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最新推荐文章于 2024-08-30 21:34:59 发布
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分类专栏： 网络技术 文章标签： web
本文分享了一个网络链接资源，虽然具体内容未详细展开，但从链接中可以推测这可能与技术博客或技术资源相关。

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[算法前沿]--031-Transformers的抽取式问答
AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。
06-28 515
以上的代码都只考虑了context里面的asnwers，所以我们同样需要将无答案的预测得分进行搜集（无答案的预测对应的CLSt oken的start和end）。机器问答模型将使用答案的位置（答案的起始位置和结束位置，start和end）作为训练标签（而不是答案的token IDS）。由于我们微调的任务是机器问答任务，而我们加载的是预训练的语言模型，那么上面会提示我们加载模型的时候扔掉了一些不匹配的神经网络参数（预训练语言模型的神经网络head被扔掉了，同时随机初始化了机器问答的神经网络head）。
【NLP】(task8)Transformers完成抽取式问答+多选问答任务（更新ing）
发现问题，并解决问题，批判性思维
08-31 5893
学习总结 （1）学习用BERT模型解决抽取式问答任务的方法及步骤，步骤主要分为加载数据、数据预处理、微调预训练模型和模型评估。 在加载数据阶段中，使用SQUAD数据集； 在数据预处理阶段中，对tokenizer分词器的建模，处理长文本，并完成数据集中所有样本的预处理； 在微调预训练模型阶段，通过对模型训练参数进行设置，训练并保存模型； 在模型评估阶段，通过对模型预测的输出结果进行处理，解决无答案情况，最后使用squad评测方法，基于预测和标注对评测指标进行计算。 （2）抽取式问答： 输入层：问题Q和篇章
“SonarQube requires Java 11+ to run“ for java 1.8.0_221
隔壁老瓦的专栏
11-05 1666
oras well asFollow正在上传…重新上传取消2–
Core ML
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
08-30 3675
一、概览 二、获取 Core ML 模型 三、将 Core ML 模型集成到你的 App 中 1、将模型添加到您的Xcode项目 2、在代码中创建模型 3、获取要传递给模型的输入值 4、使用模型进行预测 5、构建并运行Core ML应用程序 四、将经过训练的模型转换为 Core ML 1、使用 Core ML 工具 2、转换模型 3、或者，自己编写自定义转换工具 五、通过计算机视觉和 Core ML 对图像进行分类 1、配置示例代码项目 2、创建图像分类器实例 3、创建图像分类请求 4、创建一个请求处理程
使用python进行收据搜集示例之different_format_data_processing
NodYoung
12-16 3057
这里是用jupyter notebook写的关于使用python进行数据收集的基本知识，包括crawl_and_parse、different_format_data_processing、feature_engineering_example和python_regular_expression等。之前课程里提供的资料，移植到了python3+windows环境上。代码上传到csdn资源啦：ABC
Python-内置函数
grace666的专栏
09-09 1129
1.abs(x)：返回数字的绝对值，x可以是整数、浮点数、复数； 注：若x是复数，则返回其大小 import math a = -1 b = -1.3232 c = b d = 1+1.0j e = 3+4.0j f="a" g=[1,2] print ("a的绝对值是:",abs(a)) # 1 print("b的绝对值是:",abs(b)) # 1.3232 print("c的...
oracle数据库升级12c,探索Oracle之数据库升级10 12c(12.1.0.2)CPU 19774304
weixin_42526484的博客
04-02 642
探索Oracle之数据库升级十 12c(12.1.0.2)CPU 19774304探索Oracle之数据库升级十12c(12.1.0.2)CPU 19774304一、补丁描述参考metalink doc: (Doc ID 19774304.8)Bug19774304 - 12.1.0.2 Bundle Patch 2 for Engineered Systems and DB In-Me...
问答系统案例----基于Bert实现知识库问答
一如年少模样丶的博客
04-10 5221
问答系统案例----基于Bert实现知识库问答 基于Transformers.Trainer实现 任务描述: 知识库问答也叫做知识图谱问答，模型结合知识图谱，对输入的问题进行推理和查询从而得到正确答案的一项综合性任务。知识图谱问答方法可分为两大类，一种是基于信息检索的方式，一种是基于语义解析的方式。信息检索的方式不需要生成中间结果，直接得到问题答案，十分简洁，但是对复杂问题的处理能力有限。语义解析的方式需要对输入的自然语言问题进行语义解析，再进行推理，具备解决复杂问题的能力。本教程选用信息检索的方式进行讨论
linux服务器使用snmp安装,在RedHat Linux系统中安装和配置snmp服务
weixin_39862484的博客
05-06 548
3.修改Process checks的配置在配置文件/etc/snmp/snmpd.conf中找到如下位置################################################################################ Process checks.## The following are examples of how to use the age...
1Z0-050
weixin_30483697的博客
06-11 348
QUESTION 13 View the Exhibit.Examine the following command that is executed for the TRANSPORT table in the SH schema:SQL> SELECT DBMS_STATS.CREATE_EXTENDED_STATS('sh', 'customers_obe', '(country_i...
爬取驾校一点通所有科目一信息
逸雅安然
11-03 2039
前提、 1. 在这里我使用的是requests爬虫,因为题目过多所以,selenium的效率十分的低; 2. 这是一个异步请求,请认真的分析参数,不要以为这个很简单,否则你会掉进坑 坑和解析: 1.学会伪装:同一个IP和用户,大概请求250题目左右便会被封,推荐使用注册多个用户,保存cookie,做一个变量池,每请求一段时间更换头信息 2.地址参数分析:r,是一个1以内的随机浮点数,我为了找这个...
jmeter5.6.3源码解析
dailittledragon的博客
02-23 1056
jmeter源码解析
pandas学习
平平淡淡，戒急用忍，一生学闭嘴。
04-02 5153
文章目录Objective : Pandas for Data WranglingIntroduction to Data Wrangling & PandasData WranglingPandas2. Series & DataFramesSeriesDataFrameObjective : Loading Data into DataFrames|目标：将数据加载到DataF...
【大学生电子设计】：备战2015全国大学生电子设计竞赛-信号源类赛题分析.pdf
08-11
【大学生电子设计】：备战2015全国大学生电子设计竞赛-信号源类赛题分析.pdf
湘潭大学人工智能专业2024级大一C语言期末考试题库项目-包含58个从头歌平台抓取并排版的C语言编程题目及解答-涵盖基础语法-数组操作-条件判断-循环结构-函数调用-指针应用等核心.zip
最新发布
08-11
2025电赛预测湘潭大学人工智能专业2024级大一C语言期末考试题库项目_包含58个从头歌平台抓取并排版的C语言编程题目及解答_涵盖基础语法_数组操作_条件判断_循环结构_函数调用_指针应用等核心.zip
基于STM32的步进电机S型曲线与SpTA算法高效控制及其实现 T梯形算法 经典版
08-11
基于STM32平台的步进电机S型曲线和SpTA加减速控制算法。首先阐述了S型曲线控制算法的特点及其在STM32平台上的实现方法，包括设置启动频率、加速时间和最高速度等参数，以减少电机启动和停止时的冲击。接着讨论了T梯形算法与S型曲线的结合，通过精确的时间控制提高运动精度。然后重点讲解了SpTA算法，强调其自适应性强、不依赖PWM定时器个数，能够根据实际运行状态动态调整。文中提到一种高效的非DMA数据传输方式，提升了CPU效率并解决了外部中断时无法获取已输出PWM波形个数的问题。最后介绍了SpTA算法在多路电机控制方面的优势。 适合人群：从事嵌入式系统开发、自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是对步进电机控制有研究兴趣的人群。 使用场景及目标：适用于需要高精度和平滑控制的步进电机应用场合，如工业机器人、数控机床等领域。目标是帮助开发者掌握STM32平台下步进电机的先进控制算法，优化系统的实时性能和多电机协同控制能力。 其他说明：文章提供了详细的理论背景和技术细节，有助于读者深入理解并应用于实际项目中。
一个面向Android开发者的全面知识体系整理项目-包含Android基础-Framework解析-系统启动流程-四大组件原理-Handler-Binder-AMS-WMS等核心机.zip
08-11
python一个面向Android开发者的全面知识体系整理项目_包含Android基础_Framework解析_系统启动流程_四大组件原理_Handler_Binder_AMS_WMS等核心机.zip
日前日内两阶段调度综合能源分析：基于Matlab与Yalmip的优化结果对比及应用
08-11
日前日内两阶段调度在综合能源管理中的应用，特别是利用Matlab和Yalmip工具箱进行优化建模的方法。文章分析了三种不同调度场景（日前不考虑需求响应调度、日前考虑需求响应调度、日前日内两阶段调度），并比较了各自的优化结果。重点讨论了机组成本和弃风惩罚两个关键指标，展示了两阶段调度在提高电力供应稳定性和降低运营成本方面的优势。 适合人群：从事能源管理和电力系统调度的研究人员和技术人员，尤其是对优化算法和Matlab编程有一定基础的人群。 使用场景及目标：①理解和掌握日前日内两阶段调度的基本概念及其应用场景；②学习如何使用Matlab和Yalmip工具箱进行优化建模；③评估不同调度策略对机组成本和弃风惩罚的影响。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论解释，还有具体的编程实例和优化结果对比，有助于读者深入理解调度优化的实际操作和效果。
基于西门子200smart系列化工反应釜程序：学习探讨用，包含PID恒温升压调节、手自动切换及多种控制功能
08-11
基于西门子200Smart系列的化工反应釜控制系统，主要功能包括两路PID恒温升压调节及其手自动切换、压力和温度检测等功能。文中展示了核心PID控制段代码，解释了手自动切换逻辑以及清洗与生产模式的切换逻辑，并提供了关于参数设置、报警查询等方面的实用技巧。此外，还提到了电气原理图中的冗余设计和调试注意事项。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，特别是熟悉或希望深入了解西门子PLC编程的人群。 使用场景及目标：适用于化工行业反应釜控制系统的开发、调试和维护。目标是帮助工程师掌握PID控制的应用方法，提高系统的稳定性和安全性。 其他说明：文中提供的代码片段和设计思路对于理解和优化类似控制系统非常有帮助。同时，文中提到的一些具体实施细节（如过渡延时、参数设置范围等）有助于减少调试过程中可能出现的问题。
求助：关于Question压缩文件的解决方案
标题：“Question.rar” 知识点说明： 1. 文件压缩与解压缩：标题中的“Question.rar”表明这是一个使用RAR格式进行压缩的文件。RAR是一种文件压缩格式，由WinRAR软件开发商开发，它能够减小文件大小，便于存储和...
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