预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务。今天刚好DPN预训练模型转换问题，顺手将这个过程记录一下。...核心转换函数如下所示： def convert_from_mxnet(model, checkpoint_prefix, debug=False): _, mxnet_weights, mxnet_aux...： （1）创建pytorch的网络结构模型，设为model （2）利用mxnet来读取其存储的预训练模型，得到mxnet_weights； （3）遍历加载后模型mxnet_weights的state_dict...().keys （4）对一些指定的key值，需要进行相应的处理和转换 （5）对修改键名之后的key利用numpy之间的转换来实现加载。...为了实现上述转换，首先pip安装mxnet，现在新版的mxnet安装还是非常方便的。 ? 第二步，运行转换程序，实现预训练模型的转换。 ? 可以看到在相当的文件夹下已经出现了转换后的模型。
E-R模型向关系模型的转换规则： 一、两元联系的转换规则 (1)实体类型的转换 将每个实体类型转换成一个关系模式，实体的属性即为关系的属性，实体标识符即为关系的键。...(2)联系类型的转换 a实体间的联系是1:1可以在两个实体类型转换成两个关系模式中的任意一个关系模式的属性中加入另一个关系模式的键和联系类型的属性。...b实体间的联系是1:N则在N端实体类型转换成的关系模式中加入1端实体类型转换成的关系模式的键和联系类型的属性。...二、三元联系的转换规则 (1)1:1:1可以在三个实体类型转换成的三个关系模式中任意一个关系模式的属性中加入另两个关系模式的键（作为外键）和联系类型的属性 (2)1:1:N在N端实体类型转换成的关系模式中加入两个...1端实体类型的键（作为外键）和联系类型的属性 (3)1:M:N将联系类型也转换成关系模式，其属性为M端和N端实体类型的键（作为外键）加上联系类型的属性，而键为M端和N端实体键的组合 (4)M:N:P将联系类型也转换成关系模式
背景：目前keras框架使用简单，很容易上手，深得广大算法工程师的喜爱，但是当部署到客户端时，可能会出现各种各样的bug，甚至不支持使用keras，本文来解决的是将keras的h5模型转换为客户端常用的...模型转化为pb模型，代码及排坑 我是在实际工程中要用到tensorflow训练的pb模型，但是训练的代码是用keras写的，所以生成keras特定的h5模型，所以用到了h5_to_pb.py函数。...附上h5_to_pb.py（python3） #*-coding:utf-8-* """ 将keras的.h5的模型文件，转换成TensorFlow的pb文件 """ # ==============...模型文件转换成pb模型文件 Argument: h5_model: str .h5模型文件 output_dir: str pb模型文件保存路径 model_name...save_weights()保存的模型结果，它只保存了模型的参数，但并没有保存模型的图结构 以上这篇将keras的h5模型转换为tensorflow的pb模型操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考
BERT在2018年提出，当时引起了爆炸式的反应，因为从效果上来讲刷新了非常多的记录，之后基本上开启了这个领域的飞速的发展。 3....如下图所示，第一个head的连线非常的密集，它是Attends broadly；对于第3个head到第1个head，更关注的是下一个单词；对于第8个head到第7个head，更关注的是句子的分割符（SEP...）；对于第11个head到第6个head，更关注的是句子的句号。...Reference 【1】本文是Microstrong在观看葛瀚骋在B站上讲解的直播课程《从Transformer到BERT模型》的笔记。...直播地址：https://live.bilibili.com/11869202 【2】从BERT, XLNet, RoBERTa到ALBERT - 李文哲的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com
引言 在软件开发生命周期中，从系统模型到软件模型的过渡是一项关键任务。系统模型关注整个系统的结构和行为，而软件模型更集中于软件组件的详细设计和实现。...本文将介绍如何平滑地从系统模型过渡到软件模型，确保一致性和有效性。 2....从系统模型过渡到软件模型的步骤 3.1 定义过渡目标和范围 过渡的第一步是明确过渡的目标和范围，理解系统模型和软件模型之间的区别，并确定需要转换的具体元素。...4.3 协作和沟通 过渡过程涉及多个团队和角色，良好的沟通和协作是关键。 5. 总结 从系统模型到软件模型的过渡是软件开发过程中的复杂任务，涉及多个阶段和考虑因素。...软件建模的过渡不仅是一项技术任务，还涉及组织、协作和沟通的方面。不断学习和实践，掌握从系统模型到软件模型的无缝过渡，将为我们的软件开发项目带来深远的价值。
本文将为您介绍从业务模型到系统模型的转换过程，涵盖理解业务需求、建立业务模型、识别系统需求、创建系统模型等关键步骤。...3.2 主要组成 结构模型：描述系统的组织结构。 行为模型：描绘系统的运行时行为。 功能模型：展现系统的功能需求。...四、从业务模型到系统模型的过渡 4.1 理解业务需求 需求收集：通过与业务人员合作，搜集和记录业务需求。 需求分析：识别和分类需求，确保它们的准确性和完整性。...六、总结 从业务模型到系统模型的转换是一次复杂但必不可少的过程。它涉及深入理解业务需求、创建准确的业务模型、识别和分析系统需求，并将它们转化为清晰、一致的系统模型。...通过有效的合作、准确的分析和精心的设计，可以确保系统模型准确地反映了业务需求，为后续的开发和实施奠定坚实的基础。 这篇文章为从业务模型到系统模型的转换提供了全面的视角和实用的指导。
我们经常会看到后缀名为.pt, .pth, .pkl的pytorch模型文件，这几种模型文件在格式上有什么区别吗？...其实它们并不是在格式上有区别，只是后缀不同而已（仅此而已），在用torch.save()函数保存模型文件时，各人有不同的喜好，有些人喜欢用.pt后缀，有些人喜欢用.pth或.pkl.用相同的torch.save...在pytorch官方的文档/代码里，有用.pt的，也有用.pth的。一般惯例是使用.pth,但是官方文档里貌似.pt更多，而且官方也不是很在意固定用一种。...，就会将文件中所记录的路径加入到 sys.path 设置中，于是 .pth 文件说指明的库也就可以被 Python 运行环境找到了。...以上这篇浅谈pytorch 模型 .pt, .pth, .pkl的区别及模型保存方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
AIPL模型 AIPL概念 AIPL模型主要用于对用户进行人群资产的量化，在分析用户的过程中，我们通常会用新用户和老用户进行划分。...认知人群（A） 认知类人群的特点通常是“第一次”，当用户第一次了解到品牌/商品的时候就是一个认知的过程，如果没有后续的行为，则该类人群就被称为认知类人群（A类人群），常见的人群特征如下： 广告曝光 公域页面曝光...当下能够让人们感兴趣产品的门槛变的越来越高，从二十年前的文字到十年前的图文到现在的短视频，刺激用户的感官显得尤为重要，方式列举： 明星代言：（引起粉丝兴趣，获得大众信任） AR/VR展示：（好奇->兴趣...） 实体带货：（大雪中卖羽绒服） 购买：促进购买 现在的购买不单单是从产品质量和价格上的考虑，效率、售后、服务、创新也变成了人们衡量的标准，下面列举几个能够促购的策略： 与消费者共创产品：（定制策略）...，AIPL模型的人群划分是从一个完全没有品牌认知的用户到忠诚用户的过程，而当平台拥有了大量的忠诚用户后，就该去考虑如何进行创收了。
，后来又是一番查找，发现这个模型可能是用高版本的 PyTorch 训练出来的，不兼容，于是我又将我的 PyTorch 升级到了最新的 0.10.0 版本，这次就可以了，最终会在根目录生成三个模型，我们要的是最后一个经过优化过的模型...之前一直是因为模型的问题导致一打开应用就闪退，还好 AS 看日志也比较方便，通过 Log.e(msg) 输出错误信息，然后我们在下方的视窗中就可以定位到是什么错误了 然后发现官方的例子中已经对步骤都讲的特别详细了...好的开发者知道他/她需要将重负荷的任务移除到工作线程避免主线程阻塞，同时获得更流畅的用户体验，避免 ANR 的发生。...但是，当需要更新 UI 的时候我们需要“返回”到主线程，因为只有它才可以更新应用 UI。...将模型的 op 给简化一下,这样子的话我们看到的 op 就很直观了.
本文主要针对项目中遇到的问题，引申到koa-compose原理解析。...想法有了，拆解一下逻辑，底层逻辑就是在触发时需要有很多中间层的处理，等中间层处理完成后再处理自己的。那这不就像是洋葱模型吗。 洋葱模型 提到洋葱模型，koa的实现简单且优雅。...核心内容只有十几行，但是却涉及到高阶函数、闭包、递归、尾调用优化等知识，不得不说非常惊艳没有一行是多余的。...第三步：调用时，执行dispatch(0)，默认从第一个中间件执行 dispatch函数的作用（dispatch其实就是next函数） 第一步：通过i <= index来避免在同一个中间件中连续next...通过不断的递归加上Promise链式调用完成了整个中间件的执行 实践 已经了解到洋葱模型的设计，按照当前摸鱼的诉求，期望stack.push这部分内容由业务方自己去注入，而退出登录只需要执行compose
该论文从浅层模型到深度模型纵览监督学习中常用的优化算法，并指出了每一种优化算法的优点及局限性，同时其还包括了一阶和二阶等各种算法的形式化表达。...2.1.1 梯度下降法 从概念上讲，最小化光滑凸目标的最简单的方法是梯度下降法，具体分析参见 [ 62 ]。在这种方法中，从初始化估计值 w0 开始，通过下述公式迭代地更新权重估计值。 ?...好在当每个αk 都设置为一个正的常数α且它是一个足够小的固定值时，从理论上分析，该算法的收敛性仍可以得到保证。（固定的步长常数在机器学习领域叫做学习率。...其中 Sk 被称作小批量，它的所有元素都是从总数据集 {1,...,n} 中按均匀分布选出来的。接下来的运算类似于梯度下降： ? 毫无疑问，该算法的关键在于选择步长序列 {αk}。...不同于梯度下降，固定的步长（即学习率）不能保证算法会收敛到强凸函数 F 的最小值，而只保证收敛到最小值的邻域。 SGD 的收敛速度比梯度下降慢。
指令调整中需要注意任务间的样本数量均衡问题，不能简单地按照任务数据集规模合并。增加高质量数据集的采样比例可以提升表现。不过，一般单一数据集样本量会设置一个上限，一般在几千到几万的范围。...大体上有三个需要调整的方向： 1.有帮助的：模型生成的内容应当是简介有执行力的，能够提供额外的信息并展现出模型的敏感、审慎和洞察力。2.忠诚的：模型不应该捏造事实，并且适当地时候表达不确定性。...3.无害的：模型避免生成冒犯的、歧视性的内容，并且拒绝一些恶意请求。 用于对齐调整的标注数据有多种形式，例如排序若干候选；成对比较；回答既定的问题以从多个角度评价等。...奖励模型一般是一个较小的大语言模型，例如InstructGPT基于175B参数的GPT-3做调整，奖励模型采用6B的GPT3；GopherCite基于280B参数的Gopher做调整，奖励模型采用7B的...第三步是强化学习优化的过程。待优化的大语言模型的动作域（action space）是预测词表，状态为当前生成的内容，并将奖励模型的反馈信号通过PPO算法传给大语言模型做优化。
今天我们就从Transformer到Bert进行详细地讲解。 1....K 即为英文中 Key 是指：被查询的索引，我们学习到的权重分布A 长度为n，那么A中每一个下标的大小，就代表了对应索引被分配到的权重。所以这个K，控制的是索引。...简单的来说，它通过学习三个参数，来对同一个embedding之后的feature 进行转换，将他线性转换成Q、K、V 之后计算出这句话的 Attention 得分。...Bert Bert模型的定位是一个预训练模型，同等级的应该是NNLM，Word2vec，Glove，GPT，还有ELMO。模型具体的解释不是本文关注重点，这里同样采用简单概述。...ELMO两阶段过程 第一个阶段是语言模型进行预训练； 第二个阶段是在做下游任务时，从预训练网络中提取对应单词的网络各层的Word Embedding作为新特征补充到下游任务中。
需求从思维到概念的转化 产品设计流程中，在完成需求与市场分析之后，产品经理需要拆解需求场景抽离核心路径，梳理出大大小小的各类功能点，划分功能优先级最终得到版本需求列表，随着项目的行进，在设计师和工程师的协助下...将产品由抽象的思维模型转换为逐步具象化的概念模型，最终推导出可行的功能和版本规划，是产品由0到1的关键转换节点。...需求是否足够刚 依照马斯诺需求层次模型，越贴近底层的需求越需要优先被满足。因为越接近底层，需求痛点越清晰、需求覆盖场景越广泛，需求覆盖人数越密集。...寻找触点可以从竞品中获得灵感，因为从策划的角度来看，产品逻辑和流程的最优解，最终的思路往往殊途同归。...风雨兼程，不忘目标 回顾一下需求从场景到功能的完整推导过程： 不难发现，产品目标不仅是最早明确的核心要素，也是需求分析过程中的“指明灯”，但产品目标并非一成不变。
它可以生成与PlantUML兼容的类图文本，其中包含所有结构和接口的信息以及它们之间的关系。 安装 要使用GoPlantUML，你需要先安装Go语言，版本需要1.17或以上1。...-hide-private-members Hides all private members (fields and methods) 例子 在goplantuml中考虑了两种不同的关系...注意函数的签名方式 package testingsupport //MyInterface only has one method, notice the signature return value...testingsupport.MyInterface <|-- testingsupport.MyStruct1 testingsupport.MyStruct3 o-- testingsupport.MyStruct1 @enduml 模型效果
它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。...SQL从功能上可以分为3部分：数据定义、数据操纵和数据控制。SQL的核心部分相当于关系代数，但又具有关系代数所没有的许多特点，如聚集、数据库更新等。它是一个综合的、通用的、功能极强的关系数据库语言。...2、两种使用方式，统一的语法结构。SQL有两种使用方式。一是联机交互使用，这种方式下的SQL实际上是作为自含型语言使用的。另一种方式是嵌入到某种高级程序设计语言（如C语言等）中去使用。...尽管使用方式不向，但所用语言的语法结构基本上是一致的。3、高度非过程化。...一、实验要求二、作业1解答1．ER图2．关系模型：商品关系模式（商品编号，商品名，规格，单价）商店关系模式（商店号，商店名，地址）供应商关系模式（供应商号，供应商名，地址）三、作业2解答1.
目录 一、实验要求 二、作业1解答 1．ER图 2．关系模型： 三、作业2解答 1. 建表并插入数据 2. ...使用查询语句查询相关信息 查询计算机系男生的信息： 查询鹿晗的年龄 查询姓名第二个字为“丽”的同学的信息 按照性别列出男生和女生的人数 四、好用的SQL语句学习网站 ---- 一、实验要求 二、...作业1解答 1．ER图 2．关系模型： 商品关系模式（商品编号，商品名，规格，单价） 商店关系模式（商店号，商店名，地址） 供应商关系模式（供应商号，供应商名，地址） 三、作业2解答 1. ...使用查询语句查询相关信息 查询计算机系男生的信息： select * from LYL_116_student where Department='计算机' 查询鹿晗的年龄 select datediff...(yy,Birthday,getdate()) 年龄 from LYL_116_student where Name= '鹿晗' 查询姓名第二个字为“丽”的同学的信息 select * from LYL
int类型或者能转换为int类型的str external_data = { "id":"123", "signuo_ts": "2011-2-12 12:23:20", "friends...解析和转换 print(user.dict()) # 转换为字典 print(user.json()) # 转换为json print(user.copy()) # 浅copy print(User.parse_obj...int类型或者能转换为int类型的str external_data = { "id":"123", "signuo_ts": "2011-2-12 12:23:20", "friends...','====='*6) print(user.dict()) # 转换为字典 print(user.json()) # 转换为json print(user.copy()) # 浅copy print...__fields__.keys()) # （这里查看所有字段）定义模型类的时候，所有字段都注明类型，字段顺序就不会乱 print("====="*6,'递归模型','====='*6) class
：点击传送门 论文：点击传送门 从0到1了解模型的优缺点 从现在的大趋势来看，使用某种模型预训练一个语言模型看起来是一种比较靠谱的方法。...从之前AI2的 ELMo，到 OpenAI的fine-tune transformer，再到Google的这个BERT，全都是对预训练的语言模型的应用。...**解读：**任务1: Masked LM 从直觉上看，研究团队有理由相信，深度双向模型比left-to-right 模型或left-to-right and right-to-left模型的浅层连接更强大...在为了训练一个理解句子的模型关系，预先训练一个二进制化的下一句测任务，这一任务可以从任何单语语料库中生成。...其次，添加一个learned sentence A嵌入到第一个句子的每个token中，一个sentence B嵌入到第二个句子的每个token中。
模型选择 排序的问题在机器学习中有很多可以使用的方法，应用到推荐系统实际上就是一个二分类问题。...，因为特征工程的质量决定了模型效果的上限。...它们的优点是考虑到全部样本，模型准确，但缺点是数据量太大时训练速度很慢。我们可以考虑每次采用小批量的样本训练模型的 online learning，从而达到实时更新模型的效果。...预测的执行步骤如下： 召回内容队列 线上的服务器从内存读取参数取值 θ 拉取到内容/用户/上下文的实时特征 x 代入预测公式，计算用户 u 对内容 i 的点击率 依据点击率对召回内容排序并返回...总结 推荐系统涉及到的东西很多，本文只是对各个环节作了些简单的概述。如果要完善系统并真正满足用户的需求，则需要在各个环节都做深入的研究，希望大家共勉。
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