ViewModel 类旨在以注重生命周期的方式存储和管理界面相关的数据。ViewModel 类让数据可在发生屏幕旋转等配置更改后继续留存Android 框架可以管理界面控制器(如 Activity 和 Fragment)的生命周期。Android 框架可能会决定销毁或重新创建界面控制器,以响应完全不受您控制的某些用户操作或设备事件。如果系统销毁或重新创建界面控制器,则存储在其中的任何临时性界面相关            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                                                                                        原创
                                                                                    
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                                                                                        原创
                                                                                    
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            微调按钮 Spin Buttons微调按钮(Spin Button)构件通常用于让用户从一个取值范围你选择一个值。它由一个文本输入框和旁边的向上和向下两个按钮组成。点击某一个按钮会让文本输入框你的数值大小在一定范围你改变。文本输入框里也可以直接输入一个特定值。微调按钮构件允许其中的数值没有小数位或具有指定的小数位,并且数值可以按一种可配置的方式增加或减小。在按钮较长时间呈按下状态时,构件的数值会根            
                
         
            
            
            
            目录1 背景2 深度可分离卷积2.2 一般卷积计算量2.2 深度可分离卷积计算量2.3 网络结构3 PyTorch实现本来计划是想在今天讲EfficientNet PyTorch的,但是发现EfficientNet是依赖于SENet和MobileNet两个网络结构,所以本着本系列是给“小白”初学者学习的,所以这一课先讲解MobileNet,然后下一课讲解SENet,然后再下一课讲解Efficien            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            QSpinBox-微调框QSpinBox类提供了一个微调框小部件。QSpinBox被设计为处理整数和离散值集合(例如,月份名称);使用QDoubleSpinBox 可以作为浮点数的调整。 QSpinBox允许用户通过点击上/下按钮或按下键盘上的/下来选择一个值来增加/减少当前显示的值。用户也可以手动输入值。微调框支持整数值,但可以用与 validate(),textFromVa            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            转载请注明出处:自定义控件是Android程序猿通向高手的必经之路,下面我们就从零开启自定义控件之旅。 自定义控件整体上分为自定义View和自定义ViewGroup,本文就义自定义View为例。 自定义View的一般步骤: *1、自定义定义一个CustomView 继承Android系统控件View或View的某些子类(如:Button、TextView等)  2、在res/values            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            bert微调步骤:首先从主函数开刀:copy    run_classifier.py 随便重命名 my_classifier.py先看主函数:if __name__ == "__main__":
  flags.mark_flag_as_required("data_dir")
  flags.mark_flag_as_required("task_name")
  flag            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            微调标注一个数据集很贵网络架构一个神经网络一般可以分为两块 
  特征抽取将原始像素变成容易线性分割的特征。意思就是将原始的像素变换为很容易分割的线性特征线性分类器来做分类微调微调的意思就是在源数据集上,已经训练好了一个模型。假设这个模型确实是按照我们想的来进行的(先做特征提取,然后做分类),那么我们可以认为,我们在你的数据集上面可以进行比较的好的特征提取,那么他在我们的数据集上也可以做一个比较好            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            对于序列级和词元级自然语言处理应用,BERT只需要最小的架构改变(额外的全连接层),如单个文本分类(例如,情感分析和测试语言可接受性)、文本对分类或回归(例如,自然语言推断和语义文本相似性)、文本标记(例如,词性标记)和问答。在下游应用的监督学习期间,额外层的参数是从零开始学习的,而预训练BERT模型中的所有参数都是微调的。我们可以针对下游应用对预训练的BERT模型进行微调,例如在SNLI数据集上            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            给大家分享一本大模型入门书籍《从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM》,适合PyTorch深度学习初学者、            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            组件间通信机制:1.本地广播:本地广播特点:(观察者模式的运用)比全局广播更快,出自于Android.support,(底层实现是handler);仅限APP内传播,安全性,保密性,效率远高于全局广播;不支持静态注册;缺陷:无法干涉传输途中的任何步骤。也存在比本地广播更加高效的通信方式:事件总线。2.EventBus:替代Intent,Handler,Broadcast,在Fragment,Act            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Android四大基本组件介绍与生命周期Android四大基本组件分别是Activity,Service服务,Content Provider内容提供者,BroadcastReceiver广播接收器。一:了解四大基本组件Activity :应用程序中,一个Activity通常就是一个单独的屏幕,它上面可以显示一些控件也可以监听并处理用户的事件做出响应。Activity之间通过Intent进行通信。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这个博客主要记录在这个 github repository 中个人觉得比较重要的部分,同时增加了个人之前的一些理解。什么是微调在实际应用中,针对某个任务,自己的训练数据不多,或者该任务中的数据经常需要变动(易过时),这样重新训练一个model不现实或者代价太大。我们可以先找到一个同类的别人训练好的模型,把别人现成的训练好了的模型拿过来,换成自己的数据,调整一下参数,再训练一遍,或者把之前的mode            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Fine tuning 模型微调一. 什么是微调针对某一个任务,当自己训练数据不多时,我们可以找一个同类的别人训练好的模型,换成自己的数据,调整一下参数,再训练一遍,这就是微调。为什么要微调数据集本身很小,从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的。降低训练成本站在巨人的肩膀上,没必要重复造轮子迁移学习迁移学习几乎都是用在图像识别方向的。 迁移学习的初衷是节省人工标注样本的时间,让模型可以            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章作者:Yinhan Liu, Myle Ott, Naman Goyal, Jingfei Du, Mandar Joshi, Danqi Chen, Omer Levy, Mike Lewis, Luke Zettlemoyer, Veselin Stoyanov导言自从BERT横空出世以来,各类预训练模型一直在试图“撼动”BERT的地位,如XLM、XLNet等等,然而,这些模            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据收集:在数据收集阶段,首先需要确定合适的数据来源。这些来源可以包括新闻网站、博客、论坛、社交媒体等。根据项目需求,可以通过手动下载数据或编写网络爬虫进行自动抓取。在收集数据时,请务必遵守相关网站的使用条款和政策,尊重数据隐私和知识产权。数据清洗:数据清洗是一个关键步骤,因为它可以帮助去除数据中的噪声和无关信息。在这个阶段,可以使用文本处理工具和自然语言处理技术来删除广告、注释、重复内容等不相关            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Android四大组件分别为activity、service、contentprovider、broadcast receiver。一、android四大组件详解1、Activity(1)一个Activity通常就是一个单独的屏幕(比如 一个手机得到屏幕)。(2)Activity之间通过Intent进行通信。(3) Activity相当于一个展板,本身没有可视的内容,你把画(View)贴            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、原理在自己的数据集上训练一个新的深度学习模型时,一般采取在预训练ImageNet上进行微调的方法。什么是微调?这里以VGG16为例进行讲解。VGG16的结构为卷积+全连接层。卷积层分为5个部分共13层,即conv1~conv5。还有三层全连接层,即fc6、fc7、fc8。卷积层加上全连接层合起来一共为16层。如果要将VGG16的结构用于一个新的数据集,首先要去掉fc8这一层。原因是fc8层的输            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言什么是模型的微调?      使用别人训练好的网络模型进行训练,前提是必须和别人用同一个网络,因为参数是根据网络而来的。当然最后一层是可以修改的,因为我们的数据可能并没有1000类,而只有几类。把最后一层的输出类别和层的名称改一下就可以了。用别人的参数、修改后的网络和自己的数据进行训练,使得参数适应自己的数据,这样一个过程,通常称之为微调(fine tuning). 微调时候网络参数是否更新?