## 实现“tokenizer python”的步骤
### 1. 导入所需模块
在开始之前，我们需要导入`nltk`模块来实现Python的tokenizer功能。可以使用以下代码导入：
```python
import nltk
```
### 2. 下载所需资源
为了使用`nltk`的tokenizer，我们需要下载一些资源，比如分词器的模型和停用词列表。可以使用以下代码下载：
原创
2023-08-21 05:05:56
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1.文本编码bert模型的输入是文本，需要将其编码为模型计算机语言能识别的编码。这里将文本根据词典编码为数字，称之为token embedding；当输入的是两句话时，用[SEP]标志分隔，得到segment embedding，前一句对应元素的编码为0，那么后一句编码为1. 输入 文本的元素位置信息，做position embedding。这三个embedding组合起来作为模型的输入
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2024-06-21 07:04:49
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# Python Tokenizer保留"-"实现指南
## 1. 简介
本文将指导你如何使用Python Tokenizer来实现保留"-"的功能。通过阅读本文，你将了解到整个实现的流程以及每个步骤所需的代码和解释。
## 2. 实现步骤
下面的表格展示了实现保留"-"所需的步骤及其对应的代码：
| 步骤 | 代码 |
| ---- | ---- |
| 步骤一：导入必要的模块 | `i
原创
2023-08-26 15:17:55
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链路追踪的功能 sleuth工作方式：MDC+logpattern，MDC底层是inheritable threadLocal，底层是一个map结构，用来保存当前线程的上下文信息，sleuth通过AOP机制在方法调用的时候，将追踪信息记录到MDC中，日志打印的时候将MDC中的信息取出，记录到日志。sleuth数据结构：1.tra
word embedding&word2vecone-hot encodingword embedding（普及）softmax函数word2vec什么是word2vec模型定义输入与输出CBOW模型CBOW模型训练图example of CBWOSkip-Gram模型文章参考 one-hot encoding编码中编码单词的一种方法是one-hot encodingeg. 有1000个
检查器允许您选择页面上的任何元素并检查其属性。 例如，当我们在Tuts +主页上选择徽标时，检查员将显示以下内容： 我们可以看到使用的标记以及分配给元素的各种类。 我们还可以看到填充，边框和其他样式。 在这种情况下，我们可以看到图像源，向下滚动可以看到更多。 出口 在此阶段，我们可以导出可见的任何资产。 图像文件虽然不是SVG格式，但可以随时获取。 甚至文本和其他样式也可以导出为J
# Python中的Tokenizer：基础与应用
在自然语言处理（NLP）领域，Tokenization（分词）是将一段文本分割成单词或符号的过程。它是文本预处理中的一个重要步骤，因为我们通常希望以某种结构的形式来分析文本数据。Python中有多种库和工具可以进行Tokenization，其中最常用的就是Keras和NLTK。在本文中，我们将围绕Tokenizer的使用进行探讨，提供代码示例并
首先，新模型显著提高了 MAGVIT 的生成质量，在常见的图像和视频基准上刷新了 SOTA。1、与 LLM 的兼容性。to
原创
2024-08-07 10:16:40
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蓦然回首，发现自己已经工作多年，从事android开发已经多年，如今再次和同行谈起Handler的时候，发现互相都只是知道一个大概实现原理和用法，然后互相嗤之以鼻，都说过去也看过源码，了解过原理，可是这么许久过去了，却无法说出更多源码细节，后悔当初看源码的时候，没有好好做个笔记，刚好今天有时间再来翻翻源码，再来复习复习吧，顺便做个笔记吧。 至于用法我就不在赘述了，直接跟源码吧。 至于要用Hand
以下笔记参考huggingface 官方 tutorial： https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter6 下图展示了完整的 token
原创
2023-12-02 14:19:59
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TF2-Tokenizer函数1. 背景介绍2. 函数Tokenizer 介绍2.1 设置要保留多少个高频词汇，2.2 训练数据集， 得到一个统计信息2.3 把单词转化为数值index2.4 把每一条数据（比如电影评论）甚至最大单词数量。3. 完整测试代码 1. 背景介绍NLP问题比CV问题更难的一部分原因，就是文本都是离散化的数据，不像图像数据都是连续的数值数据，所以我们要想办法把一系列文本转化
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2024-08-15 08:50:32
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在进行用户信息认证之前，我们需要先知道两个知识点：（1）：http是无状态协议。所以，在进行信息认证时，我们需要引入状态机制，也就是session机制。（2）：cookie，与域名有关，域名不变，cookie不变。也就是说，在同一域名下，请求各种资源都会携带cookie回后端。下面来谈谈两种认证方式：1.session（会话）这种方式依赖于cookie，我们也称它为setCookie（种cooki
作用：将文本向量化，或将文本转换为序列（即单个字词以及对应下标构成的列表，从1开始）的类。用来对文本进行分词预处理。示例import tensorflow as tf#Tokenizer 的示例tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer( filters='')text = ["昨天 天气 是 多云", "我 今天 做 了 什么 呢"]tokenizer.fit_on_texts(text)tensorr = token
原创
2021-12-30 16:00:31
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上篇讲述了一维FFT的GPU实现（FFT算法实现——基于GPU的基2快速傅里叶变换），后来我又由于需要做了一下二维FFT，大概思路如下。首先看的肯定是公式：如上面公式所描述的，2维FFT只需要拆分成行FFT，和列FFT就行了，其中我在下面的实现是假设原点在F(0,0)，由于我的代码需要原点在中心，所以在最后我将原点移动到了中心。下面是原点F(0,0)的2维FFT的伪代码：//C2DFFT
BERT实际上就是tranformer的编码器部分按照Google的bert源码，做一个MRPC的任务，地址：https://github.com/google-research/bert官方提供的训练数据长这个样子：每条数据包含两句话及其ID，如果这两句话有关系，quality为1，否则为0，测试数据除了没有quality其他和训练数据一样 代码结构如下：&nb
12月12日，由深度学习技术及应用国家工程实验室主办的WAVE SUMMIT+ 2021深度学习开发者峰会在上海召开。此次峰会，最让开发者惊艳的是飞桨开源框架v2.2的重磅发布。百度深度学习技术平台部高级总监马艳军与百度AI产品研发部总监忻舟，就飞桨新版本特性与落地部署应用做了详尽解读，框架核心技术持续领先，落地部署降低应用门槛，飞桨正在为解决AI落地产业提供全新的答案。践行融合创新，飞桨核心技术
最近的这几个月，AIGC场景的模型与应用开始大量涌现。其中LLM（Large Language Models，大语言模型），所展现出来的自然语言理解与自然语言生成能力，不止让普通人惊喜，同样让NLP研究者看到了无数可能性。相信过去几年在NLP场景做过应用探索的朋友，经常会因为NLG（自然语言生成）效果较差，不得不使用基于检索拼接的方式进行产出，效果相对呆板。而如今LLM带来的提升，已经可以很好解决
官方网站说明http://www.elasticsearch.org/guide/reference/index-modules/analysis/pattern-tokenizer.html
//elasticsearch.yml
index : analysis :
原创
2012-02-07 11:01:58
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TensorFlow 的 JS 版本终于出啦，deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目，并改名为 TensorFlow.js ：
采用 WebGL 加速的基于浏览器的 JS 机器学习库。
摘要： 设计师／产品经理只有懂得技术的新特性，才能为产品融入新的玩法 阅读本文需要有 tensorflow ，及 javascript 、nodejs 的
对于专门从事Web应用程序的Java程序员来说，将字符串拆分为数组是一项非常常见的任务。 在Web应用程序中，很多时候我们必须以CSV格式传递数据，或者基于$ ， #或其他字符等其他分隔符来分隔数据。在进一步使用此数据之前，必须将其拆分为单独的字符串标记。 在给定的示例中，我们将学习split string into arraylist或array。1. Java String split – S
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2023-07-21 22:20:34
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