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Linux通过QQ邮箱账号使用mailx发送邮件
在数字时代,计算机网络已经成为了现代社会不可或缺的一部分。而对于大多数人来说,校园网是我们日常生活中接触最频繁的网络之一,它为学校的师生提供了信息传输、资源共享和互联互通的基础设施。但是,尽管我们每天都在使用校园网,很少有人真正深入了解它的工作原理、安全性和管理细节。
首先,对我们编程者来说,Servlet就是我们写出来的Java类,只是我们需要按照Servlet规定的规范写。
大多数计算机用的主存都是动态随机访问内存(DRAM),只有内核才可以直接访问物理内存。Linux内核给每个进程提供了一个独立的虚拟地址空间,并且这个地址空间是连续的。这样进程就可以很方便的访问内存(虚拟内存)。
代理服务器(Proxy Server)是一种位于计算机网络中的中间服务器,它充当了客户端和目标服务器之间的中介,用于转发客户端请求并获取目标服务器的响应。代理服务器的主要功能包括以下几点:
在Linux操作系统中,通常需要对某些分区进行特殊配置,以满足不同存储需求,例如交换区或LVM(逻辑卷管理)物理卷。磁盘扮演着永久存储器的角色,而RAM(随机存储器)和交换区则用于临时存储。当执行命令时,命令会从硬盘复制到RAM,以便计算机处理器(CPU)可以更快地访问。
apt 和 yum 是两种不同的包管理工具,用于在 Linux 操作系统中安装、升级和删除软件包。它们主要用于不同的 Linux 发行版。
与其他基于UNIX的系统一样,Linux也可以被多个人同时使用。多用户功能能够让多人在单个Linux系统上拥有账户,并且保护自己的数据不被他人破坏。
【Maven】常用命令、插件管理、私服nexus
在Maven中,依赖范围(Dependency Scope)用于控制依赖项在编译、测试和运行时的可见性和可用性。通过指定适当的依赖范围,可以在不同的构建和执行环境中控制依赖项的加载和使用。
要在IntelliJ IDEA中删除本地Git仓库并创建新的本地Git仓库,以及关联其他仓库并上传,请按照以下步骤进行操作:
在IDEA的Git面板中,仓库会分为本地仓库和远程仓库,代码仓库里面放的是各个分支。
在用RobertaTokenizer对单词进行分词的时候,发现单词acquire会被分词两个词根,但是RobertaForMaskedLM可以预测出来单词acquire。
排序模型的选择 LR,GBDT,LR+GBDT,FM/FFM, 深度模型(wide & deep,DeepFM,DCN等等 )
nDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)归一化折损累计增益是一种用于评估排序模型性能的指标,它考虑了两个方面:排序的正确性和相关性的程度。
@JsonAlias 是 Jackson 库提供的一个注解,用于在反序列化 JSON 数据时,为字段或方法指定多个可接受的名称或别名。
在分支页面下,有active、stale两种分支,对于最初创建的分支有default、protected标签。如下图:
博弈树(Game Tree)是博弈论中的一个概念,用于表示博弈过程中的各种可能走法和对应的结果。它是树结构,树的每个节点表示游戏的一个状态,每个节点的子节点表示在该状态下可能的下一步行动。
市面上比较常用的五子棋算法是博弈树极大极小值alpha-beta剪枝算法,该算法可以分成四个部分来讲解,它们是环环相扣的:博弈树 - 极大极小值搜索 - 负值极大法 - alpha&beta剪枝 。
五子棋是一种古老而受欢迎的棋类游戏,本博客将介绍如何使用前端和算法接口来制作一个五子棋游戏。 此次实战项目包含项目的所有代码、教学的系列博客,分别放在公众号、CSDN,以便广大读者能够更好地学习、实践与二开。
由于TF里面的概念比较接地气,所以用tf1.x保存.pb模型时总是怕有什么操作漏掉了,会造成保存的模型是缺少变量数据或者没有保存图,所以先明确一下:用TF1.x保存模型时只需要保存模型的输入输出的变量(多输入就保存多个),不需要保存中间的变量;用TF1.x加载模型时只需要加载保存的模型,然后读一下输入输出变量(多输入就读多个),不需要初始化(反而会重置掉变量的值)。
离散输入一般有几种处理方式:
这个问题苦恼我几个月,之前一直用替代方案。这次实在没替代方案了,transformers源码和文档看了一整天,终于在晚上12点找到了。。。
在Message中定义一个或者多个字段,FieldType是字段的数据类型,可以是基本类型(如int32、string、bool等)或其他定义的Message类型。fieldName是字段的名称,可以根据需求自定义。fieldNumber是字段的唯一标识号,用于在消息的二进制编码中标识字段。
Protocol Buffers(简称为ProtoBuf)是一种用于序列化、结构化数据的语言无关、平台无关、可扩展的机制。它由Google开发并于2008年开源发布。
Python使用多进程并行加速业务操作 完整代码
Java SPI(Service Provider Interface)是JDK提供的一种服务发现机制,用于在运行时动态加载和扩展应用程序中的服务提供者。
【IDEA乱码解决方案】IDEA控制台乱码解决方案收集
elementUI中<el-select>下拉框选项过多的页面优化方案——多列选择
Prompt任务需要构建合适的Pattern,但是编写合适的Pattern需要手动工作和人为猜测,有很大的不确定性。为了解决这个问题,提出AUTOPROMPT模型,基于梯度下降搜索来创建Pattern。
本文是较早把Prompt应用到层级多标签文本分类领域的论文。思路是把层级标签分层编入到Pattern中,然后修改损失函数以适应多标签的分类任务。
标签文本分类的关键问题之一是提取和利用标签之间的相关性,但直接建模标签之间的相关性很难。 LP-MTC设计了多标签文本分类模板,将标签整合到预训练语言模型的输入中,可以捕获标签之间的相关性以及标签与文本之间的语义信息,从而有效地提高模型的性能。
目前流行的第四大范式Prompt的主流思路是PVP,即Pattern-Verbalizer-Pair,主打的就是Pattern(模板)与Verbalizer(标签映射器)。 本文基于PVP,提出PET与iPET,但是关注点在利用半监督扩充自己的数据集,让最终模型学习很多样本,从而达到好效果。
目前流行的第四大范式Prompt的主流思路是PVP,即Pattern-Verbalizer-Pair,主打的就是Pattern(模板)与Verbalizer(标签映射器)。 本文是在Verbalizer(标签映射器)方面做出的创新。 文章思路是数据增强+去噪,不过数据增强在于verbalizer对于label space至expanding word space的映射,引入外部的扩展标签词集,辅助分类,去噪并不新颖,就是在细化两个场景,zeroshot滤掉扩展标签词集的低频词,并上下文校验。fewshot则是引入可学习权值,减小噪声影响。
虽然GPT在传统的预训练微调方面并没有在自然语言理解任务上达到最好的效果, 但是当使用我们提出的P-tuning方法时,便可以与BERT相媲美。P-tuning是一种新的微调方法,其使用可训练的连续空间内的prompt embeddings。在knowledge probing和superGLUE benchmark上得以提升。最重要的是,我们发现P-tuning也可以让BERT在小样本和监督学习上得以提升。且P-tuning可以在superGLUE的小样本任务上达到SOTA。
使用P-turning提示学习,进行小样本文本分类。本文值得学习。
提出一种多粒度的多标签文本分类方法。一共3个粒度:文档级分类模块、词级分类模块、标签约束性关系匹配辅助模块。
基本类型、包装类型、String类型作为参数传递之后,在方法里面修改他们的值,原值不会改变!引用类型不一定,要看是怎么修改它的。
在Java中,"containsKey"是Map接口中定义的一个方法,用于判断给定的键(key)是否存在于Map中。Map是Java中的一种数据结构,用于存储键值对(key-value pairs),其中每个键都是唯一的。
Java的Stream操作详解
若依框架实现表格按照属性排序 升序或降序
排序Comparable 和 Comparator的区别
Web 容器、HTTP 服务器 、Servlet 容器区别与联系
JVM解释器与JIT编译器如何并存?
【宝塔部署SpringBoot前后端不分离项目】含域名访问部署、数据库、反向代理、Nginx等配置
【宝塔部署PHP项目】含域名访问部署、IP访问部署、数据库、端口号、Nginx等知识
Java中的hashCode,真的很容易弄懂
图像处理 手写体英文字母的目标检测与识别 实验报告
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