//输入：['adam', 'LISA', 'barT']， //输出：['Adam', 'Lisa', 'Bart']

原创

wx59203bfd20cec 2021-09-02 14:04:32 ©著作权

文章标签 技术 文章分类 代码人生

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者wx59203bfd20cec的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

formdata=(arr)=>arr.map(item=>item.toUpperCase()[0]+item.toLowerCase().substring(1));

上一篇：高德地图+mui 经纬度换文字地址

下一篇：原生js实现图片缩放

提问和评论都可以，用心的回复会被更多人看到评论

发布评论

相关文章

Linux||Linux操作之Shell教程-输入/输出重定向（Ubuntu 16.04）

Shell教程-输入/输出重定向【实验目的】1.了解Linux系统Shell编程中的重定向使用。【实验原理】Linux 命令默认从标准输入设备(stdin)获取输入，将结果输出到标准输出设备(stdout)显示。一般情况下，标准输入设备就是键盘，标准输出设备就是终端，即显示器。【实验环境】Linux Ubuntu 16.04【实验内容】编写shell脚本练习shell中重定向的使用。【实验步骤】一

重定向输出重定向标准输入 Linux Ubuntu
【添油加醋的Java基础】第七章输入和输出流

IO流以byte（字节）为最小单位，因此也称为字节流。在Java中，InputStream代表输入字节流，OuputStream代表输出字节流，这是最基本的两种IO流。第一节数据流的基本概念在 Java 中，数据流（Streams）是一种用于处理输入和输出（I/O）的抽象。它们是用于从数据源读取数据或向数据目的地写入数据的顺序字节流。Java 提供了丰富的 I/O 类库，主要包括两大类：输入流（

java 输入流输出流字符夏明亮
【ArkTS】鸿蒙开发比较两个数的大小用户界面输入两个数并输出较大数

【HarmonyOS】鸿蒙开发（比较两个值大小，输出较大值）在DevEco Studio中开发，用户界面输入两个值，比较两个值大小并输出较大值。主要是练习了对TextInput属性的应用。

鸿蒙开发 TextInput属性用户界面输入两个值比较大小 ArkTS
BART Python

# 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

python Python 加载
BART模型python

# 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

加载自然语言处理分词器
Bart的训练和推理

Bart模型的训练好预测逻辑是不同的。训练的时候可以使用causal_mask 对整个序列进行一个并行训练，但是inference的时候，必须是自回归的。

机器学习深度学习 python 初始化
BART 模型 R语言程序

# 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 ||------|------|| 1. | 安装必要的R包 || 2. | 导入数据 || 3. | 数据预处理 || 4. | 构建BART模

数据集导入数据语言程序
【数据集】LISA Traffic Light Dataset

前言 LISA数据集简介(有交通标志数据集) LISA转COCO格式 LISA转COCO128格式 lisa2coco128.sh #!/bin/bash # Example usage: sh LISA2COCO128.sh -f ../../LISA_Traffic_Light_Dataset

数据集 python bash
python map()练习小实例

利用map()函数，把用户输入的不规范的英文名字，变为首字母大写，其他小写的规范名字。输入：['adam', 'LISA', 'barT']，输出：['Adam', 'Lisa', 'Bart']。list=['adam', 'LISA', 'barT']def max(x): return x[0].upper+x[1:].low

用户 python 字母英文名字
Bart's Preinstalled Environment (BartPE) bootable

CD/DVDBartPE is Admin's best friend...Version 3.1.10a (released on Feb 17, 2006) :: Introduction:: ...

Windows XP Microsoft DOS OS
BART BERT ELMO UNILM之间差别

这里只针对情感分析这一个下游任务进行分析： BART、ELMO 都是生成模型，只能与一定数目固定的标签做细粒度情感分析 BART 是通过 NSP 预训练任务，将标签作为下句，判断上句和下句是否存在关系，进而判断这个标签是否属于这句话，缺点是假如有60个标签，那就需要判断60次，运行速度堪忧。 ELMO 则是通过 MLM 预训练任务，给句子结尾进行 Mask或者看下李宏毅老师这个图BERT 的tra

bert 自然语言处理人工智能情感分析生成式
pytorch 多输入网络ADAM

# 使用PyTorch实现多输入网络与ADAM优化器在深度学习项目中，构建一个多输入的神经网络是一个常见的需求。在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch构建一个多输入的网络，并通过ADAM优化器进行训练。以下是这整个过程的概览和详细的实现步骤。## 流程概览| 步骤 | 内容 ||------|

数据集开发者损失函数
ADAM输入python python输入a输出au

NO.1 输入输出一、input( )函数1. 语法2. 常用方法2.1 常用输入2.2 去除输入的非法字符2.3 多数据输入2.4 强制转换输入(含字母大小写方法)2.5 对输入数据验证二、open( )函数--文件1. 语法2. 文件基本操作3 常用3.1 with open语句3.2 多个文件的读取操作3.3 读取一个文件夹下所有文件三、print( )函数1.语法2.常用2.1 输出字符

ADAM输入python python 代码规范编程语言字符串
使用bart得到embedding

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

使用bart得到embedding Design Pattern design pattern head first 模板方法模式
BART模型python bart模型中67% coverage怎么样

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

BART模型python 深度学习机器学习人工智能 pytorch
Adam

Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降（SGD）过程的一阶优化算法，它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重。Adam 最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba 在提交到 2015 年 ICLR 论文（Adam: A Method for Sto ...

数据优化算法凸优化迭代缩放
BART回归模型 mboost回归

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进?个人信条：格物致知。 ? 内容介绍在数据科学和机器学习领域，回归预测是一项关键任务。它可以帮助我们预测连续变量的值，从而为决策提供有力的支持。在本篇博文中，我们将介绍基于XGBoost算法实现数据回归预测的方法。XGBoost是一种强大的机器学习算法，它在许多数据科学竞赛中表现出色。它是一种梯度提升算法，通过迭代地训练多个决策树模型

BART回归模型回归 matlab 数据挖掘人工智能
adam算法 pytorch adam算法实现

Adam是一种优化算法，全称时adaptive moment estimation（适应性矩估计）SGD 和AdamSGD( stochastic gradient descent随机梯度下降）与Adam(adaptive 随机梯度下降方法在权重更新时一直学习率是相同的，对于每个网络权重（参数），学习率不变。Adam 通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计而为不同的参数设计独立的自适应性学习率。Ad

adam算法 pytorch 权重 sed 随机梯度下降
adam函数 python adam算法介绍

Adam优化算法简单实战代码实现Adam算法代码思想完整代码实现 Adam算法torch.optim.Adam()是PyTorch中的一种优化算法，它实现了自适应矩估计（Adaptive Moment Estimation，Adam）优化算法。Adam算法结合了动量法和RMSProp算法的优点，在处理非平稳目标函数和梯度稀疏的问题时表现良好。 Adam算法通过计算梯度的一阶矩估计（即梯度的平均值

adam函数 python 算法 python 机器学习代码实现
pytorch 改编 adam pytorch中adam

目录简介分析使用Adam算法参数论文理解torch.optim.adam源码理解Adam的特点官方手册：torch.optim — PyTorch 1.11.0 documentation其他参考pytorch中优化器与学习率衰减方法总结Adam和学习率衰减1（learning rate decay）Adam和学习率衰减2（learning rate decay）【代码】优化算法BGD、SGD、M

pytorch 改编 adam python 权重迭代优化算法
java中的BigDecimal如何创建一个引用传递

关于JAVA中参数传递问题有两种，一种是按值传递（如果是基本类型），另一种是按引用传递（如果是對象）. 首先以两个例子开始： 1） public class Test2 { public static void main (String [] args) { StringBuffer a = new StringBuffer ("A"); StringBuffer b = new

java integer string list class
python pygame添加播放音乐

pygame中，与背景音乐有关的函数都是以pygame.mixer.music开头的。 1. pygame.mixer.music.load(音乐文件名) 加载背景音乐2. pygame.mixer.music.play(重复次数,开始时间) 开始播放背景音乐。重复次数如果是5，加上原来播放的一次，总共会播放6次。开始时间如果为1.0的话，表示从音乐的第2秒开始播放。3. pygame.mixer

python pygame添加播放音乐 pygame Python 音乐函数
前端缓存接口需要配置nginx嘛

在前端项目体验中最直观的就是网页的浏览速度，所以项目开发中在速度方面的优化最主要的就是缓存了，前端的缓存知识比较杂，我在学习中慢慢总结了这么多，今天来分享下。什么是缓存？缓存就相当于是对资源的一种副本实现，不管是在客户端还是在服务端存储着，用相同的URL进行请求，直接从副本中请求资源而不再访问源服务器。为什么要使用缓存？提高访问速度：缓存相对服务端离用户更近，所以在请求过程中从缓存中取内容比在源服

前端缓存接口需要配置nginx嘛缓存服务端服务器
conv卷积实现python

文章导读卷积是深度学习中的重要组成部分，在日常搭建神经网络的过程中我们会遇到各种类型的卷积操作，有2D卷积，3D卷积，分组卷积等等形式。本文针对各种卷积的工作原理、特性和应用进行详细的介绍。目录普通卷积3D卷积扩张卷积分组卷积转置卷积可分离卷积可变形卷积普通卷积在信号处理领域，卷积是两个变量（其中一个变量经过翻转、位移）在某范围内相乘后求和的结果。深度学习中卷积的概念与之相似（只是深度学习的卷积在

conv卷积实现python 卷积 python 计算机视觉神经网络
spring官网mvc入参解释

一、什么是SpringMVCSpringMVC是非常优秀的MVC框架SpringMVC比Struct2更优秀。至于原因，我们可以先简单的理解，Spring4MVC是在Struct2后面出现的，SpringMVC占有后发优势。至于其他的原因，学完了这套课程后，我们再做详细的比较。二、怎么从官网下载Spring的jar包无论学习编程语言还是框架，个人认为与其花大量的时间搜资料，不如静心好好学习官网，官

spring官网mvc入参解释 spring mvc xml

官方博客	全部文章	热门标签	班级博客
了解我们	网站地图	意见反馈

鸿蒙开发者社区	51CTO学堂
51CTO	软考资讯