import * import tqdm import pandas as pd import numpy as np import os config = {} #训练集 config["train_corpus_path...self.vocab_size = vocab_size self.batch_size = batch_size # 学习率 self.lr = lr # 是否使用...模型 self.bert_model = bert_model(config=bertconfig) self.bert_model.to(self.device)...# 初始化训练数据集 train_dataset = BERTDataset(corpus_path=config["train_corpus_path"],...on_memory=False, ) # 初始化训练
redis-cli是一个终端程序，用于向redis服务器发送命令和读取响应。它包括两种模式：交互模式和命令模式。...发送命令： # 执行incr操作 redis-cli INCR myCounter # 重定向输出 redis-cli INCR myCounter > /tmp/output.txt # 输出原始的结果...PING # 指定数据库 redis-cli -n 1 INCR mycounter 输入流： redis-cli -x SET mykey < /etc/services 重复运行： redis-cli..."PING" "SELECT","0" "SET","last_name","Enigk" "PING" "INCR","mycounter" LRU模拟： 测试使用管道，会对服务器造成压力，不要在生产环境使用...redis-cli --lru-test 1000
$ brew update && brew upgrade gh 安装完成后直接在命令行中执行 gh 命令，看到如下所示的信息就证明已经安装完成： $ gh > GET /repos/cli/cli/...使用 下面我们以 issue 和 pull requests 两个开发者使用非常频繁的功能为例来介绍下 GitHub CLI 的基本使用。...列表过滤 我们可以使用 gh 命令来过滤 issue，比如过滤带有 gitment 标签的问题： $ gh issue list --label "gitment" > GET /repos/cli/...< HTTP 200 OK 在第一次使用的时候需要我们进行一次授权，在命令行中输入回车键就会在浏览器中打开授权页面，点击授权即可： ?...，更多的使用方式可以查看官方文档了解更多：https://cli.github.com/manual/examples.
ng 基础命令 npm install –g @angular/cli npm install -g @angular/cli@latest ng serve –prot –aot 启动项目并压缩项目文件...ng build 项目打包命令，也可以加上–prot –aot 新建项目 ng new 项目名称 它将运行一段时间，进行npm依赖的安装，安装成功后我们将看到 Installed packages...使用vs code打开刚刚创建项目的文件夹 ? 运行应用 ng serve 编译并运行应用，如果一切正常会出现以下信息 ? 如果出现 ?...端口被占用错误，请使用 ng serve --port 4211 //4211为替换默认4200的端口 出现以下消息表示运行成功： ?...制作Component（组件） 执行命令创建组件 ng generate component hello-world 创建好后： ?
结果表明语言模型预训练不必使用小于 15% 的掩码率，而使用高效预训练侧率的大型模型的最佳掩码率高达 40%。...其动机是遮蔽标记在训练前和下游微调之间造成不匹配，使用原始或随机的标记作为[MASK]的替代方法可以缓解这种差距。...3.“80-10-10”：在BERT配置中，在所有的遮蔽文本中，80%被[MASK]取代，10%被原始token取代，10%被随机token取代。 结果如表4所示。...鉴于实验结果，作者建议只使用[MASK]来做预训练。...参考资料 陈丹琦带着清华特奖学弟发布新成果：打破谷歌BERT提出的训练规律！这个庆祝方式太学神了吧 https://www.qbitai.com/2022/02/32722.html
文本加标点--训练BLSTM bert4keras==0.5.9 # -*- coding:utf-8 -*- import os import re import sys import time...import logging import numpy as np import pandas as pd from tqdm import tqdm import multiprocessing from bert4keras.snippets...import sequence_padding, DataGenerator from bert4keras.optimizers import Adam import warnings warnings.filterwarnings...import keras, set_gelu from bert4keras.bert import build_bert_model from bert4keras.optimizers import...Adam from bert4keras.snippets import seq
Spring Boot CLI Spring Boot CLI是一个命令行工具，如果想使用Spring进行快速开发可以使用它。...它允许你运行Groovy脚本，这意味着你可以使用熟悉的类Java语法，并且没有那么多的模板代码。你可以通过Spring Boot CLI启动新项目，或为它编写命令。...Spring Boot CLI 安装 下载二进制文件 wget https://repo.spring.io/release/org/springframework/boot/spring-boot-cli...:${SPRING_HOME}/lib:$CLASSPATH export PATH=${SPRING_HOME}/bin:$PATH EOF source /etc/profile 常用命令 usage...; } } EOF spring run /usr/local/src/java/helloworld.java --server.port=9001 & 使用docker 运行spring
Github上刚刚开源了一个Google BERT的PyTorch实现版本，同时包含可加载Google BERT预训练模型的脚本，感兴趣的同学可以关注： https://github.com/huggingface.../pytorch-pretrained-BERT PyTorch version of Google AI's BERT model with script to load Google's pre-trained...$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \ --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --pytorch_dump_path.../vocab.txt \ --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint $BERT_PYTORCH_DIR.../vocab.txt \ --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint $BERT_PYTORCH_DIR
对于那些之前可能没有使用过 Transformer 模型（例如 BERT 是什么）的人，这个过程看起来有点像这样： pip 安装Transformer 初始化一个预训练的 Transformer 模型...总的来说，有四个关键部分： 获取数据 构建分词器 创建输入管道 训练模型 一旦我们完成了这些部分中的每一个，我们将使用我们构建的标记器和模型 - 并将它们保存起来，以便我们可以像通常使用 from_pretrained...OSCAR 数据集拥有大量不同的语言——从头开始训练最清晰的用例之一是我们可以将 BERT 应用于一些不太常用的语言，例如泰卢固语或纳瓦霍语。...首先，我们设置 GPU/CPU 使用率。然后我们激活我们模型的训练模式——最后，初始化我们的优化器。...这就是从头开始训练 BERT 模型的演练！ 我们已经涵盖了很多方面，从获取和格式化我们的数据——一直到使用语言建模来训练我们的原始 BERT 模型。
笔者在前文《通过 CLI 管理 Jenkins Server》中介绍了如何通过 SSH 或客户端命令行的方式管理 Jenkins Server，限于篇幅，前文主要的目的是介绍连接 Jenkins Server...方便起见我们可以先使用 get-node 命令获得一个现有 node 的配置文件，然后修改其中的配置，并最终用来创建新的 node。...当然，我们也可以使用 delete-node 命令删除一个 node。...默认支持的命令很多，这里只是简单介绍了其中的几个，主要目的是帮助理解 Jenkins CLI 命令的基本用法。...更多命令的详细用法请参考官方文档。 参考： Jenkins CLI
一、简介 Gatsby CLI 用于 Gatsby 项目的创建、启动、编译等。它是发布于 npm 的包，可以用npm进行安装管理 npm install -g gatsby-cli。...二、命令 1、new 功能：新建 Gatsby 项目。详细用法，看这里！...gatsby build 4、serve 功能：发布后的程序，无法调试，可以在开发机器上，用此命令运行发布程序，用于测试。...gatsby clean 二、参考文档 Gatsby CLI命令说明！
Adds support for an external library to your project. analytics Configures the gathering of Angular CLI...See https://v8.angular.io/cli/usage-analytics-gathering. build b Compiles an Angular app into an output...See https://update.angular.io/ version v Outputs Angular CLI version. xi18n Extracts i18n messages from
基于BERT+PET方式文本分类模型搭建 一、实现模型工具类函数 目的：模型在训练、验证、预测时需要的函数 代码路径：/Users/**/PycharmProjects/llm/prompt_tasks...""" self.goldens = [] self.predictions = [] 二、实现模型训练函数,验证函数 目的：实现模型的训练和验证 代码路径：/Users...pc.learning_rate) model.to(pc.device) train_dataloader, dev_dataloader = get_data() # 根据训练轮数计算最大训练步数..., loss: 0.06507, speed: 1.21 step/s Evaluation precision: 0.78000, recall: 0.76000, F1: 0.75000 结论: BERT...床铺柔软舒 适，晚上休息很安逸，隔音效果不错赞，下次还会来': '酒店' } 总结 实现了基于BERT+PET模型的构建，并完成了训练和测试评估
使用.Net Core编写命令行工具(CLI) 命令行工具(CLI) 命令行工具(CLI)是在图形用户界面得到普及之前使用最为广泛的用户界面，它通常不支持鼠标，用户通过键盘输入指令，计算机接收到指令后...通常认为，命令行工具(CLI)没有图形用户界面(GUI)那么方便用户操作。因为，命令行工具的软件通常需要用户记忆操作的命令，但是，由于其本身的特点，命令行工具要较图形用户界面节约计算机系统的资源。...在熟记命令的前提下，使用命令行工具往往要较使用图形用户界面的操作速度要快。所以，图形用户界面的操作系统中，都保留着可选的命令行工具。 ...另外，命令行工具(CLI)应该是一个开箱即用的工具，不需要安装任何依赖。 ...一些熟悉的CLI工具如下： 1. dotnet cli 2. vue cli 3. angular cli 4. aws cli 5. azure cli 指令设计 本文将使用
全部是通过网页端来进行操作的，现在介绍一种比较方便快捷的方法就是用dotnet cli命令进行上传。...创建API Key 我们需要到nuget申请一个API Key，然后我们在上传package的时候需要使用它才能通过nuget的认证。 1.点击右上角的 API Keys ?...可以看见有一个我们刚刚创建的1.1版本 上传 打开cmd，cd进入到package所在目录 ,执行如下命令 dotnet nuget push -k -s <需要发布的包源地址
操作命令 //全局安装 vue-cli npm install --global vue-cli //创建一个基于 webpack 模板的新项目 vue init webpack my-project...//安装依赖 cd my-project npm run dev 截图参考 不过，我在上图中的最后一步，因为 npm 命令总是卡壳，所以我选择的是 yarn 命令 最后展示的效果为：...之后的使用，可以直接使用命令 npm run start 进行服务启动，相对来说更加方便…
Jenkins CLI 可以帮忙你轻松地管理 Jenkins。不管你是一名插件开发者、管理员或者只是一个普通的 Jenkins 用户，它都是为你而生的！...项目地址：https://github.com/jenkins-zh/jenkins-cli 本次发布的更新 本次发布，主要增加了下载归档文件以及命令行补全的功能。 ?...功能 增加为 jcli 生成完整文档的子命令 (#174) @LinuxSuRen 支持流水线 input 的输入 (#164) @LinuxSuRen 增加下载归档文件的子命令 (#185) @LinuxSuRen...LinuxSuRen 为 job 客户端增加测试代码 (#190) @LinuxSuRen 为idea 增加 git 提交时忽略的文件配置 (#199) @LinuxSuRen 增加 jcli completion 的命令描述
CLI 是 Apache 下面的一个解析命令行输入的工具包，该工具包还提供了自动生成输出帮助文档的功能。 ...命令代码实现 命令行程序处理流程相对比较简单，主要流程为设定命令行参数 -> 解析输入参数 -> 使用输入的数据进行逻辑处理 CLI 定义阶段 每一条命令行都必须定义一组参数，它们被用来定义应用程序的接口...Apache Commons CLI 使用 Options 这个类来定义和设置参数，它是所有 Option 实例的容器。...在解析阶段中，通过命令行传入应用程序的文本来进行处理。...CLI 询问阶段的目标结果就是将所有通过命令行以及处理参数过程中得到的文本信息传递给用户的代码。
因此，在介绍模型本身涉及的概念之前，让我们先看看如何使用 BERT。 二、示例：句子分类 使用 BERT 最直接的方法就是对一个句子进行分类。这个模型如下所示： ?...它使用在特定任务上经过训练的双向 LSTM 来创建这些词嵌入。 ? ELMo 在语境化的预训练这条道路上迈出了重要的一步。...你怎么才能使用它来预训练一个语言模型，并能够在其他任务上进行微调（下游任务是指那些能够利用预训练模型的监督学习任务）？...BERT 预训练的第 2 个任务是两个句子的分类任务。在上图中，tokenization 这一步被简化了，因为 BERT 实际上使用了 WordPieces 作为 token，而不是使用单词本身。...就像 ELMo 一样，你可以使用预训练的 BERT 来创建语境化的词嵌入。然后你可以把这些词嵌入用到你现有的模型中。
已经有着很多优秀的工具，例如： jieba分 SnowNLP 北京大学PKUse 清华大学THULAC HanLP FoolNLTK 哈工大LTP 斯坦福分词器CoreNLP BaiduLac 这里，我们不使用上述的工具...，而是利用bert训练一个自己的分词器。...python main.py \ --bert_dir="../model_hub/chinese-bert-wwm-ext/" \ --data_dir="...., 98)]} 到此，我们的基于bert的分词就全部完成了。...补充 代码地址：https://github.com/taishan1994/pytorch_bert_bilstm_crf_ner 要先下载预训练模型和项目同级的model_hub下，这里使用的是hugging
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