function getHttpString(s) { var reg = /(http:\/\/|https:\/\/)((\w|=|\?|\.|\/|&|...
一、前言 最近小编在开发中遇到个问题，就是关于枚举方面的使用。一些固定不变的数据我们可以通过枚举来定义，减少对数据库的查询。是一种常见的开发技巧！...常见场景的需求是：通过某一个属性获取对应的枚举属性的另一个值；还有就是常量枚举，比如一下统一返回状态和编码！ ==小编的需求是把枚举中的所有属性都取出来，转成实体类那种返回给前端！...== 最简单的解决就是拿到所有的然后便利加到新的集合里，这样还需要定义一个实体类来接收转一下！...这样有点麻烦，小编也是无意发现了，项目中有以前大佬留下来的一个注解@JSONType(serializeEnumAsJavaBean = true)，一加上只需要我们使用枚举.values()即可直接帮助我们返回了
字符串中返回bool类型的函数集合 isspace 功能: 判断字符串是否是由一个空格组成的字符串 用法: booltype = string.isspace() -> 无参数可传 ,返回一个布尔类型...注意: 由空格组成的字符串,不是空字符串 : “’!...=‘’’ istitile 功能: 判断字符串是否是一个标题类型 用法 booltype = String.istitle() -> 无参数可传, 返回一个布尔类型 注意: 该函数只能用于英文 isupper...与islower 功能: isupper判断字符串中的字母是否都是大写 islower判断字符串中的字母是否都是小写 用法: booltype = string.isupper() -> 无参数可传..., 返回一个布尔类型 booltype = string,islower() ->无参数可传 ,返回一个布尔类型 注意: 只检测字符串里的字母,对其他字符不做判断 join与split 稍后见 我们数据类型转换的时候见
java通过反射获取类中public 方法和属性并赋值调用 1.java通过反射获取类中public 方法的返回类型 方法名 参数类型的实现方法并打印出来. 1 import java.lang.reflect.Method...Field f : fields) { System.out.printf(f.getType().getName()); //获取属性类型...System.out.println(""); f.setAccessible(true); //不设置语句检查,可获取类私有属性....if (f.getType().getName().equals("java.lang.String")){ //判断反射过来的属性类型,将数据源赋值,这编几个数据...(实体类)的情况 Field name = c1.getDeclaredField("name"); Object o1=
例如，这里以加载预训练的BERT模型为例： import com.huggingface.transformers.BertConfig; import com.huggingface.transformers.BertForSequenceClassification...我们使用了`BertForSequenceClassification`作为模型类型，并指定模型名称为`bert-base-uncased`。...根据实际需求，您可能需要加载不同的模型类型（如`GPT2LMHeadModel`）和模型名称（如`gpt2`）。...这里根据具体模型结构和任务需求解析输出张量，例如取最大概率的类别索引等 return categoryLabels; // 返回预测的类别列表 } } 请注意，上述代码中的`...classifyText`方法仅为示例，实际应用中需要根据所选模型的具体输出结构和任务要求（如文本分类、问答、文本生成等）来适当地解析输出张量并得出最终预测结果。
主要概念 该库是建立在三个类型的类为每个模型: model类是目前在库中提供的8个模型架构的PyTorch模型(torch.nn.Modules)，例如BertModel configuration类...BERT示例 让我们首先使用BertTokenizer从文本字符串准备一个标记化的输入（要输入给BERT的标记嵌入索引列表） import torch from transformers import...# 有关所有输出的详细信息，请参见模型文档字符串。...在我们的例子中，第一个元素是Bert模型最后一层的隐藏状态 encoded_layers = outputs[0] # 我们已将输入序列编码为形状（批量大小、序列长度、模型隐藏维度）的FloatTensor...# 有关所有输出的详细信息，请参见models文档字符串 # 在我们的例子中，第一个元素是LM损失的值 lm_loss = outputs[0] 此损失可用于对Model2Model的问答任务进行微调
在Apache Arrow格式的支持下，以零拷贝读取处理大型数据集，没有任何内存限制，以实现最佳速度和效率。 Hugging Face Tokenizer是一个用于将文本转换为数字表示形式的库。...它支持多种编码器，包括BERT、GPT-2等，并提供了一些高级对齐方法，可以用于映射原始字符串（字符和单词）和标记空间之间的关系。...Tokenizer 把文本序列输入到模型之前的预处理，相当于数据预处理的环节，因为模型是不可能直接读文字信息的，还是需要经过分词处理，把文本变成一个个token，每个模型比如BERT、GPT需要的Tokenizer...这提供了在模型的每个阶段使用不同框架的灵活性；在一个框架中用三行代码训练一个模型，在另一个框架中加载它进行推理。模型还可以导出到ONNX和TorchScript等格式，以在生产环境中部署。..." model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2) # 将文本编码为模型期望的张量格式
2.介绍PyTorch Tensors 在第二节课程中，开始正式引入概念： Tensor（张量）是PyTorch中的核心，它类似于NumPy的ndarrays ，表示的是一个多维矩阵。...-1到1之间的随机张量，可以取它的绝对值，使得到的所有值都是正数；可以接受它的反正弦值，因为值在-1到1之间且返回一个的角度。...4.构建模型 具体课程： 模块和参数 常见神经网络层类型 其他层和函数 以识别字母模型为例， 教程首先展示了如何搭建一个神经网络： ? 在构建好网络后，将其转化为代码，就完成了模型的搭建。...5.PyTorch TensorBoard支持 具体课程： TensorBoard可视化 绘制标量&可视化训练 模型可视化 使用嵌入可视化数集 这一步，教程中用模型进行了一个简单的训练：识别不同类型的服装...具体课程： 基本概念 特殊举例 图层属性举例 用Captum & Captum insights探索模型的可解释性 8.模型部署推理 具体课程： PyTorch模型评估 TorchScript TorchScript
填充步骤可以参考notebook，是基本的python字符串和数组操作。 填充后，我们可以将矩阵/张量输入至BERT模型： ?...使用DistilBERT模型进行处理 现在，我们需要从填充好的标记词矩阵中获得一个张量，作为DistilBERT的输入。...解析BERT输出张量 让我们解析这个3维输出张量，先看其维度： ? 句子的处理流程 数据集中的每一个句子就是一行，下图概括了第一个句子的处理过程： ?...下面的代码是如何对三维张量进行切片以获取我们感兴趣的二维张量： # Slice the output for the first position for all the sequences, take...可以对DistilBERT进行训练以提高其在此任务上的分数，这个过程称为微调，会更新BERT的权重，以提高其在句子分类（我们称为下游任务）中的性能。
类似地，如果您在单个解释器的一个线程中调用invoke()，但是希望在另一个线程上使用张量()，那么在调用张量()之前，必须在线程之间使用同步原语，以确保调用已经返回。...属性：inference_type:输出文件中实数数组的目标数据类型。必须{特遣部队。float32 tf.uint8}。如果提供了优化，则忽略此参数。...布尔值，指示是否对转换后的浮点模型的权重进行量化。模型大小将会减小，并且会有延迟改进(以精度为代价)。...返回值：以序列化格式转换的数据。根据output_format中的值，可以是TFLite Flatbuffer，也可以是Graphviz图形。...返回值：TFLiteConverter类。6、get_input_arraysget_input_arrays()返回输入张量的名称列表。返回值：字符串的列表。
## return_tensors:张量返回值，"pt"表示返回pytorch类型的tensor,"tf"表示返回TensorFlow类型的tensor,"np"表示Numpy数组。...tokenizer中的return_tensors 参数定了返回的张量类型（PyTorch、TensorFlow 或普通 NumPy） raw_inputs = [ "I've been waiting...——张量数据作为参数输入到Model中。..."Head"部分： 在HuggingFace Transformers架构中，"Head"部分指的是模型的顶层网络结构，用于微调（fine-tune）预训练的Transformer模型以适应特定的任务...位置编码： 位置编码通常被添加到输入中以提供位置信息。 这些层的数量可以根据具体的Transformer模型架构和任务来变化。例如，BERT模型只包括编码器层，而GPT模型只包括解码器层。
错误原因出现这个错误的原因是 PyTorch 的 torch.Tensor 类没有定义默认的 __repr__ 方法。__repr__ 方法是一个用于返回对象可打印字符串表示的标准方法。...在 MyTensor 中，我们重写了 __repr__ 方法，返回一个以 'MyTensor(' 开头，后接 torch.Tensor 原始 __repr__ 方法的字符串表示，并以 ')' 结尾。...在这个子类中，我们重写了 __repr__ 方法，以提供有关张量形状和数据类型的更具描述性的信息。...这对于调试和代码开发非常有帮助，特别是在处理大型神经网络时，可以更清楚地了解张量对象的属性。 当然，这只是一个示例，实际应用中我们可以根据自己的需要和场景进行更详细和适当的定制。...通过使用张量，我们可以进行各种数值计算、定义计算图、进行自动求导和反向传播等。在深度学习任务中，张量是构建和训练模型的基础，对于熟悉和掌握张量的操作非常重要。
，以适应当前的监督型任务。...由图示可知，Bert的输入包括三个部分：词嵌入张量（Token embeddings）、语句分块张量（ segmentation embeddings）、位置编码张量（position embeddings...这已经在多任务和元学习中得到了不同的体现。 一个通用的语言模型（ language model ，LM）应该能够计算出任何字符串的概率（也能生成）。...目前的大规模语言模型包括预处理步骤，如小写字母、标记化和词汇外标记，这些步骤限制了可建模字符串的空间。...Bert、GPT、Bart对比 如图4，Bart是一个BERT+GPT的结构，不同之处在于相对于BERT中单一的noise类型(只有简单地用[MASK] token进行替换这一种noise)，BART
在这种格式下，模型的架构位于关联的 Python 类中。...，这意味着运行模型所需的所有信息都包含在模型文件中。...TensorFlow.js 函数，该函数负责在返回模型推断结果时自动清除中间张量，例如 inputTensor 和 maskTensor。...如何知道自己需要使用 "ouput_0" 和 "output_1"，以从模型返回的结果中提取开始和结束 logit（回答问题的可能跨度的起点和终点）？...现在，最困难的部分是将正确格式中的数据传递到输入 ID 和注意力遮罩张量。我们从用户那里收集的数据通常是一个字符串，但是张量需要数字数组，因此我们需要将用户输入的内容词条化。 探索 ?
在大量的实验中，我们发现基于transformer的模型被认为是处理序列化数据最好的选择。而其中，最为出名的就是Bert模型，通过利用bert模型，Bert4Rec取得了当时的SOTA效果。...相关工作 2.1 不同类型的模型比较 从早期的CNN->RNN->Attention的演化中，我们发现基于BERT类型的模型可以获得最好的效果。 ?...BERT使用encoder decoder的设计形式对每个输入的序列中的商品产出一个上下文的表示，BERT使用embedding层来存储个向量，每个对应词典中的一个商品。...NOVA从集成的embedding R，来自于商品ID的emebdding 中计算Q和V，实践中，我们以张量的形式处理整条序列。...一般来说，gating方法具有很强的性能，这可能得益于其可训练的gating机制。结果还表明，对于实际部署，融合函数的类型可以是一个超参数，并应根据数据集的内在属性进行调整，以达到最佳的在线性能。
信息抽取是构建大规模知识图谱的必备关键，先来说一下图谱的三元组形式，在以往常常将三元组以 (head，relation, tail) 的形式表示，在这里以(subject, relation, object...)的形式表示，即(S， R，O)，为了方便描述，后文将以这种形式阐述。...在以往的研究工作中，早期两个任务以pipline的方式进行，先做命名实体识别，然后做关系抽取。...三个部分： BERT-based encoder module: 可以替换为不同的编码框架，主要对句子中的词进行编码，论文最终以BERT为主，效果很强。...链路预测模型：编码器，RGCN产生实体潜在特征表示；解码器，一个张量因子分解模型利用这些表示来预测标记的边缘，因式分解方法:distmult.
这在训练模型方面至关重要。由于 Numpy 缺乏将其计算转移到 GPU 的能力，因此训练模型的时间最终会变得非常大。 所有使用 PyTorch 的深度学习项目都从创建张量开始。...，例如张量的类型、张量的维度和张量的内容。...我们只需要将列表作为参数传递给函数，我们就有了它的张量形式。...张量必须是实数或复数，不应是字符串或字符。...torch.index_select() 这个函数返回一个新的张量，该张量使用索引中的条目（LongTensor）沿维度 dim 对输入张量进行索引。
：张量相乘，可以通过dot_axis关键字参数来指定要消去的轴 cos：计算2D张量（即矩阵）中各个向量的余弦距离 具体看以下代码示例： from keras.layers import Merge...模型只有一个输入时x的类型是numpy array，模型多个输入时x的类型应当为list，list的元素是对应于各个输入的numpy array #y：标签，numpy array #batch_size...#shuffle：布尔值或字符串，一般为布尔值，表示是否在训练过程中随机打乱输入样本的顺序。若为字符串“batch”，则是用来处理HDF5数据的特殊情况，它将在batch内部将数据打乱。...fit函数返回一个History的对象，其History.history属性记录了损失函数和其他指标的数值随epoch变化的情况，如果有验证集的话，也包含了验证集的这些指标变化情况 --------...，生成器应返回与test_on_batch的输入数据相同类型的数据。
在BERT中，“bank”将有两个不同的含义，因为它们的上下文差异。在保持NLP任务的高性能的同时并不会降低模型构建的训练时间。并且可以从BERT中提取新的语言特征用于模型预测。...但是，在BERT中，不需要执行此类预处理任务，因为BERT使用了这些 单词的顺序和位置，以了解用户输入的意图。...它期望具有上面定义的“ TITLE”，“ target_list”，max_len，并使用BERT toknizer.encode_plus函数将输入设置为数字矢量格式，然后转换为张量格式返回。...我们已经讨论了将张量准备为输入特征的大部分基础工作。现在，构建BERT模型很容易。由于来自模型的冗长输出，我已简化为仅显示模型。...我已使用dropout 0.3来随机减少特征，以最大程度地减少第2层的过拟合。第3层采用了768维特征，这些特征是从使用BERT的第2层输出的。它返回6个特征，这是对目标列表的最终预测。
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