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我也要
跑通simcse，看看和传统bert比，是否表征能力更强，是否相似句的相似度更高，非相似句的相似度更低。
https://github.com/princeton-nlp/SimCSE
1. couldn‘t reach http://raw.githubusercontent.com/huggingface/...
原因，因为这个huggingface的代码，跑的过程中需要在线download一些数据和代码，而这些代码是需要vpn的，所以必须开vpn全局模式，而且时灵时不灵。或者你就在gpu服务器访问，例如mistgpu
2. No such file or directory: './SentEval/data/downstream/STS/STSBenchmark/sts-train.csv'
需要手动下载数据集参考：./SentEval/data/download/download_dataset.sh
它会在每次跑验证集的时候，跑一轮huggingface设置的验证集，包括：
怎么取消这种验证方式目前尚不清楚
3. 数据集
对比学习：使用 Sentence Transformers 实现 SimCSE
它可以将语义相似的句子映射到相近的向量空间，从而为句子级别的自然语言处理任务提供更好的表示。通过对比学习，SimCSE 可以学习到句子的语义表示，为句子级别的自然语言处理任务提供更好的特征表示。你可以根据自己的需求，选择不同的预训练模型和调整训练参数，以获得更好的性能和效果。以上代码中，我们选择了一个预训练的 BERT 模型作为基础模型，但你也可以根据自己的需求选择其他模型，例如 RoBERTa、DistilBERT 等。训练完成后，我们可以使用训练好的 SimCSE 模型来生成句子的向量表示。
[论文笔记]SimCSE
⭐ SimCSE是一个简单的对比学习框架，它可以通过无监督和有监督的方式来训练。对于无监督方式，仅利用Dropout的随机性，对同一个句子输入两次得到的不同嵌入做为对比学习的正样本对。对于有监督方式，采用NLI中的前提和蕴含做为正样本对，前提和矛盾作为困难负样本对。该方法可以解决BERT/RoBERTa模型句嵌入各向异性问题，推进了SOTA的结果。
深度学习文本相似度分析：BERT、SentenceBERT、SimCSE算法实现与应用研究
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本人工智能大作业将探讨深度神经网络模型在文本相似度计算中的应用，重点分析BERT、SentenceBERT和SimCSE三种方法。BERT利用Transformer架构实现双向上下文理解，SentenceBERT针对句子级别优化学习，而SimCSE通过对比学习框架提升无监督环境下的相似度计算性能。这些模型在信息检索、问答系统、情感分析...
基于陀螺仪航向反馈的轮式机器人PID直线控制
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在Unity3d使用yolov8的onnx模型
输出OUTPUTS是float32[1,35,8400]，表示它会输出一个大小为[1, 35, 8400]的浮点数张量。这个输出张量的维度表示了检测到的目标的数量、每个目标的预测参数以及网格单元的数量。输出张量的第一个维度1表示检测到的目标数量。每个目标由35个值组成，表示目标的类别、置信度、边界框的坐标及10个特定点的位置。要取得8400个数据中置信度最高的数据，然后获取该数据其他channel的数据。运行结果：（蓝色是检测手的边框，红点是自定义的点），其中的四个数字分别表示不同的维度。
超分算法 SwinIR: Image Restoration Using Swin Transformer
这篇文章结构比较简单，如果看过Swin-Transformer的话就没什么难点了。作者引入Swin-T结构应用于低级视觉任务，包括图像超分辨率重建、图像去噪、图像压缩伪影去除。网络由一个浅层特征提取模块、深层特征提取模块、重建模块构成。重建模块对不同的任务使用不同的结构。浅层特征提取就是一个3×3的卷积层。深层特征提取是k个RSTB块和一个卷积层构成。RSTB（Res- SwinIR: Image Restoration Using Swin Transformer[ICCV 2021]Abstract1.
STM32之W5500网络通信_w5500 profinet
*初始化8个socket*/setSHAR(ConfigMsg.mac);/*配置Mac地址*/setSUBR(ConfigMsg.sub);/*配置子网掩码*/setSIPR(ConfigMsg.lip);/*配置Ip地址*/setGAR(ConfigMsg.gw);/*配置默认网关*/setRTR(2000);/*设置溢出时间值*/setRCR(3);/*设置最大重新发送次数*/
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FeynRules的运行 接上两篇，在我们正确的设定模型参数和拉氏量之后，就可以运行FeynRules来推导费曼规则。 装载文件 首先需要设定FeynRules文件所在位置，并装载FeynRules模块： $FeynRulesPath = SetDirectory[ ] << FeynRules` 接下来是装载写好的模型文件： LoadModel[ < file.fr >, < file2.fr >, … ] 模型文件后缀为".fr"，可以分几块构成。模型描述可以写在
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