目录前言源码解析主函数自定义模型遮蔽词预测下一句预测规范化数据集前言本部分介绍BERT训练过程,BERT模型训练过程是在自己的TPU上进行的,这部分我没做过研究所以不做深入探讨.BERT针对两个任务同时训练.1.下一句预测.2.遮蔽词识别下面介绍BERT的预训练模型run_pretraining.py是怎么训练的. 源码解析主函数训练过程主要用了estimator调度器.这个调度器支持自定义训练过程,将训练集传入之后自动训练.详情见注释 def main(_): tf.logging.set_v

1. 文档对象之间的关系 一对一 (one TO one) - 例如: 夫妻 (一个丈夫 对应 一个妻子) - 在MongoDB中, 可以通过内嵌文档的形式来体现出一对一的关系 演示: 首先在 my_test数据库中创建一个集合, wifeAndHusband, 并向集合中插入数据 { name:"黄蓉", husband:{ name:"郭靖" } > db.wifeAndHusband.find().pretty() { "_id" :

上一篇 ES(1) 官网原地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/1.7/_cluster_health.html ES权威指南: http://es.xiaoleilu.com/ Elasticsearch是一个分布式的文档(document)存储引擎.它可以实时存储并检索复杂数据结构——序列化的JSON文档.换言说,一旦文档被存储在Elasticsearch中,它就可以在集群的任一节点上被检索. 当然,我们不仅需要

什么是文档 在Elasticsearch中,文档(document)这个术语有着特殊含义.它特指最顶层结构或者根对象(root object)序列化成的JSON数据(以唯一ID标识并存储于Elasticsearch中) 文档元数据 节点 说明 _index 文档存储的地方 _type 文档代表的对象的类 _id 文档的唯一标识 _index 索引(index)类似于关系型数据库里的"数据库"--它是我们存储和索引关联数据的地方. _type 在应用中,我们使用对象表示一些"事

C# 复制一个Word文档的部分或全部内容到另一个Word文档 我最近喜欢折腾Office软件相关的东西,想把很多Office软件提供的功能用.NET来实现,如果后期能把它用来开发一点我自己的小应用程序那就更好了. 扯远了,回到正题.复制文档内容这个功能太常见啦,在微软Word中实现这个功能很简单,只需要复制和粘贴就行了.这篇文章的主要目的是记录如何用C#来实现复制一个Word文档的部分或全部内容到另一个word文档,废话不多说,下面开始. 第一部分:复制部分内容: 在我的这个示例中,复制部分内

做开发或者做方案,写文档是很重要的一个工作,我们经常需要知道文档被修改的次数,谁在什么时间修改的文档,以及在某一个版本中,都修改了哪些内容,以及不同版本的文档之间有什么差别. 如何对文档进行版本管理,除了用我们最基本的源代码工具之外,用Sharepoint是最好不过的一个选择.当然如果你有Office365是最好不过了. 在一个Sharepoint申请下来之后,默认的文档库是不支持文档版本功能的.需要按如下方法开启这个功能.以下演示以英文版的Sharepoint为准,中文版本的菜单项等位置基本一

新标准中提供了文档之间直接的消息传输API.而且不限制跨域消息传递! 发送消息使用的是Window对象的postMessage(data,targetURL)方法就可以了,但给哪个window对象发送消息,就使用哪个window的实例来调用,注意这个细节. 文档默认监听一下message事件就可以接受消息了:window.addEventListener("message", function (ev) {}); 监听消息事件:ev两个重要属性:ev.source指向发送消息的源win

父子文档的特点 1. 父/子文档是完全独立的. 2. 父文档更新不会影响子文档. 3. 子文档更新不会影响父文档或者其它子文档. 父子文档的映射与索引 1. 父子关系 type 的建立必须在索引新建或 update-mapping 时候确定好 PUT /company { "mappings": { "branch": {}, //父文档 type "employee": { "_parent": { "type&q

Indri中的动态文档索引技术 戴维 译 摘要: Indri 动态文档索引的实现技术,支持在更新索引的同时处理用户在线查询请求. 文本搜索引擎曾被设计为针对固定的文档集合进行查询,对不少应用来说,这种机制工作得很好,然而对于诸于新闻,财经和桌面搜索而言,需要的是高效.经常性的更新索引. 以往支持动态文档集合的研究主要围绕增量索引方法,增量系统通过往已有的索引中追加大的文档集合来优化索引性能,但是不允许在增量索引的同时处理用户查询. 与以往的增量系统不同,Indri搜索引擎的最新版本支持动态文档集

vc多文档应用程序窗口初始化    http://hi.baidu.com/laocui172/item/8d17a00b252154e1ff240dae      VC 多文档视图: 关闭所有子框架窗口      http://zhanyonhu.blog.163.com/blog/static/161860442010111214626980/  VC中如何将MDI的多个子窗体设置为不同的标题    http://blog.csdn.net/stephen1315/article/detai

学习排序(Learning to Rank) LTR(Learning torank)学习排序是一种监督学习(SupervisedLearning)的排序方法.LTR已经被广泛应用到文本挖掘的很多领域,比如IR中排序返回的文档,推荐系统中的候选产品.用户排序,机器翻译中排序候选翻译结果等等.IR领域传统的排序方法一般通过构造相关度函数,然后按照相关度进行排序.影响相关度的因素很多,比如上面提到的tf,idf,dl等.有很多经典的模型来完成这一任务,比如VSM,Boolean model,概率模型

大部分 Web 应用程序都支持 RESTful API,但不同于 SOAP API——REST API 依赖于 HTTP 方法,缺少与 Web 服务描述语言(Web Services Description Language,WSDL)类似的语言来定义使用者与提供者之间的请求和响应结构.由于没有充分的合同服务,许多 REST API 提供者使用 Microsoft Word 文档或维基页面来记录 API 用法.这些格式使协作和文档版本控制变得很困难,尤其对于有许多 API 或资源的应用程序,或者

学习排序算法(一):单文档方法 Pointwise 1. 基本思想 这样的方法主要是将搜索结果的文档变为特征向量,然后将排序问题转化成了机器学习中的常规的分类问题,并且是个多类分类问题. 2. 方法流程 Pointwise方法的主要流程例如以下: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvcHVxdXRvZ2V0aGVy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity

第七章-父-子关系文档 打虎亲兄弟,上阵父子兵. 本章作为复杂搜索的铺垫,介绍父子文档是为了更好的介绍复杂场景下的ES操作. 在非关系型数据库数据库中,我们常常会有表与表的关联查询.例如学生表和成绩表的关联查询就能查出学会的信息和成绩信息.在ES中,父子关系文档就类似于表的关联查询. 背景 ES5.x开始借助父子关系文档实现多表关联查询,核心是一个索引Index下可以创建多个类型Type.但ES6.x开始只允许一个索引Index下创建一个类型Type,甚至在未来的版本中将会移除创建类型Type.

在日常生活中,用户会经常碰到很多复杂的规章制度.规则条款.比如:乘坐飞机时,能不能带宠物上飞机,3岁小朋友是否需要买票等.在工作中,也会面对公司多样的规定制度和报销政策.比如:商业保险理赔需要什么材料,工作几年可以排队办理?这些情况下,经常需要各种查询确定或者检索规章制度文件或说明,才能回复并解决用户的疑问.基于这类常见的业务场景,百度大脑UNIT3.0正式推出了对话式文档问答能力,更快速.低成本的搭建智能对话系统. 对话式文档问答是UNIT提供的一项创新技术,利用这项创新技术,开发者无需梳理意

有很多方法将样式表加入到HTML中,每种方法都有自己的优点和缺点.新的HTML元素和属性已被加入,以允许样式表与HTML文档更简易地组合起来.将样式表加入到HTML中的常用方法有内联样式表.嵌入一张样式表或链接到一张外部的样式表. 1  内嵌样式表 样式可以使用style属性内联,该属性可以应用于任意body元素(包括body本身),除了basefont.param和script标记.这个属性将任意数量的CSS声明当作自己的值,而每个声明用分号隔开,如下所示: <p style="colo

基于word2vec的文档向量模型的应用 word2vec的原理以及训练过程具体细节就不介绍了,推荐两篇文档:<word2vec parameter learning explained>.和<word2vec中的数学>. 在<word2vec中的数学>中谈到了训练语言模型的一些方法:比如n-gram和神经网络.在使用神经网络训练语言模型时得到的"副产物",就是word2vec词向量.基于神经网络训练语言模型有2种方案:cbow和skip-gram,

传统的 hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上相当于伪随机数产生算法.产生的两个签名,如果相等,说明原始内容在一定概 率 下是相等的:如果不相等,除了说明原始内容不相等外,不再提供任何信息,因为即使原始内容只相差一个字节,所产生的签名也很可能差别极大.从这个意义 上来 说,要设计一个 hash 算法,对相似的内容产生的签名也相近,是更为艰难的任务,因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外,还能额外提供不相等的 原始内容的差异程度的信息. 而 Google 的

想必大家在办公的时候都有着要处理各种各样文档的烦恼,一个文档经过一个人或不同人的多次修订都是常有的事,拥有文档对比功能的软件也就应势而生.ABBYY FineReader 15 有许多能够帮助我们办公的功能,其中也包括文档对比. 一.可以对比各种组合格式的文档 在处理文档的对比工作的时候也会遇到要对比不同格式的文档的情况,ABBYY FineReader 15 能够对比它支持的各种组合格式的文档,比如常常需要的PDF格式对比Word文档.而且我们在导入需要对比的文档的时候有两种方法,一个是打开文

目录 1.什么是Gitlab Pages 2.开启Gitlab Pages 3.基本过程 4.托管markdown文档 4.1 安装sphinx等依赖 4.2 配置项目的sphinx配置 4.3 编写项目文档 4.4 创建首页索引 4.5 配置gitlab-ci.yml 4.6 生成网页 4.7 配置DNS或者hosts文件 5.预览和调试 5.1 直接使用sphinx命令生成网页 5.2 VScode+sphinx插件预览 5.3 下载Gitlab生成的网页 总结 这段时间准备软考去了,也挺久

MongoDB 文档数据库的存储结构分为四个层次,从大到小依次是:数据库(database).集合(collection).文档(document).键值对. 图 1 描述了 MongoDB 与 MySQL 的对应关系,可以看出,MongoDB中的数据库.集合.文档对应于MySQL数据库中的数据库.表.一行数据. 图 1:MongoDB与 Mysql的对比 数据库 在 MongoDB 中,数据库由集合组成.一个 MongoDB 实例可承载多个数据库,互相之间彼此独立,在开发过程中,通常将一个应用