标记nlp

1. Transformer 概述 1.1 整体结构 \(\text{Transformer}\) 主要由 \(\text{Encoder}\) 和 \(\text{Decoder}\) 两个部分组成。\(\text{Encoder}\) 部分有 \(N = 6\) 个相同的层，每层包含 一个 \( ......

前言 在pytest中，有时候我们并不需要对所有的用例全部执行。pytest提供了一种机制：有选择的挑选用例去执行，即标记测试函数。下面详细介绍几种方法给函数标记。 使用pytest.mark在函数上进行标记 标记格式 @表示这是一个装饰器，pytest.mark是pytest固定的写法,mark_ ......

机器学习 一般机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning，又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......

1. 神经网络 1.1 神经元 神经元（Neuron）或节点（Node） 是神经网络的基本单元。下图是一个简单的神经元示意图，\(x\) 表示 输入（\(\text{Input}\)）， \(x_i\) 表示来自于前面第 \(i\) 个 神经元（\(\text{Neuron}\)）的输入，通常会增加 ......

1. RNN 1.1 RNN 简介 循环神经网络（\(\text{Recurrent Neural Network}\)，简称 \(\text{RNN}\)）是一种用于处理序列数据的神经网络。其核心思想是使用循环结构来保持一个内部状态，这个状态理论上可以捕获到目前为止的全部信息流。\(\text{R ......

1. one-hot 向量 我们先了解一下 \(\text{one-hot}\) 向量。\(\text{one-hot}\) 编码是表示分类变量的常见方法，尤其在数据预处理和机器学习的特征工程中。一个 \(\text{one-hot}\) 向量是一个其中只有一个元素是 1，其余为 0 的向量。 假设 ......

1. 单词与向量 1.1 Term-document 矩阵 Term-document 矩阵是信息检索和文本挖掘中常用的一种表示方法，这种矩阵是一个二维表格，用来表示词（term）在文档（document）集合中的分布情况。在这个矩阵中，行通常代表词汇（terms），列代表文档。矩阵中的每一个元素， ......

1. 贝叶斯决策论 假设有 \(N\) 中类别标记 \(\gamma = \{c_1, c_2, \dots, c_N\}\)，\(\lambda_{ij}\) 是将一个真实标记为 \(c_{j}\) 分类为 \(c_i\) 所产生的损失。基于后验概率 \(P(c | \mathbf{x})\) 可 ......

1. N-gram 模型 1.1 N-gram 模型介绍 \(\text{N-gram}\) 是一种基于统计语言模型的算法，用于预测文本中的单词，其中 \(\text{N}\) 一般指的是序列中的单词数量。其基本思想是将文本内容进行大小为 \(\text{N}\) 的滑动窗口操作来计算概率。 例如： ......

pytest可以支持对用例自定义标记，可以把用例按自己的需要归类标记，比如按用例优先级，标记一些smoke冒烟测试用例。 1. mark标记基本实现 import pytest @pytest.mark.smoke def test_login1(): print('test1') @pytest. ......

高清B站视频链接 1.生成测试报告 生成junit xml文件测试报告 2.用例失败控制 在第N个很用例失败之后，结束测试执行 pytest.main(['--maxfail=2']) 3.通过标记表达式执行 pytest.main(['-m','smoke']) 这条命令会执行被 装饰器 @pyt ......

SentencePiece：SentencePiece 是一个提供无监督文本标记化和文本编码的库。它的主要特点是可以在字符级别和单词级别之间找到一个平衡，使用所谓的"subword units"作为标记化的单位。这种方法特别适合处理罕见词和词汇变化。SentencePiece 包括两种主要的标记化算 ......

参考各家代码，用Rust实现了线段树和懒标记。 由于使用了泛型，很多操作都要用闭包自定义实现。 看代码。 // 线段树定义 pub struct SegmentTree<T: Clone> { pub data: Vec<T>, tree: Vec<Option<T>>, marker: Vec<T ......

官方文档说明地址 https://swagger.io/docs/specification/2-0/grouping-operations-with-tags/ 创建一个自定义的特性类 public class ControllerGroupAttribute : Attribute { publ ......

个人采用方案三解决问题。 在VC++种同时包含头文件#include <windows.h>和#include <algorithm>后就会出现无法正常使用std标准库中的min和max模板函数，经过查阅发现这是因为在Windows.h种也有min和max的定义，这样就导致了algorithm中的m ......

向量语义 词汇语义 语义概念(sense or concept)是单词含义(word sense)的组成部分，词原型可以是多义的。 同义词是指：在某些或者全部的上下文中，单词之间有相同或近似含义 可能没有完全相同含义的同义词例子！ 即使在很多情况下(上下文语境)，单词间的含义是相同的。 但仍然有可能 ......

全文链接：http://tecdat.cn/?p=24172 最近我们被客户要求撰写关于潜过程混合效应模型（lcmm）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 每个动态现象都可以用一个潜过程（Λ(t)）来表征，这个潜过程在连续的时间t中演化。有时，这个潜过程是通过几个标志来衡量的，因此潜过程是它们的共同 ......

朴素贝叶斯分类器和加一平滑计算每个单词的似然值 贝叶斯规则：c表示类别，d表示数据 \[P(c|d) = \frac{P(d|c)P(c)}{P(d)} \]例题1 假设句子“I always like foreign films.”中每个单词对应每个类的似然估计如下，请判断该句子属于正面还是负面评 ......

N元文法的统计 二元概率方程： \[P(w_n|w_{n-1}) = \frac{C(w_{n-1}w_n)}{C(w_{n-1})} \]三元概率估计方程： \[P(w_n|w_{n-2},w_{n-1}) = \frac{C(w_{n-2;n-1}w_n)}{C(w_{n-2;n-1})} \] ......

# 等待下载#--de-zh https://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-mt-de-ZH/tree/mainhttps://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-tatoeba-es-zh https://huggingface.c ......

背景 Google审核日益严格,很多包都会因为各种原因被拒,推广线下包也就成了PlanB 但在设备上直接安装apk,又会遇到另一个问题:报毒 报毒后,推广成本大大增加,用户安装意愿大大降低. 为什么一个apk会被标记成病毒呢. 1.为什么apk被报毒 就是你的apk里面包含病毒信息,或你的apk已经 ......

alias: Zhu2023a tags: 超标记 注意力 rating: ⭐ share: false ptype: article BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention * Authors: [[Lei Zhu] ......

简介： 欢迎来到本篇文章！今天我们将讨论一个新的自然语言处理任务——英文短文识别。具体而言，即通过分析输入的英文文本来判断其是比较消极的还是比较积极的。 展示： 1、项目界面 如下所示是项目启动后用户使用使用界面 2、布局介绍 首先可以看到用户使用界面上存在这么几个部分： 2.1、最左边的功能栏 2 ......

1 //笔记-自用 2 //#pragma GCC optimize("Ofast") 3 //#pragma GCC optimize("unroll-loops") 4 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 5 #define All(a) a.begin(),a.en ......

# It imports the PatternFill class from the openpyxl.styles module. from openpyxl.styles import PatternFill # It imports the colors class from the ope ......

const int N = 1e5 + 10; int n, m; int a[N]; struct Tree{ int l,r; ll sum,add; }tr[4*N]; void build(int u,int l,int r){ // l=tr[u].l;r=tr[u].r; //注释掉的部 ......

介绍： 欢迎来到本篇文章！在这里，我们将探讨一个常见而重要的自然语言处理任务——文本分类。具体而言，我们将关注情感分析任务，即通过分析电影评论的情感来判断评论是正面的、负面的。 展示： 训练展示如下： 实际使用如下： 实现方式： 选择PyTorch作为深度学习框架，使用电影评论IMDB数据集，并结合 ......

C 语言中"##“和”#"用法解密一、概述C语言中指针和宏是很容易让人用错的，特别是指针，即使工作多年的老鸟也很有可能在这上面马失前蹄。当然了宏也不例外，宏中有一些有意思的用法，如果我们没有了解到或者不是非常清楚的话，就很容易犯错或者说是看不懂别人的代码。下面一起来看一下C语言中的"##“和”#"的 ......

原始数据 先效果 存在的是绿色 不存在的红色一目了然 实现过程 选中列 选择条件格式 新建数据存在规则 绿色 设置格式颜色 查看效果 新建数据不存在规则 红色 ......

initEleChart (data) { let index = data.findIndex(item => { return this.currentRow.D_DATETIME == item.D_DATETIME }) let option = { title: { text: `${th ......