SSM全称是Spring+SpringMVC+MyBatis。在我们实际开发过程中，有很多应用框架是要经常去使用的，比如ssh、ssm等，今天来介绍一下ssm这款当下比较主流的企业级框架。在开发一个项目开始，程序员首先要做的就是根据需求搭建项目框架，那如何简单轻松的搭建SSM框架呢，接下来我们一起来看看。SSM它是由三个开源框架整合而成，是目前主流的Java EE企业级框架，适用于搭建各种大型的企
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2023-12-01 10:11:38
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GPGPU-SIM（原码阅读）1.0顶层设计GPGPU-Sim的模拟是由单指令多线程（SIMT）内核组成，这些内核通过片上互接网络连接到与图形GDDR DRAM接口的内存分区。SIMT核心模拟了高度多线程流水的SIMD处理器，大致相当于NVIDIA称之为流式多处理器（SM）或AMD称为计算单元（CU）的处理器。 SIMT核心的组织如下面的图1所示。SIMT核心集群SIMT核心组织为为SIMT核心集
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2023-09-17 00:00:28
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## 实现 SimCSE in Python
### 概述
在本文中，我将向你介绍如何在 Python 中实现 SimCSE（Sentence-BERT with Sentence Embedding），SimCSE 是一种用于生成语句向量的模型。我们将逐步指导你完成实现过程，并提供代码示例。
### 实施步骤
下面是实施 SimCSE 的步骤概览：
| 步骤
原创
2023-08-01 12:14:16
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# 如何实现Python SimCSE
## 简介
在本篇文章中，我将向你介绍如何实现Python中的SimCSE。SimCSE是一种用于句子相似度计算的模型，它可以将两个句子的语义相似度进行评估。作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示实现这一模型的整个流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 流程概览
在开始之前，让我们先来看一下实现Python SimCSE的整体流程。下面的表格展示
原创
2024-01-31 07:56:32
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### 有监督 SIMCSE 技术架构图实现指南
#### 一、整体流程
首先，让我们来了解一下实现“有监督 SIMCSE 技术架构图”的整体流程。下表展示了实现该技术的步骤和需要做的事情。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据预处理 | 对数据集进行清洗、分词、编码等处理 |
| 2. 构建模型 | 建立神经网络模型 |
| 3. 训练模型 | 使用训练数
原创
2023-08-11 13:05:03
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# 使用paddlenlp实现SimCSE文本相似度计算
在自然语言处理(NLP)领域，文本相似度计算是一项基本任务。使用SimCSE模型，我们可以计算句子之间的相似度。本文将为你介绍如何使用paddlenlp实现SimCSE相似度计算，整个过程分为多个步骤，方便我们逐步进行。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装paddlenlp库
排序一直是信息检索的核心问题之一，Learning to Rank(简称LTR)用机器学习的思想来解决排序问题。LTR有三种主要的方法：PointWise，PairWise，ListWise。ListNet算法就是ListWise方法的一种，由刘铁岩，李航等人在ICML2007的论文Learning to Rank:From Pairwise approach to Listwise
主要用于提升句嵌入的质量。方法很简单，利用BERT模型对训练模型。
原创
2022-09-25 00:06:38
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参考手册：https://fossies.org/dox/scapy-2.3.3/当一台主机把以太网数据帧发送到位于同一个局域网上的另一台主机时，是根据48bit的以太网地址来确定目的接口的。设备驱动程序从不检查IP数据包中的目的IP地址。地址解析为这两种不同的地址形式提供映射：32bit的IP地址和数据链路曾使用的任何类型的地址。(FR环境)ARP为IP地址到对应的硬件地址之间提供动态映射。我们
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2024-07-27 13:53:48
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论文简介论文链接：SimCSE:SimpleContrastiveLearningofSentenceEmbeddings(https://arxiv.org/pdf/2104.08821.pdf)如果大家了解对比学习的话就好办了，这篇文章就是将对比学习应用到了自然语言处理领域。起初对学习先是用在图像领域的。如果你了解的话就可以继续往下看，如果你不了解的话我建议是先了解一下对比学习。另外推荐几篇我
推荐
原创
2022-06-02 23:09:21
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# 教你如何通过simcse paddleNLP实现文本相似度计算
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何使用simcse paddleNLP来进行文本相似度计算。首先，我将给你展示整个流程，并逐步解释每个步骤需要做什么，以及使用的代码。
## 流程展示
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(加载预训练模型)
B -->
原创
2024-04-10 05:09:16
154阅读
# 如何实现“飞桨NLP 文本相似度 SimCSE”
在自然语言处理（NLP）中，文本相似度是一个重要的任务，通常用于信息检索、文本分类等场景。这里，我们将使用飞桨（PaddlePaddle）来实现SimCSE（Simple Contrastive Sentence Embedding），一种有效的文本相似度计算方法。本文将引导你逐步完成这一任务。
## 实现流程
下面是实现文本相似度的整体
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原创
2022-05-01 13:40:20
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将前沿文本表示学习引入与spammer的持续对抗中，不断提升反作弊能力，提高spammer作弊成本。
原创
精选
2022-11-17 10:43:14
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sentence embedding framework），即简单的对比句向量表征框架。SimCSE共包含了无监督和有监督的两种方法。无监督方
原创
2024-08-19 11:41:29
201阅读
本篇博文主要比较目前常用的Sentence Embedding方法，包括双塔模型SBERT，对比学习SimCSE、ConSERT、ESimCSE，这里谈谈论文里的细节，以及本人在中文语料（Chinese-SNLI、Chinese-STS-B）复现后的结果。部分方法在半年前已复现过,但最近研究了sentence_transfo
原创
2022-03-03 10:49:12
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原创
2022-05-01 13:31:41
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preface这一篇我们做文本相似度计算主要采用jieba,Gensim模块来做。文本相似度有什么用呢？它能够计算出文本内容相似的文章，可以把相似的文章推送给读者，也可以去计算几篇文章是否存在抄袭的嫌疑。好那么下面就开始开车，请坐稳扶好。windows下大型文本读取如何处理字符编码问题：我们首先看下代码,采用最基本的Open方法：f=open('F:\Learnning\daomubiji.txt
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2023-09-21 22:33:10
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本项目主要围绕着特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案：文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障讲解了文本匹配算法的综述，从经典的传统模型到孪生神经网络“双塔模型”再到预训练模型以及有监督无监督联合模型，期间也涉及了近几年前沿的对比学习模型，之后提出了文本匹配技巧提升方案，最终给出了DKG的落地方案。这边主要以原理讲解和技术方案阐述为主，之后会慢慢把项目开源出来，一起共建KG，从知识抽取到知识融合、知识推理、质量评估等争取走通完整的流程。
原创
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2023-02-01 14:22:38
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点击上方，选择星标或置顶，每天给你送上干货作者 | 对白出品 | 对白的算法屋编者寄语：本文看完，相信你会掌握这个无监督语义新SOTA模型ESimCSE。从论文标题中可以看出，应该是对4月份丹琦女神发表的新作SimCSE的增强版（Enhance），并且也用到了对比学习来构建正负样本，那么效果是否优于SimCSE
原创
2022-03-03 10:16:24
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