c3p0是一个数据库连接池，可缓存数据库连接，设置要注意一定要设置允许显示测试连接，否则，在启用数据库中连接时，一段时间后就会报数据库connection reset错误。
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2020CCF下降2020 CCF大数据与计算智能大赛-非结构化商业文本信息中隐私信息识别-第7名方案bert base + flat + crf + fgm + swa + pu learning策略 + clue数据集 = test1单模0.906词向量https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors SGNS(Mixed-large 综合)loss mask相关代码为pu learning策略的实现主要模块版本 python 3.6.9火炬 1.1.0变压器 3.0.2pytorchcrf 1.2.0torchcontrib 0.0.2
计算机系毕业设计
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腾讯云开发者工具套件（SDK）3.0，SDK3.0是云 API3.0 平台的配套工具。目前已经支持cvm、vpc、cbs等产品，后续所有的云服务产品都会接入进来。新版SDK实现了统一化，具有各个语言版本的SDK使用方法相同，接口调用方式相同，统一的错误码和返回包格式这些优点。 为方便 Python 开发者调试和接入腾讯云产品 API，这里向您介绍适用于 Python 的腾讯云开发工具包，并提供首次使用开发工具包的简单示例。让您快速获取腾讯云 Python SDK 并开始调用。
说明文档1 队伍简介初赛名次第42名复赛名次第22名队伍名把球给我两名队员全部来自中国科学院大学2 算法思路首先手工标记第一阶段2015年和2017的图像里的建筑物，将大图像划分成小图像，训练多个模型，识别出图像中的建筑物，不对测试集（第二阶段的图像）进行任何标注，直接在图像上预测，分别识别出2015和2017的建筑物，再将所得的两张建筑物图像相减，对结果文件进行边缘平滑和散点去除即可得出最后的结果。切割成160*160、224*224、256*256大小的小图片训练模型基于第一阶段的训练数据，分别训练了deeplabv2、resnet_fcn两个模型，分别在3种大小的图像上训练得到了5个模型(由于resnet最小图像限制为197，只用了224和256两种大小的图像)，设定输出概率大于0.5判定为建筑物，小于0.5则为非建筑物未在测试数据上进行建筑物标注，线下建筑物识别准确率82%左右，经过标注，建筑物识别准确率能达到90%。复赛初始提交，泛化成绩0.742。经过数据标注和再训练，最终成绩0.829。数据增强用于模型训练阶段，数据后处理是对
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