Design Pattern学习笔记之模板方法模式（the Template Method Pattern）1. 引子--Whois？在介绍过的设计模式中，我们一直在做封装的工作：封装对象的创建，封装方法调用，“封装”复杂接口，封装调用方与提供方接口的不兼容… 模板方法模式也是一种封装，它封装了包括好几个步骤的算法，子类可以按照实际需要实现算法中的特定
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2024-07-25 13:34:12
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之前我写过一篇文章，利用bert来生成token级向量（对于中文语料来说就是字级别向量），参考我的文章：《使用BERT模型生成token级向量》。但是这样做有一个致命的缺点就是字符序列长度最长为512（包含[cls]和[sep]）。其实对于大多数语料来说已经够了，但是对于有些语料库中样本的字符序列长度都比较长的情况，这就有些不够用了，比如我做一个法院文书领域预测任务，里面的事实部分许多都大于100
1.简介 在讲EM之前，不知道大家还记不记得GMM算法，这个算法本质上也是一种聚类算法，而且GMM的求解正是利用本篇所讲的EM聚类来得到高斯分量的。 上篇提到了K-Means聚类，尽管这个算法很常用，但可能会遇到像聚类重叠，或聚类的形状不是圆形等问题；今天来学习一个新的聚类算法，叫EM聚类，这个
# BART Python: 用于文本生成和翻译的强大工具
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域，文本生成和翻译一直是研究的热点问题。为了解决文本生成和翻译任务中的困难，Facebook AI研究院开发了一种新的模型架构，称为BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）。BART是一种预
原创
2023-12-23 04:07:15
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formdata=(arr)=>arr.map(item=>item.toUpperCase()[0]+item.toLowerCase().substring(1));
原创
2021-09-02 14:04:32
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1、简介 Attention Is All You Need 是一篇Google 2017年提出的将Attention思想发挥到极致的论文。这篇论文中提出一个全新的模型，叫 Transformer，这个模型最初是为了提高机器翻译的效率，它的Self-Attention机制和Position Encoding可以替代RNN。因为RNN是顺序执行的，t时刻没有完成就不能处理t
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2024-03-20 13:28:27
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R语言是一种用于统计计算和图形绘制的编程语言，近年来，基本适应了机器学习的广泛需求，其中BART（Bayesian Additive Regression Trees）是一个备受关注的模型。BART结合了树模型的优点，能够有效地处理复杂的数据集，特别是在处理非线性关系和高维数据时表现出色。
## 协议背景
在这个章节中，我们要探讨的背景是BART模型的发展过程及其在实际应用中的重要性。BART
# BART模型及其在Python中的应用
## 1. 引言
BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）是一种先进的自然语言处理模型，由Facebook AI Research团队于2019年提出。它结合了编码器（如BERT）和解码器（如GPT）两种架构的优点，适用于生成和理解各种语言任务，如文本生成、摘要生成和翻译等。本文将以简单
原创
2024-09-03 06:44:19
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免费的工具其实有很多，但是哪款工具可以名副其实地提高你的效率呢？我们会在接下来的时间为大家总结出移动和Web原型设计的工具。拥有一个原型设计的工具库对于开发者，特别是对那些需要立刻针对客户反馈进行修改的开发者来说，可以提高他们的工作效率。开发者也可以根据客户的不同需求设计出不同版本的原型设计。PencilPencil是一款开源的手绘风格原型图绘制工具，可以用来绘制各种架构图和流程图。Pencil向
矩阵范数（matrix norm）是数学中矩阵论、线性代数、泛函分析等领域中常见的基本概念，是将一定的矩阵空间建立为赋范向量空间时为矩阵装备的范数。应用中常将有限维赋范向量空间之间的映射以矩阵的形式表现，这时映射空间上装备的范数也可以通过矩阵范数的形式表达。 矩阵范数却不存在公认唯一的度量方式, 一般来讲矩阵范数除了正定性，齐次性和三角不等式之外，还规定其必须满足相容性： 。所以矩阵范
Spark特点： 高效（比MapReduce快10~100倍） 内存计算引擎，提供Cache机制来支持需要反复迭代计算或者多次数据共享，减少数据读取的IO开销 DAG引擎，减少多次计算之间中间结果
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2024-01-11 11:01:03
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我读啥了自己看标题（今天头疼的厉害，呜呜呜/(ㄒoㄒ)/~~）1 介绍之前研究标定SLAM精度的关键是信息点的选择（典型地，角点或边缘点）和相机Pose与地标位置的联合优化。与将地图构建和相机姿态估计分离的密集方法相比，稀疏 SLAM 产生更准确的结果。在实际应用中，稀疏 SLAM 通常与其他传感器融合以提高鲁棒性。然而，稀疏特征图没有视觉信息，不能直接用于无碰撞运动规划或表面感知 AR 等任务。
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2024-03-24 11:41:24
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目录一、概要二、深入扩展2.1 预训练任务2.2 模型精调一、概要 BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）模型使用标准的基于Transformer的序列到序列结构，主要区别在于用GeLU（Gaussian Error Linerar Units）激活函数替换了原始结构中的 ReLU，以及参数根据正态分布进行初始化
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2023-09-03 16:01:37
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一 国际化、本地化和中文化 国际化、本地化和多语言化的概念 一般来说, "国际化"是指把原来为英文设计的计算机系统或应用 软件改写为同时支持多种语言和文化习俗的过程. 在软件创作的初期, 一般的编程语言,编译,开发都是尽支持英文的, 为了适应更广的语言 和文化习俗, 软件有必要在设计结构和机制上支持多语言的扩展特性, 这一过程称为国际化. 国际化仅仅是在软件设计上提供了使用多语 言的可能.
Embedding要知道embedding的作用，首先要了解独热编码(one-hot encoding)。假设现在有如下对应编码关系：0：我 1：是 2：一 3：头 4：猪那么用来表示一句话比如：“我是猪”表示为： 0，1，4 而one-hot编码中只存在 0 和1，有多少个字要编码，独热编码的每一行长度就会有多长，比如字典中一共有 5 个字 “我是一头猪” 被从 0-4 进行了编码，那么独热编码
虚拟仪器是计算机软件和硬件(处理器、存储器、显示器)及测试功能硬件(数／模变换器、模／数变换器、定时和计数、数字输入输出等)构成的测试平台，他融合了测试理论、仪器原理、电子技术、计算机接口、总线技术以及软件编程技术于一身，实现了测量仪器的系列化、模块化、智能化和网络化，具有多功能、低成本、应用灵活、操作方便等优点，成为仪器发展的一个重要方向。虚拟仪器与微型计算机的接口主要有3种形式：(1)通用仪器
你为什么用transformer算法？它有什么优势？作为一个大型语言模型，我使用 Transformer 算法的主要优势是它在处理长序列数据时表现出色。相比于传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），Transformer 在处理长文本时具有更好的并行性和更短的训练时间，因为它不需要对输入序列进行逐步处理。此外，Transformer 还能够通过自注意力机制学习序列之间的依赖关系，从而
# 使用 BART 模型进行内容摘要的完整指南
在今天的文章中，我们将一起探讨如何使用 BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) 模型来进行内容摘要。BART 是一种强大的预训练模型，广泛应用于自然语言处理任务，包括文本摘要。
下面，我们将通过一个步骤表来为你展示整个流程，并逐步深入每个步骤的具体实现。
## 步骤流程表
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一、TextRank原理TextRank是一种用来做关键词提取的算法，也可以用于提取短语和自动摘要。因为TextRank是基于PageRank的，所以首先简要介绍下PageRank算法。1. PageRank算法 PageRank设计之初是用于Google的网页排名的，以该公司创办人拉里·佩奇（Larry Page）之姓来命名。Google用它来体现网页的相关性和重要性，在搜索引擎优化操作中是经
# 实现BART模型的R语言程序
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现BART（Bayesian Additive Regression Trees）模型的R语言程序。下面是整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
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| 1. | 安装必要的R包 |
| 2. | 导入数据 |
| 3. | 数据预处理 |
| 4. | 构建BART模
原创
2023-07-16 14:18:29
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