<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[chloexxx的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; chloexxx]]></copyright><item><title><![CDATA[git使用指南，工程化管理，无痛入门]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/129930210</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/129930210</guid><author>chloexxx</author><pubDate>Sat, 08 Apr 2023 22:54:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[修改完代码之后，需要add，暂存修改。如果用git add命令也可以，就是如果有些文件不想提交更改，用git add就需要一个个文件进行选择，不太方便。两种实现方式，第一，手动找到.ssh文件目录，在里面新建config文件。1、具体配置流程如下：设置---->输入git.path---->点击在settings.json中编辑。如果之前已经配置过git config --global，就需要删除，没有配置过就跳过这一步。一般是在网站的个人设置里面配置ssh，不过不同网站不一样，这个就自己找一下啦。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[css中的flex布局细节总结，如何用5行核心代码实现双飞翼]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/128040330</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/128040330</guid><author>chloexxx</author><pubDate>Fri, 31 Mar 2023 19:40:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[双飞翼模型一般是左右两侧宽度固定，中间内容部分宽度自适应。双飞翼模型一般把内容部分，即mid，放在第一个定义，可以使得在dom树构建时先加载内容部分，用户体验更好。可以说是强迫症福音，flex可以轻松实现等间距的整齐排列，且父级盒子自行撑开不会塌陷。就是所谓的弹性布局，比较灵活。就是与之垂直的方向。两个轴主要是用来确定元素排列的方向。主要按照该属性定义在父级元素样式中or子级元素样式中。是默认值，表示主轴为水平方向。此时子元素水平排列。此时子元素垂直排列。给定一个body结构，对此进行flex布局。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[加上attention mask之后loss出现nan问题的解决方案]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/126039775</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/126039775</guid><author>chloexxx</author><pubDate>Thu, 28 Jul 2022 17:36:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[attention mask若某一行全是False或者非0，loss出现nan怎么解决]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pytorch1.10中MultiheadAttention及TransformerEncoder当中mask的相关代码理解及使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/126022374</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/126022374</guid><author>chloexxx</author><pubDate>Thu, 28 Jul 2022 17:17:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[对pytorch自带的中TransformerEncoder代码中关于mask的内容解释和一些踩坑预警]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Transformer源码注解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/125772451</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/125772451</guid><author>chloexxx</author><pubDate>Fri, 15 Jul 2022 10:34:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[transformers代码详解及理解，encoder，decoder，注意力机制，位置编码]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python学习笔记4（模块]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/109328169</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/109328169</guid><author>chloexxx</author><pubDate>Sat, 07 May 2022 16:09:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[python学习笔记4（模块）一、模块1.1 import语句1.2 __name__属性三级目录
一、模块
1.1 import语句

1.2 __name__属性
  如果我们想在模块被引入时，模块中的某一程序块不执行，我们可以用__name__属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。
# Filename: using_name.py
from jieba import lcut
if __name__=='__main__':
 a='我真的好喜欢你'
 s= lcut(a,cut_all=Tru]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[nlp中TF-IDF模型和python实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/109255526</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/109255526</guid><author>chloexxx</author><pubDate>Tue, 27 Oct 2020 11:40:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[nlp中TF-IDF模型和python实现一、文本向量化存在的不足二、TF-IDF原理概述三、TF-IDF算法实现3.1 CountVectorizer+TfidfTransformer的组合方式3.2直接调用TfidfVectorizer
一、文本向量化存在的不足
  英语为例，I come to China to travel。如果将统计词频后的特征作为文本分类的输入，那么come、China、Travel各出现一次，但to出现两次。但是to的重要性却比词频为1的China、travel要低很多。
二、]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python学习笔记4（迭代器与生成器&函数）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/109221972</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/109221972</guid><author>chloexxx</author><pubDate>Tue, 27 Oct 2020 11:39:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[python学习笔记4（迭代器与生成器&amp;函数）一、迭代器1.1 基本方法1.2 类作为迭代器二、生成器三、函数3.1 定义3.2 参数传递3.3 参数3.4 匿名函数3.5 强制位置参数
一、迭代器
1.1 基本方法
注意：两种基本方法：iter()和 next()。
list=[1,2,3]
it=iter(list)
while True:
    try:
        print(next(it))
    except StopIteration: 
        exit
注意：St]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[中文分词jieba学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/109239542</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/109239542</guid><author>chloexxx</author><pubDate>Tue, 27 Oct 2020 11:39:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[中文分词jieba学习笔记一、分词模式二、自定义词典2.1 命令2.2 使用方式三、关键词抽取
一、分词模式

二、自定义词典
2.1 命令
  jieba.load_userdict(filename)  filename为自定义词典的路径
2.2 使用方式
  在使用的时候，词典的格式和jieba分词器本身的分词器中的词典格式必须保持一致，一个词占一行，每一行分成三部分，一部分为词语，一部分为词频（可以省略），最后为词性（可以省略），用空格隔开。
三、关键词抽取

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[sublime text3与anaconda交互，安装jieba库，避免出现DLL load failed while importing _multiarray_umath: 找不到指定的模块的问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/109224069</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/109224069</guid><author>chloexxx</author><pubDate>Tue, 27 Oct 2020 11:39:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[sublime text与anaconda交互一、sublime text中下载anaconda包二、配置环境2.1 解释器路径2.2 设置json格式三、配置Sublime Text3的Anaconda编辑环境
踩坑预警，刚开始总是这么难TAT。。。
注意：已经安装好anaconda3和sublime text3
一、sublime text中下载anaconda包
  （1）View-&gt;“Show Console”,输入：Install Package Control，回车安装。（之前如果安好了就]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[服务器上用SQuAD进行Bert的总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/109165928</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/109165928</guid><author>chloexxx</author><pubDate>Tue, 27 Oct 2020 11:36:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[服务器上用SQuAD训练Bert总结一、pytorch版本的Bert二、no module named xxx三、RuntimeError: CUDA error: all CUDA-capable devices are busy or unavailable四、
一、pytorch版本的Bert
github上已经有现成的代码，拉取到本地（为了后续基于transformers的学习我将整个工程都拉取了）：
git clone https://github.com/huggingface/transfor]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python学习笔记3（循环语句）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/108782000</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/108782000</guid><author>chloexxx</author><pubDate>Thu, 22 Oct 2020 14:24:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[python学习笔记3一、循环语句
一、循环语句
#mermaid-svg-pOVVunMX3g2r0MxF .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family);fill:#333;color:#333}#mermaid-svg-pOVVunMX3g2r0MxF .label text{fill:#333}#mermaid-svg-pOVVunMX3g2r0MxF .node rec]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[两年来预训练模型（PTM）的技术进展]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/108996371</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/108996371</guid><author>chloexxx</author><pubDate>Tue, 13 Oct 2020 20:22:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[预训练模型一、预训练模型中的强基准：RoBERTa二级目录三级目录
一、预训练模型中的强基准：RoBERTa
二级目录
三级目录

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[从Word Embedding到Bert模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/108977369</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/108977369</guid><author>chloexxx</author><pubDate>Tue, 13 Oct 2020 13:16:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[从Word Embedding到Bert模型一、Word Embedding1.1 神经网络语言模型（NNLM）1.2 Word2vec二、ELMO2.1 ELMO的第一阶段-预训练2.2 ELMO的第二阶段三、GPT3.1 GPT的第一阶段-预训练3.2 GPT的第二阶段四、BERT4.1 BERT的第一阶段-预训练4.2 BERT的第二阶段
一、Word Embedding
注意：
 1、word embedding相当于预训练，将onehot层到embedding层的参数用矩阵Q初始化了。
 2、使用]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[在服务器上安装anaconda3、opencv、pytorch、numpy]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/108736074</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/108736074</guid><author>chloexxx</author><pubDate>Tue, 13 Oct 2020 13:14:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[在服务器上安装Anaconda3，搭建虚拟环境，运行代码时可能出现的问题及解决方法
一、Linux下安装Anaconda3
1、先在清华镜像站上下载anaconda3

选择需要安装的版本，根据系统选择MAC、Windows、LInux，根据电脑位数选择64/32。下载到电脑。以Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh为例。
2、将下载好的文件上传到服务器上
可以用WinSCP直接拖动文件到目录。

3、切换到需要安装Anaconda的目录
在目录下执行bash，加上你下载的文件名]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python学习笔记2（变量类型&运算符&if语句）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/108758666</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/108758666</guid><author>chloexxx</author><pubDate>Tue, 13 Oct 2020 13:14:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[python学习笔记一、变量类型二、运算符1、算术运算符2、比较运算符&amp;赋值运算符3、位运算符
一、变量类型

二、运算符
1、算术运算符




运算符
描述
实例




+
加



-
减



*
乘



/
除
10/3=3.3333……


%
取模，取余数
10%3=1


**
幂
2**3=2^3=8


//
取整数，向下取整
-10/3=-4 、 10//3=3


2、比较运算符&amp;赋值运算符
比较运算符：==、!=、&lt;=、&gt;=、&gt;、&lt;
赋值]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python学习笔记（中文编码&基础语法）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/108474859</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/chloexxx/article/details/108474859</guid><author>chloexxx</author><pubDate>Tue, 13 Oct 2020 13:13:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[python学习《python从入门到实践》编辑器
《python从入门到实践》
有电子版有实体书，建议购入实体书，支持正版哈
编辑器
书上推荐直接安装python3，再装geany，书上有教程。如果往深度学习方向发展的话就装anaconda有自带的jupyter notebook，参考博客如下。【Python学习】Windows10开始你的Anaconda安装与Python环境管理
https://blog.youkuaiyun.com/m0_37201243/article/details/103367034


]]></description><category></category></item></channel></rss>