Piece 2

最新推荐文章于 2025-06-24 21:42:30 发布
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#学习

int 转 string

1.String.valueOf()

2.Integer.toString()

3.a+""


string 转 int

1.  int a = Integer.parseInter(str)

2. int b =  Integer.valueOf(str).intValue()


处理int类型的数据的时候要注意整数大小不能超出范围-2^31~2^31-1

记得看leetcode 第7题解题 强

NLP - sentencepiece
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
03-21 5224
一、关于 sentencepiece 二、安装 1、Python 模块 2、从 C++ 源构建和安装 SentencePiece 命令行工具 3、使用 vcpkg 构建和安装 4、从签名发布的 wheels 下载和安装 SentencePiece 三、命令行使用 1、训练模型 2、将原始文本编码为 sentence pieces/ids 3、编码 sentence pieces/ids 到原始文本 4、端到端示例 End-to-End Example 5、导出词汇表 Export vocabulary li
Transformer大模型实战 WordPiece
AI天才研究院
06-26 1075
在自然语言处理（NLP）领域，Transformer架构的出现引发了一场革命。随着BERT、GPT等大型语言模型的兴起，WordPiece分词技术作为其中的关键组成部分，越来越受到研究者和工程师的关注。WordPiece是一种子词分割算法，它能够有效地平衡词汇表大小和对未知词的处理能力，在Transformer大模型中发挥着至关重要的作用。本文将深入探讨WordPiece技术在Transformer大模型实战中的应用，从基本概念到核心算法，再到实际项目实践，全方位解析这一强大的分词技术。
java中Integer.parseInt和Integer.valueOf 的区别是什么？
专注编程和人工智能！
06-19 2741
Integer.parseInt（） 将Integer类型解析成 int类型，返回Int类型，入参可以是String类型 Integer.valueOf（） 返回Integer类型，入参可以是String，int 类型 staticintparseInt(Strings) 将字符串参数作为有符号的十进制整数进行分析。 staticIntegerval...
parse_ini_file函数
冷月醉雪的博客
03-12 654
查看更多 https://www.yuque.com/docs/share/b6fe29ce-b6dc-472e-9b4d-fa0162c85421
java中Integer.parseInt和Integer.valueOf 的区别
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nininininiabc222的博客
04-18 2万+
他们返回类型的不同是最大的原因。static int parseInt(String s) 将字符串参数作为有符号的十进制整数进行分析。static Integer valueOf(int i) 返回一个表示指定的 int 值的 Integer 实例。 static Integer valueOf(String s) 返回保持指定的 String 的值的 Integer 对象。 从返回值可以看出他...
WordPiece
biubiubiu888的博客
12-22 1901
选自https://github.com/google-research/bert中的tokenization.py代码  class WordpieceTokenizer(object): """Runs WordPiece tokenziation.""" def __init__(self, vocab, unk_token="[UNK]", max_input_chars_p...
报错：macOS 安装 sentencepiece
最新发布
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
06-24 366
【代码】报错：macOS 安装 sentencepiece。
Python - 安装sentencepiece异常
AGI
10-28 2万+
在安装transformers库时，sentencepiece无法安装，如下： pip3 install --user transformers 解决问题参考：Pip install sentencepiece failure 在安装sentencepiece，无法进行，如下： Building wheels for collected packages: sentencepiece Building wheel for sentencepiece (setup.py) ... 长时间等待，异常如下
wordpiece
yanglee0
06-28 959
一、
WordPiece 详解与示例
kcarly的专栏
04-16 1273
WordPiece 是一种子词分词算法，由谷歌于2012年提出，最初用于语音搜索系统，后广泛应用于机器翻译和BERT等预训练模型。其核心思想是将单词拆分为更小的子词单元（如词根、前缀/后缀），从而解决传统分词方法面临的词表过大和OOV问题。
piecetable.zip
01-18
《piecetable 数据结构的C语言实现详解》 在计算机科学中，数据结构是存储和组织数据的重要方式，它直接影响到程序的效率和性能。在本篇内容中，我们将深入探讨一个名为“piecetable”的数据结构，并了解其C语言的...
基于Sentencepiece和Bert Tokenizer的GPT2-Chinese中文模型训练设计源码
10-02
本项目针对这一需求，提供了一整套基于Sentencepiece和Bert Tokenizer的GPT2-Chinese中文模型训练源码，旨在帮助研究人员和开发人员快速搭建和训练高效、准确的中文自然语言处理模型。 源码包中包含了42个文件，...
Unity 游戏 Piece By Piece
09-01
2. **Windows 平台适配** Windows是全球最广泛使用的桌面操作系统之一，因此游戏在Windows上的表现和兼容性至关重要。“Piece By Piece Windows”版本针对Windows系统进行了优化，确保游戏在不同配置的电脑上都能...
如何把int[]变为List
CodeMask的博客
04-24 2871
用Arrays.asList(int[])会变成一个List<int[]>型的list可以用Arrays.stream(int[]).boxed().collect(Collectors.toList());
java hashmap源码学习一 属性、构造方法
CodeMask的博客
01-19 1399
java8中HashMap的主要结构由数组，单链表和红黑树组成。 HashMap有一个属性load_factor(加载因子)，它控制hashmap在容量达到多满时(加载因子*容量)要进行扩容，默认为0.75。加载因子大可以节省空间，但会增加查询成本。 它的主要属性：// 默认容量为16 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;// 最
Pieces
CodeMask的博客
01-26 691
1.把数组的全部元素设置成某个值 Array.fill(a, 5) 第一个参数是数组，第二个是要设置的值
java 数据结构与算法 BinaryTree二叉树编写
CodeMask的博客
02-04 602
本二叉树可以通过迭代得到二叉树的高度、节点个数，通过迭代实现了前序中序后序遍历二叉树的方法，同时通过栈实现了非迭代的前序中序后序遍历二叉树的方法。import java.util.Stack;public class BinaryTree { TreeNode<String> root = null; public BinaryTree() { this.root =
java疯狂讲义第四章练习题
CodeMask的博客
02-04 597
1.按照取子字符串，中文占两个字节，英文占一个字节package practice;public class substring{ public static String getSubstring(String s, int start, int end){ String r = new String(s); String result = "";
Java学习2 多态 强制类型转换 instanceof
CodeMask的博客
02-06 505
1.多态java引用变量有两个类型，一是编译时的类型，二是运行时的类型，编译时类型由声明该变量时使用的类型决定，运行时类型由实际赋给该变量的对象的类型决定。 两个类型不一致时，就会出现多态。public class BaseClass{ public int a = 10; public void base(){ System.out.println("父类普通方法"
Piece
04-09
### 关于SentencePiece及其在分词中的应用 SentencePiece 是一种用于文本处理的工具库，主要用于实现子词单元（subword units）的学习和分割。它是一种无语言限制的标记化方法，能够自动学习如何将单词拆分为更小的部分以便更好地表示低频词汇[^3]。 #### SentencePiece 的工作原理 SentencePiece 使用基于统计的方法来决定哪些字符组合应该被合并成新的标记。具体来说，在训练过程中会反复寻找最频繁出现的字符对并将其合并为一个新的标记。这一过程可以描述如下： ```python def train_sentencepiece(text_corpus, vocab_size): import sentencepiece as spm # 准备输入文件 with open('input.txt', 'w') as f: for line in text_corpus: f.write(line + '\n') # 训练模型 spm.SentencePieceTrainer.train( input='input.txt', model_prefix='mymodel', vocab_size=vocab_size, model_type='unigram' # 或者可以选择'bpe' ) ``` 上述代码展示了如何通过 `sentencepiece` 库训练一个自定义的分词模型。其中的关键参数包括 `vocab_size` 和 `model_type`，分别控制最终词汇表大小以及使用的算法类型（如 unigram 或 BPE）。此部分逻辑直接关联到了所提供的参考资料中提到的变化更新机制。 当尝试加载 T5Tokenizer 并遇到错误提示 “requires the SentencePiece library but it was not found” 时，这表明当前环境中缺少必要的依赖项——即 SentencePiece 库本身并未安装成功[^4]。解决办法很简单，只需执行 pip install 命令即可完成安装: ```bash pip install sentencepiece ``` 另外需要注意的是，如果项目里存在复杂的模块间相互调用情况，则可能会引发 ImportError 类型异常。这类问题通常源于路径配置不当或者循环导入等问题所致[^2]。 综上所述，无论是从理论层面理解其内部运作机理还是实际操作方面解决问题,SentencePiece 都扮演着极其重要的角色.
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