COCA的使用方法

最新推荐文章于 2024-08-27 09:56:48 发布
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美国当代英语语料库COCA词频20000 高频2W （完整）.pdf
08-31
美国当代英语语料库COCA词频20000 高频2W，pdf格式， 研究语言的人可以参考下。
cocalc-doc：cocalc用户手册
02-04
CoCalc用户手册 这是CoCalc为用户提供的功能的文档。 它涵盖了诸如教学，编辑LaTeX文档，使用Jupyter Notebooks和Sage Worksheets进行计算等主题。 发展历程 注意： Makefile将sphinx配置为将警告作为错误抛出。 因此，即使是很小的细节（例如参考链接断开）也会导致构建失败。 先决条件 狮身人面像1.8+ 有关知识 建立 在根目录中，运行make html 提交PR之前，请确保它的工作原理是先清理： make clean 安装了inotifywait ， make watch应在更改后自动构建html文件。 法律 执照： “ CoC
Coca语料库的使用方法
Everyday try to become better -Kobe Bryant
06-16 1119
1
cocapods使用详情与技巧
u012121216的博客
10-28 987
要想使用cocapods首先你得先要在自己电脑上安装cocapods，安装教程 ： http://code4app.com/article/cocoapods-install-usage   安装后，使用  首先打开终端  ---> 搜索你需要的第三库 这里使用AFNetworkIng来讲解    pod search AFNetworking
cocapods的使用
JasonZhang
03-12 1103
做Android开发几年，一直想自学IOS的开发，之前尝试多次都因为自制力不足，一两周之后就搁置了，这次重新拾起来，决定更进一步。      在Android开发的时候有很多第三方(大牛们)开发的成熟的好用的库，避免自己重复造轮子，用起来也简单方便，所以IOS也有不少，这里就记录下我在初学IOS的时候如何使用第三方库的。 我使用的插件名字是Cocoapods 1、升级Ruby
COCA美国当代语料库
04-06
COCA（Corpus of Contemporary American English）是美国当代英语语料库的缩写，这是一个广泛使用的语言资源，旨在为语言学者、教师、学生和研究人员提供关于现代美国英语使用情况的真实数据。该语料库包含了自1990...
COCA模型参数，预训练模型
08-06
COCA模型利用了对比学习的方法，旨在捕获文本中的语义信息并增强模型的表达能力。 对比学习是一种无监督学习方法，它通过比较样本之间的相似度来学习特征表示。在COCA模型中，可能采用了类似的方式，即通过构建正...
二维混合数据分布下相关性检测的新方法HY-COCA
04-22
研究并提出了存在这类混合数据分布的情况下,检测数据相关性的新方法 HY-COCA。该方法在熵相关系数的基础上,缩小了子区域的搜索空间,与Naive方法相比,降低了复杂度;同时HY-COCA还讨论了子区域的相关性差异判别与结果...
cocalc：CoCalc：云中的协作计算
02-03
协同计算 协同计算与数据科学 CoCalc是一个虚拟的在线工作区，用于计算，研究，协作和编写文档。 这包括使用完整的科学Python堆栈， ， ， ， 等。 它还提供了在 ，R / knitr或Markdown中编写文档，存储和组织文件，基于Web的，通讯工具（如 ，等功能。 是的最佳选择。 网站 商业CoCalc托管和支持 -了解如何使用CoCalc -CoCalc的源代码 Docker-在自己的计算机上运行CoCalc（使用Docker） 在Kubernetes集群上运行CoCalc -通过电子邮件讨论CoCalc -关于CoCalc的实时聊天 在您的服务器或计算机上安装C
美国当代英语语料库COCA词频20000 （完整）【包含常用格式】
10-16
美国当代英语语料库COCA词频20000 高频2W （完整） 格式：pdf, word文档, txt, excel文档
COCA_20000.apkg
01-06
COCA20000记忆库 anki 美国当代英语语料库
coca 20000 单词表 真 完整版
02-21
coca语料库的20000 常用单词, 网上大多缺少8000 到9000的部分, 此txt绝对完整20000单词不少.
美国当代语料库20000单词整洁版（美国最常用单词，超越所有单词书）
04-28
美国当代语料库20000单词，学会后可以无障碍阅读纽约时报，是当今最好用最常用的单词，应试及出国最佳材料
多模态（二）--- CoCa原理与源码解读
weixin_42454048的博客
02-05 1784
CoCa代表Contrastive Captioner 的缩写，代表模型用两个目标函数训练出来的，一个是Contrastive Loss，一个是Captioning Loss。
美国6万词频表下载(60000 Word Frequency List Of American English.xlsx/PDF/txt)
10-04 1万+
https://www.scribd.com/upload-document?archive_doc=273225304&escape=false&metadata=%7B%22context%22%3A%22archive%22%2C%22page%22%3A%22archive_plans%22%2C%22action%22%3A%22start_trial%22%2C%22l...
开源项目 COCA 使用教程
gitblog_00544的博客
08-27 936
开源项目 COCA 使用教程 1. 项目的目录结构及介绍 coca/ ├── README.md ├── src/ │ ├── main.py │ ├── config.py │ ├── utils/ │ │ ├── helper.py │ │ └── logger.py │ └── modules/ │ ├── module1.py │ └...
COCO数据集解析
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babbycool的博客
02-24 2万+
coco数据集解析
CoCa模型
最新发布
03-19
### CoCa 模型概述 CoCa（Contrastive Captioning Model）是一种结合对比学习和自然语言处理的先进模型，主要应用于多模态数据的理解与生成任务中。该模型属于机器学习中的深度学习范畴[^2]，并广泛用于计算机视觉领域内的图像描述生成、跨模态检索以及视频理解等场景[^3]。 #### 工作原理 CoCa 的核心思想在于通过联合优化对比损失函数和文本生成目标来提升模型性能。具体而言，在训练过程中，模型不仅需要区分正负样本对之间的差异，还需要生成高质量的语句以描述输入的视觉内容。这种方法使得 CoCa 能够同时具备强大的表示能力和表达能力： - **对比学习部分**：利用成对的数据构建正负样例集合，并最小化正样例间的距离而最大化负样例间距离。 - **文本生成部分**：采用 Transformer 架构作为解码器组件，从而实现端到端可微分的学习过程。 以下是简化版伪代码展示如何定义这样一个框架： ```python import torch.nn as nn class ContrastiveCaptionModel(nn.Module): def __init__(self, encoder_dim, decoder_dim, vocab_size): super(ContrastiveCaptionModel, self).__init__() self.visual_encoder = VisualEncoder(encoder_dim) self.text_decoder = TextDecoder(decoder_dim, vocab_size) def forward(self, images, captions): image_features = self.visual_encoder(images) caption_logits = self.text_decoder(image_features, captions) # Compute contrastive loss and captioning loss here... return combined_loss ``` 此架构设计允许 CoCa 更好地捕捉复杂关系模式，进而促进下游应用效果改善[^1]。 --- ###
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