1、预加载的实现方式①、用CSS和JavaScript实现预加载 实现预加载图片有很多方法，包括使用CSS、JavaScript及两者的各种组合。这些技术可根据不同设计场景设计出相应的解决方案，十分高效。单纯使用CSS，可容易、高效地预加载图片，代码如下： #preload-01 { background: url(http://dom
预训练是什么意思预训练预训练思想的本质 预训练预训练的简单概括 使用尽可能多的训练数据，从中提取出尽可能多的共性特征，从而让模型对特定任务的学习负担变轻。预训练思想的本质1.模型参数不再是随机初始化，而是通过一些任务进行预训练 2.将训练任务拆解成共性学习和特性学习两个步骤 上面两句话分别从两个不同的角度来解释预训练思想的本质。第一句话从模型的角度，第二句话从数据的角度学习任务的分解 “预训练”
什么是预训练：AI 中的预训练是指使用一个任务训练模型，以帮助它形成可用于其他任务的参数，从而节约大量的时间和资源。（站在巨人的肩膀上解决问题）训练前的概念受到人类的启发。由于天生的能力，我们不必从零开始学习所有东西。相反，我们转移和重用我们过去学到的旧知识，以了解新知识并处理各种新任务。在人工智能中，训练前模仿人类处理新知识的方式。即：使用以前学习过的任务的模型参数初始化新任务的模型参数。这样，
Assimp首先介绍一下Assimp库，它是Opengl中常使用的模型加载库，全称 Open Asset Import Library。它支持多种格式的模型文件，如obj、3ds、c4e等。模型一般通过Blender、3DS Max 或者Maya这样的工具软件制作，然后可以导出模型文件。我们在使用Opengl时，就需要将这些文件中的数据内容解析出来，内容主要有顶点数据、法线、纹理坐标等，还有材质、
预训练模型PTMs的优势包括：· 在庞大的无标注数据上进行预训练可以获取更通用的语言表示，并有利于下游任务；· 为模型提供了一个更好的初始化参数，在目标任务上具备更好的泛化性能、并加速收敛；· 一种有效的正则化手段，避免在小数据集上过拟合（一个随机初始化的深层模型容易对小数据集过拟合）； 词嵌入是自然语言处理(NLP)中语言模型与表征学习技术的统称。是指把一个维数为所有词的数量的高维空间
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2023-09-30 22:25:35
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大家最开始将网站部署到服务器后，可能遇到这种情况，当图片本身较大时会卡顿地从上往下加载，类似这样： 为了解决这种令用户不适的情况，我们可以用到懒加载和预加载首先，懒加载和预加载不是什么高深的技术，只需短短几步，就能实现这样一个小功能从而提升用户体验。懒加载和预加载是常用的web优化的手段。所以我们首先应该明白它们是什么。预加载是指在页面加载完成之前，提前将所需资源
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2023-08-01 16:39:27
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什么是 DLL？运行某一程序时，该程序的很多功能可能是由 DLL 提供的。 例如，某些程序可能包含很多不同的模块，而该程序的每个模块都包含在 DLL 中并从中分发。使用 DLL 有助于促进代码的模块化、代码重用、内存的有效使用和减少所占用的磁盘空间。 因此，操作系统和程序能够更快地加载和运行，并且在计算机中占用较少的磁盘空间。DLL 是一个包含可由多个程序同时使用的代码和数据的库。 例如，在 Wi
XLNet与BERT的区别是什么？自回归语言模型（Autoregressive LM）存在只能利用文本单向信息的问题。自编码语言模型（Autoencoder LM），比如BERT，也存在一是忽略被遮挡的Token之间的关系，二是微调时由于没有被遮挡的Token，导致微调过程与预训练过程不一致的问题。XLNet融合了自回归和自编码语言模型的优势，采用了排列语言模型PLM（Permutation La
说明 Part 3 结构化机器学习项目 第二周 机器学习（ML）策略（2）2.7迁移学习正文假设已经训练好一个图像识别神经网络，如果让这个图像识别神经网络适应或者说迁移不同任务中学到的知识，比如放射科诊断（阅读X射线扫描图）。做法是：删掉神经网络最后的输出层和进入到最后一层的权重为最后一层重新赋予随机权重让神经网络在放射诊断数据上训练这样把图像学习的知识应用或迁移到放射科诊断上来，这就是迁移学习(
文章目录前言一、preload.js二、Demo总结 前言 在 H5 的开发过程中，我们不难发现在首次打开 H5 时，会有一个进度条表示当前页面全部文件的加载进度，并且当加载到100%的时候会跳转显示出首页的这一整个流程。这个流程我们可以通过 preload.js 插件来完成，下面我们先来介绍一下这个插件已经常用的监听事件。 一、preload.js它是一个一致的方式预先加载在HTML应用的
klass模型是jvm中的数据类型 这个数据类型表示的是一个java类 java语言是在jvm中运行而jvm是不认识java代码的我们使用javac编译的class文件jvm是不认识的 所以有一个类加载的动作 这个动作就是把class字节码拼装成一个klass类型 这个klass类型是c++中的一个类 klass里面有java类中的所有信息比如它的属性 方法 修饰符等成为类的元信息 这些信息放在元
keras提供了VGG19在ImageNet上的预训练权重模型文件，其他可用的模型还有VGG16、Xception、ResNet50、InceptionV3 4个。VGG19在keras中的定义：def VGG19(include_top=True, weights='imagenet',
input_tensor=None, input_shape=None,
迁移学习在计算机视觉领域中是一种很流行的方法，因为它可以建立精确的模型，耗时更短。利用迁移学习，不是从零开始学习，而是从之前解决各种问题时学到的模式开始。这样，我们就可以利用以前的学习成果。一：使用预训练权重
自回归语言模型（Autoregressive LM）在ELMO／BERT出来之前，大家通常讲的语言模型其实是根据上文内容预测下一个可能跟随的单词，就是常说的自左向右的语言模型任务，或者反过来也行，就是根据下文预测前面的单词，这种类型的LM被称为自回归语言模型。自编码语言模型（Autoencoder LM）自回归语言模型只能根据上文预测下一个单词，或者反过来，只能根据下文预测前面一个单词。相比而言，
大型语言模型ChatGPT 是一个大型语言模型，由 OpenAI 开发。它是一种基于深度学习的模型，能够模仿人类的语言表达能力，例如对话、文章创作等。ChatGPT 的全称是“Generative Pre-trained Transformer”，它的基础是一种叫做 Transformer 的模型结构。这个结构能够处理长文本序列，同时保留语法和语义的信息。而 ChatGPT 就是在这个结构的基础上
目录[1] 什么是BERT？[2] BERT的结构[3] BERT的预训练[4] BERT的使用 [1] 什么是BERT？BERT是一种预训练语言模型（pre-trained language model, PLM），其全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。接下来我们来解释这句话中涉及的一些点： Q1：什么是语言模型
预训练模型一预训练模型背景知识1. ELMo1.1 预训练1.2 下游任务2. Open AI GPT2.1 预训练2.2 下游任务3. Bert3.1 模型架构3.2 输入表示3.3 预训练任务3.4 预训练过程3.5 微调过程3.6 消融学习（Ablation Studies）模型对比 上一篇文章介绍了跨语言预训练模型，其实预训练模型还有很多，由于平时用的比较多，而各种模型又容易搞混，所以
美图欣赏：一.HanLP简介HanLP是由一系列模型与算法组成的工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点；提供词法分析（中文分词、词性标注、命名实体识别）、句法分析、文本分类和情感分析等功能。HanLP已经被广泛用于Lucene、Solr、ElasticSearch、Hadoop、Android、Resin等平台，有大量
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2023-08-21 17:19:40
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摘要：近年来，预训练模型的出现将自然语言处理带入了一个新的时代。本文概述了面向自然语言处理领域的预训练模型技术。我们首先概述了预训练模型及其发展历史。并详细介绍自然语言处理领域的经典预训练模型，包括最经典的预训练模型技术和现在一系列新式的有启发意义的预训练模型。然后梳理了这些预训练模型在自然语言处理领域的优势和预训练模型的两种主流分类。最后，对预训练技术的未来发展趋势进行了展望。关键词：深度学习、
什么是 DLL？DLL 是一个包含可由多个程序同时使用的代码和数据的库。例如，在 Windows 操作系统中，Comdlg32 DLL 执行与对话框有关的常见函数。因此，每个程序都可以使用该 DLL 中包含的功能来实现“打开”对话框。这有助于促进代码重用和内存的有效使用。通过使用 DLL，程序可以实现模块化，由相对独立的组件组成。例如，一个计帐程序可以按模块来销售。可以在运
