06 2023 档案
摘要:BertViz BertViz是一个在Transformer模型中可视化注意力的工具,支持transformers库中的所有模型(BERT,GPT-2,XLNet,RoBERTa,XLM,CTRL等)。它扩展了Llion Jones的Tensor2Tensor可视化工具和HuggingFace的tr
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摘要:2023年06月26日是自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域的转折点,一系列深度学习模型在智能问答及情感分类等NLP任务中均取得了最先进的成果。近期,谷歌提出了BERT模型,在各种任务上表现卓越,有人称其为“一个解决所有问题的模型”。 BERT模型的核
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摘要:SM4、AES、DES加解密算法性能比较测试代码 public void encryDecry() throws Exception{ SM4StringEncryptor sm4 = new SM4StringEncryptor(); String path = "D:\\Users\\xlj\\
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摘要:Hugging Face是一家创立于2016年的人工智能企业。其宗旨让最先进的NLP技术人人易用。最早是致力于开发聊天机器人,但没有做大。之后HuggingFace向NLP领域转变。在Bert发布后他们贡献了一个基于Pytorch的Bert预训练模型pytorch-pretrained-bert,顺
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摘要:对于一个深度学习神经网络来说,其通常包含很多卷积层,用于不断提取目标的特征,或对目标进行最终定位或者分类。 1 数据存储精度与存储空间 在深度学习神经网络中,最常见的数据格式是float32,占4个字节(Byte)。类似地,float16,占2个字节。1024个字节为1KB,1024x1024个字节
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摘要:作者:transformer链接:https://www.zhihu.com/question/507525712/answer/2280236067来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 通过下面这张图可以看看SBERT在语义匹配这一块的地位(见红色标记部分
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摘要:前言 Huggingface的Transformers库是一个很棒的项目,该库提供了用于自然语言理解(NLU)任务(如分析文本的情感)和自然语言生成(NLG)任务(如用新文本完成提示或用另一种语言翻译)的预先训练的模型。其收录了在100多种语言上超过32种预训练模型。这些先进的模型通过这个库可以非常
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摘要:transformers库的使用使用pipeline API来快速使用一些预训练模型 使用预训练模型最简单的方法就是使用pipeline(),transformers提供了一些任务: 1、情感分析(Sentment analysis):分析文本是正面的还是负面的2、文本生成(in English):
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摘要:sentence-transformers(SBert)中文文本相似度预测(附代码) https://blog.csdn.net/weixin_54218079/article/details/128687878 https://gitee.com/liheng103/sbert-evaluate
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摘要:https://blog.csdn.net/m0_47256162/article/details/129380499 Sentence Transformer是一个Python框架,用于句子、文本和图像嵌入Embedding。 这个框架计算超过100种语言的句子或文本嵌入。然后,这些嵌入可以进行比
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摘要:首先我们定义@font-family样式,这个样式定义好后,并不会对页面起到作用。 @font-face { font-family: 'Slidefu'; src: local('Slidefu'), url(./assets/fonts/Slidefu-Regular-2.ttf) format
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摘要:/// <summary> /// 将十进制转换为指定的进制 /// </summary> /// <param name="Val">十进制值</param> /// <param name="TargetRadix">目标进制</param> /// <param name="BaseChar"
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摘要:三大特征提取器 - RNN、CNN和Transformer# 简介# 近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得了SOTA结果。这一节,我们先了解一下现阶段在自然语言处理领域最常用的特征抽取结构。 本文部分参考张俊林老师的文章《放弃幻想,全面拥抱Transformer:自然语言处理三大特征抽取器(CN
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摘要:新手友好bert4keras https://spaces.ac.cn/ 在鹅厂实习阶段,follow苏神(科学空间)的博客,启发了idea,成功改进了线上的一款模型。想法产出和实验进展很大一部分得益于苏神设计的bert4keras,清晰轻量、基于keras,可以很简洁的实现bert,同时附上了很多
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摘要:1、第一步 pip install -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com jupyter_contrib_nbextensions 2、第二步 jupyter contrib nbextension insta
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摘要:1、nginx反向代理 2、 概要: 可能有的同学在使用Python的时候喜欢使用.py文件,而有的同学喜欢使用Jupyter Notebook做开发,但是苦于不会使用远程服务器的Jupyter Notebook而放弃,而这篇文章将教会你怎样远程访问Jupyter Notebook。 官方地址:官方
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摘要:使用的环境版本是:Ubuntu 22.04.1 LTS 先要更新并且升级一下软件包sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade 安装pipsudo apt-get install python-pip但是在执行这条命令的时候出现了小问题,执行完语句以后想升级一下su
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摘要:1. 临时使用: 在使用pip的时候加参数-i 例如:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 常用的pip源如下: pypi 清华大学源:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepypi
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摘要:32G的sd卡,插上之后 df -h 1 显示只有7G需要对文件系统进行扩容操作: sudo raspi-config ->Advanced Options ->Expand Filesystem 1 2 3 然后跟着操作就行,之后reboot即可
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摘要:在"C#中,什么时候用yield return"中,我们了解到:使用yield return返回集合,不是一次性加载到内存中,而是客户端每调用一次就返回一个集合元素,是一种"按需供给"。本篇来重温yield return的用法,探秘yield背后的故事并自定义一个能达到yield return相同效
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摘要:JavaScript memory limit mxd: ajax下载内存受限于 window.performance.memory.jsHeapSizeLimit 备注: cheomr49似乎受限于js内存大小(1.8G左右) 一般js内存>=jsHeapSizeLimit JavaScript应
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摘要:JS内存使用大小限制: <script> var target = [] var i=0; alert(1) while (true) { i++; target.push(new Uint8Array(1024 * 1024)); // 1Meg native arrays console.log
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摘要:在开启 Nullable 可空类型之后,原本可以调用的 API 也许就会提示 400 BadRequest 因为传入参数不合法,模型校验失败,此时将不会进入预期的 API 函数,同时也不会在输出里面找到有用的信息 在 SDK 风格的 csproj 文件开启可空类型可以添加下面代码 <Nullable
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摘要:https://www.cnblogs.com/sherryweb/p/15437298.html 插槽分两类,默认插槽和具名插槽;通俗理解就是默认插槽是没有名称的插槽,具名插槽是有名称的插槽。 何时使用插槽? 简单的举个栗子:有2个组件,父组件father,子组件son。 父组件 father <
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