1、fine tune

fine tune發(fā)音

英：　　美：

fine tune中文意思翻譯

常見釋義：

微調(diào)，調(diào)整

fine tune雙語使用場景

1、We will continue to fine tune our algorithms but don't foresee any additional big changes.───我們將繼續(xù)微調(diào)我們的算法,但無法預(yù)見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(xì)微色彩差別的詞語”, 是些可以調(diào)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,你可以通過精確地調(diào)節(jié)這些值使所有物體的陰影可見.

4、Fix bugs and fine tune system performance.───修正錯誤并精調(diào)系統(tǒng)性能。

5、Use the other parameters available to fine - tune the cache's performance.───用其他參數(shù)繼續(xù)微調(diào)緩存的性能.

6、We do not try to fine-tune the economy on the basis of short-term predictions.───我們不會根據(jù)短期預(yù)測而試圖對經(jīng)濟(jì)作微調(diào)。

7、In this file, you will find six variables. Each allows you fine - tune CakePHP inflection behavior.───在這個檔案中您會找到六個變數(shù), 每個變數(shù)都允許您調(diào)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(diào)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，只有數(shù)據(jù)庫管理員有權(quán)創(chuàng)建SQL并對SQL的性能進(jìn)行調(diào)優(yōu)。

fine tune相似詞語短語

1、finitude───n.有限；界限；限制

2、finespun───adj.纖細(xì)的，細(xì)紡的；過分精密的

3、fine-tuned───微調(diào)，調(diào)整

4、fine-tunes───微調(diào)，調(diào)整

5、fine sand───細(xì)砂；[地質(zhì)]細(xì)沙

6、fine-tune───微調(diào)，調(diào)整

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

2、自然語言處理有預(yù)訓(xùn)練好的模型么？

謝謝邀請，有的，在一本書中看到過《python3破冰人工智能 從入門到實戰(zhàn)》

在第八章中，不過本書沒有電子版的，只能網(wǎng)購紙質(zhì)版的

第8章　自然語言處理

8.1　Jieba分詞基礎(chǔ)8.1.1　Jieba中文分詞8.1.2　Jieba分詞的3種模式8.1.3　標(biāo)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(chǔ)原理簡介8.3.2　word2vec訓(xùn)練模型8.3.3　基于gensim的word2vec實戰(zhàn)

其他章節(jié)如下：

第 1章　從數(shù)學(xué)建模到人工智能

1.1　數(shù)學(xué)建模1.1.1　數(shù)學(xué)建模與人工智能1.1.2　數(shù)學(xué)建模中的常見問題1.2　人工智能下的數(shù)學(xué)1.2.1　統(tǒng)計量1.2.2　矩陣概念及運(yùn)算1.2.3　概率論與數(shù)理統(tǒng)計1.2.4　高等數(shù)學(xué)——導(dǎo)數(shù)、微分、不定積分、定積分

第2章 Python快速入門

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　條件語句與循環(huán)語句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簡介與安裝3.1.1　NumPy簡介3.1.2　NumPy安裝3.2　基本操作3.2.1　初識NumPy3.2.2　NumPy數(shù)組類型3.2.3　NumPy創(chuàng)建數(shù)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(yùn)算與線性代數(shù)3.2.7　NumPy的廣播機(jī)制3.2.8　NumPy統(tǒng)計函數(shù)3.2.9　NumPy排序、搜索3.2.10　NumPy數(shù)據(jù)的保存

第4章　常用科學(xué)計算模塊快速入門

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5.1　爬蟲基礎(chǔ)5.1.1　初識爬蟲5.1.2　網(wǎng)絡(luò)爬蟲的算法5.2　爬蟲入門實戰(zhàn)5.2.1　調(diào)用API5.2.2　爬蟲實戰(zhàn)5.3　爬蟲進(jìn)階—高效率爬蟲5.3.1　多進(jìn)程5.3.2　多線程5.3.3　協(xié)程5.3.4　小結(jié)

第6章　Python數(shù)據(jù)存儲

6.1　關(guān)系型數(shù)據(jù)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(jié)6.3.1　數(shù)據(jù)庫基本理論6.3.2　數(shù)據(jù)庫結(jié)合6.3.3　結(jié)束語

第7章　Python數(shù)據(jù)分析

7.1　數(shù)據(jù)獲取7.1.1　從鍵盤獲取數(shù)據(jù)7.1.2　文件的讀取與寫入7.1.3　Pandas讀寫操作7.2　數(shù)據(jù)分析案例7.2.1　普查數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析案例7.2.2　小結(jié)

第8章　自然語言處理

8.1　Jieba分詞基礎(chǔ)8.1.1　Jieba中文分詞8.1.2　Jieba分詞的3種模式8.1.3　標(biāo)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(chǔ)原理簡介8.3.2　word2vec訓(xùn)練模型8.3.3　基于gensim的word2vec實戰(zhàn)

第9章　從回歸分析到算法基礎(chǔ)

9.1　回歸分析簡介9.1.1　“回歸”一詞的來源9.1.2　回歸與相關(guān)9.1.3　回歸模型的劃分與應(yīng)用9.2　線性回歸分析實戰(zhàn)9.2.1　線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(yù)測與控制

第10章 從K-Means聚類看算法調(diào)參

10.1　K-Means基本概述10.1.1　K-Means簡介10.1.2　目標(biāo)函數(shù)10.1.3　算法流程10.1.4　算法優(yōu)缺點(diǎn)分析10.2　K-Means實戰(zhàn)

第11章 從決策樹看算法升級

11.1　決策樹基本簡介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(shù)11.2.5　小結(jié)11.3　決策樹實戰(zhàn)11.3.1　決策樹回歸11.3.2　決策樹的分類

第12章 從樸素貝葉斯看算法多變　193

12.1　樸素貝葉斯簡介12.1.1　認(rèn)識樸素貝葉斯12.1.2　樸素貝葉斯分類的工作過程12.1.3　樸素貝葉斯算法的優(yōu)缺點(diǎn)12.2　3種樸素貝葉斯實戰(zhàn)

第13章 從推薦系統(tǒng)看算法場景

13.1　推薦系統(tǒng)簡介13.1.1　推薦系統(tǒng)的發(fā)展13.1.2　協(xié)同過濾13.2　基于文本的推薦13.2.1　標(biāo)簽與知識圖譜推薦案例13.2.2　小結(jié)

第14章 從TensorFlow開啟深度學(xué)習(xí)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(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)14.2.1　階14.2.2　形狀14.2.3　數(shù)據(jù)類型14.3　生成數(shù)據(jù)十二法14.3.1　生成Tensor14.3.2　生成序列14.3.3　生成隨機(jī)數(shù)14.4　TensorFlow實戰(zhàn)

希望對你有幫助！??！