什么叫“合同风险预测”？ 合同内容有没有改写的条文没有写？ 目的1：查看合同的条文类似性  合同内容有没有对自方/自方公司不利的条文？ 目的2：查看合同中的不利条文 ※合同内容的对自方利不利根据各国的管辖法律   第一条 ## 目的2：查看合同的不利条文 分类每一个条文的条文的种类（每个种类的风险都不一样） 根据条文的种类判断条文的内容的有利方。 第i条 OOOOOOOOOOOOO 第i条 条文种类「保密范围」  ## 使用Python做“合同风险预测模型”的思路 ## 目的1：查看合同的条文类似性 • 需要算出条文和条文的类似度的值

## PyTorch ## 情感分类实战 主讲人：龙良曲 ## Sentiment Classification Ignore Ignore  RNN The RNN food ## 👍 🔧 Linear Classifier

## PyTorch ## 多分类问题 主讲人：龙良曲  input layer (784) Output layer (10) 2nd hidden layer (200) 1st hidden layer (200) ## Network w2.grad.norm()) optimizer.step() C:\ProgramData\conda\python.exe F:/PytorchTutorial/lesson26-LR多分类实战/main.py Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz Downloading http://yann

## 华为云深度学习在文本分类中的实践 华为 Cloud&AI 李明磊 ## 极客邦科技 会议推荐2019  ## QCon 北京 ## 全球软件开发大会 大会：5月6–8日 培训：5月9–10日 QCon ![I 培训：11月10–11日 ## AiCon 北京 ## 全球人工智能与机器学习大会 大会：11月21–22日 培训：11月23–24日 ## 目录 分类算法简史 2 深度学习架构 3 难点 4 应用案例 ## 文本分类介绍 内容: 买没几天就降价一点都不开心，闪存跑分就五百多点…… 外观漂亮音质不错，现在电子产品基本上都是华为的了…… 汽车不错，省油，性价比高…… 这个政策好啊，利国利民…… f(text)=label 词 句子 篇章 对话 ## 文本分类方法简史-机器学习 label 输入文本 特征提取 特征选择 分类器 模型训练 评测 模型部署 词袋 卡方 SVM 预测标签 TFIDF PCA LR Ngram 互信息 XGBoost 词典 RFE 随机森林 ## 文本分类方法简史-深度学习 label 输入文本 模型训练 评测

什么叫“合同风险预测”？ 合同内容有没有该写的条文没有写？ 目的1：查看合同的条文类似性  合同内容有没有对自方/自方公司不利的条文？ 目的2：查看合同中的不利条文 ※合同内容的对自方利不利根据各国的管辖法律   第一条 ## 目的2：查看合同的不利条文 分类每一个条文的条文的种类（每个种类的风险都不一样） 分类每一个条文的条文的种类（每个种类的风险都不一样） - 分类每一个条文的条文的种类（每个种类的风险都不一样） 根据条文的种类判断条文的内容的有利方。 第i条 0000000000000 第i条 条文种类「保密范围」  ## 使用Python做“合同风险预测模型”的思路

Protobuf 和 gRPC，为方便区分将 gRPC 作为传输协议的分类，框架会根据是否有配置 gRPC 决定使用哪个协议； Framed 严格意义上并不是传输协议，只是标记Payload Size 额外增加的4字节头，但消息协议对是否有 Framed 头并不是强制的，PurePayload 即没有任何头部的，所以将 Framed 也作为传输协议的分类； Framed 和 TTHeader 也可以结合使用，所以有 中，然后在 Grafana 上配置一堆看板以 及对应的告警规则。触发报警时，最终会发送到华兴自研的alert-webhook里。自研的部分首先进行告警内容的解析，提取服务名等信息，然后根据服务的业务分类，分发到不同的飞书群里，级别高的报警会打加急电话，这里也是用到了飞书的功能。飞书告警卡片里面，除了RPC调用超时、系统码错误、业务码错误外，还包括了TraceID方便查询链路情况。 此外，Graf 如果每个租户独立部署GPU集群，总体资源利用率将会很低。所以有一个选择，就是通过多个租户通过共享部署，可以共享冗余降低成本。其中文本、音频、图像模型预测占成本大头，大约占总成本的 80%以上。 对于文本识别，一条文本通常处理时间为十几毫秒左右。 对于音频，要经过ASR服务，ASR服务对音频的响应时间通常在几十毫秒左右。 对于图像，会经过很多各种检测的模型，以及经过OCR识别出文字，再去过这些文本的风险

参考文献 第2章 回归问题 2.1 神经元模型 2.2 优化方法 2.3 线性模型实战 2.4 线性回归 2.5 参考文献 第3章 分类问题 3.1 手写数字图片数据集 3.2 模型构建 3.3 误差计算 3.4 真的解决了吗 3.5 非线性模型 3.6 表达能力 11.4 RNN 层使用方法 11.5 RNN 情感分类问题实战 11.6 梯度弥散和梯度爆炸 11.7 RNN 短时记忆 11.8 LSTM 原理 11.9 LSTM 层使用方法 11.10 GRU 简介 11.11 LSTM/GRU 情感分类问题再战 11.12 预训练的词向量 11.13 参考文献 2 所示。  图 1.2 机器学习的分类 有监督学习 有监督学习的数据集包含了样本x与样本的标签y，算法模型需要学习到映射关系 $ f_{\theta}:x\rightarrow y $ ，其中 $ f_{\theta} $ 代表模型函数，

- 基础：图像分类问题定义与说明 - 基础：越来越深的图像分类网络 - 应用：检测SKU抠图与分类标注流程 - 应用：分类训练集与验证集划分 - 应用：使用TensorFlow 2训练ResNet - 应用：使用ResNet识别货架商品 - 扩展：图像分类常用数据集综述 - 扩展：图像分类更多应用场景介绍 基础：图像分类问题定义与说明 ## 图像分类问题  American Kennel Club akc.org ## 图像分类问题 ## 实例级分类  Siberian Husky

3.5 定义损失函数 ..... 103 3.3.6 定义优化算法 ..... 103 3.3.7 训练 ..... 104 3.4 softmax 回归 ..... 105 3.4.1 分类问题 ..... 106 3.4.2 网络架构 ..... 106 3.4.3 全连接层的参数开销 ..... 107 3.4.4 softmax 运算 ..... 107 3.4.5 小批量样本的矢量化 ..... 108 3.4.6 损失函数 ..... 108 3.4.7 信息论基础 ..... 109 3.4.8 模型预测和评估 ..... 110 3.5 图像分类数据集 ..... 111 3.5.1 读取数据集 ..... 111 3.5.2 读取小批量 ..... 113 3.5.3 整合所有组件 ..... 114 3.6 softmax 初始化模型参数 ..... 115 3.6.2 定义 softmax 操作 ..... 116 3.6.3 定义模型 ..... 117 3.6.4 定义损失函数 ..... 117 3.6.5 分类精度 ..... 118 3.6.6 训练 ..... 119 3.6.7 预测 ..... 122 3.7 softmax 回归的简洁实现 ..... 123 3.7.1 初始化模型参数