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    Journal:2020-1

    1.28 下午 Thought 看了部很好的番。 星野裕Peco 月本诚Smile 1.21 凌晨 Thought 技术和画工一样,是门手艺,掌握了手艺可以成为匠人,但是有想做的想表达的东西,才可能成为艺术家。找到自己与众不同的地方。 1.20 凌晨 Thought 有四五年时间去名校,如果可以让我选的话,比起读研读博,我其实宁愿再上一次大学。如果有人采访问对大学生活满意吗,我肯定说非常不满意。 以上简短版:我怎么这么菜啊… 1.18 午 Thought 希望每家做产品的公司都能给出同类型产品的横向对比,毕竟自家是对自己产品定位最清楚的,优化消费者的购物体验也是传达品牌自信和品牌信誉的关键。 窗外日光弹指过,席间花影坐前移 1.16 晚 Relax and Thought Your browser does not support the video tag.

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    将句子表示为向量(上):无监督句子表示学习(sentence embedding)

    3.3 基于Encoder-decoder的Skip-Thought Vectors 2015年发表的论文Skip-Thought Vectors提出了Skip-Thought模型用于得到句子向量表示Skip-Thought SDAE模型相较于Skip-Thought的优点是只需要输入单个句子,即不要求句子所在的文本是有序的,而Skip-Thought的输入必须是三个有序的句子。 Skip-Thought,FastSent和Quick-Thought都是基于句子连贯性设计任务: 基于encoder-decoder的Skip-Thought模型最复杂,在监督类型评测上比FastSent Quick-Thought作为一个最新的模型,其复杂度介于FastSent和Skip-Thought之间,但在大多数任务上的效果比其他两个模型都好。 相较于Skip-Thought,FastSent和Quick-Thought,SDAE模型与利用n-grams的Sent2Vec模型的优点是只需要输入单个句子。

    2.6K20

    Journal:2019-12

    12.22 下午 Thought 看综艺《令人心动的offer》,柴律教昆汀怎么当队长。 一个队里要有一个人拍板做决定。即使出错了,也比群龙无首强。 12.16 晚 Relax 看吐槽大会,王仕鹏的稿子是不是王建国写的…这也太像了 12.13 晚 Thought 私以为,艺术是高级的情感表达。音乐是,绘画也是。 12.10 晚 Thought 他说他自己不是一上来就意识到自己热爱花滑的,而是因为日复一日的早起练习,逐渐建立起对这项运动的尊重。 ——01:50 https://b23.tv/av74789934 12.7 下午 Thought 以前我总是在补短。果断时希望自己细心,慎重时希望自己勇敢,直接时又希望自己深刻。 (ppt先看到哪行字的图片) 12.3 上午 Thought 看了清华大学的社团培训,又一次深刻感受到了差距。培训就应该授之以渔啊…

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    解密:“云”上的安全

    它是基于应用程序身份的控制,而不是网络代理的身份控制;也没有更容易出错的“after-thought”应用人员和运维人员的协调。 3、企业广泛采用DevOps:传统上,开发和运维之间的职责是分离的,这就划清了开发与运维之间的界限,“after-thought”网络安全模型实际上更适应日常工作流程。 基于网络的“after-thought”的方法跟不上变化的脚步,基于应用的安全就必须得到加强。 现在的网络采用的是“after-thought”安全模型,并且在过去的二十年中为整个行业提供良好的服务。 从“after-thought”到“baked-in”的安全模式的转变不会一夜之间就实现,它是一个量变引起质变的过程,但是在云安全产业仍然有一些激动人心的变化。

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    无所不能的Embedding7 - 探索通用文本表达

    在4/5章我们讨论过用skip-thought,quick-thought任务来进行通用文本向量提取,当时就有一个疑问为什么用Bookcorpus这种连续文本,通过预测前一个和后一个句子的方式得到的文本向量 文本分类的下游任务没啥说的,skip-thought整体表现最优(2016年)~ ? 在InfeSent之前,通用文本表达以Skip-thought/FastSent这类无监督模型为主,不是没有其他监督模型的文本表达,但效果都不太好。 这里的Encoder沿用了Skip-though的conditional GRU,不熟悉的童鞋可以看这里无所不能的Embedding4 - skip-thought & tf-Seq2Seq源码解析。 3个目标任务分别是Skip-thought类前后句子预测任务,Input-response对话任务,以及NLI推理任务。

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    谷歌提出Flan-T5,一个模型解决所有NLP任务

    需要注意的是这里有9个任务是需要进行推理的任务,即Chain-of-thought (CoT)任务。 输入输出格式 如上图所示,根据 “是否需要进行推理 (CoT)” 以及 “是否需要提供示例(Few-shot)” 可将输入输出划分成四种类型: chain-of-thought : ❎ and few-shot : ❎ (图中左上) 输入:指令 + 问题 输出:答案 chain-of-thought : ✅ and few-shot: ❎ (图中右上) 输入:指令 + CoT引导(by reasoning step by step) + 问题 输出:理由 + 答案 chain-of-thought: ❎ and few-shot: ✅ (图中左下) 输入:指令 + 示例问题 + 示例问题回答 + 指令 + 问题 输出:答案 chain-of-thought: ✅ and few-shot: ✅(图中右下) 输入:指令 + CoT引导 + 示例问题 + 示例问题理由 + 示例问题回答 + 指令 + CoT引导 +

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