词云图生成，只需一个函数即可
import jieba
import wordcloud
import cv2
mask = cv2.imread('./tree.png')
with open('./tree.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
words = jieba.lcut(text)
new_text = ' '.join(words)
wc = wordcloud.WordCloud(font_path='msyh.ttc',
background_color='white',
width=500,
height=800,
max_words=100,
max_font_size=80,
mask=mask).generate(new_text)
wc.to_file('word_cloud_tree.png')
词云图模板
生成的词云图
词云图文本内容txt文件
迁移学习的原理是通过利用源领域中学习到的知识来改善目标领域中的学习性能。这种知识可以是模型参数、特征表示或者其他相关信息。它是一种将已学习的知识或技能从一个情境迁移到另一个情境的能力，这种能力可以促进新任务的学习和解决。
在机器学习中，迁移学习通常是将为任务A开发的模型作为初始点，重新使用在为任务B开发模型的过程中。它是一种通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务的方法。通过找到目标问题的相似性，迁移学习任务就是从相似性出发，将旧领域(domain)学习过的模型应用在新领域上。
原文地址：https://blog.csdn.net/m0_71212744/article/details/140595041
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