typedef struct _UNICODE_STRING
{
USHORT Length;//长度
USHORT MaximumLength;//最大长度
PWSTR Buffer;//缓存指针
}UNICODE_STRING,*PUNICODE_STRING;
typedef struct _OBJECT_ATTRIBUTES
{
ULO
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2023-07-19 22:06:52
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一、序列标注 序列标注（Sequence labeling）是我们在解决NLP问题时经常遇到的基本问题之一。在序列标注中，我们想对一个序列的每一个元素标注一个标签。一般来说，一个序列指的是一个句子，而一个元素指的是句子中的一个词。比如信息提取问题可以认为是一个序列标注问题，如提取出会议时间、地点等。 序列标注一般可以分
序列标注序列标注序列标注1.E2ECRF-2016
原创
2021-08-02 14:45:12
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序列标注模型 背景知识序列标注模型被广泛应用于文本处理相关领域，例如分词、词性标注、命名实体识别等方面。现有的序列标注模型主要有HMM，MEMM 以及 CRF，通过对这几种自然语言处理中常用的序列标注模型进行对比，分析其各自的优缺点。在介绍三种序列标注模型之前，首先需了解下产生式模型与判别式模型的概念，二者在分类器中经常被提
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2023-07-28 08:24:21
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在讲述了大量的概率图模型后，本篇介绍下它发挥作用的主要场景——序列标注（Sequence Labaling）。序列包括时间序列以及general sequence，但两者无异。连续的序列在分析时也会先离散化处理。常见的序列有如：时序数据、本文句子、语音数据、等等。常见的序列问题有：拟合、预测未来节点（走势分析，如股票预测、销量预测等）判定序列所属类别，即分类问题（如语音识别，判断声音序列所属来源）
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2023-08-21 20:27:04
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!pip install datasets transformers seqeval如果您正在本地打开这个notebook，请确保您已经进行上述依赖包的安装。您也可以在这里找到本notebook的多GPU分布式训练版本。序列标注（token级的分类问题）序列标注，通常也可以看作是token级别的分类问题：对每一个token进行分类。在这个notebook中，我们将展示如何使用? Transform
说明：公式推导比较复杂，我也没看懂，权且简单记录粗略概念。 文章目录隐马尔科夫模型 HMM条件随机场 CRFHMM与CRF的区别基于网络学习和结构学习方法的对比 序列标注：输入一个序列，输出也是一个序列。如词性标注、分词、命名实体识别等。 John(PN) saw(V) the(D) saw(N). 需要理解整个句子含义才能标注正确----全局。隐马尔科夫模型 HMM首先基于语法产生一个词性序列
github地址：https://github.com/jiesutd/NCRFpp一、网页翻译NCRF++: An Open-source Neural Sequence Labeling ToolkitNCRF++:一个开源的神经序列标注工具包Sequence labeling模型在许多NLP任务中都很流行，如命名实体识别(NER)、词性标注(POS)和分词。最先进的序列标注模型大采用了CRF
序列标注序列标注是一个比较简单的NLP任务，也可称为最基本的任务，序列标注给定一个输入序列，使用模型对这个序列的每一个位置标注一个相应的标签，是一个序列到序列的过程。序列标注涵盖范围非常广，可以解决一系列对字符进行分类的问题，如分词、词性标注、命名实体识别、关系抽取等。 序列标注可以分为原始标注和联合标注。原始标注就是每个元素中都需要被标注一个标签，联合标注就是所有的分段都被标注为同样的标签。命名
深度学习最迷人的地方在于，它基础概念极简，我们很容易理解的线性变换，说白了，就是y=ax+b，换成矩阵就是y=x.W +b。然后加一个非线性的激活函数，比如logistic,relu等，就构成了一个基本的神经信号单元。但它的内涵和外延变化都是近乎无穷的。首先参数矩阵从维度，初始化是任意的，网络的层数是任意的，还是网络的连接方式也是任意的，激活函数也是可以更换的。这就有无穷种可能性。传统的机器学习
概述
Linux是一种自由和开放源代码的类UNIX操作系统。该操作系统的内核由林纳斯·托瓦兹在1991年10月5日首次发布。在加上用户空间的应用程序之后，成为Linux操作系统。Linux是自由软件和开放源代码软件发展中最著名的例子。
下面简单记录一下Linux系统从开机到能使用的整个过程，以作备忘!
LINUX启动流程
先通过一张图来简单了解下整个系统启动的流程，整
序列标注序列标注概念NERNER标签类型NER序列标注的三种方法POSPOS标签类型POS详解标注ChunkingChunking标签类型SRLSRL标签类型 序列标注概念序列标注（Sequence Tagging）是NLP中最基础的任务，应用十分广泛。 如以下内容： 分词 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER） 词性标注（Part-of-Speech Tagg
所谓序列标注：就是有一个线性序列：X = x_1 , x_2, x_3,......,x_n给每一个元素打上标签：Y = y_1, y_2, y_3,......, y_n 序列标注任务1.分词[B, M, E, S]B： 代表开始字符M：代表中间字符E：代表结束字符S：代表单字词例如：我们爱自然语言处理 这句话所得到的的标注序列为：BESBMMMME我们 --&g
查看电脑配置命令
2008年06月16日 星期一 13:59
打开注册表 开始--运行--regedit 什么是注册表？ 注册表因为它复杂的结构和没有任何联系的CLSID键使得它可能看上去很神秘。不幸的是，微软并没有完全公开讲述关于注册表正确设置的支持信息，这样使得注册表看上去更不可琢磨。处理和编辑注册表如同“黑色艺术”一样，它在系统中的设置让用户感觉象在黑暗中
我们安装系统的时候经常需要先进入bios这个系统修改一些选项，所以装过系统的人对BIOS也不算陌生，可是你们往往只是了解表层，谁又知道真正的BIOS是什么呢？而BIOS又是安装在主板哪里呢？BIOS是什么？电脑主板bios在哪里？由浅到深，先说下BIOS。BIOS是"Basic Input Output System" 英的缩写，那么翻译成中文就是"基本输入输出系统"。BIOS与我们平时说的CMO
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2023-09-26 13:30:42
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前言为什么要用LSTM 因为简单的RNN很容易就发生梯度消失和梯度爆炸，其中主要的原因是RNN中求导，引起的链式法则，对时间上的追溯，很容易发生系数矩阵的累乘，矩阵元素大于1，那么就会发生梯度爆炸；矩阵元素小于1，就会发生梯度消失。LSTM通过门的控制，可以有效的防止梯度消失，但是依旧可能出现梯度爆炸的问题，所以训练LSTM会加入梯度裁剪（Gradient Clipping）。在Pytorch中梯
## Java不序列化标注
在Java编程中，序列化是指将对象转换为字节流的过程，以便将其存储到磁盘、通过网络传输或将其传递给其他程序。反序列化则是将字节流转换回对象的过程。这种机制让我们能够在不丢失对象状态的情况下将其保存或传输。
然而，并不是所有的Java对象都适合被序列化。有些对象可能包含敏感信息，或者包含无需序列化的临时数据。为了解决这个问题，Java提供了一种不序列化标注。
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2023-10-13 11:48:48
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1.函数介绍import torch.nn.functional as F
F.normalize(input: Tensor, p: float = 2.0, dim: int = 1) -> Tensor
input: 是一个任意维度的Tensor类型的数据
p：默认为2，表示2范数；同理，p=1表示1范数
dim：（后面我会总结，先这样解释，方便大家理解，看完例子再看我总结的，会很清
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2023-08-11 09:25:06
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对于不同的NLP任务，使用BERT等预训练模型进行微调无疑是使用它们的最佳方式。在网上已经有不少的项目，或者使用TensorFlow，或者使用Keras，或者使用PyTorch对BERT进行微调。本系列文章将致力于应用keras-bert对BERT进行微调，完成基础的NLP任务，比如文本多分类、文本多标签分类以及序列标注等。 keras-bert是Python的第三方模块，它方便我们使用Ke
近期给公司组装了不少开发用台式机，系统安装、配置都是我来做的，特整理一下，备忘。
本篇札记参考了众多资料，进行了适当修改，以更易于阅读。本着研究的态度看待系统激活机制与相关知识，请勿用于商业用途，后果自负。
因为是开发用，所以配置很高，内存加到了8G。一、操作系统的选择有很多人喜欢用XP做开发，甚至用Win7，但是在我看来，开发人员应该使用服务器操作系统。目前Windows Server 2003
