目录PGP协议1 PGP提供的操作1.1 身份识别1.2 机密性1.3 机密性与鉴别1.4 电子邮件的兼容性1.5 压缩1.6 分段和重装2 加密密钥和密钥环2.1 公钥环2.2 私钥环3 公开密钥管理3.1 公开密钥管理机制3.2 防止篡改公钥的方法3.3 信任的使用4 代码示例 PGP协议PGP(Pretty Good Privacy),是一个基于 公匙基础设施（PKI） 的安全传输协议,
# 使用Java调用训练好的BERT模型的完整指南
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个非常强大的预训练语言模型。尽管大多数BERT实现主要使用Python，但你也可以在Java中使用训练好的BERT模型。本文将介绍如何在Java中实现这一目标，并显示开发过程中
前言 从前面的Tensorflow环境搭建到目标检测模型迁移学习，已经完成了一个简答的扑克牌检测器，不管是从图片还是视频都能从画面中识别出有扑克的目标，并标识出扑克点数。但是，我想在想让他放在浏览器上可能实际使用，那么要如何让Tensorflow模型转换成web格式的呢？接下来将从实践的角度详细介绍一下部署方法！环境Windows10Anaconda3TensorFlow.js converte
原创
2023-05-15 10:56:39
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目录 cnn整体框架（从获取数据到训练模型)1、导入必要包2、获取数据3、数据处理1、生成张量2、数据装载3、数据预处理4、定义模型0、nn.Sequential容器1、卷积2、激活3、最大池化4、全连接层5、Dropout层6、softmax层7、前向传播5、实例化以及定义6、模型训练与参数优化cnn整体框架（从获取数据到训练模型)1、导入必要包 from torch.utils.da
《深入理解Java虚拟机》一书曾经提到过方法分派问题。即一种多态语言是如何决定调用哪个同名函数的。Java函数的选择分为静态选择（编译期，正式叫法是method overload resolution）和动态分派（运行期）两步，静态分派是根据接收者的声明类型（或曰静态类型）和参数个数以及参数的声明类型决定的；动态分派是根据接收者的实际类型决定的。两者分别对应着重载和重写。也就是说，一次虚函数调用使
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2024-10-18 09:06:43
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模型从训练到实际应用，主要有收集数据集、调整参数进行训练、部署等。本文主要介绍在拿到模型后将模型部署应用中的步骤。数据集模型训练数据集采用lightweight_openpose进行模型训练，获得pb模型或者tfliteAndroid部署（Java版本）recognizeImage(): 获得图像后，将图像喂给模型，模型执行完毕后，通过fetch获取到指定数组outputHeatMap, outp
# 如何使用预训练好的BERT模型进行Java开发
## 一、整体流程
下面是使用预训练好的BERT模型进行Java开发的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 下载预训练好的BERT模型 |
| 步骤二 | 导入BERT模型到Java项目 |
| 步骤三 | 使用BERT模型进行文本分类或其他任务 |
## 二、具体步骤及代码示例
### 步
原创
2024-02-29 05:43:18
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一.简介大家都知道原始bert预训练模型有两大任务：
1.masked lm：带mask的语言模型
2.next sentence prediction：是否为下一句话
bert模型的训练数据有三部分，如下图：
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2023-09-11 17:43:54
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文章目录1.编译Tensorflow源码1.1 使用开源文件2.C++调用tensorflow model遇到的问题参考文章 最近在研究如何用C++ 调用基于python库训练的tensorflow模型，完成模型预测。具体步骤如下： 在python中，用tensorflow的python库，训练模型，并生成pb文件；准备好tensorflow的c++库（重点）；在c++中用tensorflow
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2023-12-24 13:37:52
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在TensorFlow中使用自定义数据集训练自己的模型写在前面的话一、自定义数据集的目录结构（以今年电赛数字识别为例）二、在TensorFlow中读取数据集2.1 纯手工打造2.1.1 获取所有图片的路径2.1.2 获取标签并转换为数字2.1.3 读取图片并进行相应的预处理2.1.4 打包图片与标签2.2 利用TensorFlow keras ImageDataGenerator三、验证自定义数
引言这篇文章来自斯坦福大学计算与数学工程所（Institute for Computational & Mathematical Engineering）博士生Guillaume Genthial的博客。主要介绍了如何将工程界里已经得到充分认可的单元测试实践应用到算法建模的领域中，从而保障模型设计的正确性，具有普适参考价值。在翻译本文时，没有完全遵照原文逐字翻译，但尽可能保留了原文比较活泼
当我们使用 tensorflow 训练神经网络的时候，模型持久化对于我们的训练有很重要的作用。如果我们的神经网络比较复杂，训练数据比较多，那么我们的模型训练就会耗时很长，如果在训练过程中出现某些不可预计的错误，导致我们的训练意外终止，那么我们将会前功尽弃。为了避免这个问题，我们就可以通过模型持久化（保存为CKPT格式）来暂存我们训练过程中的临时数据。如果我们训练的模型需要提供给用户做离线的预测，那
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2024-09-15 16:18:28
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# Java如何使用训练好的模型库
## 项目背景
随着机器学习技术的迅速发展，训练好的模型可以显著提升我们应用的智能化水平。Java作为一种广泛应用的编程语言，能够与多种机器学习模型库进行交互。本文旨在探索如何在Java中使用训练好的模型库，并通过一个示例项目来展示具体实现。
## 项目目标
本项目的目标是使用Java从训练好的机器学习模型中获取预测结果。我们将以一个简单的线性回归模型为
原创
2024-09-14 03:56:43
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## Java调用训练好的模型
在机器学习和人工智能领域，训练模型是一项非常重要的工作。通过训练模型，我们可以利用大量的数据来建立模型，并通过这个模型进行预测或分类等操作。一旦模型训练好了，我们就可以将其保存下来，以备后续使用。在这篇文章中，我们将讨论如何使用Java语言来调用训练好的模型。
### 1. 准备训练好的模型
首先，我们需要确保已经训练好了模型，并且保存在合适的位置。通常情况下
原创
2024-06-07 03:49:23
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1、简单介绍预训练数据的预处理代码文件：create_pretraining_data.py功能：在这个py文件中，主要功能是生成训练数据具体的训练命令如下所示：python create_pretraining_data.py \
--input_file=./sample_text.txt \
--output_file=/tmp/tf_examples.tfrecord \
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2024-04-14 15:12:17
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网上关于利用tensorflow已训练模型构造自己的模型方法，多为tensorflow v1，本博文给出tensorflow v2的训练过程。 此文利用tensorflow目标检测中已经过训练的模型，在自定义的数据集上进一步训练，所谓fine-tune过程，实现用户定义的目标检测模型。 这里假定已经建立完成tensorflow目标检测环境，从github克隆了models到本地，并安装完成所需要的
yolov5在官方预训练权重的基础之上再训练后权重较预训练权重大很多，为了大家更加直观的了解为什么及其解决方案，此篇简单介绍一下。精度变化官方给的预训练权重是FP16，而我们训练的时候是使用混合精度训练（支持CUDA才行），半精度训练只能在CUDA下进行，不支持CUDA默认是使用单精度训练，最终我们保存的权重是FP32，较FP16储存空间大了一倍。直接上代码视图：import argparse
f
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2023-10-30 22:25:22
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目录前言模型打包torch.save torch.load结果测试前言可以看到，在之前的编码中，每次运行都是重新走完一遍训练流程然后再进行测试输出结果见下图： 每次都要执行10个循环的训练其实这就可以看成10个epoch这显然是非常麻烦的所以我们就要将模型打包进行操作来规避每次的重新训练模型打包常用的是只保存 网络参数每次都实例化网络然后传入参数即可首先看一下文档主页
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2024-01-08 12:08:01
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BERT了解BERT
BERT句子分类模型结构模型输出预训练任务：Mask Language Model与训练任务：相邻句子判断BERT的应用BERT特征提取上一节学了将Attention发扬光大的模型Transform，今天讲学习把Transform模型发扬光大的经典模型：BERT。BERT在2018年提出，BERT一出现就打破了多个自然语言处理任务的最好记录。BERT的论文发表不久，BE
一、安装pip installhyperopt二、说明Hyperopt提供了一个优化接口，这个接口接受一个评估函数和参数空间，能计算出参数空间内的一个点的损失函数值。用户还要指定空间内参数的分布情况。Hyheropt四个重要的因素：指定需要最小化的函数，搜索的空间，采样的数据集(trailsdatabase)（可选），搜索的算法（可选）。首先，定义一个目标函数,接受一个变量,计算后返回一个函数的损
