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
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
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
Token 的中文有人翻译成 “令牌”，我觉得挺好，意思就是，你拿着这个令牌，才能过一些关卡 传统身份验证HTTP 是一种没有状态的协议，也就是它并不知道是谁是访问应用。这里我们把用户看成是客户端，客户端使用用户名还有密码通过了身份验证，不过下回这个客户端再发送请求时候，还得再验证一下。解决的方法就是，当用户请求登录的时候，如果没有问题，我们在服务端生成一条记录，这个记录里可以说明一下登
SparkMLlib基于DdataframeF的Tokenizer分词进行文本分析前，对文本中句子进行分词我们处理的第一步。
原创
2021-07-25 11:00:20
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基于DF的Tokenizer分词 浪尖 浪尖聊大数据 Tokenizer分词进行文本分析前，对文本中句子进行分词我们处理的第一步。大家都是Spark的机器学习库分为基于RDD和基于DataFrame的库，由于基于RDD的库在Spark2.0以后都处于维护状态，我们这里讲的分词就是基于Spark的Dataframe的。主要是讲解两个类Tokenizer和RegexTokenizer的使用。1 首先准
原创
2021-03-17 15:10:39
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JWT的组成签名的目的信息会暴露？JWT的适用场景JSON Web Token（JWT）是一个非常轻巧的规范。这个规范允许我们使用JWT在用户和服务器之间传递安全可靠的信息。让我们来假想一下一个场景。在A用户关注了B用户的时候，系统发邮件给B用户，并且附有一个链接“点此关注A用户”。链接的地址可以是这样的 https://your.awesome-app.com/make-friend/?fro
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2024-10-11 11:15:13
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最近Transformer在CV领域很火，Transformer是2017年Google发表的Attention Is All You Need中主要是针对自然语言处理领域提出的，后被拓展到各个领域。本系列文章介绍Transformer及其在各种领域引申出的应用。本文介绍的Training data-efficient image transformers & distillation t
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2024-06-08 19:23:06
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## 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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该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼不久前，Nvidia正式宣布基于TegraX1打造的JetsonTX1登陆中国区市场。据引见，该产品为Nvidia旗下首款针对深度学习神经网络而设计的嵌入式开发板，针对的开发方向为无人机、自主机器人系统以及驾驶辅助系统，可以大幅减少开发者的开发难度，快速打造产品。作为与挪动设备渐行渐远的Tegra处置器，从上一代Tegra K1开端就推出了相似
作者：lienjack由于微信禁止外链，为了更好的阅读体验，可以直接点击阅读原文本文将先从个人背景讲起，然后谈谈在字节跳动、虎牙、YY 以及 BIGO 的面试经过，最后讲一下关于计算机基础、算法与数据结构、JavaScript 等方面的学习经验，以及聊聊个人学习经验。文章整理不易，欢迎小伙伴们点赞、评论吐槽~现状个人背景2016 年到 2017 年在网易互动娱乐从事游戏品牌宣传后期美术、CC 语音
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
1913阅读
# 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
# 使用 Python 的 AST 进行 Tokenizer
解析代码是计算机科学中一个重要的任务，尤其是在编程语言和编译器的实现中。Tokenization（词法分析）是将源代码分解成更小的部分（称为 tokens）的过程，可以让我们更容易地处理和分析代码。Python 提供了一个名为 AST（抽象语法树）的模块，能够帮助我们构建一个简单的 Tokenizer。本文将详细探讨如何使用 Pyth
原创
2024-09-29 03:48:51
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# 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
gpu 数据库 SQL数据库的历史可以追溯到1970年代，并且自1980年代起就是ANSI标准，但这并不意味着该技术可以保持不变。 它仍在变化，并且是GPU加速数据库的其中一种方式。 关系数据库的规模已经扩大到可以测量PB级甚至更高的数据集。 即使出现了64位计算和数TB的内存来提高处理能力，也仍然需要大量数据处理-CPU只能管理这么多数据。 那就是GPU出现的地方。 [了解更多： GPU计算
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2024-05-11 15:29:08
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