1、fine tune

fine tune發(fā)音

英：　　美：

fine tune中文意思翻譯

常見(jiàn)釋義：

微調，調整

fine tune雙語(yǔ)使用場(chǎng)景

1、We will continue to fine tune our algorithms but don't foresee any additional big changes.───我們將繼續微調我們的算法,但無(wú)法預見(jiàn)到任何額外的很大的變化.

2、Adjectives and adverbs are the shading words par excellence, the little words that fine - tune our thoughts.───形容詞和副詞絕對是“具有細微色彩差別的詞語(yǔ)”, 是些可以調諧我們思維的小詞.

3、Hence you can fine tune these values by verifying that all shadow casting objects are visible.───因此,你可以通過(guò)精確地調節這些值使所有物體的陰影可見(jiàn).

4、Fix bugs and fine tune system performance.───修正錯誤并精調系統性能。

5、Use the other parameters available to fine - tune the cache's performance.───用其他參數繼續微調緩存的性能.

6、We do not try to fine-tune the economy on the basis of short-term predictions.───我們不會(huì )根據短期預測而試圖對經(jīng)濟作微調。

7、In this file, you will find six variables. Each allows you fine - tune CakePHP inflection behavior.───在這個(gè)檔案中您會(huì )找到六個(gè)變數, 每個(gè)變數都允許您調整CakePHP命名變化的行為.

8、Solution: fine - tune gripper teeth pad with Nano - imprint lithography drum edge.───處置辦法: 澈底調不靜遞紙牙牙墊同壓印滾筒外的隔斷.

9、Sometimes only database administrators are authorized to create and fine tune SQL for performance.───有時(shí)，只有數據庫管理員有權創(chuàng )建SQL并對SQL的性能進(jìn)行調優(yōu)。

fine tune相似詞語(yǔ)短語(yǔ)

1、finitude───n.有限；界限；限制

2、finespun───adj.纖細的，細紡的；過(guò)分精密的

3、fine-tuned───微調，調整

4、fine-tunes───微調，調整

5、fine sand───細砂；[地質(zhì)]細沙

6、fine-tune───微調，調整

7、fine wine───上等葡萄酒；優(yōu)質(zhì)葡萄酒；名莊酒

2、自然語(yǔ)言處理有預訓練好的模型么？

謝謝邀請，有的，在一本書(shū)中看到過(guò)《python3破冰人工智能 從入門(mén)到實(shí)戰》

在第八章中，不過(guò)本書(shū)沒(méi)有電子版的，只能網(wǎng)購紙質(zhì)版的

第8章　自然語(yǔ)言處理

8.1　Jieba分詞基礎8.1.1　Jieba中文分詞8.1.2　Jieba分詞的3種模式8.1.3　標注詞性與添加定義詞8.2　關(guān)鍵詞提取8.2.1　TF-IDF關(guān)鍵詞提取8.2.2　TextRank關(guān)鍵詞提取8.3　word2vec介紹8.3.1　word2vec基礎原理簡(jiǎn)介8.3.2　word2vec訓練模型8.3.3　基于gensim的word2vec實(shí)戰

其他章節如下：

第 1章　從數學(xué)建模到人工智能

1.1　數學(xué)建模1.1.1　數學(xué)建模與人工智能1.1.2　數學(xué)建模中的常見(jiàn)問(wèn)題1.2　人工智能下的數學(xué)1.2.1　統計量1.2.2　矩陣概念及運算1.2.3　概率論與數理統計1.2.4　高等數學(xué)——導數、微分、不定積分、定積分

第2章 Python快速入門(mén)

2.1　安裝Python2.1.1　Python安裝步驟2.1.2　IDE的選擇2.2　Python基本操作2.2.1　第 一個(gè)小程序2.2.2　注釋與格式化輸出2.2.3　列表、元組、字典2.2.4　條件語(yǔ)句與循環(huán)語(yǔ)句2.2.5　break、continue、pass2.3　Python高級操作2.3.1　lambda2.3.2　map2.3.3　filter

第3章　Python科學(xué)計算庫NumPy

3.1　NumPy簡(jiǎn)介與安裝3.1.1　NumPy簡(jiǎn)介3.1.2　NumPy安裝3.2　基本操作3.2.1　初識NumPy3.2.2　NumPy數組類(lèi)型3.2.3　NumPy創(chuàng )建數組3.2.4　索引與切片3.2.5　矩陣合并與分割3.2.6　矩陣運算與線(xiàn)性代數3.2.7　NumPy的廣播機制3.2.8　NumPy統計函數3.2.9　NumPy排序、搜索3.2.10　NumPy數據的保存

第4章　常用科學(xué)計算模塊快速入門(mén)

4.1　Pandas科學(xué)計算庫4.1.1　初識Pandas4.1.2　Pandas基本操作4.2　Matplotlib可視化圖庫4.2.1　初識Matplotlib4.2.2　Matplotlib基本操作4.2.3　Matplotlib繪圖案例4.3　SciPy科學(xué)計算庫4.3.1　初識SciPy4.3.2　SciPy基本操作4.3.3　SciPy圖像處理案例第5章　Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)5.1　爬蟲(chóng)基礎5.1.1　初識爬蟲(chóng)5.1.2　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的算法5.2　爬蟲(chóng)入門(mén)實(shí)戰5.2.1　調用API5.2.2　爬蟲(chóng)實(shí)戰5.3　爬蟲(chóng)進(jìn)階—高效率爬蟲(chóng)5.3.1　多進(jìn)程5.3.2　多線(xiàn)程5.3.3　協(xié)程5.3.4　小結

第6章　Python數據存儲

6.1　關(guān)系型數據庫MySQL6.1.1　初識MySQL6.1.2　Python操作MySQL6.2　NoSQL之MongoDB6.2.1　初識NoSQL6.2.2　Python操作MongoDB6.3　本章小結6.3.1　數據庫基本理論6.3.2　數據庫結合6.3.3　結束語(yǔ)

第7章　Python數據分析

7.1　數據獲取7.1.1　從鍵盤(pán)獲取數據7.1.2　文件的讀取與寫(xiě)入7.1.3　Pandas讀寫(xiě)操作7.2　數據分析案例7.2.1　普查數據統計分析案例7.2.2　小結

第8章　自然語(yǔ)言處理

8.1　Jieba分詞基礎8.1.1　Jieba中文分詞8.1.2　Jieba分詞的3種模式8.1.3　標注詞性與添加定義詞8.2　關(guān)鍵詞提取8.2.1　TF-IDF關(guān)鍵詞提取8.2.2　TextRank關(guān)鍵詞提取8.3　word2vec介紹8.3.1　word2vec基礎原理簡(jiǎn)介8.3.2　word2vec訓練模型8.3.3　基于gensim的word2vec實(shí)戰

第9章　從回歸分析到算法基礎

9.1　回歸分析簡(jiǎn)介9.1.1　“回歸”一詞的來(lái)源9.1.2　回歸與相關(guān)9.1.3　回歸模型的劃分與應用9.2　線(xiàn)性回歸分析實(shí)戰9.2.1　線(xiàn)性回歸的建立與求解9.2.2　Python求解回歸模型案例9.2.3　檢驗、預測與控制

第10章 從K-Means聚類(lèi)看算法調參

10.1　K-Means基本概述10.1.1　K-Means簡(jiǎn)介10.1.2　目標函數10.1.3　算法流程10.1.4　算法優(yōu)缺點(diǎn)分析10.2　K-Means實(shí)戰

第11章 從決策樹(shù)看算法升級

11.1　決策樹(shù)基本簡(jiǎn)介11.2　經(jīng)典算法介紹11.2.1　信息熵11.2.2　信息增益11.2.3　信息增益率11.2.4　基尼系數11.2.5　小結11.3　決策樹(shù)實(shí)戰11.3.1　決策樹(shù)回歸11.3.2　決策樹(shù)的分類(lèi)

第12章 從樸素貝葉斯看算法多變　193

12.1　樸素貝葉斯簡(jiǎn)介12.1.1　認識樸素貝葉斯12.1.2　樸素貝葉斯分類(lèi)的工作過(guò)程12.1.3　樸素貝葉斯算法的優(yōu)缺點(diǎn)12.2　3種樸素貝葉斯實(shí)戰

第13章 從推薦系統看算法場(chǎng)景

13.1　推薦系統簡(jiǎn)介13.1.1　推薦系統的發(fā)展13.1.2　協(xié)同過(guò)濾13.2　基于文本的推薦13.2.1　標簽與知識圖譜推薦案例13.2.2　小結

第14章 從TensorFlow開(kāi)啟深度學(xué)習之旅

14.1　初識TensorFlow14.1.1　什么是TensorFlow14.1.2　安裝TensorFlow14.1.3　TensorFlow基本概念與原理14.2　TensorFlow數據結構14.2.1　階14.2.2　形狀14.2.3　數據類(lèi)型14.3　生成數據十二法14.3.1　生成Tensor14.3.2　生成序列14.3.3　生成隨機數14.4　TensorFlow實(shí)戰

希望對你有幫助?。?！