第1章 Gerrit 簡(jiǎn)介 Gerrit 是一個(gè)基于 web 的代碼評(píng)審工具, 它基于 git 版本控制系統(tǒng)润讥。旨在提供一個(gè)輕 量級(jí)框架, 用于在代碼入庫之前對(duì)每個(gè)提交進(jìn)行審閱...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：江蘇
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Gerrit使用教程
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理解科學(xué)計(jì)算(numpy,pytorch)中的dim參數(shù)理解numpy中array和pytorch中tensor的操作是開始科學(xué)運(yùn)算的第一步! 首先明白維度的感念： 維度 我們通常能聽到的都是2D, 3D，其實(shí)這邊的D就是dime...
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pytorch-crf
官方文檔：pytorch-crf — pytorch-crf 0.7.2 documentation[https://pytorch-crf.readthedocs.io/e...
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下載GitHub上文件的兩種方法
方法一 1.打開瀏覽器衩椒，進(jìn)入github首頁。如果你之前沒有g(shù)ithub賬號(hào)哮兰，可以點(diǎn)擊sign up fot github,進(jìn)入注冊(cè)頁面毛萌，填寫相關(guān)信息。 2.找到要下載的文件...
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pytorch：加載預(yù)訓(xùn)練模型中的部分參數(shù)喝滞，并固定該部分參數(shù)(真實(shí)有效)
大家在學(xué)習(xí)pytorch時(shí)阁将，可能想利用pytorch進(jìn)行fine-tune,但是又煩惱于參數(shù)的加載問題。下面我將講訴我的使用心得右遭。 Step1:加載預(yù)訓(xùn)練模型,并去除需要再次...
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《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析·第2版》第3章 Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)做盅、函數(shù)和文件第1章 準(zhǔn)備工作第2章 Python語法基礎(chǔ)，IPython和Jupyter第3章 Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)窘哈、函數(shù)和文件第4章 NumPy基礎(chǔ)：數(shù)組和矢量計(jì)算第5章 panda...
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深度學(xué)習(xí)中的Epoch吹榴，Batchsize，Iterations宵距，都是什么鬼腊尚？姓名：蘆凱 學(xué)號(hào)：17011210546 轉(zhuǎn)載自：公眾號(hào)“習(xí)悅智能”，原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/tEOvxPRPAPndNk3thT...
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Bert系列（一）——demo運(yùn)行
谷歌推出的Bert满哪，最近有多火婿斥，估計(jì)做自然語言處理的都知道。據(jù)稱在SQuAD等11項(xiàng)任務(wù)當(dāng)中達(dá)到了state of the art哨鸭。bert的原理可參考論文民宿，或者網(wǎng)上其他人翻...
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干貨 | BERT fine-tune 終極實(shí)踐教程
從11月初開始，google-research就陸續(xù)開源了BERT的各個(gè)版本像鸡。google此次開源的BERT是通過tensorflow高級(jí)API—— tf.estimator...
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我已加入“維權(quán)騎士”(rightknights.com)的版權(quán)保護(hù)計(jì)劃只估，轉(zhuǎn)載請(qǐng)私信聯(lián)系本人志群。
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Bert系列（四）——源碼解讀之Fine-tune這是我們?cè)创a解讀的最后一個(gè)部分了。fine-tune搞明白之后推斷也就沒必要再分析了蛔钙，反正形式都是一樣的锌云，重要的是明白根據(jù)不同任務(wù)調(diào)整輸入格式和對(duì)loss的構(gòu)建，這兩個(gè)知識(shí)點(diǎn)...
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您好吁脱，你的bert系列實(shí)踐五怎么看不了呢??
Bert系列（四）——源碼解讀之Fine-tune
這是我們?cè)创a解讀的最后一個(gè)部分了桑涎。fine-tune搞明白之后推斷也就沒必要再分析了彬向，反正形式都是一樣的，重要的是明白根據(jù)不同任務(wù)調(diào)整輸入格式和對(duì)loss的構(gòu)建攻冷，這兩個(gè)知識(shí)點(diǎn)...
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warmup：
學(xué)習(xí)率預(yù)熱娃胆，簡(jiǎn)單來說就是先使用一個(gè)較小的學(xué)習(xí)率，先迭代幾個(gè)epoch等曼，等到模型基本穩(wěn)定的時(shí)候再用初始設(shè)置的學(xué)習(xí)率進(jìn)行訓(xùn)練里烦。
原因：當(dāng)我們開始訓(xùn)練模型的時(shí)候，往往模型的參數(shù)都是隨機(jī)初始化的禁谦，并不能代表什么招驴，所以如果此時(shí)選擇一個(gè)較大的學(xué)習(xí)率，往往會(huì)導(dǎo)致模型的不穩(wěn)定枷畏。00bd697af66d 評(píng)論自Bert系列（四）——源碼解讀之Fine-tune -
Bert系列（二）——源碼解讀之模型主體本篇文章主要是解讀模型主體代碼modeling.py。在閱讀這篇文章之前希望讀者們對(duì)bert的相關(guān)理論有一定的了解虱饿，尤其是transformer的結(jié)構(gòu)原理拥诡，網(wǎng)上的資料很多，本...
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看了一下評(píng)論，大三還單身的這么多，我放心了溪胶。
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為什么世界第一強(qiáng)國(guó)會(huì)搞不定颶風(fēng)洪水？【按】颶風(fēng)哈維讓世界第一強(qiáng)國(guó)手足無措醋奠、損失慘重，這也給世界其他國(guó)家敲響了警鐘。為什么連美國(guó)都對(duì)付不了自然災(zāi)害乌奇？本文不僅指出其中有氣候變化的原因，更把矛頭指向美國(guó)政府的規(guī)劃和政...
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投稿須知：? 1.本專題收錄各種類型鄉(xiāng)土故事，內(nèi)容須真情實(shí)感徙缴，言之有物试伙，切忌無病呻吟。? 2.內(nèi)容須為原創(chuàng)于样，包括但不限于鄉(xiāng)土小說疏叨，鄉(xiāng)土散文，鄉(xiāng)土名人故事穿剖、民間藝術(shù)等蚤蔓。? 3.字?jǐn)?shù)要求：1000字以上，內(nèi)容非常優(yōu)秀可適度放寬携御。? 4.文章排版整潔昌粤，段落分明既绕，無明顯錯(cuò)別字。 5.文章中（包括開頭涮坐，結(jié)尾處）不得出現(xiàn)個(gè)人推廣性質(zhì)的額外鏈接凄贩，例如微信號(hào)，微博之類袱讹。 6.插入圖片須謹(jǐn)慎疲扎，與內(nèi)容無關(guān)的圖片或LOGO請(qǐng)勿添加，圖片數(shù)量大致為每800字一圖捷雕。?
