weight

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我正在寻找能够解释神经网络中权重实际含义的人吗？所以我的理解到目前为止，我们有标签取决于多个功能，我们不确定每个功能对标签预测的重要性。（纠正我，如果这是错误的）。所以不是使用标准算法，我们将通过各种权重独立乘以这些特征，然后重新相加，以便我们可以测试不同的组合。这就像一个定制的分类算法吗？或者它只是一个完全不同的概念而已？但是为什么有多个图层？第二层神经元会添加第一层还不能确定的内容？哦

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Woocommerce - 挂钩设置产品重量save_post

有没有一种方法来设置产品重量与save_post挂钩？我下面的代码，但我不知道怎么改写重量： add_action('save_post', 'change_weight'); function change_weight($post_id) { $WC_Product = wc_get_product($post_id); } 请帮助！

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如果加权的HTTP头具有重复值，权重不同，应如何处理？

请求标头的值（例如Accept-Language,Accept-Encoding等）具有隐式或显式加权值（例如en; q=0.8）。在不太可能发生完整字段值收率暧昧信息，具体地，如果歧义可以解释为任一不能接受的（q=0）或可接受的，因为一些非零质量值，例如分析得到的值： Accept-Encoding: gzip; q=0.8, gzip; q=0 应此被解释为：不能接受; 可接受; 标题

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我如何从TFTPF矩阵加倍从SCIKIT CountVectoriser的权重

我有tf-idf矩阵是从我拥有的文本文件生成的。我想更重视一些词汇术语。我已经写下了下面的代码。我怎样才能加倍特定词汇术语的权重。我需要通过2加倍计或者只是多了TFIDF的权重，我想增加从d的一些术语的重要性 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer count_vectorizer = CountVectoriz

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室友匹配算法

所以我目前在一个高级数据结构类，并了解了一点关于图。今年夏天，我被要求帮助写一个算法来匹配室友。现在对于我的数据结构类，我写了一个城市路径图，并执行一些排序和初始化算法，我很奇怪图表可能是一个开始使用我的室友匹配算法的好地方。我在想，我们的数据库可能只是一个文本文件，没什么太花哨。然而，我可以初始化图中的每个节点作为学生，每个学生对更多的学生都会有一个无定向的边缘（对于不想与另一个同室友的学生来

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差异重量平衡树和高度平衡树

可以解释一下重量平衡树和高度平衡树有什么不同。 AVL是平衡重树

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如何解释Keras中LSTM层的权重

我目前正在使用LSTM层训练用于天气预报的递归神经网络。网络本身是非常简单的，看起来大致是这样的： model = Sequential() model.add(LSTM(hidden_neurons, input_shape=(time_steps, feature_count), return_sequences=False)) model.add(Dense(feature_count)

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在h2o中指定案例权重以在开发数据上构建gbm创建过度配置？

我正在使用h2o构建gbm模型。培训数据随机分为70％的开发数据和30％的及时验证数据。训练数据有1.4％的不良率，我还需要为每个观察分配权重（数据有一个权重栏）。观察结果是：与无重量建模的模型（VAL）相比，使用重量建立的模型在开发数据（DEV）上具有更高的性能。使用重量建模的模型在开发和实时验证数据之间有很大的性能差异。例如，模型建立与重示出了以下前10％的捕获率 DEV：56％验证：25％

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SQL如何找到具有不同权重的项目匹配关键字？

我试图做一个SQL请求，找到匹配请求的最佳项目。我有关键字有不同的权重（非常重要的关键字，重要的关键字等），我想按结果排序结果顺序。我的表：ID，字段，值。字段可以是“productName”或“productdescription”，值是文本。我不知道如何将权重添加到每个关键字，并计算每个项目的分数。我只是用现在的LIKE syntaxe： SELECT id FROM product

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如何在垂直方向的LinearLayout中垂直排列垂直LinearLayout，以便填充屏幕？

我现在有如下的布局：突出显示的布局是在它三个附加水平linearlayouts（每个文本+搜索条组合）一个LinearLayout中。我想突出显示的LinearLayout展开并填充屏幕空间，使“SAVE”按钮位于屏幕的底部。我曾尝试使用android:layout_weight并为突出显示的布局的每个子项分配相同的权重，但似乎没有区别。以下是我的布局XML： <?xml version=