上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CNN-LSTM用CNN作为Encoder并行计算来提速等方法,这一章看看抛开CNN和RNN,transformer是如何只基于attention对不定长的序列信息进行提取的.虽然Attention is All you need论文本身是针对NMT翻译任务的,但transformer作为后续USE/Bert的重要组件,放在embedding里也没啥问题.以下基于WMT英翻中的任务实现了transfromer,完整的模型…

word2vec是google 2013年提出的,从大规模语料中训练词向量的模型,在许多场景中都有应用,信息提取相似度计算等等.也是从word2vec开始,embedding在各个领域的应用开始流行,所以拿word2vec来作为开篇再合适不过了.本文希望可以较全面的给出Word2vec从模型结构概述,推导,训练,和基于tf.estimator实现的具体细节.完整代码戳这里https://github.com/DSXiangLi/Embedding 模型概述 word2vec模型结构比较简单,是为…

这个系列我们来聊聊序列标注中的中文实体识别问题,第一章让我们从当前比较通用的基准模型Bert+Bilstm+CRF说起,看看这个模型已经解决了哪些问题还有哪些问题待解决.以下模型实现和评估脚本,详见 Github-DSXiangLi/ChineseNER NER问题抽象 实体识别需要从文本中抽取两类信息,不同类型的实体本身token组合的信息(实体长啥样),以及实体出现的上下文信息(实体在哪里)一种解法就是通过序列标注把以上问题转化成每个字符的分类问题,label主要有两种其中BIO更常见些 B…

第一章我们简单了解了NER任务和基线模型Bert-Bilstm-CRF基线模型详解&代码实现,这一章按解决问题的方法来划分,我们聊聊多任务学习,和对抗迁移学习是如何优化实体识别中边界模糊,垂直领域标注样本少等问题的.Github-DSXiangLi/ChineseNER中提供了bert_bilstm_crf_mtl多任务, 和bert_bilstm_crf_adv对抗迁移两个模型,支持任意NER+NER,CWS+NER的Joint Training. 多任务学习 以下Reference中1,2,…

承接上文:云时代架构阅读笔记五——Java内存模型详解(一) 原子性.可见性.有序性 Java内存模型围绕着并发过程中如何处理原子性.可见性和有序性这三个特征来建立的,来逐个看一下: 1.原子性(Atomicity) 由Java内存模型来直接保证原子性变量操作包括read.load.assign.use.store.write,大致可以认为基本数据类型的访问读写是具备原子性的.如果应用场景需要一个更大的原子性保证,Java内存模型还提供了lock和unlock,尽管虚拟机没有把lock和unlo…

在上面一章我们以实例演示的方式介绍了几种读取配置的几种方式,其中涉及到三个重要的对象,它们分别是承载结构化配置信息的Configuration,提供原始配置源数据的ConfigurationProvider,以及作为"中间人"的ConfigurationBuilder.接下来我们将会对由这三个核心对象组成的配置模型进行详细介绍,不过在此之前我们有必要来认识配置信息在不同载体中所体现出来的三种结构. 目录一.配置的三种结构逻辑结构原始结构物理结构结构转换二.Configuration三.…

ISO七层模型详解 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在我刚刚接触运维这个行业的时候,去面试时总是会做一些面试题,笔试题就是看一个运维工程师的专业技能的掌握情况,这个很正常,给以一定的时间,你能回答出出题人满意的答案,就会给你进行加分,在做面试的时候我曾遇到过问FTP属于ISO的哪一层?其实这个是最简单的,这种面试题看到问题就应该随口说出答案的,如果你不能说出答案的话那么久跟着我以前来了解一下ISO七层模型的知识点吧. 由于最近刚刚工作需要,不得不捡起一些网络的知…

在上片文章已经讲过了TCP协议的基本结构和构成并举例,也粗略的讲过了SOCKET,但是讲解的并不完善,这里详细讲解下关于SOCKET的编程的I/O复用函数. 1.I/O复用:selec函数 在介绍socket编程之前,首先要熟悉下I/O多路转接技术,尽管SOCKET通信编程有很多模型,但是,在UNIX环境下,使用I/O多路转接模型无疑是一种更好的选择,UNIX下有5种I/0模型,分别是阻塞式I/O.非阻塞式I/O.I/O复用(select和poll).信号驱动式I/O,异步I/O.这5种方式都可…

CSS3盒模型详解 盒模型设定为border-box时 width = border + padding + content 盒模型设定为content-box时 width = content所谓定盒模型即可以指定 属性width的计算方式…

JVM的类加载过程以及双亲委派模型详解 这篇文章主要介绍了JVM的类加载过程以及双亲委派模型详解,类加载器就是根据指定全限定名称将 class 文件加载到 JVM 内存,然后再转化为 class 对象.,需要的朋友可以参考下 jvm 的主要组成部分 类加载器(ClassLoader) 运行时数据区(Runtime Data Area) 执行引擎(Execution Engine) 本地库接口(Native Interface) jvm 运行时数据区的组成 方法区: ①方法区主要用来存储已被虚拟机…

06-CSS盒模型详解 #盒子模型 #前言 盒子模型,英文即box model.无论是div.span.还是a都是盒子. 但是,图片.表单元素一律看作是文本,它们并不是盒子.这个很好理解,比如说,一张图片里并不能放东西,它自己就是自己的内容. #盒子中的区域 一个盒子中主要的属性就5个:width.height.padding.border.margin.如下: width和height:内容的宽度.高度(不是盒子的宽度.高度). padding:内边距. border:边框. margin:外…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/34 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/195 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 引言 之前ShowMeAI对强大的boosting模型工具XGBoost做了介绍(详见ShowMeAI文章图解机器学习 | XGBoost模型详解).本篇我们来学习一下GBDT模型(详见ShowMeAI文章 图解机器学习 | GBDT模…

任务提交时的一些yarn设置(通用客户端模式) 指定并行度                        -p 5 \ 指定yarn队列                     -Dyarn.application.queue=xxx \ 指定JM总进程的大小        -Djobmanager.memory.process.size=1024mb \ 指定每个TM的总进程大小,一般是 2-8g,yarn默认最大给8g    -Dtaskmanager.memory.process.size…

一,概述 在自然语言生成的任务中,大部分是基于seq2seq模型实现的(除此之外,还有语言模型,GAN等也能做文本生成),例如生成式对话,机器翻译,文本摘要等等,seq2seq模型是由encoder,decoder两部分组成的,其标准结构如下: 原则上encoder,decoder可以由CNN,RNN,Transformer三种结构中的任意一种组合.但实际的应用过程中,encoder,decnoder的结构选择基本是一样的(即encoder选择CNN,decoder也选择CNN,如faceboo…

概述 Java的内存模型(Java Memory Model )简称JMM.首先应该明白,Java内存模型是一个规范,主要规定了以下两点: 规定了一个线程如何以及何时可以看到其他线程修改过后的共享变量的值,即线程之间共享变量的可见性. 如何在需要的时候对共享变量进行同步. JMM定义了Java虚拟机(JVM)在计算机内存(RAM)中的工作方式. 而在并发编程中,我们所要处理的两个关键问题就是这两条标准的体现:线程之间如何通信以及线程之间如何同步.通信是指线程之间以何种机制来交换信息.在命令式的编…

​ 我是一个Python技术小白,对于我而言,多任务处理一般就借助于多进程以及多线程的方式,在多任务处理中如果涉及到IO操作,则会接触到同步.异步.阻塞.非阻塞等相关概念,当然也是并发编程的基础. ​ 而当我接触到网络编程时,是使用listen().send().recv() 等接口,借助于Python提供的Socket网络套接字模块,基于UDP\TCP协议进行逻辑编写,会发现一个问题,socket接口都是阻塞型的.所谓阻塞型接口是指系统调用(一般是IO接口)不返回调用结果并让当前线程一直阻塞,…

一.导论 在图像语义分割领域,困扰了计算机科学家很多年的一个问题则是我们如何才能将我们感兴趣的对象和不感兴趣的对象分别分割开来呢?比如我们有一只小猫的图片,怎样才能够通过计算机自己对图像进行识别达到将小猫和图片当中的背景互相分割开来的效果呢?如下图所示: 而在2015年出来的FCN,全卷积神经网络完美地解决了这个问题,将曾经mean IU(识别平均准确度)只有百分之40的成绩提升到了百分之62.2(在Pascal VOC数据集上跑的结果,FCN论文上写的),像素级别识别精确度则是90.2%.这已…

作者 : 韩曙亮 博客地址 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/42462795 转载请著名出处 相关资源下载 :  -- u-boot 源码 : http://download.csdn.net/detail/han1202012/8342761 -- S3C2440 文档 : http://download.csdn.net/detail/han1202012/8342701 -- S5PV210_iROM_Applicati…

作者:程序员小冰,GitHub主页:https://github.com/QQ986945193 新浪微博:http://weibo.com/mcxiaobing 首先给大家看一下我们今天这个最终实现的效果图: 我这里只是单纯的实现了ListView返回顶部的功能.具体效果大家可以适当地美化 在实际项目中可以换图标,去掉右侧滚动条等.具体ui美化不做解释. 好了,首先我们是当不在顶部的时候,返回顶部按钮就会出现,而到顶部之后就会隐藏此按钮,所以我们这里就要算Listview的滑动偏移量,当然,有…

2013年----word Embedding 2017年----Transformer 2018年----ELMo.Transformer-decoder.GPT-1.BERT 2019年----Transformer-XL.XLNet.GPT-2 2020年----GPT-3 Transformer 谷歌提出的Transformer模型,用全Attention的结构代替的LSTM,在翻译上取得了更好的成绩.这里基于Attention Is All You Need,对 Transformer…

什么是Java内存模型 Java虚拟机规范中试图定义一种Java内存模型(Java Memory Model,JMM)来屏蔽掉各种硬件和操作系统的访问差异,以实现让Java程序在各种平台下都能达到一致的内存访问效果.在此之前,主流程序语言(如C/C++等)直接使用物理硬件和操作系统的内存模型,因此,会由于不同平台上内存模型的差异,有可能导致程序在一套平台上并发完全正常,而在另外一套平台上并发访问却经常出错,因此在某些场景下就不许针对不同的平台来编写程序. Java内存模型即要定义得足够严谨,才能…

Linux 2.6内核中提高网络I/O性能的新方法-epoll I/O多路复用技术在比较多的TCP网络服务器中有使用,即比较多的用到select函数. 1.为什么select落后    首先,在Linux内核中,select所用到的FD_SET是有限的,即内核中有个参数__FD_SETSIZE定义了每个FD_SET的句柄个数,在 我用的2.6.15-25-386内核中,该值是1024,搜索内核源代码得到:include/linux/posix_types.h:#define __FD_SETSI…

一. 承上声明 在上一个章节里,啰里啰嗦写了一堆关于介绍SignalR的“废话”,从这一篇开始往后正式撸代码,这期间不少人(包括 张善友大哥)建议我直接用.Net Core下的SignalR,关于此简单说一下,虽然我们要跟上时代步伐,但目前绝多数.Net项目都是基于 .Net FrameWork下的而非 .Net Core, 并且做事要有始有终,既然打算写这个系列,就不能半途而废,这个.Net FrameWork下的SignalR系列务必要写完. 还有一点,不怕笑话,.Net Core虽然我也有…

1. 前言 近年来,NLP领域发展迅速,而机器翻译是其中比较成功的一个应用,自从2016年谷歌宣布新一代谷歌翻译系统上线,神经机器翻译(NMT,neural machine translation)就取代了统计机器翻译(SMT,statistical machine translation),在翻译质量上面获得了大幅的提高.目前神经机器翻译模型主要分为三种: 一种是以rnn为基础的模型, 一般是LSTM+attention,顺序处理输入信息. 一种是以cnn为基础的模型,今天要讲的Fairseq…

普及: 用户空间与内核空间: 现在操作系统都是采用虚拟存储器,那么对32位操作系统而言,它的寻址空间(虚拟存储空间)为4G(2的32次方).操作系统的核心是内核,独立于普通的应用程序,可以访问受保护的内存空间,也有访问底层硬件设备的所有权限.为了保证用户进程不能直接操作内核(kernel),保证内核的安全,操作系统将虚拟空间划分为两部分,一部分为内核空间,一部分为用户空间.针对linux操作系统而言,将最高的1G字节(从虚拟地址0xC0000000到0xFFFFFFFF),供内核使用,称为内核空…

1 简介 BERT全称Bidirectional Enoceder Representations from Transformers,即双向的Transformers的Encoder.是谷歌于2018年10月提出的一个语言表示模型(language representation model). 1.1 创新点 预训练方法(pre-trained): 用Masked LM学习词语在上下文中的表示: 用Next Sentence Prediction来学习句子级表示. 1.2 成功 强大,效果好.…

NET Core的日志模型主要由三个核心对象构成,它们分别是Logger.LoggerProvider和LoggerFactory.总的来说,LoggerProvider提供一个具体的Logger对象将格式化的日志消息写入相应的目的地,但是我们在编程过程中使用的Logger对象则由LoggerFactory创建,这个Logger利用注册到LoggerFactory的LoggerProvider来提供真正具有日志写入功能的Logger,并委托后者来记录日志. 目录一.Logger    扩展方法L…

  总结 OSI中的层 功能 TCP/IP协议族 应用层 文件传输,电子邮件,文件服务,虚拟终端 TFTP,HTTP,SNMP,FTP,SMTP,DNS,Telnet 等等 表示层 数据格式化,代码转换,数据加密 没有协议 会话层 解除或建立与别的接点的联系 没有协议 传输层 提供端对端的接口 TCP,UDP 网络层 为数据包选择路由 IP,ICMP,OSPF,EIGRP,IGMP 数据链路层 传输有地址的帧以及错误检测功能 SLIP,CSLIP,PPP,MTU 物理层 以二进制数据形式在物理媒…

OSI 七层模型通过七个层次化的结构模型使不同的系统不同的网络之间实现可靠的通讯,因此其最主要的功能就是帮助不同类型的主机实现数据传输 . 完成中继功能的节点通常称为中继系统.在OSI七层模型中,处于不同层的中继系统具有不同的名称. 一个设备工作在哪一层,关键看它工作时利用哪一层的数据头部信息.网桥工作时,是以MAC头部来决定转发端口的,因此显然它是数据链路层的设备.具体说:物理层:网卡,网线,集线器,中继器,调制解调器 数据链路层:网桥,交换机 网络层:路由器 网关工作在第四层传输层及其以上…

上述为TCP/IP的协议模型,主机到网络层又被称为网络接口层,网络互联层又被称为网间层. 网络接口层:实际上,TCP/IP参考模型并没有真正描述这一层的实现,只是要求能够提供给其上层一个访问接口,以便能在其上传递IP分组.由于这一层没有被定义,所以其具体实现的方法随着网络类型的不同而不同. 网间层:它的功能是把分组发往目标网络或主机.本层定义了IP协议,RIP协议,负责数据的包装.寻址和路由功能.同时提供ICMP用来诊断网络信息. 传输层:包括了面向连接的TCP与面向无连接的UDP.传输层的功能…