Mehrere gängige Kodierungsmethoden

Algorithmen für maschinelles Lernen akzeptieren nur numerische Eingaben. Wenn wir also auf kategoriale Merkmale stoßen, werden wir die kategorialen Merkmale kodieren. In diesem Artikel werden 11 gängige Methoden zur Kodierung kategorialer Variablen zusammengefasst. 1. ONE HOT ENCODING Die beliebteste und am häufigsten verwendete Kodierungsmethode ist One Hot Enoding. Eine einzelne Variable mit n Beobachtungen und d unterschiedlichen Werten wird in d binäre Variablen mit n Beobachtungen umgewandelt, wobei jede binäre Variable durch ein Bit (0, 1) identifiziert wird. Beispiel: Die einfachste Implementierung nach dem Codieren ist die Verwendung von pandas' get_dummiesnew_df=pd.get_dummies(columns=[‘Sex’], data=df)2,

UTF8-kodierte chinesische Zeichen belegen 3 Bytes. Bei der UTF-8-Kodierung entspricht ein chinesisches Zeichen drei Bytes und ein chinesisches Satzzeichen belegt drei Bytes, während bei der Unicode-Kodierung ein chinesisches Zeichen (einschließlich traditionellem Chinesisch) zwei Bytes entspricht. UTF-8 benötigt zur Kodierung jedes Zeichens nur 1 Byte. Für Latein, Griechisch, Kyrillisch und Hebräisch sind 2 Byte erforderlich Codierung.

Große Sprachmodelle (LLMs) sind in der Lage, flüssige und kohärente Texte zu generieren, was neue Perspektiven für Bereiche wie Konversation mit künstlicher Intelligenz und kreatives Schreiben eröffnet. Allerdings weist LLM auch einige wesentliche Einschränkungen auf. Erstens beschränkt sich ihr Wissen auf Muster, die aus Trainingsdaten erkannt werden, und es mangelt ihnen an einem echten Verständnis der Welt. Zweitens sind die Denkfähigkeiten begrenzt und können keine logischen Schlussfolgerungen ziehen oder Fakten aus mehreren Datenquellen zusammenführen. Bei komplexeren und offeneren Fragen können die Antworten von LLM absurd oder widersprüchlich werden, was als „Illusionen“ bekannt ist. Obwohl LLM in einigen Aspekten sehr nützlich ist, weist es dennoch gewisse Einschränkungen bei der Bearbeitung komplexer Probleme und realer Situationen auf. Um diese Lücken zu schließen, sind in den letzten Jahren Retrieval-Augmented-Generation-Systeme (RAG) entstanden

Zu den gängigen Kodierungsmethoden gehören ASCII-Kodierung, Unicode-Kodierung, UTF-8-Kodierung, UTF-16-Kodierung, GBK-Kodierung usw. Ausführliche Einführung: 1. Die ASCII-Kodierung ist der früheste Zeichenkodierungsstandard und verwendet 7-Bit-Binärzahlen zur Darstellung von 128 Zeichen, einschließlich englischer Buchstaben, Zahlen, Satzzeichen, Steuerzeichen usw. 2. Die Unicode-Kodierung ist eine Methode zur Darstellung alle Zeichen der Welt Die Standardkodierungsmethode für Zeichen, die jedem Zeichen einen eindeutigen digitalen Codepunkt zuweist. 3. UTF-8-Kodierung usw.

PHP ist eine beliebte Web-Programmiersprache, mit der dynamische Webseiten und Anwendungen geschrieben werden können. In praktischen Anwendungen muss PHP häufig mit der Datenbank interagieren, um Daten abzufragen und zu verarbeiten. Wenn Sie jedoch PHP verwenden, um Ergebnisse aus einer Datenbank abzurufen, kann es zu Codierungsproblemen kommen, die häufig zu verstümmelten Zeichen führen. Wie lässt sich also das Problem der Codierung von PHP-Datenbankabfrageergebnissen lösen?

Hallo Leute, mein Name ist Luga, und heute werden wir über Technologien im Zusammenhang mit dem ökologischen Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) sprechen – GenAI. Angesichts der Herausforderungen schneller technologischer Innovationen und differenzierter Geschäftsszenarien haben sich traditionelle Codierungsmethoden allmählich eingewöhnt und können den wachsenden Anforderungen nicht mehr vollständig gerecht werden. Gleichzeitig hat die aufkommende GenAI (Technologie der künstlichen Intelligenz) für allgemeine Zwecke ein großes Potenzial, diesen Bedarf zu decken. Als Vertreter der Technologie der künstlichen Intelligenz hat GenAI mit seinem starken Potenzial und seinen Fähigkeiten begonnen, in allen Lebensbereichen weit verbreitet zu sein. Es kann automatisch lernen und sich an die Codierungsanforderungen in verschiedenen Szenarien anpassen, wodurch die Effizienz und Qualität der Codierung erheblich verbessert wird. Durch Deep Learning und Modelloptimierung ist GenAI in der Lage, unterschiedliche Aspekte genau zu verstehen

PHP-Codierungstipps: Wie erstelle ich einen QR-Code mit Anti-Fälschungs-Verifizierungsfunktion? Mit der Entwicklung des E-Commerce und des Internets werden QR-Codes zunehmend in verschiedenen Branchen eingesetzt. Bei der Verwendung von QR-Codes ist es zur Gewährleistung der Produktsicherheit und zur Verhinderung von Fälschungen sehr wichtig, den QR-Codes Funktionen zur Fälschungssicherheit hinzuzufügen. In diesem Artikel wird die Verwendung von PHP zum Generieren eines QR-Codes mit Fälschungsschutzfunktion vorgestellt und entsprechende Codebeispiele angehängt. Bevor wir beginnen, müssen wir die folgenden notwendigen Tools und Bibliotheken vorbereiten: PHPQRCode: PHP

Die Codierungsregeln lauten: 1. Wenn der vorherige Code 0 und das aktuelle Datenbit 0 ist, ist der Code 0. Wenn der vorherige Code 0 und das aktuelle Datenbit 1 ist, ist der Code ein bipolarer Impuls (+A). oder - A) und der Zähler wird um 1 erhöht. Wenn der vorherige Code 1 ist und das aktuelle Datenbit 1 ist, ist der Code 0 und der Zähler wird um 1 erhöht 1, das aktuelle Datenbit ist 0. Die Codierungsmethode wird anhand der Parität des Zählers bestimmt. Wenn es sich um eine gerade Zahl handelt, ist die Codierung (+B oder -B). Nullniveau und der Zähler wird gelöscht und so weiter.