文章目录样式标题摘要正文格式一级标题二级标题三级标题标题、图表、公式自动标号多级列表右键插入题注三线表公式编号(MathType***) 样式标题字体：宋体、三号、加粗 段落：居中、无缩进、1.5倍行距摘要字体：黑体、三号 段落：居中、无缩进、1.5倍行距摘要下（清华大学五道口金融学院，北京100083） 字体：宋体、小五 段落：居中、无缩进、1.5倍行距正文格式字体：宋体、times、小四 段
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2024-07-10 01:11:06
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背景介绍文本摘要，就是对给定的单个或者多个文档进行梗概，即在保证能够反映原文档的重要内容的情况下，尽可能地保持简明扼要。质量良好的文摘能够在信息检索过程中发挥重要的作用，比如利用文摘代替原文档参与索引，可以有效缩短检索的时间，同时也能减少检索结果中的冗余信息，提高用户体验。随着信息爆炸时代的到来，自动文摘逐渐成为自然语言处理领域的一项重要的研究课题。文本摘要的需求来自多个我们真实的客户案例，对于大
1 引言文本自动摘要是利用计算机通过各种方法对文本或文本集中能够准确反映原文中心内容的重要信息进行抽取、总结。信息的快速增长使得人们面临信息过载的困扰，面对海量信息往往无法从中快速准确地获取所需信息，而文本自动摘要技术能有效地解决此类问题，利用它可以帮助人们快速有效地从网络上获取高质量的所需信息。目前的文本自动摘要技术生成的摘要质量还有所欠缺，因而如何有效地利用自动文摘技术提取文本摘要是本文的主要
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2024-06-14 22:02:03
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强化学习笔记（五）Pytorch实现简单DQNQ1：值函数近似的形式和意义？Q2：梯度下降法公式中的真值
qπ(S,A)是如何处理的？Q3：如何理解DQN中的经验回放（Experience Relay）机制？Q4：Pytorch实现一个简单的Q-Network 表格型的近似求
AI 科技评论 今天给大家介绍一篇想法简单但是很有意思的文章，是研究 fine-tuning 在 few-shot 任务上的工作机制，论文发表于AAAI 2021，作者来自于CMU，HKUST和 IIAI：文章的动机非常明确：如下图，在 few-shot 任务上，我们通常会有一个 base set（有大量数据）和一个 novel set（只有少量数据），base set 里面的数据类别跟 nove
本文我们先学习一个T5模型的基本概念，最后应用到文本摘要任务上作为实战。
原创
2022-07-13 17:16:34
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作者 | Mike Casale编译 | VK来源 | Towards Data Science下图是文本到文本框架的示意图。每个任
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2022-07-30 00:47:52
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T5（Text-to-Text Transfer Transformer，有5个T开头的单词，所以叫做T5）模型采用了一种与前述模型截然不同的策略：将不同形式的任务统一转化为条件式生成任务。 T5-base 的模型结构是 encoder：12个transformer的encoder链接，每个Block的encoder输出链接下一个encoder的输入。 最后一个Block编码后的输出，拿去做Dec
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2024-10-13 17:18:40
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模型学习在MVC里面，M是负责对数据的处理，其实在TP5里面模型封装的已经很好了，基本上我们不用做过多的操作，使用系统自带的基类即可完成大部分的curd操作。 模型定义需要写在模块的model目录下，我们可以使用TP5自带的命令行工具进行生成。注意1：在TP5里面模型也不在使用类后缀，直接就是使用去除表前缀后的名称作为模型的名称。（模型名称使用大驼峰的方式）例如：表的名称为
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2024-07-09 16:25:53
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Atitit sumdoc t5 final file list\sumdoc t5 final\sumdoc t511\sumdoc t5 final\sumdoc t511.zip\sumdoc t5 final\sumdoc t515\sumdoc t5 final\sumdoc t515.zip\sumdoc t5 final\sumdoc t516\sumd...
原创
2021-08-30 09:47:26
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如果只有30-40w数据，训练出来有很多语句不通的case，从零训练一个T5-Base需要200-300W+数据，可以用预训练模型解决语句不通的问题。
语法纠错属于句子级的校对，需要检测并纠正句子中的错误，其中语法纠错目前已经公开的数据量不多，而现在解决语法纠错的问题主要是采用深度学习的模型，这些深度学习的模型需要大量的训练数据，因此本文总结了几种语法纠错数据生成的方法1.在word-level或者char-level随机插入、替换、删除、重排按照10%的概率随机删除一个词；按照10%的比例随机增加一个词；按照10%的比例随机替换一个词；对所有的
ALBERT凳子还没坐热，GLUE就又换了老大，Google T5 (Text-to-Text Transfer T
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2022-08-21 00:00:53
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我们在日常业务中可能会遇到出海场景，会涉及多个地区和语言，目前来说mT5仍然是多语言翻译任务种比较fancy的模型。T5作为mT5的前身，模型结构和mT5没什么区别，本篇文章将详细介绍在`transformers`库中T5模型的源码。
原创
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2024-05-22 22:19:24
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都得死（die） 每个测试点时限：\(1.5\) s 内存限制：\(256\) MB 编译选项：-lm -std=c++14 -O2 【题目背景】 2021.9.3 晚，大家在讨论出题的名字 ycx：就叫第一题、第二题 \(\cdots\cdots\) 吧 cyh：毛 mtr：（大笑）就用 cyh ...
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2021-09-05 07:57:00
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SolidEdge是最完整的混合2D/3DCAD系统，采用同步技术加速设计和编辑过程，增强了对重用导入几何的支持。SolidEdge是Velocity系列解决方案组合的关键组成部分。它是一个优秀的工具，用于建模零件和绘图设计、透明数据管理和集成有限元分析模块，可以让您成功应对设计产品日益复杂的问题。 %64%6f%63%73%2e%71%71%2e%63%6f%6d/%73%68%65%65%74
原创
2023-04-14 13:47:49
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一，概述内存通过节点(pg_data_t)来管理，每个节点关联到系统中的一个处理器节点又进一步划分为内存域，是对内存的进一步细分，一个节点最多有3个内存域。各个内存域关联了一个数组，用来组织属于该内存域的物理内存页(页帧)。对各个页帧，都分配了一个struct page实例以及所需的管理数据。除了节点自己的内存域，每个节点还提供了一个备用列表(struct zonelist)，该列表包含了其他节点
① MarginNote P最好用的就是它可以边看边做笔记边生成思维导图。你做标记的部分都会形成内容卡片，在思维导图栏里。把考研专业书放进去，看着不要太爽。最初用的是体验版的，笔记只能做20处，对于我来说完全不够用。就上马云bb那里买了付费版的。巨便宜?② 幕布大纲➕思维导图，简约风，很好用！可以加重点标记?，可以加标签?️，可以加图片（收费项目）③ 欧路词典很喜欢它的简约风格，没有花里胡哨的东西
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2023-12-20 09:27:27
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在互联网技术和游戏产业飞速发展的今天，VR产品早已从小众走向大众，VR游戏获得了越来越多游戏玩家的喜爱，逐渐在市场上占据一席之地，现如今，为了提升VR场景中的体验感，各大公司铆足了劲不断研发出新的VR设备，其相关产品更新换代的速度可以说是令人咋舌。 不论是VR游戏还是其他的VR应用场景，沉浸化程度一直都是玩家和体验者最在意的要素之一。不断优化头显的设计，减小重量、提升舒适度，弱化控制器的存在感
锐龙4000系列的华丽登场让今年的游戏本变得热闹起来，似乎全年大家都在喊“AMD YES”，但尴尬的是，因为产能或者其他因素，使得锐龙游戏本的产量非常少，无论联想拯救者还是华硕天选亦或者暗影精灵6锐龙版，都长时间处于缺货状态，即使有货也并非原来的首发价，而是加价了好几百进行售卖，价格解决了同规格的酷睿版。“AMD YES”似乎喊不动了。另一方面，英特尔感受到了空前的压力，R7-480
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2024-08-26 23:19:17
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