首届中文NL2SQL挑战赛 :warning:由于可能存在的版权问题，请自行联系竞赛平台或主办方索要竞赛数据，谢谢！ :light_bulb:代码运行环境至文末 成绩 本项目所采用的方案在复赛中的线上排名为第5，最终最终成绩排名第3。 主分类下一个代码以jupyter notebook的形式呈现，以学习交流为目的，对原始代码经过一定的整理，并不会完全复现在线上的结果，但效果不会差太多。 代码目录下的与为建模流程， nl2sql/utils目录则包含该任务所需的一些基础函数和数据结构。 致谢 感谢追一科技的孙宁远对本次比赛做了细致的赛前辅导 感谢追一科技研究员，博主苏剑林，分享了大量关于NLP方面的优质博文本方案受到了。。

subway_traffic_forecast-tianchi 萌新开源，大佬些多给点指导。 天池全球城市计算AI挑战赛-地铁人流量预测， A榜22/2319，该代码是A榜代码，如果能有所收获，老铁右上角，star一下，感谢！ 队友：buger，taoberica、selina雪，感谢鱼佬baseline， A榜代码有部分是借鉴鱼佬开源代码， 没能进入决赛也就不开源淘汰赛的代码了。 数据集下载： 链接: 提取码: arse 比赛链接; 目前还有一些未来得及验证的想法，有兴趣的大佬些可以试试看。 a.将间隔十分钟改为间隔五分钟，相对增加了数据量 b.将shfit后的前三天删掉，因为shift后前三天引入了很多0 c.除了shift最近三天的策略，还可以试试shift最近两天+上一周相对应的week的数据 d.最开始也试了lgb模型，效果比xgb差点，可以将xgb和lgb采用blending

阿里云天池数据挖掘心跳分类 数据挖掘-心跳信号分类 Task1赛题理解及baseline学习2天 完成基础上的方案，并成功运行提交结果。 Task2探索性数据分析（EDA）（3天） EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得的数据集可以用于接下来的机器学习或深度学习使用。引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤，使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题更加可靠。的探索性分析，并对于数据进行一些图表或文字总结并打卡。 Task3特征工程3天 对于特征工程的分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结并打卡。 Task4建模与调参3天 了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程。完成相应学习打卡任务。 Task5模型融合3天 对于多种模型的融合，提交融合结果并打卡。

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NL2SQL挑战赛冠军方案，1/1457

排名：6 队名：爆写规则一万行 成员： ， ， 环境环境 Ubuntu 18.04 的Python：3.6.5 火炬：1.1.0 CUDA：9.0 CUDNN：7.1.3 所需的包 我们将软件包用于主干BERT模型。 （请注意，原始在比赛期间已更新为 ，但出于稳定性考虑，我们选择使用旧版本。） 所需的Python软件包： fuzzywuzzy==0.17.0 numpy==1.17.0 torch==1.1.0 pytorch-pretrained-bert==0.6.2 tqdm==4.24.0 records 安装所需的python软件包的命令： pip install

天才海神号最终代码说明 这是我们在天池大赛，2020数字中国创新大赛—算法赛：智慧海洋建设中复赛阶段B榜单获得最佳成绩的代码。 比赛连接为， //tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231768/rankingList 代码在文件夹 ppt在文件夹 作者：天才海神号 时间：2020年03月14日 最终结果 分数 score = 0.89937 运行结果日志 { "eval_score": 0.8993695740342255, "cost_time": 867, "info": "null", "deadline": 18000, "score_detail": { "success": "true", "score": 0.8993695740342255,

Use-transformers-train-Bert-from-scratch:TIANCHI-小布助手对话短文本语义匹配BERT基准

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