = [1, 2] # 一天吃素食 important = [ = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] nutrition = [1, 2] # 营养 vegetarian_diet_store = [1, 2] # 素食店 vegetarian = [1, 2] # 素食主义者 healthy = [1, 2] # 健康 one_day_eat_vegetarian_diet = [1, 2] # 一天吃素食 important = [ = [1, 2] # 素食主义者 healthy = [1, 2] # 健康 one_day_eat_vegetarian_diet = [1, 2] # 一天吃素食 important = [
1.7K20编辑于 2022-08-22 - 来自专栏往期博文
数学建模学习笔记（二十五）决策树
test.csv', header=None) data2 = pd.read_csv('data/testtest.csv', header=None) # 指定列 data.columns = ['Diet Habits', 'viviparous animal', 'Aquatic animals', 'Can fly','mammal'] data2.columns = ['Diet Habits', 保证每个维度的特征数据方差为1，均值为0，使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导 ss = StandardScaler() # 先用 pandas 对每行生成字典，然后进行向量化 feature = data[['Diet Habits', 'viviparous animal', 'Aquatic animals', 'Can fly']] feature2 = data2[['Diet Habits', 'viviparous
74121编辑于 2022-06-14 - 来自专栏Listenlii的生物信息笔记
Hilldiv: 便捷的计算及可视化Hill number
生态和环境领域广泛使用 #data.table:数据清洗 #iNEXT和iNextPD:计算Hill number iNEXT之前说过,见前文: 物种数量及多样性的外推 导入数据 >data(bat.diet.otutable ) #OTU >data(bat.diet.hierarchy) #分组文件 >data(bat.diet.tree) #有根树 #Create simple objects >otu.table <- bat.diet.otutable >otu.vector <- bat.diet.otutable[,1] >names(otu.vector) <- rownames(otu.table) > hierarchy.table <- bat.diet.hierarchy >tree <- bat.diet.tree 重要函数 hill.div: 输入OTU 或者向量，计算对应的Hill。
1.2K42发布于 2020-05-29 - 来自专栏生信补给站
R编程之路（4）
查找某个特定字符所在的行： which(rd$order=="Primates",arr.ind=TRUE) 3 dplyr函数：Select和filter： control<-filter(data,Diet =="chow") select(control,Bodyweight) unlist(control): OR:control<-filter(data,Diet=="chow") %>% select
31320发布于 2020-08-06 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
跟着Nature microbiology学画图~堆积柱形图+箱线图以及组合图
#读取数据 bp<-read.csv(file.choose()) 然后进行作图： ggplot(bp, aes(x=Diet, y=Richness, fill=Diet)) + geom_boxplot 这下就按照第一个堆积图的后续修饰，删除横坐标标签： ggplot(bp, aes(x=Diet, y=Richness, fill=Diet)) + geom_boxplot()+theme(axis.title.x 为了后续合并图形结果，我们把这张赋值为p1, 即： p1<-ggplot(bp, aes(x=Diet, y=Richness, fill=Diet)) + geom_boxplot()+theme(axis.title.x protein"),c("High fat", "Low marine protein"))#先进行比较的分组 然后作图： ggthemr("flat") p2 <- ggplot(bp, aes(Diet , Richness, fill = Diet)) + geom_boxplot() + geom_signif(comparisons = compaired, step_increase = 0.3
5.8K20发布于 2020-12-08 - 来自专栏运维前线
python练习题（一）
diet = ['西红柿','蒜苔','西蓝花','黄瓜','鸡翅'] for x in range(0,5): for y in range(0,5): if not(x == y): print("{}{}".format(diet[x],diet[y])) 五角星的绘制 绘制一个绿色的五角星图形 from turtle import * fillcolor
1.6K100发布于 2018-01-02 - 来自专栏数据分析与可视化
数据可视化(4)-Seaborn系列 | 分类图catplot()
exercise = sns.load_dataset("exercise") """ 案例3：根据col分类，以列布局绘制多列图 设置col，根据指定的col的变量名，以列的形式显示(eg.col='diet ',则在列的方向上显示，显示图的数量为diet列中对值去重后的数量) """ sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind",col="diet", data=exercise sns.load_dataset("exercise") """ 案例4：绘图时，设置图(facets)的高度和宽度比 """ sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind",col="diet
5.7K01发布于 2019-09-16 - 来自专栏前端进阶学习交流
一篇文章教会你利用Python网络爬虫抓取王者荣耀图片
bimg_url = parse_html1.xpath('//div[@class="pic-down"]/a/@href') for i in bimg_url: diet = "http://www.netbian.com" + i # print(diet) html2 = self.get_page(diet
72320发布于 2020-11-25 - 来自专栏Data分析
python程序练习题（1）
1,0,-1): n = (n+1)<<1 print("第{}天有{}个桃".format(i,n),end='') print(' ') 运行结果： 5、健康食谱输出 diet = ['土豆', '鸡肉', '绿豆', '番茄', '鸭肉'] for i in range(5): for n in range(i + 1, 5): print(diet [i], diet[n], end=",") 6、五角星的绘制 import turtle #导入turtle库 t = turtle.Pen() t.fillcolor("red")
30710编辑于 2024-01-30
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