将输入标记初始化为标记-输入的行为很奇怪 - 腾讯云开发者社区

标签：VBA，ActiveX控件如下图1所示，工作表中有一个名为“TextBox1”的文本框，要将其中输入的数字放置到工作表单元格B8中并转换成日期格式。...Sheet3") .Cells(8, 2) = Format(.OLEObjects("TextBox1").Object.Value, "yyyy-mm-dd") End With 反之，如果要想工作表中的文本框显示单元格中的日期...在实际应用开发中，万一碰到这种情况，就可以有现成的代码参考了。...看着有点简单，但主要是理解工作表中的ActiveX控件是如何进行引用的，文本框控件中的值是如何转换格式的，既可以熟悉ActiveX控件在VBA中的属性使用，也增加了处理类似情形的经验。

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【Rust日报】2023-06-06 motus 一个非常方便的命令行密码生成工具

motus 一个非常简单的命令行密码生成工具 Motus是一个命令行应用，帮你轻松生成安全密码。它的用户界面非常简单、优雅，跟 1Password 的密码生成器一样，让你感觉很舒服。...过程宏是一种特殊类型的宏，与“常规”宏一样，接收一列标记并返回一个新的标记。...有多种工具用于处理这个标记列表，从 proc_macro crate 提供的类型开始，到复杂的 crate（例如 syn）结束，这些 crate 允许您解析这些标记输入。...它们被编译为单独的二进制文件，编译器将调用该文件。过程宏的输入被序列化为标记流，通过动态过程调用发送到宏。然后需要反序列化返回的标记流并将其集成到 AST 中。...要在我们的编译器中实现这些宏，需要我们广泛研究官方实现。由于我必须花费大量时间查看 rustc 的内部结构以及使用适当的 -Z 命令调用编译器时产生的奇怪输出，所以我想分享一些有趣的经历。‍

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C语言实现扫雷游戏

{ for (j = 0; j < ROWS; j++) { arr[i][j] = set;//初始化棋盘，mine数组中全部初始化为'0',show数组中全部初始化为'*' }...\n"); } } break; case 2: // 标记雷 if(flag>0) { printf("输入你要标记的位置(输入坐标：行列)：");...; } break; case 3: // 删除标记 printf("输入你要删除标记的位置(输入坐标：行列)："); scanf("%d %d", &x, &y);...数组中全部初始化为'0',show数组中全部初始化为'*' } } } void PrintBoard(char arr[ROWS][COLS])//打印棋盘 { int i, j; printf...; } break; case 3: // 删除标记 printf("输入你要删除标记的位置(输入坐标：行列)："); scanf("%d %d", &x, &y);

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C语言-扫雷游戏逻辑实现

//初始化棋盘 //1> mine数组初始化为'0'; //2> show数组初始化为'*'; InitBoard(mine, Rows, Cols, '0'); InitBoard(show...,初始化就是用'0'铺满设计棋盘,用'*'铺满展示棋盘,考虑到后续排查雷数要周围数组位置,所以设计时让所需棋盘大一圈,实现计算雷数,打印棋盘就是所需棋盘所以少了一圈,打印时加上横纵轴,便于玩家输入坐标排雷或标记....让'1'代替雷,bu'zhbuzhiuiu雷就是随机将棋盘上的'0'变为雷'1'. if保证不重复布置雷,每循环一次count--;直到雷数count为零. void SetMine(char board...,除基本的踩雷,未踩雷,还加了标记雷为N,我本意是做排雷输入坐标,标记雷加个n在坐标后,发现放在坐标中间更容易实现.这个win == row * col - EASY_COUNT是棋盘坐标数9*9减去雷数...\n或用n代替空格输入标记雷:>"); scanf("%d%c%d", &x, &n, &y); if (x>=1 && x=1 && y<=col && n == ' '

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一文教你读懂GPT模型的工作原理

这样可以很容易地将文本分割为标记，并且可以保持不同标记的总数较小。然而，与OpenAI的方法相比，我们无法编码 nearly 同样多的信息。...因此，我们希望在每个标记中尽可能多地包含信息。现在让我们考虑每个单词作为一个标记的情况。与OpenAI的方法相比，我们只需要七个标记来表示相同的句子，这似乎更高效。而且按单词拆分也很容易实现。...这是因为这个基本思想应用了一个扩展窗口的模式。你将n个标记作为输入，它生成一个标记作为输出，然后将这个输出标记作为下一次迭代的一部分输入，再生成一个新的标记作为输出，依此类推。...首先，计算训练文本中不同字符的数量（我们称之为n），并创建一个n x n的二维矩阵，并将其初始化为零。每对输入字符可以用来定位该矩阵中的特定条目，通过选择对应于第一个字符的行和对应于第二个字符的列。...高阶n-gram模型遵循相同的基本思想，但它们能够通过使用n维张量来查看更长的输入标记序列。 N-gram模型很容易实现。

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C语言小游戏之扫雷完整版

，输入1则开始选择区域，输入2则可以标记自己认为是雷的区域，输入3则可以取消原先被标记的区域当所有非雷区域全部被排出来后则游戏胜利 //遍历show地图，以便判断最后的胜利 int Travel...统计所选位置周围八个位置中雷的个数递归拓展已选位置周围的区域标记雷及取消标记 1.初始化雷盘初始化雷盘时需要构造两个二维数组，一个数组（mine数组）里面是存放雷的，用于实现各种功能，另一个数组（...，mine数组全部初始化为字符‘0’，show数组全部初始化为字符‘*’。...数组全部初始化为字符‘0’了，故只需使用srand和rand函数生成随机数，使得雷的分布为随机位置。...效果如下： 8.标记雷及取消标记玩家可以通过输入坐标对自己觉得是雷的位置进行标记，标记后为‘!’，如果觉得不是也可以取消标记，取消标记后恢复为‘*’。

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编程运动——无监督深度学习网络

你会发现文中描述的神经网络的训练方法并没有使用标记数据。word2vec神经网络不是一个深度神经网络。它只有三个层次 - 输入层，隐藏层和输出层。...就像用监督学习技术来训练神经网络一样，它使用反向传播来训练神经网络的权重。那么，问题是为什么我们将节点的权重初始化为随机权重而不是初始化为零？...在监督学习的环境配置中，我们使用了标记数据，它为给定的输入提供了一个预期（意料中）的输出。预期输出与实际输出之间的差异的产生是由输出层的误差项所引起的。...如果我们假设上下文语境和目标词是相邻的，那么这就减少为双重模型，并且我们需要预测在连续移动的语料库窗口中给出词的后续词。除输入语料库本身外，此任务不需要明确标记的数据。...换句话说，尽管在地方主义代表中，有可能将单个神经元的行为解释为与特定概念或特征相对应，但在分布式表示中，不可能将单个神经元的活动归入到一个单独的神经元，因为它的行为依赖于许多其他神经元的活动。

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Kaggle百万美元大赛优胜者：如何用CNN识别CT图像检测肺癌？

以下是带有标记的不同数据集。表1：标记后的训练集 LIDC数据集中被正面标记的数量是LUNA16数据集样本数的五倍。因为这些标记是4名医生的综合注释，所以一个结节可能被标记了4次。...然后我尝试用一个预训练好的C3D网络，原有的网络权重根本没有帮助，但直接初始化权重后，这种网络结构的效果很好。基于C3D网络进行若干次调整后，我得到最终的分类评估网络。...这个想法是保持一切轻量化，并在比赛结束后再建立一个更大输入维度的网络。但是由于Daniel的网络输入是64x64x64 mm，我决定保持目前的输入大小，使网络的输出互补。...很幸运，在LUNA16数据集上包含了很多这样的样本，所以我很快对数据集进行标记并训练了一个U-net网络。加入奇怪组织检测器后，效果不错，我因此提高了本地CV值和LB上的排名。...对NDSB数据集的恶性肿瘤标注。在这场比赛中，训练样本只有约1000个结节。输入更多精确标记的例子，肯定进一步提升算法准确度。 3. 尝试更多不同的神经网络结构。

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Transformers 4.37 中文文档（五十五）

add_prefix_space (bool, 可选, 默认为 False) — 是否在输入前添加一个初始空格。这允许将前导单词视为任何其他单词。...already_has_special_tokens (bool, 可选, 默认为 False) — 标记列表是否已经格式化为模型的特殊标记。...这是在使用掩码语言建模训练此模型时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。 add_prefix_space（bool，可选，默认为False）—是否在输入前添加一个初始空格。...要作为解码器运行，模型需要使用配置中的is_decoder参数初始化为True。...索引在 [0,1] 中选择： 0 对应于句子 A 标记， 1 对应于句子 B 标记。仅当模型使用值初始化为 type_vocab_size 参数时才能使用此参数 = 2.

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Transformers 4.37 中文文档（二十七）

already_has_special_tokens（bool，可选，默认为False）— 标记列表是否已经使用特殊标记格式化为模型。...每层的隐藏状态加上每个 Transformer 编码器的初始输入。...add_prefix_space (bool, optional, defaults to False) — 是否在输入中添加初始空格。这允许将前导单词视为任何其他单词。...add_prefix_space（bool，可选，默认为False）— 是否在输入前添加一个初始空格。这允许将前导单词视为任何其他单词。（CodeGen 分词器通过前面的空格检测单词的开头）。...already_has_special_tokens (bool, 可选, 默认为 False) — 标记列表是否已经格式化为模型的特殊标记。

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利用深度学习建立流失模型（附完整代码）

我们首先使用pandas包把csv格式的数据集导入DataFrame对象中，大概介绍下数据集的对象，从左到右分别是，用户ID、国家、注册时间、B类用户标记、最近登录时间、购买次数、购买金额、流失标记。...根据pandas中自带的isnull可以很方便的替换缺失值。...可以发现所有的数据都已经变成float64或者 int64，已经达到了我们处理的目的。接下来把输入输出项确定下，前6列是输入的指标，最后一列流失标记是输出项。...本文采用.add()方法将2层神经网络输入模型中。优化器的选择是SGD，因为本来数据量比较小，而且训练次数也不多，所以选择最贱简答的SGD。平时对于性能的有要求的可以使用Adam优化器。...6)) #创建输出层 classifier.add(Dense(units = 1, kernel_initializer = 'uniform', activation = 'sigmoid')) 将神经网络的输入输出层添加到模型中

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Transformers 4.37 中文文档（六十二）

already_has_special_tokens (bool, 可选, 默认为False) — 标记列表是否已经格式化为模型的特殊标记。...already_has_special_tokens (bool, 可选, 默认为 False) — 标记列表是否已经使用特殊标记格式化为模型。...Gomez、Lukasz Kaiser 和 Illia Polosukhin 在注意力就是你所需要的中描述的架构。为了作为解码器行为，模型需要使用配置中的is_decoder参数初始化为True。...要在 Seq2Seq 模型中使用，模型需要使用is_decoder参数和add_cross_attention参数都初始化为True；然后期望一个encoder_hidden_states作为前向传递的输入...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入：将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或将所有输入作为列表、元组或字典的第一个位置参数。

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Transformers 4.37 中文文档（八十八）

（推理），apply_ocr=False 如果想要自己执行 OCR，可以将图像处理器初始化为apply_ocr设置为False。...如果希望标记单词的所有词片，可以将分词器初始化为only_label_first_subword设置为False。...每个边界框应该被归一化为 0-1000 的比例。...每个边界框应标准化为 0-1000 的比例。...标记器是必需的输入。构建一个 LayoutLMv2 处理器，将 LayoutLMv2 图像处理器和 LayoutLMv2 标记器合并为一个单一处理器。

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Transformers 4.37 中文文档（三十一）

TFEncoderDecoderModel 是一个通用模型类，当使用 from_pretrained()类方法为编码器创建一个库的基本模型类，并为解码器创建一个库的基本模型类时，将实例化为一个变压器架构...）时，将实例化为一个变压器架构，并为解码器创建另一个模块，对于解码器，使用:meth*transformers.FlaxAutoModelForCausalLM.from_pretrained*类方法。...Gomez，Lukasz Kaiser 和 Illia Polosukhin 所描述的架构。要作为解码器行为，模型需要使用配置中的is_decoder参数设置为True进行初始化。...initializer_range (float, optional, defaults to 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的正态初始化器的标准差。标记词汇表中填充标记的索引。...阅读 PretrainedConfig 的文档获取更多信息。普通初始化器将权重矩阵初始化为正态分布。查看 ErnieMPretrainedModel.

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Transformers 4.37 中文文档（五十六）

为了表现为解码器，模型需要使用is_decoder参数初始化为True。...要在 Seq2Seq 模型中使用，模型需要使用is_decoder参数和add_cross_attention参数都初始化为True；然后期望一个encoder_hidden_states作为前向传递的输入...索引在[0,1]中选择： 0 对应于句子 A标记， 1 对应于句子 B标记。只有在模型使用type_vocab_size参数初始化为值时才能使用此参数 = 2....transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入：将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或将所有输入作为列表、元组或字典的第一个位置参数。...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入：将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或将所有输入作为列表、元组或字典的第一个位置参数。

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记一次保留订单历史记录的方案讨论

，也就是Mysql按字段分组取最大值记录问题，怎么做才能使查询效率高呢存在的问题：加 version 之后查询最新的用子查询效率不高；建个额外的表记录id 和 version 然后联查，这种做法怪怪的...二、讨论出几个方案 2.1 加标记方案1：加上标记字段，标记是否为最新记录，这样单独查历史还是查询所有最新记录都可以。不符合单一职责原则，一个表表达两种含义，一个是订单记录，一个是订单历史。...2.2 方案2：加历史表方案2：新增订单历史表，记录带版本号的记录，另外还是维护一张主表用于查询最新的记录。这样两种含义的记录分开维护，逻辑更清晰。数据有一定的冗余，但是思路清晰。...下面总结几点： 1 事出诡异必有妖，即如果发现一个方案很复杂，很奇怪，估计设计出了问题。 2 将未知问题转化为已知问题是常见解决问题的方法。可以将该问题转化为“标记删除”问题，就简单多了。...最后欢迎大家探讨工作中遇到的难点，分享工作中遇到的坑，共同进步。另外，如果大家有更好的方案和建议，欢迎留言讨论。

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Transformers 4.37 中文文档（二十八）

already_has_special_tokens (bool, 可选, 默认为 False) — 标记列表是否已经格式化为模型的特殊标记。...token_ids_1（List[int]）— 将添加特殊标记的可选第二个标记化序列。返回 List[int] 带有特殊标记的模型输入。...already_has_special_tokens（bool，可选，默认为False）— 标记列表是否已经格式化为模型的特殊标记。...already_has_special_tokens (bool, 可选, 默认为 False) — 标记列表是否已经格式化为模型的特殊标记。...add_prefix_space (bool, optional, defaults to False) — 是否将初始空格添加到输入。这允许将前导单词视为任何其他单词。

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Transformers 4.37 中文文档（五十四）

already_has_special_tokens (bool, 可选, 默认为 False) — 标记列表是否已经格式化为模型的特殊标记。...already_has_special_tokens (bool, optional, 默认为False) — 标记列表是否已经格式化为模型的特殊标记。...要作为解码器运行，模型需要使用配置中的 is_decoder 参数初始化为 True。...要在 Seq2Seq 模型中使用，模型需要使用 is_decoder 参数和 add_cross_attention 参数初始化为 True；然后期望将 encoder_hidden_states 作为输入传递给前向传递...transformers 中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入：将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或将所有输入作为列表、元组或字典的第一个位置参数。

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Transformers 4.37 中文文档（四十八）

add_prefix_space (bool, optional, defaults to False) — 是否在输入前添加一个初始空格。这允许将前导单词视为任何其他单词。...already_has_special_tokens (bool, 可选, 默认为 False) — 标记列表是否已经格式化为模型的特殊标记。...add_prefix_space (bool, 可选, 默认为 False) — 是否在输入前添加一个初始空格。这允许将前导单词视为任何其他单词。...decoder_attention_mask（形状为 (batch_size, target_sequence_length) 的 torch.LongTensor，可选）— 默认行为：生成一个张量，忽略解码器输入中的填充标记...要使模型作为解码器行为，需要使用配置中的is_decoder参数初始化为True。

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【动态规划2】路径问题

机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为 “Finish” ）。问总共有多少条不同的路径？...i++) dp[i][0] = 1; for (int j = 0; j < n; j++) dp[0][j] = 1; 第二种：分别给列和行多加一列，并且dp[0][1]位置初始化为1，其余位置初始化为...i++) dp[i][0] = 1; for (int j = 0; j < n; j++) dp[0][j] = 1; 第二种：分别给列和行多加一列，并且dp[0][1]位置初始化为1，其余位置初始化为...有些房间由恶魔守卫，因此骑士在进入这些房间时会失去健康点数（若房间里的值为负整数，则表示骑士将损失健康点数）；其他房间要么是空的（房间里的值为 0），要么包含增加骑士健康点数的魔法球（若房间里的值为正整数...，则表示骑士将增加健康点数）。

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Transformers 4.37 中文文档（五十六）

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