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Pytorch图像处理中数据扩增方案

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本章对语义分割任务中常见的数据扩增方法进行介绍，并使用OpenCV和albumentations两个库完成具体的数据扩增操作。

2021-03-02

1.2K0

中文预训练模型泛化能力挑战赛Baseline

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自从2017年具有划时代意义的Transformer模型问世以来，短短两年多的时间内，如雨后春笋般的出现了大量的预训练模型，比如：Bert，Albert，ELECTRA，RoBERta，T5，GPT3等等。然而之前的基准评测体系存在两个缺陷：评测强度不够，模型不通用。评测强度不够指的是选手只提交结果，不提交inference的代码。模型不通用指的是预训练模型不能保证在相同超参数情况下在所有任务上都获得比较好的性能。以上两点极大限制了预训练技术的应用和发展。如果我们能通过算法实现泛化能力强的中文预训练模型，这将提高下游业务的准确性，从而提升企业的核心竞争力，并为企业创造更多的价值。

2021-03-02

7070

Spring Boot简明教程--Spring Boot三种创建方式

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安装JDK，推荐JDK8或者11，下载地址https://www.injdk.cn/，推荐adoptopenjdk,下载的win msi版本的会自动添加path，安装后测试java和javac命令

2021-01-21

5760

Datawhale 知识图谱组队学习 Task 2 基于医疗知识图谱的问答系统操作介绍

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该项目是GITHUB上的一个开源项目QASystemOnMedicalGraph。是基于医疗领域知识图谱的问答系统。具体内容为从无到有搭建一个医疗领域知识图谱(知识图谱规模较小)，并基于此知识图谱搭建问答系统实现自动问题解析和回答。

2021-01-14

6382

Datawhale 知识图谱组队学习 Task 1 Neo4J介绍与基本使用

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https://www.injdk.cn/，根据自己需求下载，注意：社区版4.2.2需要jdk版本为jdk11

2021-01-14

8480

Spring Boot + Security-01基于内存认证

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代码地址：https://github.com/zhangpu1211/Spring-Security-Demos

2020-02-24

7300

Windows Terminal终端美化

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在该GitHub地址有不同的配色方案，将其加入到上面配置的schemes中，修改colorScheme中配色名为新加入配色的name https://github.com/mbadolato/iTerm2-Color-Schemes/tree/master/windowsterminal

2020-02-18

3.8K0

ubuntu安装web环境

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下载地址：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 添加环境变量：

2019-04-17

8980

urllib模拟浏览器登录

使用build_opener()修改报头由于urlopen()不支持一些HTTP的高级功能，所以，我们如果要修改报头，可以使用urllib.request.build_opener()进行，比如，如果要爬取刚才无法爬取的网页，我们可以使用如下代码: import urllib.request url = 'https://www.baidu.com/' headers = ('User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537

2018-04-27

1.3K0

用virtualenv建立多个Python独立开发环境

python https django linux

virtualenv创建一个拥有自己安装目录的环境, 这个环境不与其他虚拟环境共享库, 能够方便的管理python版本和管理python库。主要解决不同项目之间环境冲突的问题。小技巧##### 某些

2018-04-27

1.4K0

优秀的markdown书写工具--Typora

Typora typora typora 下载地址 https://www.typora.io/

2018-04-27

9840

python决策树GraphViz可视化

python 决策树 https git windows

安装GraphViz 下载地址：https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/Download_windows.html 选择msi文件下载，安装即可。安装完成后，将bin目录加入到系统path环境变量中安装graphviz的python库使用conda install python-graphviz命令安装即可生成可视化文件 import graphviz # doctest: +SKIP from sklearn import tree print(dat

2018-04-27

2.3K0

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