背景:在NLP中吗氏,對(duì)于兩個(gè)文本比較和分析的任務(wù),比如文本相似度或者問(wèn)答模型,因?yàn)樯婕暗絻蓚€(gè)輸入源,如果使用單一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,會(huì)使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要花費(fèi)算例和算力去區(qū)分兩個(gè)輸入源...
背景:在NLP中吗氏,對(duì)于兩個(gè)文本比較和分析的任務(wù),比如文本相似度或者問(wèn)答模型,因?yàn)樯婕暗絻蓚€(gè)輸入源,如果使用單一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,會(huì)使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要花費(fèi)算例和算力去區(qū)分兩個(gè)輸入源...
@(Python) [TOC] 1. 技術(shù)背景 問(wèn)題來(lái)源 相信大家對(duì)上面2句話很熟悉,jieba分詞加載自定義詞庫(kù),但是每次加載自定義詞庫(kù)都會(huì)花費(fèi)大量的時(shí)間 100MB的自定...
一、TensorFlow Serving簡(jiǎn)介 TensorFlow Serving是GOOGLE開(kāi)源的一個(gè)服務(wù)系統(tǒng),適用于部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型悴了,靈活、性能高违寿、可用于生產(chǎn)環(huán)境湃交。 T...
Tensorflow Serving 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)支撐著許多 Google 產(chǎn)品的功能,比如:Google 應(yīng)用中的語(yǔ)音識(shí)別藤巢,收件箱的智能回復(fù)巡揍,以及Google 照片搜索,等...
TensorFlow Serving是google開(kāi)源的一個(gè)適用于部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型菌瘪,具有靈活腮敌、高性能、可用于生產(chǎn)環(huán)境的模型框架俏扩。它支持模型版本控制和回滾糜工;支持并發(fā);支持多模型...
簡(jiǎn)介 B 樹(shù)是為了磁盤或其它存儲(chǔ)設(shè)備而設(shè)計(jì)的一種多叉平衡查找樹(shù)录淡。(相對(duì)于二叉捌木,B樹(shù)每個(gè)內(nèi)結(jié)點(diǎn)有多個(gè)分支,即多叉)B樹(shù)又可以寫成B-樹(shù)/B-Tree嫉戚,并不是B“減”樹(shù)刨裆,橫杠為連...
推薦系統(tǒng)主要解決的是信息過(guò)載的問(wèn)題,目標(biāo)是從海量物品篩選出不同用戶各自喜歡的物品窍帝,從而為每個(gè)用戶提供個(gè)性化的推薦努潘。推薦系統(tǒng)往往架設(shè)在大規(guī)模的業(yè)務(wù)系統(tǒng)之上,面臨著用戶的不斷增長(zhǎng)...
pip修改源 寫在前面 當(dāng)我們?cè)谑褂胮ip的時(shí)候,有些時(shí)候會(huì)覺(jué)得pip安裝第三方庫(kù)的時(shí)候速度慢得讓人抓狂,那是因?yàn)閜ip是從國(guó)外的網(wǎng)站下載東西所以呢下載速度很慢疯坤,為了方便我們...
在安裝 six 時(shí)報(bào)錯(cuò): 解決方法:
安裝依賴 使用 使用 lac 進(jìn)行詞性標(biāo)注 輸出結(jié)果: 得到命名實(shí)體識(shí)別結(jié)果 輸出結(jié)果:
@LegendGo 哈哈哈报慕,非大佬啦,不用客氣
百度 AnyQ 配置說(shuō)明FAQ 所謂FAQ(Frequently Asked Questions)問(wèn)答压怠,指的是通過(guò)構(gòu)建一個(gè)數(shù)量巨大的問(wèn)題答案庫(kù)來(lái)作為語(yǔ)料庫(kù)眠冈,當(dāng)輸入一個(gè)問(wèn)題時(shí),通過(guò)計(jì)算該問(wèn)題與語(yǔ)料庫(kù)中...
@LegendGo 不需要
百度 AnyQ 配置說(shuō)明FAQ 所謂FAQ(Frequently Asked Questions)問(wèn)答菌瘫,指的是通過(guò)構(gòu)建一個(gè)數(shù)量巨大的問(wèn)題答案庫(kù)來(lái)作為語(yǔ)料庫(kù)蜗顽,當(dāng)輸入一個(gè)問(wèn)題時(shí),通過(guò)計(jì)算該問(wèn)題與語(yǔ)料庫(kù)中...
dockerfile 中增加 參考文章:https://cntofu.com/book/139/image/dockerfile/user.md