Mongo 的free schema,提供了灵活的数据结构,和快速开发的能力,但是也造成了松散的数据组织形式。比如说有些字段不允许为null的,需要符合一定格式的。也就是数据库的校验,validator。这个功能在mongo 3.2才提供,之前是并没有的。这里提供一种基于MongoEvent的解决方案,来实现对于数据的校验。
WordPress作为最流行的开源博客系统,2019年市场份额已经达到了33.4%,市场占有率达到三分之一。同时也有很多小伙伴将WP作为自己的博客系统(而我并没有),那么如何让自己的博客跑得更快呢?这里有关于优化的一点点小心得,希望能对你有帮助。
WPOPT插件,是由Lovestu开发的一款WordPress优化插件,能对WordPress底层功能进行优化,支持功能开关,系统加速等功能。
代码地址:https://github.com/xue-pai/UltraGCN
template(可以是特定的文本tokens或抽象的新的tokens ,唯一的区别是初始化)是提示学习框架中最重要的模块之一。
有没有想过,只需要在日志中输入一个视频网站或者图片分享的 URL,这个 URL 里面含有的视频或者图片就自动显示出来?这样是不是很 Cool,这个就是 WordPress 的 Easy Embeds 的功能,让你直接发布一个 URL(需要单独一行,纯文本,不带链接才行),就能把这个 URL 中的视频显示到博客上,并且会根据博客的布局调整视频的大小。
对于一些多语言的大语言模型而言,它的词表往往很大。在下游使用这些模型的时候,可能我们不需要其它的一些语言,例如只需要中文和英文,此时,我们可以对其vocab进行裁剪,既可以大大减少参数量,也能够保留模型的性能,接下来以Bloom模型为例看看是怎么进行操作的。
本期我们提供 MMTracking 里多目标跟踪(MOT)任务的食用指南。后续单目标跟踪的食用指南也在路上哦~
GLM模型中位置编码是2D的,有两层的位置表示,分别是序列的位置表示和mask block的位置表示。由get_position_ids函数处理。position_ids对应GLM论文中的postion 1,block_position_ids对应GLM论文中的position 2。
最近魏艾斯博客为了升级到 https 也是费了点心思,这不检查 https 完整性的时候,提示站内有 http 连接,经过浏览器 F12 检查,发现是 wp-json 链接和 wp-embed.min.js 文件带来的 http,搜索一番之后这两样东西也没啥用处,就屏蔽掉吧,同时也可以增加网站打开速度。 禁用 REST API、移除 wp-json 链接的方法是把以下代码添加到主题 functions.php 文件中即可 add_filter(‘rest_enabled’, ‘_return_false’)
在 WordPress 的 Easy Embeds 的功能让你通过直接发布一个 URL(需要单独一行,纯文本,不带链接才行),就能把这个 URL 中的视频显示到 WordPress 博客上,并且会根据博客的布局调整视频的大小。
相信如果之前用过 2.* rails 的人都知道. 我们习惯用 ./script/generate [xxxx] 或者 ./script/* [xxxx].
本架构包含VPC简单架构,于2020年2月27日编写并测试可用。架构中拥有VPC一个,内含公有子网、私有子网各2个,其中,公有子网流量通过IGW互联网网关通信,私有子网通过NAT与外界网络通信(NAT已绑定EIP),路由表分为公有子网路由表(table1)和私有子网路由表(table2),均含route。特此记录,供后期使用!
有没有想过,只需要在文章中输入一个视频网站或者图片分享的 URL,这个 URL 里面含有的视频或者图片就自动显示出来?这样是不是很方便。
通常,使用JavaScript,想操作HTML元素。要做到这一点,必须先找到元素。有几种方法可以做到这一点。
一定要注意自己的机器是32位还是64位,不然下来的包无法使用。我开始就是下错了包,安装后一执行就提示Floating point exception,白折腾半天。
DOM代表文档对象**模型。HTML 页面在浏览器中呈现。浏览器将从网络服务器下载的页面中包含的所有元素组装到其内存中。一旦完成,浏览器就会在浏览器窗口中显示这些对象,一旦完成,浏览器就无法再识别单个 HTML 元素。支持 JavaScript 的浏览器能够在 HTML 页面在浏览器中呈现之后识别该页面中的各个对象,因为支持 JavaScript 的浏览器可以识别并使用 DOM。因此,允许随意控制对象的功能。
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim torch.manual_seed(1) # some helper functions def argmax(vec): # return the argmax as a python int # 第1维度上最大值的下标 # input: tensor([[2,3,4]]) # output: 2 _, idx = torch.max(ve
WordPress 的 Easy Embeds 的功能让你通过直接发布一个 URL(需要单独一行,纯文本,不带链接才行),就能把这个 URL 中的视频显示到 WordPress 博客上,并且会根据博客的布局调整视频的大小。
前方干货预警:这可能是你能够找到的最容易懂的最具实操性的学习开源LLM模型源码的教程。
当我们使用计算机生成图像时,经常会遇到一些困难,例如如何生成高质量、高分辨率的图像,如何控制图像的风格和内容等。近年来,深度学习技术在图像生成领域取得了很大的进展,其中一种流行的方法是使用变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)等模型。然而,这些方法通常需要大量的训练数据和计算资源,而且生成的图像可能会出现一些问题,例如模糊、失真和不连续等。
不同神经网络生成的向量嵌入有什么区别,如何在Jupyter Notebook中评估它们?
实现部分,用Keras实现一个DeepFM 和·清尘·《FM、FMM、DeepFM整理(pytorch)》
Spring Data MongoDB项目提供了与MongoDB文档数据库的集成。是Spring Data项目的一个分支。本博客基于Spring Data MongoDB实现,引入项目spring-boot-starter-data-mongodb实现MongoDB的分页,仅供参考
指令微调对于训练llm的能力至关重要,而模型的有用性在很大程度上取决于我们从小指令数据集中获得最大信息的能力。在本文中,我们提出在微调正向传递的过程中,在训练数据的嵌入向量中添加随机噪声,论文实验显示这个简单的技巧可以提高指令微调的效果,通常有很大的优势,而不需要额外的计算或数据开销。
spring-boot-starter-data-mongodb也有集成基于Spring Data的分页实现,但是习惯了用PageHelper,所以基于PageHelper集成一下mongodb,下面给出实现代码例子
此款插件由丸子AHCHI开发集成,插件方便小巧,一共有四个优化菜单项,分别为网站加速优化、优化菜单、仪表盘、小工具等。
代码地址:https://github.com/china-ai-law-challenge/CAIL2021/blob/main/ydlj/baseline/model.py
本文将介绍 DeepFloyd IF ,这是一个最先进的开源文本生成图像模型(Text-to-Image),具有高度的逼真度和语言理解能力。
clip-interrogator 的的主要代码在仓库的./clip-interrogator 文件夹下
查询时,每个Object插入时都会自动生成一个独特的_id,它相当于RDBMS中的主键,用于查询时非常方便 (_id每一都不同,很像自动增加的id)
前言:实测 PyTorch 代码非常简洁易懂,只需要将中文分词的数据集预处理成作者提到的格式,即可很快的就迁移了这个代码到中文分词中,相关的代码后续将会分享。
window.alert("message"); //弹出一个具有OK按钮的系统消息框,显示指定的文本
持续学习是指在不忘记从前面的任务中获得的知识的情况下,按顺序学习大量任务的模型。这是一个重要的概念,因为在监督学习的前提下,机器学习模型被训练为针对给定数据集或数据分布的最佳函数。而在现实环境中,数据很少是静态的,可能会发生变化。当面对不可见的数据时,典型的ML模型可能会性能下降。这种现象被称为灾难性遗忘。
本文主要针对HuggingFace开源的 transformers,以BERT为例介绍其源码并进行一些实践。主要以pytorch为例 (tf 2.0 代码风格几乎和pytorch一致),介绍BERT使用的Transformer Encoder,Pre-training Tasks和Fine-tuning Tasks。最后,针对预训练好的BERT进行简单的实践,例如产出语句embeddings,预测目标词以及进行抽取式问答。本文主要面向BERT新手,在阅读本文章前,假设读者已经阅读过BERT原论文。
目前有许多句子表征的方法。本文作者之前的博文中已经讨论了 5 中不同的基于单词表征的句子表征方法。想要了解更多这方面的内容,你可以访问以下链接:https://kionkim.github.io/(尽管其中大多数资料是韩文)
【磐创AI 导读】:查看关于本专栏历史文章,请点击文末[阅读全文]。查看本章历史文章,请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。
花了整整一个月的时间,重新梳理和整理了 WPJAM Basic 中对 WordPress 功能屏蔽优化的设置和介绍,现在把需要屏蔽的每一个 WordPress 功能是做什么的,我们为什么屏蔽都做了非常详细的介绍。
自然语言处理(NLP)是一门交叉学科领域,涵盖了计算机科学、人工智能、语言学等多个学科。它旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言的方式,从而创建与人类之间的自然、无缝的交互。
感谢清华大学自然语言处理实验室对预训练语言模型架构的梳理,我们将沿此脉络前行,探索预训练语言模型的前沿技术,红色框为已介绍的文章。本期的内容是结合Huggingface的Transformers代码,
EMNLP2021,简单方法大能量,即仅将标准dropout用作噪声在对比目标中进行预测。
论文PDF地址:https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf
随着互联网和社交媒体的飞速发展,我们每天都会接触到大量的非结构化数据,如文本、图片和音频等。这些数据包含了丰富的信息,但也提出了一个重要问题:如何从这些海量数据中提取有用的信息和知识?这就是信息抽取(Information Extraction, IE) 的任务。
文章链接: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8371605/
在自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)领域,“词”构成了语言的基础单位。与此同时,它们也是构建高级语义和语法结构的基石。在解决各种NLP问题,如机器翻译、情感分析、问答系统等方面,对“词”的全面了解不仅有助于我们设计更高效的算法,还能加深我们对语言本质的认识。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云