pattern 向前搜索字符串pattern n 下一个匹配(如果是/搜索，则是向下的下一个，?...移动光标 在vim中移动光标跟其他的编辑器中有很大的区别，不过一旦学会了，就会飞速的在文本中移动了。...，如end-of-line被认为是一个字 e 跳到下一个字尾 E 跳到下一个字尾，长跳 b 跳到上一个字 B 跳到上一个字，长跳 0 跳至行首，不管有无缩进，就是跳到第...a 追加模式，置光标于当前光标之后 A 追加模式，置光标于行末 o 在当前行之下新加一行，并进入插入模式 O 在当前行之上新加一行，并进入插入模式 Esc 退出插入模式...可视模式 标记文本 v 进入可视模式，单字符模式 V 进入可视模式，行模式 ctrl+v 进入可视模式，列模式，类似于UE的列模式 o 跳转光标到选中块的另一个端点 U
移动光标 在vim中移动光标跟其它的编辑器中有非常大的差别，只是一旦学会了，就会飞速的在文本中移动了。 h,j,k,l 左，下。上。...长跳，如end-of-line被觉得是一个字 e 跳到下一个字尾 E 跳到下一个字尾，长跳 b 跳到上一个字 B 跳到上一个字，长跳 0 跳至行首，无论有无缩进，...并置光标于行首 a 追加模式，置光标于当前光标之后 A 追加模式，置光标于行末 o 在当前行之下新加一行，并进入插入模式 O 在当前行之上新加一行，并进入插入模式 Esc... 退出插入模式 可视模式 标记文本 v 进入可视模式，单字符模式 V 进入可视模式，行模式 ctrl+v 进入可视模式，列模式。...复制块 d 删除块 ~ 切换块中内容的大写和小写 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/115270.html原文链接：https://javaforall.cn
当编辑器未处于编辑模式时，如果文本编辑失败，也可以使用指定的掩码对其显示文本进行格式化。MaskUseAsDisplayFormat属性设置为true。...如果此属性为false，则编辑器的显示文本将使用BaseEdit组合。显示模式下的DisplayFormatString格式。 IME在所有屏蔽编辑器中都被禁用。...时间跨度（Time Span） 此掩码类型用于时间间隔值。也可以使用指定遮罩。NET Framework格式字符串与相同的最终用户功能相同。...如果此属性设置为true，则空编辑器可能会失去焦点。如果编辑器的值仅部分完成，则在最终用户输入整个值或清除编辑框删除该值之前，无法从编辑器中移动焦点。...如果此属性设置为false，则在值完全完成之前，无法从编辑器中移动焦点。 编辑器中的错误由错误图标指示： 要在输入无效值时提供适当的响应，请处理BaseEdit。验证事件。
要查找的文件中的新位置由两个形参给出：新位置将从由 place 给出的起始位置开始，偏移 offset 个字节。...有关在文件中移动的更多信息将在后面的章节中给出，目前先来关注如何移动到文件的开头。...注意，如果目前已经在文件末尾，则在调用此函数之前，必须清除文件末尾的标志。...它首先创建一个文件，写入一些文本，并关闭文件；然后打开文件进行输入，一次读取到最后，倒回文件开头，然后再次读取： //Program shows how to rewind a file....发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/131548.html原文链接：https://javaforall.cn
为了获得保存数据的一块内存，你必须至少在计算机中搜索可用内存并标记它为数组所用。...如前所述，算法第2～10行是一个循环，即一个反复执行的代码块。如果我们有n天的报价的话，循环执行n次，每次计算一个跨度。变量i表示我们正在计算跨度的当前这一天。初始时，处于第0天这一最早的时间点。...当我们到达一个跨度的末端时，变量span_end的值将为真。 在开始计算每个跨度时，span_end为假，如第4行所示。第5～9行的内层循环计算跨度的长度。...第5行告诉我们，只要跨度还未结束，就回退尽可能长的时间。我们能回退多远由条件i-k≥0决定：回退到索引i-k指示的这一天检查跨度是否结束，而索引不能为0，因为0对应第1天。 第6行检查跨度是否结束。...如果跨度未结束，则在第7行增加其长度。否则，我们注意到，第9行设置跨度结束，从而循环会在回到第5行后终止。
vi/vim工作模式 命令模式 i 切换到输入模式，就可以输入字符 x 删除当前光标所在处的字符 : 切换到底行命令模式，可以在最低一行输入命令 若想要编辑文本：启动Vim，进入命令模式，按下 i ，切换到输入模式...输入模式 Enter 回车键，换行 Backspace 退格键，删除光标前一个字符 Del 删除键，删除光标后一个字符 方向键 在文本中移动光标 Home/End 移动光标到行首/行尾 Page Up/...实际的tab即为 4 个空格，而不是缺省的 8 个 set expandtab 在输入 tab 后，vim 用恰当的空格来填充这个 tab Vim的多文件编辑 filename vim 将在原窗口中打开新的文件...，若旧文件编辑过，会要求保存 sp filename vim 将分割出一个横向窗口，在该窗口中打开新文件 vsp filename vim 将在右边分割出一个窗口，并在该窗口中打开新文件如果sp 或 :...vsp 没有指定文件，则在新窗口中打开原文件。
在文本生成音频（或音乐）这个 AIGC 赛道，Meta 最近又有了新研究成果，而且开源了。...从生成结果来看，MAGNET 在文本到音频和文本到音乐任务上取得了非常不错的效果，质量媲美 SOTA 自回归基线模型的同时速度是它们的 7 倍。 大家可以听一下生成的音乐效果。...具体来讲，音频编码器由多层卷积网络和最终的 LSTM 块组成。EnCodec 感受野的分析结果表明，卷积网络的感受野约为 160ms，而包含 LSTM 块的有效感受野约为 180ms。...实验及结果 在实验环节，研究者在文本到音乐生成和文本到音频生成任务上对 MAGNeT 进行评估。...我们可以看到，MAGNeT 的性能与使用自回归建模方法的 MusicGen 相当，但在生成速度（延迟）和解码两方面比后者快得多。
在一些实际应用中，我们经常需要Transformer模型来处理长序列输入。...例如，在机器人聊天场景下，机器人系统会根据与用户长期交流的上下文文本来生成回复；在学术论文、学术报告场景下，需要模型接受长序列的输入来生成全面的摘要，否则模型经常会错过重要信息。...例如，块稀疏注意将输入序列划分为几个块，只进行块内注意，如下图所示。 此外，滑动窗口注意允许每个令牌在滑动窗口内关注其相邻Token，如下图所示。...而本文打破这一观念，提出了一种新的Transformer架构：MASFormer(即混合Attention跨度Transformer)。...MASFormer不是均匀地增加注意力跨度，而是通过为 l 层配备全注意力， 在其余层，MASFormer 利用小尺寸 m 的块注意力，从而产生 (L − l)mn + ln^2 的受控注意力成本
GLM通过添加2D位置编码并允许任意顺序预测跨度来改进空白填充预训练，从而在NLU任务上比BERT和T5获得了性能提升。 通过变化空白数量和长度，可以针对不同类型的任务对GLM进行预训练。...模型通过自回归方式从损坏的文本中预测跨度中缺失的标记，这意味着当预测跨度中缺失的标记时，模型可以访问损坏的文本和之前预测的跨度。...从λ =3的泊松分布中随机抽取长度跨度。新的跨度被重复采样，直到至少 15% 的原始标记被屏蔽。根据经验，15% 的比率对于下游 NLU 任务的良好性能至关重要。...平均而言，GLMBase 得分比BERT Base 高 4.6%，GLMLarge 得分比BERT Large 高 5.0%。...在多任务预训练中，在一个训练批次中，短跨度和长跨度（文档级或句子级）的采样机会均等。
先验注意力 模型局部先验注意力 一些特定的数据类型（如文本）对位置有强烈偏好，我们可以根据这种特性来设计先验注意力。...因此对跨度的改进有以下两个方向： Locality 限制attention的跨度能引入局部性 Efficiency 在合理实现下，一些模型可以扩展到长序列，且不会引入额外显存和计算 Sukhbaatar...post-LN和pre-LN Xiong等人分析得到在post-LN下，输出层的梯度比较大，这也导致使用post-LN的Transformer如果不采用学习率warm-up策略，会出现训练不稳定现象。...尽管post-LN可能导致训练不稳定，它其性能通常比pre-LN要好。Liu等人发现post-LN并不受梯度不均匀的影响，训练不稳定的原因是训练初期，残差连接会导致输出产生较大的偏移。...RoBERTa则在此基础上删除了NSP ，因为发现NSP会降低下游任务的性能。 Decoder：代表的有GPT系列。 Encoder-decoder: BART在BERT基础上引入去噪目标。
如果没有记录的词则如下所示：输入“东东”,则在屏上回显“查不到该词”输入ByeBye结束程序。 ... while (true){ //创建try catch快捷键，选中代码块，Ctrl+Alt+T BufferedReader br= null; ...System.out.println("请输入要查询的单词："); String str=scanner.nextLine();//获取用户输入的数据 String line;//用来接收文本文件中每一行的数据...Ctrl+/、块注释Ctrl+Shift+/ //A();//调用A程序 //B();//调用B程序 C();//调用C程序 } /***...("请输入要查询的单词："); String str=scanner.nextLine();//获取用户输入的数据 String line;//用来接收文本文件中每一行的数据
如果只是从事简单的数据分析，其实numpy的用处并不是很大。简单了解一下numpy，学好pandas已经够用，尤其是对于结构化或表格化数据。...而且使用numpy的代码往往比普通数组要快，因为数组运算一般都比纯python循环要快得多。大量使用列表，将无可避免的使用循环。...qr QR分解 svd 奇异值分解 solve 解线性方程组Ax=b lstsq 计算Ax=b的最小二乘解 高级数据操作 ndarray数组视图不复制任何数据的原因是因为，ndarray不只是一块内存和一个...dtype，更准确的说它还有跨度信息，这使得数组能以各种步幅在内存中移动。...具体来说，比如展开数组时是按列优先还是按行优先。 pandas的操作对象主要是结构化数据，numpy的操作对象主要是ndarray数组。
T5 的基本思想是将每个 NLP 问题都视为“text-to-text”问题，即将文本作为输入并生成新的文本作为输出，这允许将相同的模型、目标、训练步骤和解码过程，直接应用于每个任务。...其次，我们感兴趣的是看看是否有可能避免预测整个未损坏的文本跨度，因为这需要对解码器中的长序列进行自我关注。...如果多个连续标记已损坏，则将它们视为“span 跨度”，并使用单个唯一的掩码标记来替换整个跨度。用单个标记替换整个范围会导致将未标记的文本数据处理为较短的序列。...例如，如果我们正在处理500个令牌的序列，并指定应损坏15％的令牌，并且应该有25个跨度，那么损坏令牌的总数将为500×0.15 = 75，平均跨度长度将为75/25 =3。...适配器层是附加的dense-ReLU-dense块，这些块在变压器的每个块中的每个预先存在的前馈网络之后添加。这些新的前馈网络的设计使其输出维数与其输入相匹配。
工件在卡盘中移动 如果您的工件在切割过程中在工件夹具中移动，您将遇到精度问题、难以保持公差和颤振问题。 卡爪钻孔不正确可能会使工件移动。软钳口应加工成与所夹持零件的标称尺寸相匹配。...如果卡爪太靠近行程顶部，则在卡爪中装载和卸载工件将会遇到困难，如果卡爪太靠近行程底部，则将无法实现完整的夹紧力。 使用 0.001" (0.03 mm) 塞尺检查工件和卡盘爪之间的间隙。...肮脏的表面、切屑或毛刺可能会使工件在切割过程中移动。 对工件支撑不足 如果工件没有得到适当的支撑，它将开始振动并在切口中引入颤动。...一般来说，如果工件延伸超过卡盘的部分直径与长度之比超过 3:1，请使用尾座来稳定切削。 如果工件的长径比超过 10:1，您可能需要使用中心架、不同的工件夹具或不同的加工策略等额外支撑来稳定切削。...如果基础开裂严重，请将机器移至基础牢固的位置，或修复基础。 机器应安装在一块连续的钢筋混凝土板上。如果机器横跨多块板，您可能需要将机器移至单个连续板。
2006年5月，中移动北京区资费下调，被叫套餐接近单向收费。在信产部2006年12月表示鼓励运营商实行单向收费后，中移动先后在广州、北京先后推出单向收费套餐。...2007年3月29日，中移动西藏公司全国首推无条件单向收费，中国移动三大品牌全球通、神话行、动感地带均可参加，无条件单向收费是指在本地接听全部免费，不限时、不限量。...另外，北京联通同时有“商务礼包型单向资费”套餐，比单纯的单向收费套餐更划算。而且，与北京移动的同类的“99套餐”相比，联通的该项优惠幅度更大、选择范围更广、惠及面更宽。...中国网通董事长张春江在上月召开的网通2006年业绩发布会上也表示，中国已成为世界上移动语音对固网语音替代幅度最大的电信市场之一。...从北京网通内部获悉，近期并没有针对全球通单向收费而采取的降价促销计划，此前为了回应移动电话对固话的冲击，北京网通在今年五一之前进行了两次大的资费优惠，“亲情ｅ＋”组合产品和“小灵通新套餐”方案。
上面执行计划的第一列，Id列0-5，每一行都是一个行源 概述 Oracle每个版本总有一些新特性惊艳到我们，SQL MONITORING对我来说就是这样一个新特性，虽然它还未广为人知，它在11GR1版本被提供...需要再次强调的是，持续时间衡量的是从SQL开始执行即游标打开直到游标被关闭或取消的时间跨度，这意味着如果数据库1分钟内完成一个查询，但随后产生的数百万结果每次只能返回几行，从应用的角度看，这个查询将需要很长的时间...通过【活动百分比】列，我们可以定位到最消耗资源的行源，然后可以有针对性的做优化，达到事半功倍的效果。...我们观察【活动百分比】这一列，整个索引创建过程中，绝大部分的时间都消耗在ID=4这个行源上，即排序和创建索引操作上，从【时间表】（Timeline)列也可以看出它的活跃时间跨度也最长。...然而，如果一个SQL串行查询消耗多余5S的CPU和IO等待时间，他将会被认为是一个长查询，SQL监控也会对此类查询启用。这是自动发生的，查询语句不需要重新运行。
文章主要涉及4个方向：稀疏注意力机制、Transformer处理长文本、Transformer运行提效以及卷积Attention，原文及源码都已整理 一、稀疏注意力机制 1.1 Longformer:...1.3 Adaptive Attention Span in Transformers Transformers中的自适应注意力跨度 「方法简述：」论文提出了一种新的自注意力机制，可以学习其最优的注意力跨度...它由一个段级别循环机制和一个新的位置编码方案组成，能够捕捉更长的依赖关系并解决上下文碎片化问题。...该方法不仅在短序列和长序列上都取得了更好的性能，而且在评估期间比普通的Transformers快1,800+倍。...本文提出一种新自注意力机制，将复杂度从O(n^2)降低到O(n)，同时保持性能不变。由此产生的Linformer比标准的Transformer更节省时间和内存。
在处理长度为 n 的序列时，其 的时间复杂度会使得原始的 Transformer 模型难以处理长文本序列。...但是，如果放宽此约束，并确保任意两个词例之间的信息只能在经过两层之后才可以流通，则可以极大地降低长序列带来的复杂性。稀疏 Transformer 通过编写利用固定注意力模式的自定义核来实现此目标。...1、段落循环 标准 transformer 的上下文大小是固定的，要想处理长的输入需要将输入分成块（段落），并分别处理每个块（段落）。 然而，这种方法存在一个限制：前面段落的信息不能流向当前的词例。...每一行代表输出，每一列代表输入。对于局部注意力机制和跨步注意力机制来说，着色的方块代表每一个输出行注意到的元素。对于路由注意力机制来说，不同的颜色代表输出词例的聚类中的成员。...如果你想进一步了解其它处理 Transformer 长文本序列方法，可以参阅下列文章： Efficient Content-Based Sparse Attention with Routing Transformers
在这些块中： 文本标记的更新向量和实体标记的原始向量首先独立地计算自注意力； 实体向量与它们在文本中出现的第一个标记相匹配； 使用GeLU 激活，并且用于获得文本标记的新隐藏表示； 文本和实体标记的新向量从隐藏表示中获得...在微调期间，如果忽略查询向量，模型将像常规的 Transformer-XL 一样工作。 在实践中该模型的要求上下文必须足够长，以便模型能够正确学习。...2、T5 Google / 2019 在MLM上进行完整的预训练(15%的令牌被屏蔽)，跨度由代码掩码(， ，…)屏蔽。...对于文本标记，有常规嵌入和位置嵌入，对于图像标记，有常规的、按列定位的和按行定位的嵌入。文本标记序列的最大长度为256，标记化为BPE (16K词汇表)。...结果在潜在空间中进入DM解码:如果条件是一个向量，则在步骤的输入处与潜在向量连接，如果是一个向量序列，则用于不同U-Net层的交叉注意。对于文本提示使用CLIP向量。
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