bert源码解读

荷兰黄金时代的风景画家——阿尔伯特·克伊普

多德雷赫特景观AelbertCuyp阿尔伯特·克伊普荷兰,(1620-1691)—ArtYouhua—作品欣赏多德雷赫特的马斯河阿尔伯特·克伊普AelbertCuyp（1620-1691）荷兰黄金时代的画家
经典油画欣赏·2024-02-13 16:59

Verilog刷题笔记5

题目：ABitofPracticeOnecommonplacetoseeareplicationoperatoriswhensign-extendingasmallernumbertoalargerone
十六追梦记·2024-02-13 15:38

BERT遇上知识图谱：预训练模型与知识图谱相结合的研究进展

转载自AI科技评论随着BERT等预训练模型横空出世，NLP方向迎来了一波革命，预训练模型在各类任务上均取得了惊人的成绩。
Necther·2024-02-13 14:04

论文解读：知识图谱融入预训练模型

©NLP论文解读原创•作者|疯狂的Max背景及动机以BERT为基础的预训练模型在各项NLP任务获得巨大的成功，与此同时，如何在泛化的预训练模型基础上融入某些特定领域的知识图谱以获得在特定领域内让模型有更优秀的表现
NLP论文解读·2024-02-13 14:03

知识增广的预训练语言模型K-BERT：将知识图谱作为训练语料

©原创作者|杨健论文标题：K-BERT:EnablingLanguageRepresentationwithKnowledgeGraph收录会议：AAAI论文链接：https://ojs.aaai.org
NLP论文解读·2024-02-13 14:03

知识图谱与语言预训练：深度融合的智能问答时代

目录前言1直接使用预训练模型vs.知识图谱与预训练相结合1.1直接使用预训练模型1.2构建知识图谱后与预训练相结合2预训练语言模型的发展历程2.1Word2Vec和GloVe2.2ELMo2.3BERT3
cooldream2009·2024-02-13 14:02

大模型基础知识

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromT
lichunericli·2024-02-13 13:46

大模型微调知识

大型的预训练模型如Bert、GPT等通常有数亿到数十亿个参数，而较小的模型可能只有数百万到数千万个参数。模型的大小直接影响了所需的显存量。
lichunericli·2024-02-13 13:46

使用LORA微调RoBERTa

RoBERTa（RobustlyoptimizedBERTapproach）是由FacebookAI提出的一种基于Transformer架构的预训练语言模型。
·2024-02-13 12:15

Transformer实战-系列教程17：DETR 源码解读4（Joiner类/PositionEmbeddingSine类/位置编码/backbone）

Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码DETR算法解读DETR源码解读1（项目配置/CocoDetection
机器学习杨卓越·2024-02-13 12:03

Transformer实战-系列教程16：DETR 源码解读3（DETR类）

Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码DETR算法解读DETR源码解读1（项目配置/CocoDetection
机器学习杨卓越·2024-02-13 12:32

Transformer实战-系列教程15：DETR 源码解读2（ConvertCocoPolysToMask类）

Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码DETR算法解读DETR源码解读1（项目配置/CocoDetection
机器学习杨卓越·2024-02-13 12:02

使用huggingface pipeline实现抽取式问答question-answering

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')fromtransformersimportpipelineqa_model=pipeline("question-answering","timpal0l/mdeberta-v3
hehui0921·2024-02-13 09:36

王树森《RNN & Transformer》系列公开课

本课程主要介绍NLP相关，包括RNN、LSTM、Attention、Transformer、BERT等模型，以及情感识别、文本生成、机器翻译等应用ShusenWang的个人空间-ShusenWang个人主页
如何原谅奋力过但无声·2024-02-13 05:24

引用cn.bertsir.zbarLibary:zbarlibary闪退

TinkerUncaughtHandlercatchexception:java.lang.RuntimeException:UnabletostartactivityComponentInfo{com.sinoservices.scantest/cn.bertsir.zbar.QRActivity
rimuweinuan_·2024-02-13 05:52

vue3源码解读--effect

目录vue2源码vue3源码示例源码其实，在不看源码之前，就已经能想到其大概实现逻辑了：每一个effect在执行过程中如果遇到设置了响应式的值那么就会执行依赖收集，那么此时如果打一个标记，并根据此标记将存在依赖的effect放到某个队列中。当依赖改变后从队列中挑选判断并执行即可接下来就来验证下是不是这样将代码定位到effect函数可以看到这里获取了ReactiveEffect实例，紧接着又调用了.
习惯水文的前端苏·2024-02-13 02:11

面试经典150题——长度最小的子数组

-AlbertCamus1.题目描述2.题目分析与解析首先理解题意，题目要求我们找到一个长度最小的连续子数组满足他们的和大于target，需要返回的是子数组的长度。
ALGORITHM LOL·2024-02-13 02:26

GPT3是否是强人工智能？

GPT-3是继bert之后一次轰动NLP领域的语言模型，GPT-3是著名人工智能科研公司OpenAI开发的文本生成(textgeneration)人工智能，相关论文5月份已经发表，当时就以天文数字级别的
枯木嫩芽·2024-02-13 00:28

Cross-lingual Transfer of Monolingual Representations

clipboard.png假设有两种语言L1和L2，L1既有大量无标签数据又有下游任务的监督数据，L2只有大量无标签数据，整个流程可分为一下四步：在L1无标签的数据集上，训练一个单语的bert，任务为masked
ltochange·2024-02-12 20:03

Android AsyncTask源码解读

屡思路1.初始AsyncTaskAsyncTask这个类的声明如下：publicabstractclassAsyncTask{.....}是一个抽象类Params表示输入参数的类型Progress表示后台任务的执行进度Result表示返回结果的类型2.使用在AsyncTask这个类的顶部有一些代码注释，里面讲述了如何使用一个AsyncTask,如下：*Hereisanexampleofsubcla
糖葫芦_倩倩·2024-02-12 20:24

大模型题库

自那以后，它已成为大型语言模型（如BERT和GPT）最常用的架构。Transformer架构使用注意机制来解析输入序列，例如句子或段落，专门用于自然语言处理（NLP）应用。与传统的
lichunericli·2024-02-12 19:28

【HuggingFace】Transformers-BertAttention逐行代码解析

本文基于HuggingFace的2.6.0版本的Transformers包进行解析，不同版本间略有差异，但无伤大雅。I.Self-attention的HuggingFace实现(I).多头自注意力的实现原理关于Transformer的讲解不胜其数，这里就不多写了。本文主要写一下多头自注意力机制的操作。我们知道，多头自注意力是要分多个head分别进行自注意力操作，然后将每个head的计算结果conc
Taylor不想被展开·2024-02-12 17:32

《一只特立独行的猪》读书笔记

伯特兰·阿瑟·威廉·罗素（BertrandArthurWilliamRussell，1872年—1970年），英国哲学家、数学家、逻辑学家、历史学家、文学家，分析哲学的主要创始人，世界和平运动的倡导者和组织者
南方小川·2024-02-12 17:00

我怀疑自己抑郁，于是看了这本书

书名：《蛤蟆先生去看心理医生》豆瓣评分：8.5分《蛤蟆先生去看心理医生》作者简介：罗伯特·戴博德（RobertdeBoard），毕业于剑桥大学赛尔文学院，曾任教于英国亨利商学院，是一位经验丰富的心理学研究者和临床实践者
劳拉的阅读时光·2024-02-12 13:21

纳什均衡和帕累托最优

目录1.纳什均衡（NashEquilibrium）2.帕累托最优（ParetoOptimality）3.Bertran博弈模型4.Stackelberg博弈模型纳什均衡和帕累托最优是博弈论中的两个重要概念
fpga和matlab·2024-02-12 11:01

【EAI 019】Eureka: Human-Level Reward Design via Coding LLM

Human-LevelRewardDesignviaCodingLargeLanguageModels论文作者：YechengJasonMa,WilliamLiang,GuanzhiWang,De-AnHuang,OsbertBastani
datamonday·2024-02-12 09:08

bert-vits2本地部署报错疑难问题汇总

环境：bert-vits2.3win和wsl问题描述：bert-vits2本地部署报错疑难问题汇总解决方案：问题1:Conda安装requirements里面依赖出现ERROR:Nomatchingdistributionfoundforopencc
玩电脑的辣条哥·2024-02-12 06:12

WSL下如何使用Ubuntu本地部署Vits2.3-Extra-v2:中文特化修复版（新手从0开始部署教程）

内存16G以上3.硬盘固态500G以上4.显卡N卡8G显存以上20系2070以上本案例英伟达407012G5.网络可连github软：Win10专业版19045以上WSL2-Ubuntu22.041.bert-Vits2.3Extra-v2
玩电脑的辣条哥·2024-02-12 06:11

I.It‘s bertrand paradox. Again!(2024牛客寒假训练营)

题目大意：区分作业思路解析：题目本质是将两份作业区分开来，所以我们想办法找一个特征值即可，举一个简单的例子：假设我们拿生成的半径的期望作为特征值，假设我们选取的特征值为20，那么对于小于20的特征值就是一名同学的作业，大于20的另外一个特征值就是另外一名同学的作业，那么问题来了，特征值如何找呢？其实我们可以在本地编译器上跑代码，随机生成一些符合条件的数值然后求期望即可。废话不多说，代码如下：#in
niukehahah·2024-02-12 05:28

Pytorch底层源码解读（一）概览

前言作为最受欢迎的深度学习框架，Pytorch如今已拥有极大的用户群体以及开发者。但对于开发者而言，针对日益臃肿的pytorch框架进一步更新迭代已经成为了较大的问题，特别是对刚想要上手对pytorch底层框架进行理解的初学者而言。因此本系列主要针对于pytorch底层框架中的核心部分进行解读，为读者展现其背后工作机理的同时也能使得读者在阅读完本系列的文章后，能够对pytorch框架有个基本的了解
firework_97df·2024-02-12 04:08

C42186-day3-Biden should nominate judges who battle the government in court

BidenshouldnominatejudgeswhobattlethegovernmentincourtLibertariansareunsatisfiedwithmostofJoeBiden’sjudicialoptions.Therearenowmorejudgesrepresentgovernmentthanthosewhochallengethegovernmentincourt.Th
绿绮酱·2024-02-11 21:56

【论文阅读】一文读懂Mamba：具有选择状态空间的线性时间序列建模

Mamba:Linear-TimeSequenceModelingwithSelectiveStateSpacesMamba：基于选择状态空间的线性时间序列建模论文两位作者AlbertGu和TriDao
啵啵菜go·2024-02-11 21:27

Data Augmentation and Deep Learning Methods in SoundClassification: A Systematic Review

DataAugmentationandDeepLearningMethodsinSoundClassification:ASystematicReview作者：OlusolaO.Abayomi-Alli,RobertasDamaševiˇcius
ggqyh·2024-02-11 18:05

【译】再谈 SOLID 原则

译者序原文地址：SolidRelevance-cleancoderblog原作者：RobertCMartin，即UncleBobSOLID的五条原则在本文中分别翻译为：单一责任原则开闭原则里氏替换原则协议隔离原则依赖倒置原则我对于原则
·2024-02-11 18:32

CS 61 文件IO操作

ProgrammingAssignment3ObjectiveThepurposeofthisassignmentistogiveyoumorepracticewithI/O,andwithleft-shifting,akamultiplyingby2,anduseful2’scomplementlogic.HighLevelDescriptionStoreanumbertothemem
nicename5·2024-02-11 17:35

【哈利波特精读】Harry Potter and the Sorcerer's Stone（Chapter 14）

ChapterFourteenNorberttheNorwegianRidgeback挪威脊背龙——诺伯语境词汇Itwasstiflinghotinside.stifle['staɪf(ə
ShirleyEnglish·2024-02-11 16:55

Airbnb的面经复习笔记

1Ifanumberiseven,thenexttransformisn/2Thenumberisfinallytransformedinto1.Thestepishowmanytransformsneededforanumberturnedinto1
weixin_30652879·2024-02-11 13:17

LeetCode#1137. N-th Tribonacci Number

1137.N-thTribonacciNumberTheTribonaccisequenceTnisdefinedasfollows:T0=0,T1=1,T2=1,andTn+3=Tn+Tn+1+Tn+
ashtime99·2024-02-11 10:08

LeetCode //C - 1137. N-th Tribonacci Number

1137.N-thTribonacciNumberTheTribonaccisequenceTnisdefinedasfollows:T0=0T_0=0T0=0,T1=1T_1=1T1=1,T2=1T_
Navigator_Z·2024-02-11 10:35

【EAI 013】BC-Z: Zero-Shot Task Generalization with Robotic Imitation Learning

Zero-ShotTaskGeneralizationwithRoboticImitationLearning论文作者：EricJang,AlexIrpan,MohiKhansari,DanielKappler,FrederikEbert
datamonday·2024-02-11 09:14

【Paper Reading】VideoBERT: A Joint Model for Videoand Language Representation Learning

数据准备：New_HOINew_verbNew_objectPaperreading：Title:VideoBERT:AJointModelforVideoandLanguageRepresentationLearningAuthor
Joyner2018·2024-02-11 08:54

Bert与ChatGPT

1.Bert模型BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是一种预训练语言表示的方法，由GoogleAI在2018年提出。
ALGORITHM LOL·2024-02-11 07:24

《零基础实践深度学习》实践导学 01

如：模型算法方面：新增CV、NLP和推荐领域经典模型和算法介绍，以及相应的代码实现，如Transformer、BERT等。产业应用方面：新增AI产业应用方法论和使用工具介
软工菜鸡·2024-02-11 07:15

RabbitMQ详解以及spring对RabbitMQ的集成(附带部分源码解读)

一·简介1丶为什么要使用消息队列https://wenku.baidu.com/view/e297236f83c4bb4cf7ecd193.html①异步处理(高并发)②系统解耦③流量削锋2丶为什么使用RabbitMQ①给予AMQP协议②高并发③高可用④强大的社区支持，以及很多公司都在使用⑤高性能⑥支持插件(监控管理界面的插件，安装插件支持jms)⑦支持多语言(PHP,Python,.net)3丶
HAKUNA·MATATA·2024-02-11 06:04

vue3源码解读--组件更新

目录vue2源码vue3源码示例源码组件更新的前提是依赖能被正确收集到，经过上一节分析，我们知道trackEffects正是来做这件事情的，故将代码定位于此。核心看其收集的对象是谁。该方法的入参如下其中的activeEffect是在setupRenderEffect中使用newReactiveEffect后执行run创建的，核心是向其挂载了更新函数即componentUpdateFn接着将dep的
习惯水文的前端苏·2024-02-11 01:15

【电影】Experience never gets old:The Intern.

RobertDeNiro饰演的电话簿印刷公司退休人员Ben，鳏夫，儿子已经成家立业不需要他，尝试了很多活动，都无法填补空虚，于是决定重返职场。恰好看到一个新兴卖服装的电商ATF招高龄实习生。
花开兮缓归·2024-02-10 23:02

R语言构建多项式回归应该使用什么函数？

R是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由奥克兰大学统计学系的RossIhaka和RobertGentleman共同创立。由于R受Becker,Chambers&Wilks创立的S
sdgfbhgfj·2024-02-10 22:28

没了这十个器官，你也能活

鲁道夫·尼森（RudolphNissen）医生曾为阿尔伯特·爱因斯坦（AlbertEinstein）主刀。1931年，他为一名患者切除了半边肺部，成了外科史上第一个成功进行该手术的人。
旼穆丶·2024-02-10 21:30

Animal farm（85）

AtaboutthesametimeitwasgivenoutthatNapoleonhadarrangedtosellthepileoftimbertoMr.Pilkington；hewasalsogoingtoenterintoaregularagreementfortheexchangeofcertainproductsbetweenAnimalFarmandFoxwood.Therelat
云手a·2024-02-10 16:29

transformers重要组件（模型与分词器）

1、模型：fromtransformersimportAutoModelcheckpoint="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"model
月疯·2024-02-10 13:06
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