引言 在 《UNIX 網(wǎng)絡編程》一書 135 頁的末尾提到關于 select 與 stdio 相關函數(shù)混用的問題征峦。這里我把它單獨拿出來柏锄，以一個簡單的例子說明一下。避免之后的使...
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C 迷你系列（六）select 與 stdio 混用所帶來的問題 -
[c++11]我理解的右值引用杂腰、移動語義和完美轉(zhuǎn)發(fā)
c++中引入了右值引用和移動語義垃你，可以避免無謂的復制，提高程序性能喂很。有點難理解惜颇，于是花時間整理一下自己的理解。 左值少辣、右值 C++中所有的值都必然屬于左值凌摄、右值二者之一。左值...
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徹底解析Android緩存機制——LruCache關于Android的三級緩存漓帅，其中主要的就是內(nèi)存緩存和硬盤緩存锨亏。這兩種緩存機制的實現(xiàn)都應用到了LruCache算法，今天我們就從使用到源碼解析煎殷，來徹底理解Android中的緩...
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bert多標簽分類實驗
好久沒來更新，好慚愧，現(xiàn)在也沒了當初做這個的心情艺栈，就大概記錄一下吧英岭。首先BERT模型是一個像word2vec這種的預訓練模型，word2vec結構比較簡單就是一個最簡單的神經(jīng)...
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大規(guī)模文本多元標簽分類(XML-CNN)1.前言 今天分享一篇大規(guī)模文本多元標簽分類的paper(XML-CNN)湿右，論文標題為：Deep Learning for Extreme Multi-label Text ...
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Siamese network 孿生神經(jīng)網(wǎng)絡--一個簡單神奇的結構名字的由來 Siamese和Chinese有點像诅妹。Siam是古時候泰國的稱呼，中文譯作暹羅毅人。Siamese也就是“暹羅”人或“泰國”人吭狡。Siamese在英語中是“孿生”、“連...
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您好丈莺，我也是在做相似的研究划煮，因為我的數(shù)據(jù)集都是投訴文本的集合，而沒有標注好的相似文本集合缔俄。在實際使用SBERT的過程中般此，我是直接采用了官方提供的distilbert-base-nli-stsb-mean-tokens多語言模型來得到embeddings，然后直接采取聚類方法進行處理牵现，效果感覺一般。有幾個疑問想問一下：第一個就是不知道這樣處理的思路對不對邀桑，第二個就是作者大大有沒有更好的中文預訓練語言模型載入呢瞎疼，第三個就是SBERT可以切換成自己增量訓練后的BERT模型嗎。如能解答壁畸，感激不盡Ｔ艏薄！Ｄ笃肌太抓！
文本匹配利器：從Siamse孿生網(wǎng)絡到Sentence-BERT綜述
文本匹配一直是自然語言處理（NLP）領域一個基礎且重要的方向，一般研究兩段文本之間的關系令杈。文本相似度計算走敌、自然語言推理、問答系統(tǒng)逗噩、信息檢索等掉丽，都可以看作針對不同數(shù)據(jù)和場景的文...
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Soft-Masked BERT：文本糾錯與BERT的最新結合?? 文本糾錯，是自然語言處理領域檢測一段文字是否存在錯別字异雁、以及將錯別字糾正過來的技術捶障，一般用于文本預處理階段，同時能顯著緩解智能客服等場景下語音識別（ASR）不準確的問題纲刀。...
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Word Embedding的發(fā)展和原理簡介文本處理是NLP領域的一個重要分支项炼，其細分領域又包括文本聚類、分類、機器翻譯锭部、人機交互等等暂论，而這一切的前提都是將文本表示成計算機可以理解和易于處理的數(shù)據(jù)。 經(jīng)過成千上萬年的進...
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簡書 Markdown 常用數(shù)學符號匯總
因為很喜歡簡書的沉浸式寫作環(huán)境，所以在考察了幾個不同的平臺后選擇了在這里安家坝咐，今天忽然發(fā)現(xiàn)斷斷續(xù)續(xù)的寫了幾萬字的筆記了循榆，很感謝這個平臺，希望簡書可以繼續(xù)保持清爽墨坚。 因為平時在...
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cannot connect to X server
在Linux下運行Python代碼遇到了這個問題秧饮。 調(diào)查后發(fā)現(xiàn)，X server是Linux系統(tǒng)上提供圖形用戶界面的服務程序泽篮。當客戶端主機Client訪問服務器Server上...
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Flask生成需求文件requirements.txt
終端在激活虛擬環(huán)境時盗尸，使用命令： pip freeze >requirements.txt 安裝一個虛擬環(huán)境的依賴： pip install -r requeirement...