文章目录一、语言模型及RNN1.n-gram语言模型2.Window-based DNN3.循环神经网络（一）梯度消失和梯度爆炸（二）LSTM（三）GRU4.评估语言模型5.预处理二、机器翻译和Seq2Seq1.统计机器翻译2.神经机器翻译和Seq2Seq3.评估方法——BLEU4.注意力机制三、自然语言处理中的CNN1.用于文本分类的单层CNN2.用于文本分类的深度卷积网络3.Q-RNN4.模
文章目录1. 偏移量和消费者位置（Offsets and Consumer Position）2. 群体消费和主题订阅（Consumer Groups and Topic Subscriptions）2.1 Consumer Groups为何出现2.2 Consumer Groups原理2.3 Consumer Groups组员关系2.4 保存`records`和`offset`2.4.1 方法一
如何运用TensorRt对Pytorch模型进行转换以及一些常问问题TensorRt用来干嘛TensorRt是怎么实现推理加速的案例代码(Pytorch)为什么要创建TensorRT引擎构建器为什么要添加输入和输出张量到TensorRT网络中，原网络没有么为什么要将 PyTorch 模型序列化为script 或 traced模块，而不是直接转换其中script和traced模块具体是什么 Ten
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2023-10-20 20:43:45
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参考：http://www.opython.com/314.html
26 内嵌函数的执行示例代码：x = 0 # 全局变量
def outside(): # 定义函数
x = 1 # 局部变量，内嵌函数的外部变量
def inside(): # 定义内嵌函数
x = 2 # 局部变量
return x
return x
医学大模型的 4 类问题：怎么搞？在尝试不同方案。设置快慢双系统，快系统理解信息，慢系统辅助决策快系统是LLM，微调的医学大模型，功能是自然语义理解和对话、复杂的信息集成和洞察慢系统是临床知识图谱 + 文本向量库，把诊疗规则存在在数据库，功能是医疗决策逻辑问诊时，让慢系统控制快系统进行诊断假设、问询因子，实现临床思维检
本篇文章将帮助你优雅又快速地拒绝老板。看完本篇《深入解析大语言模型显存占用：训练与推理》，你将对模型占用显存的问题有个透彻的理解。
很多博客网站中都会有发送邮件这个功能，发送邮件是一个双向数据的交互过程，如果使用单线程实现，很难避免会等待很长时间的情况出现，但碍于某些框架或语言不容易实现多线程，这时可以通过进程来实现。设想一个进程能够完成发邮件的功能，那么只要通知这个进程向指定的地址发送邮件就可以了。 通知的过程可以借
参考书籍：深度学习推荐系统(博文视点出品) 传统推荐模型的特点总结
模型名称基本原理特点局限性协同过滤根据用户的行为历史生成用户-物品共现矩阵，利用用户相似性和物品相似性进行推荐原理简单、直接，应用广泛泛化能力差，处理稀疏矩阵的能力差，推荐结果的头部效应明显矩阵分解将协同过滤算法中的共现矩阵分解为用户矩阵和物品矩阵，利用用户隐向量和物品隐向量的内积进行排序并推荐相较协同过滤，泛华能力有所加
什么是Redis的持久化我们知道Redis的数据都存储在内存中，如果服务器突然宕机，那么内存数据将会全部消失，为了防止这种情况出现，利用一套机制来保证数据不会因为故障而丢失，我们将这种机制称之为Redis的持久化机制，该机制主要目的是将内存数据存入到硬盘中Redis 提供两种持久化机制RDB（Redis DataBase）和AOF（Append-Only File）机制。RDB-快照快照是最简单的
# Android如何实现在耗时处理完成后更新UI
在Android开发中，经常会遇到需要在耗时处理完成后更新UI的情况，比如在后台进行网络请求、数据库操作等耗时操作后需要更新界面显示。为了避免在主线程中进行耗时操作导致界面卡顿，我们需要使用异步处理机制来实现。
## AsyncTask异步任务
在Android中，我们通常会使用AsyncTask来进行异步操作。AsyncTask是一个抽象
python：deque 对象deque 用法 class collections.deque([iterable[, maxlen]]) 返回一个新的双向队列对象，从左到右初始化(用方法 append()) ，从 iterable （迭代对象) 数据创建。如果 iterable 没有指定，新队列为空。Deque队列是由栈或者queue队列生成的（发音是 “deck”，”double-ended
速览原文是用于transformer 训练时的显存优化，但里面很多方法cnn等网络都适用，本文从中节选了部分通用(transformer, cnn)的一些显存优化方法,下面表格对各类方法进行简单的总结：方法简介1.梯度累加小batch_size训练: 显存占用少，速度慢，收敛慢，效果差，梯度下降算法在batch小时更敏感大batch_size训练: 显存占用大，速度快，收敛
ResnetRsenet18layer1layer2，layer3，layer4Rsenet50layer1layer2，layer3，layer4BasicBlockBottleneck Rsenet18layer1ResNet 18 ，使用的是 BasicBlock。layer1，特点是没有进行降采样，卷积层的 stride = 1，不会降采样。因此图片大小没有变化，通道数也都是64没有变化
本文介绍一下有关语言模型的基本概念，但是在介绍语言模型之前，先简单回顾一下自然语言处理这个大问题吧。现在自然语言处理的研究绝对是一个非常火热的方向，主要是被当前的互联网发展所带动起来的。在互联网上充斥着大量的信息，主要是文字方面的信息，对这些信息的处理离不开自然语言处理的技术。那么究竟什么是自然语言以及自然语言处理呢？1. 自然语言处理的基本任务Natural Language）其实就
1. DispacherServlet 前端控制器接受发送过来的请求,交给HandlerMapping 处理映射器，2. HandlerMapping 处理映射器， 根据请求找到相应的HandlerAdapter 处理适配器（处理适配器就是那些拦截器活着吧Controller）3. HandlerAdapter处理器适配器，处理一些功能请求， 返回一个ModleAndView 对象，包
文章目录前言一、BeanFactory 和 ApplicationContext1.1什么是Spring bean?1.2BeanFactory1.3ApplicationContext1.4区别与联系二、SpringBean 的生命周期2.1四个阶段2.2初始化方式2.3销毁的方式2.4BeanPostProcessor2.5Aware类型接口2.6Bean生命周期总结 前言Spring可以看
自定义生产者 Kafka的Producer发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main线程和Sender线程，以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。main线程将消息发送给RecordAccumulator，Sender线程不断从RecordAccumulator中拉取消息发送到Kafka broker。package com.atguig
# Docker Build 完成后的操作
Docker 是一个开源的平台，可以将应用程序与其依赖项打包到一个可移植的容器中。通过使用 Docker，我们可以将应用程序与其依赖项一起打包并部署到不同的环境中，而无需担心环境差异导致的问题。
在 Docker 中，我们可以通过 Dockerfile 来定义我们的镜像。Dockerfile 是一个包含了一系列指令的文本文件，这些指令用于构建我们的镜
# Python完成后休眠的实现方法
## 介绍
在编写Python程序时，有时需要让程序在完成某个任务后暂停一段时间。这个需求在很多场景下都很常见，比如定时任务执行后的等待，或者在处理大量数据时的分批处理。本文将介绍如何在Python中实现“完成后休眠”的功能。
## 实现步骤
下面是实现“Python完成后休眠”的步骤：
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# iOS支付完成后的处理实现指南
作为一名刚进入开发领域的小伙伴，了解如何在iOS应用中处理支付完成后的逻辑是非常重要的。今天，我将为你详细讲解这个过程，从整体流程到具体代码实现，帮助你快速上手。
## 整体流程
在进行支付处理时，我们通常遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
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