本文约4000字，建议阅读8分钟本文将围绕 ScienceAdvances 的一篇论文，介绍如何利用机器学习，对燃煤电厂的胺排放量进行预测。目录引言GPT适配下游任务GPT代码例子调用huggingface的模型微调用在其他任务上引言在自然语言处理领域中，预训练模型通常指代的是预训练语言模型。广义上的预训练语言模型可以泛指提前经过大规模数据训练的语言模型，包括早期的以Word2vec、GloVe为
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2024-04-16 21:54:21
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概念统计语言模型：是描述自然语言内在的规律的数学模型。广泛应用于各种自然语言处理问题，如语音识别、机器翻译、分词、词性标注，等等。简单地说，语言模型就是用来计算一个句子的概率的模型 即P(W1,W2,W3....WK)。利用语言模型，可以确定哪个词序列的可能性更大，或者给定若干个词，可以预测下一个最可能出现的词语。N_gram语言模型简述 NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用Ngram来预计或
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2024-05-15 11:11:14
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# Python 使用 PaddleClas 自定义模型使用教程
## 整个流程
下面是使用 PaddleClas 自定义模型的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 模型定义 |
| 3 | 模型训练 |
| 4 | 模型预测 |
| 5 | 模型评估 |
## 操作步骤及代码示例
### 步骤1：数据准备
在这一步中，你
原创
2024-06-02 05:54:51
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在织梦系统中有内容模型这个概念，不同内容模型可以用来构建不同内容形式的站点，在系统中自带了以下几种模型：普通文章、图集、软件、商品、分类信息、专题。通过系统自带的模型，我们可以用来构建不同类型的站点，例如：使用图集可以做一个图片站，用软件模型构建一个软件下载站点。
当然以上随系统附带的模型被称为系统模型，用户可以自己定义一些模型，比如图书、音乐专辑等，自定义了这些模型才可以构建更多内容形式的站点
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精选
2012-12-04 14:36:55
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一、概念：在现实生活中，字典可以查询某个词的语义，即词与语义建立了某种关系，通过词的索引便可以找到对应的语义，如图所示。 在Python中，字典也如现实生活中的字典一样，使用词-语义进行数据的构建，其中词对应键（key），词义对应值（value），即键与值构成某种关系，通常将两者称为键值对，这样通过键可以快速找到对应的值。字典是
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2023-07-08 17:32:22
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当我们在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。典型的CUDA程序的执行流程如下： 分配host内存，并进行数据初始化； 分配device内存，并从host将数据拷贝到device上； 调用CUDA的核函数在device上完成指定的运算； 将device上的运算结果拷贝到host上； 释放device和host上分配的内存。kernel是在device上线程中并行执行的函数
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2024-08-27 17:47:25
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自定义数据类型 — 类的属性和方法（swift）下面简单的介绍结构体这一自定义数据类型的应用计算属性类型属性类型方法属性观测器延迟属性访问控制单例模式初探一：计算属性struct Point {
var x = 0.0
var y = 0.0
}
struct Size {
var height = 0.0
var width = 0.0
}
cla
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2024-06-23 10:54:05
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<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"> //在使用 KVC 的时候，如果`值没有分配空间`，</span>//- 如果是结构体/类，
//会先调用默认的构造函数分配空间，然后再设置数值
//- 如果是基本数据类型，就直接崩溃
var name: String?
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2024-06-28 19:02:43
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目录4.4 自定义Layer4.4.1 不含参数的自定义4.4.2 含参数的自定义层4.5读取和存储4.5.1 读写Tensor4.5.2 读写Model4.5.2.1 state_dict4.5.2.2 保存和加载模型4.6 GPU计算4.6.1 计算设备4.6.2 Tensor的GPU计算4.6.3 Model的GPU计算说明 4.4 自定义Layer本节将介绍如何使用Module来自定义层
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2023-11-06 18:07:52
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TensorFlow 支持多种常用运算符（Operations，简称 Op），如矩阵乘 matmul、卷积 conv2d 等。 由这些运算符可以构建复杂的计算图（Graph）。核函数（Kernel）是运算符的特定实现，可以运行在特定类型设备上（如 CPU 或 GPU ）。 TensorFlow 通过注册机制来确定支持的运算符集合和核函数，便于进一步扩展。 今天给一个利用 C++ 编写 Tenso
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2024-05-24 22:40:36
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自定义模型训练自定义模型训练自定义模型训练import tensorflow as tfprint(tf.__version__)自动求导机制GradientTape是eager模式下计算梯度用的watch(tensor)作用：确保某个tensor被tape追踪参数:tensor: 一个Tens
原创
2021-08-02 14:51:11
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1. 单位,比例统一 在建模型前先设置好单位，在同一场景中会用到的模型的单位设置必须一样，模型与模型之间的比例要正确，和程序的导入单位一致，即便到程序需要缩放也可以统一调整缩放比例。统一单位为米。2. 模型规范 ⒈ 所有角色模型最好站立在原点。没有特定要求下，必须以物体对象中心为轴心。 ⒉ 面数的控制。移动设备每个网格模型控制在300-1500个多边形将
starter可以理解为一个可拔插式的插件，例如，你想使用jdbc插件，那么可以使用spring-boot-starter-jdbc(官方)；如果想使用mongodb(官方)，可以使用spring-boot-starter-data-mongodb(官方)。 当然我们也可以自定义starter,使其变成一个组件, 例如将微信支付,支付宝支付,阿里云oss等常见的第三方工具封装,然后给他人使用,废话
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2024-10-21 08:35:53
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wordpress函数wp_nav_menu()参数说明wp_nav_menu()函数是在wordpress 3.0版本增加的一个自定义菜单函数，通过该函数可以非常轻松方便地自定义模板的导航菜单，站长只需要在当前主题模板导航显示的位置添加函数<?php wp_nav_menu($args);?>就可以实现自定义菜单的调用，其中$args是该函数的参数，以下同参数的具体说明，可以根据自己
ce=$event.target.value">以上代码分几个步骤：将输入框的值绑定到price变量上，这个是单向绑定，意味着改变price变量的值可以改变input的value，但是改变value不能改变price监听input事件（input输入框都有该事件，当输入内容时自动触发该事件），当输入框输入内容就单向改变price的值这样就实现了双向绑定。 自定义表单输入组件我们平时
在织梦系统中有内容模型这个概念，不同内容模型可以用来构建不同内容形式的站点，在系统中自带了以下几种模型：普通文章、图集、软件、商品、分类信息、专题。通过系统自带的模型，我们可以用来构建不同类型的站点，例如：使用图集可以做一个图片站，用软件模型构建一个软件下载站点。 当然以上随系统附带的模型被称为系统模型，用户可以自己定义一些模型，比如图书、音乐专辑等，自定义了这些模型才可以构建
ollama 自定义模型是为了满足特定需求而定制的机器学习模型，它允许开发者根据自己的数据集和需求进行个性化调整与优化。接下来，我将详细阐述如何配置环境、编译过程中应对问题、调优参数、定制开发、部署方案及进阶指导。
## 环境配置
首先，我们需要配置好所需的环境，以确保能够顺利进行后续步骤。
```mermaid
flowchart TD
A[环境配置] --> B[安装依赖]
什么是NER？命名实体识别（NER）是一种自然语言处理技术，用于在给定的文本内容中提取适当的实体，并将提取的实体分类到预定义的类别下。 简单
原创
2024-05-19 21:10:07
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之前我们使用的层都是在tf.keras.layers中封装好的，在我们实际应用上，封装好的层应用的也比较多，但有的时候我们需要让层实现在封装层中没有的功能，这个时候我们就要自定义层所有的自定义层都要继承tf.keras.layers.Layer，才能被使用，我们在自定义类前先导入库目录1 自定义全连接层 dense1.1 定义初始化方法1.2
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2024-06-17 17:14:13
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下面以制作一个简单的产品库为例，一步步地陈述自定义模型的过程 一、模型设计(自定义模型：有两点) 1、确定前台需要表现的内容 dedeCMS没有产品库模型，假如网站涉及到产品展示，那么先考虑这个展示需要显示哪些内容， (1)产品名称 (2)产品价格 (3)产品缩略图 (4)产品介绍 图一 根据上述需求，确定了数据库表的设计目标，接下来看第二点 2、建立数据库表、字段 注重
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2024-01-22 18:39:43
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