一. 简介"Squeeze-and-Excitation”（SE）模块SE模块是通过显式地建模卷积特征通道之间的相互依赖性来提高网络的表示能力。它是一种机制，使网络能够执行特征重新校准，通过这种机制可以学习使用全局信息来选择性地强调信息特征并抑制不太有用的特征。如图，输入X做卷积，得到特征映射UU，特征映射UU再通过squeeze操作,产生通道描述符,再经过excitaion操作，特征映射UU被重
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2024-01-30 15:19:43
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BERT 模型是一种 NLP 预训练技术，本文不介绍 BERT 的原理，主要关注如何快速上手使用 BERT 模型生成词向量用于下游任务。Google 已经公开了 TensorFlow 版本的[预训练模型和代码] （https://github.com/google-research/bert），可以用于生成词向量，但是还有更简单的方法：直接调用封装好的库 bert-as-service 。 使用
常规卷积操作会对输入各个通道做卷积，然后对个通道的卷积结果进行求和，这种操作将卷积学习到的空间特征和通道特征混合在一起；而 SE 模块就是为了抽离这种混杂，让模型直接学习通道特征。SE 模块显式地建模特征通道之间的相互依赖关系，通过学习的方式获取每个 channel 的重要程度，然后依照这个重要程度来对各个通道上的特征进行加权，从而突出重要特征，抑制不重要的特征。简单说就是训练一组权重，对各个 c
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2023-09-19 12:37:29
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产品简介：SE(Secure Element)为安全模块，是一台微型计算机，通过安全芯片和芯片操作系统(COS)实现数据安全存储、加解密运算等功能。SE可封装成各种形式，常见的有智能卡和嵌入式安全模块(eSE)等。针对NFC终端产品开发的嵌入式安全模块（eSE）产品，采用满足CCEAL5+安全等级要求的智能安全芯片, 内置安全操作系统，满足终端的安全密钥存储、数据加密服务等需求
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2023-12-22 21:44:38
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在这一部分中，我们将在此基础上介绍神经网络语言模型以及词向量的相关知识。在介绍这些知识之前，我们首先对自然语言处理领域的整体架构进行一些简单的介绍。1. 自然语言处理架构 首先，我们来看这样一张图。 从这张图中，可以清晰地看到，所谓的规则法、概率统计法、深度学习法都只是处理各类NLP问题的具体方法，而不是NLP问题的组成部分。（这一点一定要清晰，NLP不只是深度学习，深度学习仅仅是解决其
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2023-11-18 14:39:07
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LGG5SE评测：因为苹果的启用，让“SE”这个名号被很多人所知，同时其也被拉到了“小屏”阵营。不过这款Android中的“SE”或许会改变很多人的认知，因为其并非因小屏而得名，那就是LG新推出的LG G5 SE。LG G5 SE不仅不是旗舰LG G5的小屏幕版本，甚至从外观上你也看不出任何差别。那么到底这款LG G5 SE有何
类和对象对象、面向对象以及面向对象编程概念1.对象——行动或思考的目标，万物皆对象2.面向对象——以属性和行为的观点去分析现实生活中的事物——把构成问题的事务分解成各个对象3.面向过程——分析解决问题所需要的步骤，然后一步一步实现4.面向对象编程（SE核心）——以面向对象的思想进行分析，然后使用面向对象的编程语言进行表达的过程类和对象概念1.对象——指现实生活中客观存在的实体，在Java中对象体现
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2024-06-16 20:56:11
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一、SEN 单边半字节传输HighlightsSENT J2176_201604标准兼容模块支持标准SENT单向通信，并支持使用SPC在一条发送总线上与多个传感器进行双向通信。支持0范围内的计时。2比1024。1.1主要特征1.1.1扩展功能集支持基于传感器的不同范围和模式1.1.2可编程半字节排序灵活配置接收到的数据字节读出到CPU1.1.3 支持SPC启用与多个已发送传感器的双向通信二、扩展功
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2024-07-19 07:55:53
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引言随着互联网的快速发展，大规模文本处理成为了许多行业和领域中的重要问题。在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域，尤其是语言建模、机器翻译等任务中，模型的效果往往决定了整个系统的性能。近年来，深度学习技术在NLP领域取得了显著的成果，其中基于深度学习的语言模型尤为引人注目。本文旨在探讨基于深度学习的语言模型在文本处理中的应用，以及其在实际场景中的优势
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2024-08-16 09:56:40
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壹：语料库一、什么是语料库1. 定义 语料库（corpus）一词在语言学上意指大量的文本，通常经过整理，具有既定格式与标记。2. 种类 共时语料库与历时语料库。 &n
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2023-09-14 12:10:25
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TF-slim 模块是TensorFLow中比较实用的API之一，是一个用于模型构建、训练、评估复杂模型的轻量化库。 最近，在使用TF-slim API编写了一些项目模型后，发现TF-slim模块在搭建网络模型时具有相同的编写模式。这个编写模式主要包含四个部分：__init__():build_model():fit():predict():1. __init__(): 这部分相当于是一个
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2024-06-28 18:59:21
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SE(Squeeze-and-Excitation Networks)即压缩和激励网络SE分为：压缩(Squeeze)、激励(Excitation)、scale及相乘特征融合操作SE具有attention注意力机制：SE可以实现注意力机制最重要的两个地方一个是全连接层，另一个是相乘特征融合 假设输入图像H×W×C，通过global pooling+FC层，拉伸成1×1×C，然后再与原图像相乘，将每
一、为什么用SecOC？在车载网络中，CAN总线作为常用的通讯总线之一，其大部分数据是以明文方式广播发送且无认证接收。这种方案具有低成本、高性能的优势，但是随着汽车网联化，智能化的业务需要，数据安全性被大家越来越重视。传统的针对报文添加RollingCounter和Checksum的信息，实现的安全性十分有限，也容易被逆向破解，伪造报文控制车辆。在AUTOSAR架构中对于网络安全的机制，有E2E(
您今天与之交互的许多服务都依赖于机器学习（ML）。从在线搜索和产品推荐到语音识别和语言翻译，这些服务都需要ML模型来进行预测。随着ML进入更多服务领域，您将面临以下挑战：获得辛勤工作的结果，并快速可靠地将模型部署到生产环境。随着使用这些服务的人数的增加，确保这些模型同时安全可靠地向数百万用户提供低延迟预测变得更具挑战性。开发人员使用许多不同的开源框架进行模型开发。在过去的几年中，PyTorch已成
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2024-05-31 19:29:13
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# DM模块与自然语言处理（NLP）
在当今技术日新月异的时代，自然语言处理（NLP）作为一种将计算机与人类语言相结合的技术，正在不断改变我们的生活和工作方式。在这个背景下，DM（对话管理）模块作为NLP的重要组成部分，承担着引导对话的功能，提升人机交互的效率和效果。
## 什么是DM模块？
DM模块是对话系统中的核心部分，负责管理和引导对话的逻辑流。通过对用户输入的理解，DM模块能够确定
# Python NLP 模块介绍与示例
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及了计算机与人类自然语言之间的交互。Python作为一种强大的编程语言，在NLP领域也有着广泛的应用。Python中有许多强大的NLP模块，这些模块提供了处理文本数据、提取信息、分析语义等功能。
## 常用的Python NLP 模块
#
原创
2024-04-11 06:15:09
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引言自然语言处理（NLP）主要是研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。基于神经网络的深度学习技术具有强大的表达能力、端到端解决问题的能力，因而在NLP任务的应用上越来越广泛和有效。近日，百度PaddlePaddle开源了语义表示模型ERNIE，在多个中文NLP任务上表现超越了谷歌的BERT（请参考链接），展示了百度在NLP技术的领先能力，同时也表明PaddlePaddle作
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2023-10-17 16:21:20
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目录前言ChatGPT基础科普——知其一点所以然1. LM2. Transformer3. GPT4. RLHF5. LLM参考资料其它资料下载 前言 如果想在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域内脱颖而出，那么你一定不能错过 ChatGPT 的 5 大自然语言模型：LM、Transformer、GPT、RLHF 和 LLM。这些模型是 NLP 领
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2023-08-14 10:37:48
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这里写目录标题一、前言二、语言模型组件1、MitieNLP2、SpacyNLP三、分词器1、WhitespaceTokenizer2、JiebaTokenizer3、MitieTokenizer4、SpacyTokenizer5、自定义分词器 一、前言RASA在处理对话时，整体流程是pipeline结构，自然语言理解（NLU）、对话状态追踪（DST）以及对话策略学习（DPL）一系列流程处理下来，
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2024-06-14 22:28:42
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大家好，我是在算法前沿旋转跳跃的焦燥女青年rumor。近期前沿（2020年10月）：pQRNN：谷歌最新轻量级文本分类模型Cross-Thought：微软为巨向量打造的最新预训练任务自Attention机制提出后，加入attention的Seq2seq模型在各个任务上都有了提升，所以现在的seq2seq模型指的都是结合RNN和attention的模型。之后google又提出了解决Se
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2024-05-17 05:43:13
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