format(value[, format_spec]) -> string
Returns value.__format__(format_spec)
format_spec defaults to ""format是python2.6新增的一个格式化字符串的方法，相对于老版的%格式方法，它有很多优点。1.不需要理会数据类型的问题，在%方法
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2023-12-02 13:43:09
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目前常用的python语音识别APIapiaiassemblyaigoogle-cloud-speechpocketsphinxSpeechRecognitionwatson-developer-cloudwit 像wit和apiai这些python包提供的功能已经超出了基本的语音识别的范围。所以，推荐使用SpeechRecognition这个包，因为使用更简单。并且这个包默认提供Google W
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2024-06-03 13:03:09
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笔者在为Ubuntu18.04LTS安装Nvidia显卡驱动之前，早就听说了一系列关于由于Nvidia驱动引起的疑难杂症。选择高质量的教程并保持足够的耐心，就能解决这些问题。很重要的一点，不要怕把电脑玩坏，大不了重装系统。笔者在为Ubuntu18.04安装Nvidia驱动时花了5个小时，实际上30分钟就能搞定，之所以慢是因为没有高质量的教程和缺少解决这类问题的经验。一、可能遇到的问题
本系列文章根据Intel开源GPU加速技术整理而得。前言在深度学习大行其道的今天，很少有人再关注底层GPU加速的实现。也许是因为实现起来太复杂，但更多的应该是无法快速编程，实现几亿个求解参数的快速实现，而用python接口只需要几行代码。不可否认的是，在一些场合，如果想实现GPU的加速，比如图像增强，图像去噪等，那么就必须要DIY一个加速代码。如果不具备这些知识，将很影响效率。或者说，你想写一个自
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2024-05-23 20:16:13
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逐行注释，逐行解析。本地配备gpu环境可直接运行。相比cpu版本没有任何删减，增加的几行代码已做标识。 code from https://github.com/graykode/nlp-tutorial/tree/master/5-1.Transformerimport numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import math
impo
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2024-05-10 07:05:09
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如有错误，恳请指出。 文章目录1. Introduction2. TNT Approach2.1 Preliminaries2.2 Transformer in Transformer2.3 Position encoding3. Result paper：Transformer in Transformer code：https://github.com/huawei-noah/CV-Backb
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2024-03-26 06:33:42
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Transformer详解(1)—原理部分
Transformer详解(2)—使用自己的数据训练tensor2tensor
Transformer详解(3)—面试八股文
文章目录1. 环境2.自定义数据训练Tensor2Tensor2.1 自定义一个用户目录(参数`--t2t_usr_dir`的值)2.2 自定义问题文件2.2.1 自定义problem--使用tensor2tensor中默认su
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2024-03-28 06:59:42
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第一章——入门1、准备开发环境安装第三方库： 安装Python-nmap包： wget http://xael.org/norman/python/python-nmap/pythonnmap-0.2.4.tar.gz-On map.tar.gz tar -xzf nmap.tar.gz cd python-nmap-0.2.4/ python setup.py install 当然可以使用
0.前言 HFSS ADK 这个工具用户只需简单的选择天线类型、输入工作频点即可得到相应天线的尺寸与模型，进而自动生成HFSS工程并完成诸如边界条件、求解频率等所有HFSS中天线仿真的设置。甚至用户可以自行修改或参数化已生成的模型以便进行优化设计。 HFSS ADK 这个工具包采用图形化用户接口
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2024-09-07 11:25:31
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sentence_transformers 是一个用于生成句子、段落或图像的高质量嵌入（embeddings）的 Python 库，基于 Hugging Face 的 transformers 库。它通过预训练的 Transformer 模型（如 BERT、RoBERTa、DistilBERT 等）生成固定长度的密集向量表示，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务，如语义搜索、文本相似性比较、聚类、
sentence_transformers 语义搜索，语义相似度计算，图片内容理解，图片与文字匹配。
原创
2022-04-28 23:11:59
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这通常表明 PyTorch 或相关框架尝试在 GPU 上执行操作时，无法找到与当前 GPU 架构兼容的编译内核。此问题可能出现在 Xinfer
# 使用Python Sentence-Transformers检索语义相似文本
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## 1. 介绍
在自然语言处理（NLP）领域，文本语义相似性是一个重要的任务。通过衡量两个句子之间的相似性，我们可以实现文本分类、问答系统、信息检索等多种应用。
本文将指导你如何使用Python Sentence-Transformers库来实现语义相似文本的检索。我们将介绍整个流程，并提供每一步所
原创
2023-08-21 11:10:57
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# Sentence Transformer：为自然语言处理提供强大的语义表示
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）一直是人工智能领域的热门方向之一。在NLP中，如何准确地理解和表示文本语义一直是一个挑战。近年来，基于深度学习的方法在NLP任务中取得了巨大的成功，其中语义表示是实现这些任务的关键。而Sentence Transformer是一个强大的Py
原创
2023-08-15 14:00:03
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整体来看，transformer由Encoder和Decoder两部分组成，即编码和解码两部分，上图左边即是编码过程，右边即使解码过程，而图中N*表示有N个encoder和decoder。 先说明encoder部分 由input进行编码得到input embedding再与其位置编码positional encoding相加，得到n_input，该操作后，我们的input即有了每个input的意
一、数据预处理----sentencesentences是训练所需材料，可通过两种格式载入：1、文本格式：将每篇文章 分词去停用词后，用空格分割，将其存入txt文本中（每一行一篇文章） 2、list嵌套格式将每篇文章 分词去停用词后，存入list中。即[ [第一篇文章分词结果] , [第二篇文章分词结果]， …] ，这里注意sentences 只是一个list，当其为文件的时
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2023-10-03 20:18:59
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1.介绍Transformer是一种完全基于注意力机制，完全不需要递归和卷积的网络架构。Transformer允许更大程度的并行化。其中注意力机制以及Transformer下面是Transformer的具体架构。2. 代码实现功能描述：想要将ich mochte ein bier 翻译成 i want a beer,ich mochte ein cola翻译成i want a coke# 数据构建
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2023-10-16 22:48:17
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在处理“transformers 配套 python 版本”的问题时，我深入探讨了一系列环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比及部署方案的细节。以下是我这个完整的过程记录。
### 环境配置
为了确保环境的兼容性，我清晰地定义了必要的依赖项及其版本。通过以下的流程图，可以看到整个安装和配置的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始安装依赖]
本篇文章给大家介绍Python2和Python3之间有什么区别，让大家可以对Python版本有所了解。有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你们有所帮助。我们如果不熟悉Python，可能会对Python可用的不同版本感到困惑。对于应该使用哪个版本的Python的这个问题目前是没有明确答案的，这决定取决于你想要达到的目标。虽然Python 3是该语言的最新一代，是该语言的未来，但还是有许
写这篇文章的缘由是我使用 reqeusts 库请求接口的时候, 直接使用请求参数里的 json 字段发送数据, 但是服务器无法识别我发送的数据, 排查了好久才知道 requests 内部是使用 json.dumps 将字符串转成 json 的, 而 json.dumps 默认情况下会将 非ASCII 字符转义, 也就是我发送数据中的中文被转义了, 所以服务器无法识别. 这篇文章虽然是 json.d
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2024-08-01 14:06:04
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