对知识增长挑战的适应方法与自我实现摘要首先结合当今时代背景分析技术与知识爆炸性增长给人类生存发 展所带来的新挑战接着思考知识专业分工的学习策略必要性并探讨随着科技发展所 产生的知识数字化智能化给我们所带来的新方法，新机遇最后对以上思考进行总结，并对未来进行展望 Navigator对知识增长挑战的适应方法与自我实现一、当今时代技术与知识爆炸性增长所带来的挑战二、人类知识专业化必要性及数字化智能化迁移
目录 用多尺度自监督表征提高小样本学习的表现 详细了解如何设计和使用一个基于深度学习的新闻推荐系统 几何GCN 提升鲁棒性的多路编码 常识故事生成的知识增强型预训练模型 用多尺度自监督表征提高小样本学习的表现论文名称：Few-shot Learning with Multi-scale Self-su...
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2020-01-22 09:02:26
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增强型for循环特点：书写简洁。 对集合进行遍历，只能获取集合元素，不能对集合进行操作，类似迭代器的简写形式，但是迭代器可以对元素进行remove操作（ListIterator可以进行增删改查的操作）。经典的for循环与增强型for循环的不同:整体来说：增强型for循环使用起来比较方便，代码也比较简单，如果只是操作集合中元素的而不使用索引的话，建议用此方法。 对于普通for循环，如果需要使用索引进
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2023-07-11 22:56:54
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大规模语言模型可能并不只受限于『语言』，而是能在非常广阔的其他领域有所应用。
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2023-05-09 10:20:36
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package base.baidua; public class ForDemo3 { public static void main(String[] args) { int[] nembers = {5,6,9,20,50};//定义了一个数组 for (int x :nembers){ Sy ...
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2021-10-25 22:31:00
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目录概述ELMo预训练语言模型原理使用模型结构模型效果总结概述能够包含丰富的句法和语义信息能够对多义词进行建模。而传统的词向量（例如word2vec）是上下文无关的。例如下面"apple"的例子，这两个"apple"根据上下文意思是不同的，但是在word2vec中，只有apple一个词向量，无法对一词多义进行建模。所以他们利用语言模型来获得一个上下文相关的预训练表示，称为ELMo，并在6个NLP任
BART：Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation，Translation，and Comprehension本文提出一种用于预训练序列到序列模型的自动去噪编码器BART。BART通过以下方式进行训练：①使用任意的噪声函数破坏文本；②学习模型来重建原始文本。BART的模型结合了BERT的双
本系列文章是笔者以邱锡鹏老师《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey》为主要参考材料所做的关于“预训练语言模型综述”的记录，所涉及之素材也包括其他相关综述与未被纳入此综述的工作，分享出来与大家交流讨论。此篇为系列第三篇，记录预训练语言模型的实际使用。第一、二篇跳转可阅：预训练语言模型综述（一）—— 预训练语言模型及其
起初，我和大部分人一样，使用的是像Google这样的大公司提供的Pre-training Language Model。用起来也确实方便，随便接个下游任务，都比自己使用Embedding lookup带来的模型效果要好。但是时间用长了，就会产生依赖。依赖只是一方面，还有一个更大的问题，是我们需要思考的，他们提供的Pre-training LM确实很好吗？适合我们使用吗？一方面，它的大小适合使用吗？
文 | 刘聪NLP
写在前面
大家好，我是刘聪NLP。今天给大家带来一篇IJCAI2022浙大和阿里联合出品的采用对比学习的字典描述知识增强的预训练语言模型-DictBERT，全名为《Dictionary Description Knowledge Enhanced Language Model Pre-training via Contrastive Learning》paper地址：https
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2023-05-03 08:01:24
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语言模型可以看作是一串词序列的概率分布，因此 在早期，研究人员提出了 N-gram 模型[3] ，它是基于统计 语言模型的算法，但是这种做法只能通过概率统计进行 判断，会使数据出现严重的稀疏性，无法考虑词内部的 关联。 随着深度学习技术的迅速发展，词嵌入正式登上历 史的舞台，Bengio 等人在 2003 年提出 NNLM 模型[4] ，随 后出现了一系列词向量技术（如 Word2Vec[5] 、
# Java增强型for循环简介与使用
Java是一种面向对象的编程语言，拥有丰富的语法和功能，其中增强型for循环是Java中的一项优化特性。它提供了一种简洁、方便的方式来遍历数组或集合中的元素，同时还可以提高代码的可读性和可维护性。本文将介绍增强型for循环的基本语法、使用方法以及一些注意事项。
## 基本语法
增强型for循环的语法如下所示：
```java
for (element
背景1.1.什么是预训练目前随着数据量爆炸式的增长，靠人工去标注更多数据是非常昂贵，并且也不太现实的。因此预训练的方式就出现了，也逐渐成为了一种主流的方法。那到底什么是预训练呢？简单地说，预训练就是：“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，从而能让模型对特定任务的学习负担变轻。”预训练将学习分成了两步：1）首先将大量低成本收集的训练数据放在一起，经过某种预训方法去学习其中的共性知识
主要介绍了单个生产者如何向RingBuffer数据写入数据，如何不要让Ring重叠，写入后通知消费者，生产者一端的批处理，以及多个生产者如何协同工作，本章主要介绍多生产者向RingBuffer数据写入数据。1、多生产者MultiProducerSequencer申请下一个节点 和单生产者不同的是在next方法中会直接通过cursor.compareAndSet(current, next)设置生产
笔者最近尝试在业务中引入多模态，基于CLIP论文的思想，实现了基于Vit-Bert的CLIP模型，下面将其称为BertCLIP模型。笔者用140万的中文图文数据，基于LiT-tuning的方式，训了一版BertCLIP模型。BertCLIP模型在中文图文相似度、文本相似度、图片相似度等任务上都有着不错的表现。本文将对该工作进行详细的介绍并且分享笔者使用的中文训练语料、BertCLIP预训练权重、模
一、增强for循环增强for循环的作用： 简化迭代器的书写格式。(注意：增强for循环的底层还是使用了迭代器遍历。) 增强for循环的适用范围： 如果是实现了Iterable接口的对象或者是数组对象都可以使用增强for循环。 增强for循环的缺点：增强for循环和iterator遍历的效果是一样的，也就说增强for循环的内部也就是调用iteratoer实现的，但是增强for循环有些缺点，例如不能在
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
目录一、BERT简单认识二、Google BERT以及中文模型下载1、Google BERT源码下载2、bert-as-server 框架下载3、中文预训练模型下载三、bert生成中文句子向量1、启动BERT服务2、中文句子向量编码四、cosine相似度计算五、完整实验代码一、BERT简单认识Google BERT预训练模型在深度学习、NLP领域的应用已经十分广泛了，
1.BERT简介 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。下面从语言模型和预训练开始展开对预训练语言模型BERT的介绍。1-1 语
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2023-10-09 22:43:04
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1什么是迁移学习？ 神经网络需要用数据来训练，它从数据中获得信息，进而把它们转换成相应的权重。这些权重能够被提取出来，迁移到其他的神经网络中，我们“迁移”了这些学来的特征，就不需要从零开始训练一个神经网络了。2. 什么是预训练模型？简单来说，预训练模型(pre-trained model)是前人为了解决类似问题所创造出来的模型。你在解决问题的时候，不用从零开始训练一个新模型，
