7 应用层 例如HTTP、SMTP、SNMP、FTP、Telnet、SIP、SSH、NFS、RTSP、XMPP、Whois、ENRP 6 表示层 例如XDR、A...
在解决一个任务时，我会选择加载预训练模型并逐步fine-tune。比如，分类任务中，优异的深度学习网络有很多。...此时，就需要“冻结”预训练模型的所有层，即这些层的权重永不会更新。...否则无法指定classes 补充知识：如何利用预训练模型进行模型微调（如冻结某些层，不同层设置不同学习率等） 由于预训练模型权重和我们要训练的数据集存在一定的差异，且需要训练的数据集有大有小，所以进行模型微调...（2）待训练数据集较小，与预训练模型数据集相似度较小时。可以冻结模型的前k层，重新模型的后n-k层。冻结模型的前k层，用于弥补数据集较小的问题。...采用预训练模型不会有太大的效果，可以使用预训练模型或者不使用预训练模型，然后进行重新训练。 以上这篇Keras 实现加载预训练模型并冻结网络的层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。
它是一个用于编程语言(PL)和自然语言(NL)的双峰预训练模型，可以执行下游的(NL-PL)任务，这个模型使用6种编程语言(Python, Java, JavaScript, PHP, Ruby, Go...本文将对论文进行简要概述，并使用一个例子展示如何使用，有关模型背后的数学和详细架构的更多详细信息，请参阅原始论文。在最后除了CodeBert以外，还整理了最近一些关于他的研究之上的衍生模型。...训练一个生成器模型，它是一个类似于 n-gram 的概率模型进行屏蔽词的生成。然后训练一个鉴别器模型来确定一个词是否是原始词（二元分类问题）。...microsoft/codebert-base") model.to(device) codebert地址： https://github.com/microsoft/CodeBERT 基于CodeBERT的其他模型介绍...CodeReviewer:自动化代码审查 https://arxiv.org/abs/2203.09095 在上面研究的基础上，又提出了CodeReviewer，这是一个预先训练的模型，它利用了四个专门为代码审查场景量身定制的预先训练任务
“贫血对象模型”（Anemic Model）的实现风格，即：对象仅仅对简单的数据进行封装，而关联关系和业务计算都散落在对象的范围之外。...这种方式实际上是在沿用过程式的风格组织逻辑，而没有发挥面向对象技术的优势。...与之相对的则是“充血模型”(Rich Domain Model)，也就是与某个概念相关的主要行为与逻辑，都被封装到了对应的领域对象中。 “充血模型”也就是 DDD 中强调的“富含知识的模型"。...当Spring的@Value+充血模型的Bean，不小心踩了一个坑，分享一下，让后来人走的更顺一些： package com.tree.thrive.adapter.controller; import...InputCheckReq是请求参数，每次请求都会new一个，并不会使用到Spring容器中的那个单例InputCheckReq中的lengthLimit值 由于请求时lengthLimit参数没有传，
以上内容参考维基百科恶魔的代言人 Ensembles 在具体讲解作者的方法前，先简单过一下常见的模型融合方法 Soft Voting 软投票是对不同模型的预测分数进行加权平均，例如有一个三分类问题，第一个模型对某个样本的预测概率为...{Y}_{\text{DevAdv}}), \mathbf{Y}_{\text{false}})\tag{2} 由于DevAdv模型是用错误标签训练出来的，所以该模型充当了「魔鬼代言人」的角色，不同意其他模型的预测分布...\text{Norm}_n模型在「Discuss」的过程中会互相影响、学习其他Norm models的信息 最后，对测试集进行测试时，采用软投票的机制组合\text{Norm}_n模型的结果。...去掉这部分后，除了Yelp数据集有些反常居然上升了，其他的都有不同程度的下降。...做了一组实验 基本上作者所提出的方法都要比软投票好一些，不过我特别好奇的是硬投票，以及其他的一些模型融合方法为什么不对比下呢？
学数据结构的一点想法 LinkStack.h文件： #ifndef LINKSTACH_H #define LINKSTACH_H #include using std
产品分析要从"用什么方式"、解决了“谁的”“什么问题”三个维度进行分析。拆分一下有四个关键要素： 谁的（核心用户）：核心目标用户是谁？需要抽象成一个具有某种特征的群体。...什么问题（刚性需求）：目标用户最需要被满足的需求。如痛点、痒点、爽点等。 发生场景（使用场景）：这些痛点、痒点、爽点在什么情况下出现。...一个倾向于商家的电商平台，和一个倾向于消费者的电商平台，在很多流程设计上是不一样的。核心目标用户的需求要优先满足。 我们不能满足所有人，我们只能满足我们的核心目标用户。...爽点：是用户满足虚拟自我的需求。虚拟自我，就是那个想象中的自己。 使用场景 在用户需求确定的情况下，使用场景会很多。我们通常说的占据用户心智，其实就是占据用户在使用产品时候的那个场景。...竞争优势 研发领域里有一个概念叫“不要重复造轮子”，如果你的解决方案比市场上现有的还差，那又何必去浪费时间。所以要做的产品一定是具有竞争优势的。怎么比较？”
_is_space(c): R.append('[unused1]') # space类用未经训练的[unused1]表示 else:...R.append('[UNK]') # 剩余的字符是[UNK] return R tokenizer = OurTokenizer(token_dict) neg = pd.read_csv...if label in [2, 0, 1]: if isinstance(d, str): data.append((d, label)) # 按照9:1的比例划分训练集和验证集...early_stopping] model.compile( loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=Adam(1e-5), # 用足够小的学习率
TCP/IP模型是互联网的基础。 想要理解互联网，就必须理解这个模型。但是，它不好懂，我就从来没有搞懂过。 前几天，BetterExplained上有一篇文章，很通俗地解释了这个模型。...TCP/IP模型一共包括几百种协议，对互联网上交换信息的各个方面都做了规定。 TCP/IP模型的四层结构 这些协议可以大致分成四个层次，上一层的协议都以下一层的协议为基础。...telnet命令本身就是一个应用层协议，它的作用是在两台主机间，建立一个TCP连接，也就是打开两台主机间文本传输的一个通道。..."telnet google.com 80"表示建立本机与google.com在80端口的一个文本传输通道。...总结 上面这个例子用的是HTTP协议，如果要使用其他"应用层协议"与主机进行对话，你只要改变端口就行了。比如，"telnet ftp.website.com 21"，表示用ftp协议进行对话。
简单和重复的特性带来的结果是：分支与合并不再是什么值得害怕的东西。分支/合并被认为对于版本管理工具比其他功能更重要。 工具已备，让我们直接看开发模型吧。...但除了这种中心化的推-拉关系之外，每个开发人员还可以和其他人组成子团队，子团队成员之间互相拉取对方的代码。这种模式对多个开发者协作开发一个大型的需求更加有利。...例如上图中，有Alice和Bob、Alice和David、Clair和David的子团队。 从技术上来说，这只意味着Alice定义了一个名为bob的Git远程，指向bob的仓库，反之亦然。...对比情形如下： 在后一种情况下，无法从Git 历史中看到哪些提交对象一起实现了一个特性，你必须手动读取所有日志消息，而且这种情况下还原整个特性（即一组提交）确实是一个令人头痛的问题，而如果使用...它形成了一个优雅的思维模型，易于理解，并引领团队成员达成对分支和发布过程的共识。
目前，优化给定 NLP 任务性能的最佳方法通常是微调预训练语言模型 (LM)。然而这样做的一个副作用是，其他任务的性能会随之下降。...事实上，作者的部分方法甚至在目前其主导的领域中优于微调方法。每种方法的计算成本都高于现有的冻结模型方法，但相对于单次通过一个巨大的冻结 LM 仍然可以忽略不计。...这些方法中的每一种本身都构成了有意义的贡献，但是通过将这些贡献放在一起，该研究旨在让读者相信一个更广泛的信息，该信息超出了任何给定方法的细节：冻结模型具有未开发的潜力，微调通常是不必要的。...这篇论文表明，存在一个更好的替代方案：冻结一个单一的、巨大的预训练 LM，并学习更小的神经模块，可将 LM 专门用于不同的任务。...尽管这是一种很自然的选择，在大部分其他 DNN 应用程序中，研究者从 LM 设计模式的差异中找到了机会。
如何在PyTorch中使用Sharded Sharded后的工作原理 Sharded与模型并行 本文适用于谁？ 本文适用于使用PyTorch训练模型的任何人。...如何在PyTorch中使用Sharded 对于那些没有足够的时间来了解Sharded工作原理的人，我将在前面解释如何在您的PyTorch代码中使用Sharded。...使用Sharded为代码添加代码的最简单方法是将模型转换为PyTorch Lightning（这只是一个简单的重构）。...这是DP的说明，其中批处理的每个部分都转到不同的GPU，并且模型多次复制到每个GPU。 但是，这种方法很糟糕，因为模型权重是在设备之间转移的。此外，第一个GPU维护所有优化器状态。...但是，该方法仍然存在一个问题，即每个GPU必须维护所有优化器状态的副本（大约是模型参数数量的2-3倍）以及所有向前和向后激活。 Sharded消除了这些冗余。
Django 一个模型不同Table的操作 Posted December 11, 2018 教程代码托管在 JackeyGao / django-dynamic-tables 用过 Django 框架的都知道...， 模型定义是开发一个项目前面需要做的事情， 后面通过导入的方式在 View 中操作。...但今天要讲是一种比较干燥的方式 假设我有一个需求是一个日志表(log)，需要动态的根据每天生成结果表(log_20181211, log_20181212)。...动态的创建表 动态的创建模型其实就是在运行时生成 Model 类， 这个可以通过函数实现， 通过传参(今天的日期, 如: 20181211)，然后生成新的模型类， Meta 中的 db_table 为log..._meta.db_table) 上面获取 cls 部分， 这里的代码先通过apps的已经注册的 all_models 获取, 否则一个模型的第二次执行定义代码就会抛出RuntimeWarning警告,
而且我之前也写过很多类似的文本生成图像模型，像Imagen和Dall.E2，都是我之前介绍过的作品： 那作为一个成功的“调包侠”，当然是要寻找有没有现成的工具包，可以让我们直接在本地电脑进行图像生成...这恰好Huggingface推出了这个扩散模型包“Diffusers”。...2.Diffusers 这个包有以下具体功能： 1 只需要几行代码，就能够利用扩散diffusion模型生成图像，简直是广大手残党的福音 2 可以使用不同的“噪声调节器”，来平衡模型生成速度和质量之间的关系...3 更有多种不同类型的模型，能够端到端的构建diffusion模型 要利用文本生成图片，主要有以下几个步骤： 安装对应的功能包 登陆huggingface网站，获取token 输入代码，下载模型，等待生成结构...登陆官网，注册相应的账号，进行settings 新增自己token： 在自己的命令行上，输入“huggingface-cli login”，出现successful说明成功 2 文本生成图像 这里直接调用最近很火的文本图像生成模型
本地部署真香，Ollama LLama 简介 Llama 我想大家都不陌生了，是 meta 开源的一款大模型，Llama3开源不到一个月的时间就有 19.7K 的 star，其火热程度可见一班。...Llama 3 star ollama 简介 Ollama 是一款强大的工具，用于本地部署和管理大型语言模型（LLM），如 Llama 3、Mistral、Gemma 等。...因此，Ollama不仅仅是封装了llama.cpp，而是将复杂的参数和相应模型整合打包，形成了一个既简洁的命令行工具，又稳定的服务端API，极大地便利了后续的应用开发和功能扩展。...总结 "ollama" 是一个为快速部署和运行大型语言模型（如 Llama 3）而设计的工具，它允许用户在个人电脑上通过简单的命令行界面或其他用户友好的互动方式来使用这些模型。...总体来说，Ollama 是一个强大而灵活的工具，旨在让大型模型的部署和管理变得更加便捷和高效。
最近想用下stacking，搜了很多，现在把所学到的记录下 比较好的一个资料是： 英文版：https://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/ 翻译版：https...只要知道stack是用cv交叉验证来得出元模型的特征（一个基模型产出一个元特征作为二级模型的输入），而blend是用留出法，比如百分之80作训练，另外百分之20的预测值作为元模型的标签（而stack是用全部的训练集预测来产出一个基模型对应的标签...下面介绍一个比较不错的库heamy。...上面的两个py的方法得出二级模型的输入，这些基模型的预测值的组合方法：一般的，blending和stacking都是用LR，其他的用加权平均（下面会介绍怎么找最佳的加权系数）、取平均、取最大值。...，第三层用find_weight方法得出最优各个基模型的权重（这里是对各基模型的预测结果作加权）。
最近想用下stacking，搜了很多，现在把所学到的记录下 比较好的一个资料是： 英文版：https://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/ 翻译版：https://...只要知道stack是用cv交叉验证来得出元模型的特征（一个基模型产出一个元特征作为二级模型的输入），而blend是用留出法，比如百分之80作训练，另外百分之20的预测值作为元模型的标签（而stack是用全部的训练集预测来产出一个基模型对应的标签...下面介绍一个比较不错的库heamy。...上面的两个py的方法得出二级模型的输入，这些基模型的预测值的组合方法：一般的，blending和stacking都是用LR，其他的用加权平均（下面会介绍怎么找最佳的加权系数）、取平均、取最大值。...，第三层用find_weight方法得出最优各个基模型的权重（这里是对各基模型的预测结果作加权）。
只有结合起来才能形成专家知识的表示。 贝叶斯图是有向无环图(DAG) 上面已经提到知识可以被表示为一个系统的过程可以看作一个图。在贝叶斯模型的情况下，图被表示为DAG。但DAG到底是什么?...推理：给定学习模型：确定查询的确切概率值。 与其他贝叶斯分析实现相比，bnlearn 有哪些优势？...建立条件概率表 该洒水系统是一个简单的贝叶斯网络，其中Wet grass(子节点)受双亲节点(Rain和sprinkler)的影响(见图1)。多云。Cloudy节点不受任何其他节点的影响。...总的来说，我们需要指定4个条件概率，即一个事件发生时另一个事件发生的概率。在我们的例子中,在多云的情况下下雨的概率。因此，证据是多云，变量是雨。...在文献中，人们在对不确定事件进行推理时，很少遵循概率原则，而是用有限的启发式[6,7]，如代表性、可得性，来替代概率定律。这可能导致系统性错误，并在一定程度上导致错误的模型。
这种方法的一个关键部分是基于超先验的熵模型，用于估计潜在变量的联合概率分布，其中存在一个基本假设：潜在变量元素在空间位置上的概率是相互独立的。...考虑到超先验架构存在一个隐含的假设：元素的空间位置独立性，因此本文从改进超先验架构的有效性角度出发，提出了相关性损失，用以约束模型降低空间相关性，从而能更好地拟合独立概率模型，使超先验的假设分布能够更好地拟合真实分布...在这个窗口内，首先使用预测得到的 μ 和 σ 对 y 进行标准化，然后计算中心点 m 与窗口中其他点的相关性。在整个潜在空间上以步长1滑动窗口，即可得到每个中心点的相关性。...L_{{corr}} = \lVert {Masked}\_{Map_{k \times k}}[i] \rVert^2 \tag{3} 将前面计算得到的相关性损失加入原损失函数 (4) 中，得到最终的损失函数如公式...实验表明，本文所提出的方法在不修改熵模型和增加推理时间的情况下，显著提高了率失真性能，在性能和计算复杂性之间取得了更好的 trade-off 。
Fine Tuning是一种常见的做法，即把一个已经在广泛而多样的数据集上预训练过的模型，再在你特别感兴趣的数据集上再训练一下。...在此示例中，我们将展示如何在 宝可梦 数据集上微调 Stable Diffusion 以创建对应的txt2img模型，该模型根据任何文本提示制作自定义 宝可梦。...我们将使用神经网络来为我们完成艰苦的工作，而不是自己费力地为每个图片进行标注。这里用到的是一个名为BLIP的图像标注模型。模型的标注并不完美，但它们相当准确且足以满足我们的目的。...图片如果我们想使用该模型，我们可以像使用其他模型一般，例如使用txt2img.py脚本，只需将我们传递的检查点修改为我们的微调版本而不是原始版本：python scripts/txt2img.py \....结论现在您知道如何在自己的数据集上训练自己的Stable Diffusion模型了！
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