3 实体与实体间关系的表示 鉴于每个实体可能在段落中出现多次，并且每次出现时对应的描述(mention)可能也不一样，作者在使用PLM对tokenize后的段落进行编码后，取每个描述的所有token...，并对比了例如CorefBERT, SpanBERT, ERNIE, MTB,CP等基线模型，验证了ERICA框架的有效性。...作者对ERICA框架中的所有组成成分进行了细致的分析，并证明了这些组成成分对于模型整体效果的提升是缺一不可的。 b) 可视化分析。...d) 除了使用均匀池化的方式来获得实体/关系表示，作者也尝试使用entity marker的表示方法来测试模型的性能。...作者在多个自然语言理解任务上验证了该框架的有效性，包括关系提取、实体类别区分和问题问答。
OpenAI的文本嵌入衡量文本字符串的相关性。...嵌入通常用于： 搜索（其中结果按与查询字符串的相关性排名） 聚类（其中文本字符串按相似性分组） 推荐（推荐具有相关文本字符串的项目） 异常检测（识别出相关性不大的异常值） 多样性测量（分析相似性分布...两个向量之间的距离衡量它们的相关性。小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。...但是OpenAI的文本嵌入接口对中文的支持并不好，社区经过实践，对中文支持比较好的模型是Hugging face上的 ganymedenil/text2vec-large-chinese。.../main/samples/apps/hugging-face-http-server ，通过这个示例项目，我们可以在本地运行Huggingface模型。
我们知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多内容，在进行微调时有许多部分都是我们用不到的，我们需要截取一些用到的部分，使得我们能够更容易进行扩展，接下来本文将进行一一讲解。...预训练的模型文件； 2、导入相关的包 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd from tf_utils.bert_modeling...； 4、使用模型 config = Config() do_lower_case = False tokenizer = tokenization.FullTokenizer(vocab_file=config.vocab_file...0.05 self.use_bert = True self.keep_prob = 0.9 self.relation_num = 10 + 1 # 实体的种类...的微调学习率 self.batch_size = 8 # BERT预训练模型的存放地址 self.bert_file = '/content/drive
为什么建议使用对象来替换枚举？ 在设计模型时，我们经常会使用枚举来定义类型，比如说，一个员工类 Employee，他有职级，比如P6/P7。...这个时候，需要用重新去审视模型，这也是为什么 DDD 是用来解决「大泥球」代码的利器。...这里，我把 EmployeeLevel 视为值类型，因为： ● 不可变的 ● 不具备唯一性 通过升级之后的模型，可以把员工视为一个领域实体 Employee： class Employee {...，我们设计领域实体的一个准则是：必须是稳定的，要符合高内聚，同时对扩展是开放的，对修改是关闭的。...你看，哪天 P8 被裁了，calculateIndemnity 是一致的算法。 当然，并不是强求你把所有的枚举都替换成类模型来定义，这不是绝对的。还是要按照具体的业务逻辑来处理。
zhontai 项目 基于 .Net7.x + Vue 等技术的前后端分离后台权限管理系统，想你所想的开发理念，希望减少工作量，帮助大家实现快速开发 后端地址：https://github.com...{path: '/example',...} ] 配置api+模型生成 配置路由 因为框架有些更新改动，未做适配会存在一些报错，解决即可，已经提PR了，可以根据需要查看pr或我的主页获取代码...生成器使用 配置就绪，项目就可以丝滑的运行起来了 可以直接创建数据表，再生成代码，亦可以根据已有的数据库表来生成 创建完成后，在列表右侧下拉按钮 生成代码 即可 生成菜单数据的前置操作...生成结果示例 结语 至此，对于zhontai的框架使用产出了三篇文章，框架上手还是比较简单，有了代码生成器也可以快速开发；目前得知作者也在弄微服务的框架，表示期待，默默点赞，觉得有用的也可以去...目前准备使用框架来整个管理系统，等我边踩坑边记录吧，后面有空再分享。
PDF.NET数据开发框架（Pwmis Data develop Framework，http://www.pwmis.com/sqlmap) 是一套借鉴iBatis、Hibernate、Linq等数据访问框架而来的轻量级数据开发框架...，主要特点是具有iBatis特点的SQL-MAP功能和框架独特的实体对象查询语言--OQL，下面我们使用OQL来构造一个复杂的实体查询。...首先定义两个实体类：用户类和订单类，可以使用框架提供的实体类生成器生成，下面是详细代码： /* 本类由PWMIS 实体类生成工具(Ver 4.1)自动生成 http://www.pwmis.com... Sex = @Sex0 AND UID IN ( SELECT UID FROM Table_Order Where OrderDate >= @CP1 ) OK，到此为止，我们可以使用我们的...OQL查询出真正的实体集合了： List result=EntityQuery.Query(oql); 一行代码搞定，是不是很简单
一、前言 接收到的需求：我们前端只需要id、name、gender，phone不需要给前端。 一开始想法直接重新写一个VO，属性里去掉phone，这样一下多了个文件，显然不是我们想要的！...com.alibaba fastjson 1.2.69 三、不使用之前效果展示...private String gender; @JSONField(serialize = false) private String phone; } ---- 两个不要一起使用
( 原理与实现思路 ) 【Android 插件化】“ 插桩式 “ 插件化框架 ( 类加载器创建 | 资源加载 ) 【Android 插件化】“ 插桩式 “ 插件化框架 ( 注入上下文的使用 )...插件化】Hook 插件化框架 ( Hook Activity 启动流程 | AMS 启动前使用动态代理替换掉插件 Activity 类 ) 【Android 插件化】Hook 插件化框架 ( Hook...Activity 启动流程 | 主线程创建 Activity 实例之前使用插件 Activity 类替换占位的组件 ) 【Android 插件化】Hook 插件化框架 ( 反射工具类 | 反射常用操作整理...) 【Android 插件化】Hook 插件化框架 ( 使用 Hook 方式替换插件 Activity 的 mResources 成员变量 ) ---- 文章目录 Android 插件化系列文章目录...) reflector.get(); 上述代码使用了 【Android 插件化】Hook 插件化框架 ( 反射工具类 | 反射常用操作整理 ) 中的反射工具类 ; 3、通过反射替换 ActivityThread
我们对聚合根和子集合实体都使用实体这个术语，除非明确写出聚合根或子集合实体。 聚合和聚合根原则 包含业务原则 实体负责实现与其自身属性相关的业务规则。 聚合根还负责其子集合实体状态管理。...因此，当你得到一个聚合时，所有的子集合已经作为查询的一部分被检索出来了，不需要任何额外配置。 ABP框架有助于在您的应用程序中实现这一原则。...正因为如此，ABP框架为一个用例（即一个应用程序服务方法）显式地使用数据库事务，一个应用程序服务方法，就是一个工作单元。...这并不意味着子集合实体应该总是有复合主键，只有当需要时设置；通常是单一的ID属性。 复合主键实际上是关系型数据库的一个概念，因为子集合实体有自己的表，需要一个主键。...实体中业务逻辑需要用到外部服务 当业务逻辑只使用该实体的属性时，在实体方法中实现业务规则是很简单的。如果业务逻辑需要查询数据库或使用任何应该从依赖注入系统中获取的外部服务时，该怎么办？
在推理路径生成阶段，LLMs根据问题和给定的主题实体生成初始推理路径。在实例化阶段，系统尝试将推理路径与结构化环境匹配，并在遇到错误时收集错误信息。...这个框架通过将生成器（generator）和阅读器（reader）的角色分开，以提高LLMs在知识密集型任务中的性能和安全性。 文章阐述了“A + B”框架，其中A代表生成器，B代表阅读器。...文章还包含了数据集的创建过程，包括数据收集、问题模板设计、使用GPT-4生成多样化的问题表达，以及如何从图中自动生成答案。...-检索KBQA框架，它首先使用微调的大型语言模型（LLMs）生成逻辑形式，然后使用无监督检索方法检索和替换实体和关系，以更直接地改进生成和检索。...数据选择模块：应用近似最小支配集算法来确定最小的句子集合，以覆盖所有共享实体。 问题生成模块：将选定的事实句子转换成问答对，进一步转换成提示，为QA模型提供高质量、信息丰富的训练实例。
趣站推荐 Ollama介绍 Ollama是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。...主要特点 简化部署: Ollama 使用 Docker 容器技术来简化大型语言模型的部署和管理。用户只需简单的命令即可启动和停止模型，而无需担心底层的复杂性。...丰富的模型库: Ollama 提供了丰富的预训练模型库，涵盖了各种自然语言处理任务，如文本生成、翻译、问答等。用户可以轻松地选择和使用所需的模型。...一些 Java 的常见应用场景包括： * Web 开发：使用 Spring、Struts 等框架开发 web 应用程序 * Android 开发：使用 Android SDK 和 Java 开发移动应用程序...* Desktop 应用程序开发：使用 Swing 和 AWT 开发桌面应用程序 * Enterprise software development：使用 Hibernate、iBatis 等框架开发企业级软件
，基于的观察有两点： （1）句子中实体对的上下文单词对于判断其关系的重要性是不同的； （2）不同的关系之间存在依存关系； 本文提出的模型包括两个基于注意力的记忆神经网络，第一个是单词级别的记忆网络，用于句子中不同单词的权重学习...模型流程为： （1）以句子作为记忆神经网络的输入，其中实体的上下文单词做为外部记忆memory，实体单词作为第一个隐藏层的输入； （2）第一个隐藏层使用包括两个部分，其一是注意力网络，得到memory中每个单词相对于实体单词的重要性权重...，其二是对对输入的分线性变换，两者相连接作为下一个隐藏层的输入； （3）后面的几个隐藏层同第一个隐藏层的结构类似，多层累积形成深度的记忆网络，从而提取出memory中更抽象的实体信息； （4）使用卷积神经网对句子提取特征...关系级别的记忆网络的模型流程为： （1）将句子向量序列输入第一层注意力网络，得到每个句子的重要性权重，并对句子向量加权求和，得到句子集合的初步表示； （2）使用各种关系的初步集合表示输入关系级别的注意力网络...，学习各种关系间的依存关系，得到句子集合相对于每一种关系的表示。
具体地，将已知实体对作为查询语句，抓取搜索引擎返回的前n个结果文档并保留包含该实体对的句子集合，寻找包含实体对的最长字串作为统计模板，保留置信度较高的模板用于关系分类。 2.1.1....Joint Model 现有联合抽取模型总体上有两大类： 1、共享参数的联合抽取模型 通过共享参数（共享输入特征或者内部隐层状态）实现联合，此种方法对子模型没有限制，但是由于使用独立的解码算法，导致实体模型和关系模型之间交互不强...虽然Pipeline方法易于实现，这两个抽取模型的灵活性高，实体模型和关系模型可以使用独立的数据集，并不需要同时标注实体和关系的数据集。...Bootstrapping Bootstrapping：利用少量的实例作为初始种子集合，然后在种子集合上学习获得关系抽取的模板，再利用模板抽取更多的实例，加入种子集合中并不断迭代。...用户可以使用提供的接口使用自己的数据集训练自己的模型，从而实现特定领域的关系抽取。
其模型 SWAP-NET 在解码的每一步，计算一个 Switch 概率指示生成词语或者句子。最后解码出的是词语和句子的混合序列。最终摘要由产生的句子集合选出。...2.4.1 句子排序结合新的打分方式 之前的模型都是在得到句子的表示以后对于句子进行打分，这就造成了打分与选择是分离的，先打分，后根据得分进行选择。没有利用到句子之间的关系。...代表已经选择的句子集合， ? 代表候选句子，目标是使 得 g 越大越好，即选择最大化收益的句子。 ?...基于该框架可以做出一些改进，在 ICLR18 中，Paulus 等人[12]，在该框架的基础上又使用解码器注意力机制结合强化学习来完成生成式摘要。...该数据集一共有两个版本，匿名（Anonymized）版本和未匿名（Non-anonymized）版本，未匿名版本包括了真实的实体名（Entity names），匿名版本将实体使用特定的索引进行替换。
，此外，我还了解到了 MNN，这个框架我其实是想作为我的候选框架来使用的，其实也进行了尝试，可惜模型在转换时失败了，另外，也有人说 git 上有关 MNN 代码讨论的少一点，NCNN 相关模型开源的还是多一些...此外，在我使用 NCNN 的过程中，我发现基本上 NCNN 框架基本大多数都是针对图像处理领域，而我的项目其实和语音有强关系，这也为后续的困难重重埋下了伏笔。...NCNN简介为了偷懒，这里我就直接引用 ncnn github 主页中给出的介绍了：ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。 ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。...一、PNNX 模型转换（Windows）模型转换方式在使用 NCNN 框架前，我们首先得需要将我们基于 Pytorch 开发的模型代码转换到 NCNN 框架上去，之后才能去使用。...CNN推理库的模型转换工具的本地在线版，直接使用即可。
通常核心是不应该带有功能性的，而是一个生命周期和集成容器，负责加载、卸载、运行插件模块，这样各功能可以通过相同的方式交互及扩展，并且任何功能都可以被替换。...实体域：表示操作的对象模型，任何产品都有核心概念，围绕它转，如Velocity的Templcat\Spring的Bean 3....会话域： 表示每次操作或运行的瞬时状态，操作前创建，操作后销毁，如Spring中的Invocation 领域模型划分好处：结构清晰，可直接套用;充血模型，实体域带行为;可变和不可变状态分离...实体域：通过设计为不变类，所有属性只读，或整个类引用替换，是线程安全的 3....会话域：保持所有可变状态，且会话域只在线程栈内使用，每次调用都在线程栈内创建实例，调用完即销毁，是线程安全的 十、 API和SPI分离 Dubbo中的API如ServiceConfig\ReferenceConfig
在线上阶段，针对一个新的内容推广实例，模型能够基于给定的种子集合和离线训练得到的泛化初始化模型，快速训练出这个实例的定制化推广模型。我们通过离线实验和线上实验验证了MetaHeac的有效性。...3.1 基于元学习的候选集扩充 我们回顾一下扩充候选集的流程： （1）理解：这一阶段旨在理解种子集合中的用户特点，基于种子集合训练一个定制化的模型。...3.3 MetaHeac框架 整体MetaHeac的框架主要分为离线和线上两个阶段： Offline：这个阶段我们使用元学习的方法来训练混合专家和评论家系统，这个模型作为泛化的模型。...Online：针对一个新来的内容定向推广任务，我们基于离线得到的泛化模型，使用该任务给定的种子用户，训练出一个定制化的模型，然后使用这个定制化的模型去扩充候选集。...在线上阶段，我们基于给定的种子集合微调泛化模型，可以很容易得到针对此种类内容推广任务的一个定制化的模型，用以寻找潜在候选用户。 线上实验和离线实验的显著提升验证了我们方法的有效性。
API与SPI分离 框架或组件通常有两类客户，一个是使用者，一个是扩展者， API(Application Programming Interface)是给使用者用的， 而SPI(Service...， 里面有个execute()方法，是给使用者用来写业务逻辑的， 然后，Web框架有一个SPI接口给扩展者控制输出方式， 比如用velocity模板输出还是用json输出等， 如果这个Web框架使用一个都继承...这就是API和SPI没有分离的反面例子，SPI接口混在了API接口中， 合理的方式是，有一个单独的Renderer接口，有VelocityRenderer和JsonRenderer实现， Web框架将...服务域/实体域/会话域分离 任何框架或组件，总会有核心领域模型，比如： Spring的Bean，Struts的Action，Dubbo的Service，Napoli的Queue等等 这个核心领域模型及其组成部分称为实体域...扩展接口职责尽可能单一，具有可组合性 比如，远程调用框架它的协议是可以替换的， 如果只提供一个总的扩展接口，当然可以做到切换协议， 但协议支持是可以细分为底层通讯，序列化，动态代理方式等等，
基于检索匹配的问答 1.1 FAQ问答框架 1.2 检索 检索召回分为以下三种方式： term检索 实体检索 语义检索 1.2.1 语义检索 学习得到每个doc的语义向量： 为每一个问题计算句子的语义向量...1.2.3 同义词挖掘 初始化种子数据(如：刘德华，华仔) 获取包含种子的句子集合(如：刘德华也被叫作华仔) 生成pattern 基于pattern集合获取更多的SPO数据(如：姚明也被叫作大姚) 将4...我理解改写器应该是一个GAN的框架。...当问答论坛数据中，问题包含实体，答案包含属性值，就可以以此构造解析模板。如： 2.1.2 带约束的问答 上述挖掘的都是比较简单的模型。作者还构建了带约束的问答模板。如“世界之最”的问题。...2.3.1 实体/属性值/数值抽取 2.3.2 子图检索 2.3.2.1 子图模板 以单实体/多实体作为起点 按照预先定好的路径模板挖掘候选子图，如： 2.3.2.2 路径扩展&组合 路径扩展
项目介绍 本项目复现了光流估计的经典模型RAFT，该模型出自ECCV2020年的优秀论文《Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow》。...相似）组成，但是使用了不同的normalization方法，前者使用了BatchNorm，后者使用了InstanceNorm。...scipy import interpolate # 本文件是raft模型中的特征提取和上下文提取模块，模块主要使用了残差卷积 class ResidualBlock(nn.Layer):...RAFT模型创造性的引入GRU作为迭代的主体，成为了很长一段时间内光流估计流域的通用架构。...，所以我在本项目中只使用了FlyingChairs数据集，所以目前的模型在处理真实数据集时还有提升的空间。
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