Scanner类输入时，虽然方式很简单，但是输入实在太慢了，经常遇到大的数据量时候就超时。（你觉得数据有点多时就用快速输入即可）
高性能Java解析器实现过程详解 如果你没有指定数据或语言标准的或开源的Java解析器， 可能经常要用Java实现你自己的数据或语言解析器。或者，可能有很多解析器可选，但是要么太慢，要么太耗内存，或者没有你需要的特定功能。或者开源解析器存在缺陷，或者开源解析器项目被取消诸如此类原因。上述原因都没有你将需要实现你自己的解析器的事实重要。 当你必需实现自己的解析器时，你会希望它有良好表现，灵活，功能丰富，易于使用，最后但更重要是易于实现，毕竟你的名字会出现在代码中。本文中，我将介绍一种用Java实现高性能解析器
TokenStream用于访问token(词汇,单词,最小的索引单位),可以看做token的迭代器
花下猫语：Python 之父在 Medium 上开了博客，现在写了两篇文章，本文是第二篇的译文。前一篇的译文 在此 ，宣布了将要用 PEG 解析器来替换当前的 pgen 解析器。
导语 | 在 HTML 中遇到一些类似“<”，“>”等符号与标签混合的 case 时，通常做法是用 HTML Entity 对符号做一层转义编码，但这在某些场景下会遇到一些 bug，本文介绍一种针对此类 bug 的另类处理姿势。 从一个 bug 说起 某天产品反馈了一个问题，业务一页面的富文本展示有问题，管理后台输入的是 a<b<c，但最终页面只展示出 a。定位发现富文本渲染存在一个问题逻辑，它针对管理后台输入的 HTML Entity 字符做了还原，在输入一些类似 HTML 标签的字符时，浏览器在展示时
本文是关于如何使用Python和Keras开发一个编解码器模型的实用教程，更精确地说是一个序列到序列（Seq2Seq）。在上一个教程中，我们开发了一个多对多翻译模型，如下图所示：
我们将通过一些简单的快速启动示例来完成这个快速启动之旅，看看如何实例化和使用这些类。其余的文件分为两部分:
语言模型是自然语言处理中的核心任务之一，它们用于预测文本中的下一个单词或生成与输入文本相关的新文本。本文将详细介绍如何使用Python实现一个语言模型，并通过这个模型进行文本生成。
在Lucene3.0中，对分词主要依靠Analyzer类解析实现。Analyzer内部主要通过TokenStream类实现。Tonkenizer类、TokenFilter类是TokenStream的两个子类。Tokenizer处理单个字符组成的字符流，读取Reader对象中的数据，处理后转换成词汇单元。TokneFilter完成文本过滤器的功能，但在使用过程中必须注意不同的过滤器的使用的顺序。
文本生成是NLP的最新应用程序之一。深度学习技术已用于各种文本生成任务，例如写作诗歌，生成电影脚本甚至创作音乐。但是，在本文中，我们将看到一个非常简单的文本生成示例，其中给定输入的单词字符串，我们将预测下一个单词。我们将使用莎士比亚著名小说《麦克白》的原始文本，并根据给定的一系列输入单词来预测下一个单词。
本文将和大家介绍如何在 C# dotnet 里面的控制台应用里面，使用 DirectML 将 Phi-3 模型在本地运行起来
1. 概述 2. Lexer 词法解析器 3. Token 词法标记 3.2.1 Literals.IDENTIFIER 词法关键词 3.2.2 Literals.VARIABLE 变量 3.2.3 Literals.CHARS 字符串 3.2.4 Literals.HEX 十六进制 3.2.5 Literals.INT 整数 3.2.6 Literals.FLOAT 浮点数 3.1 DefaultKeyword 词法关键词 3.2 Literals 词法字面量标记 3.3 Symbol 词法符号标记 3
源码地址：transformers/configuration_utils.py at v4.28.1 · huggingface/transformers (github.com)
我们都知道，神经网络可以在执行某些任务时复制人脑的功能。神经网络在计算机视觉和自然语言生成方面的应用已经非常引人注目。
选自Floydhub 作者：Emil Wallner 机器之心编译 如何用前端页面原型生成对应的代码一直是我们关注的问题，本文作者根据 pix2code 等论文构建了一个强大的前端代码生成模型，并详细解释了如何利用 LSTM 与 CNN 将设计原型编写为 HTML 和 CSS 网站。 项目链接：https://github.com/emilwallner/Screenshot-to-code-in-Keras 在未来三年内，深度学习将改变前端开发。它将会加快原型设计速度，拉低开发软件的门槛。 Tony B
以chatglm-6b的支持为例，函数入口在 https://github.com/ztxz16/fastllm/blob/master/src/models/chatglm.cpp#L626 ，这里的 input 就是输入的 context（string类型）。然后 https://github.com/ztxz16/fastllm/blob/master/src/models/chatglm.cpp#L633 这行代码对 input 进行 tokenizer encode并构造好inputIds，再构造好attentionMask之后就可以给Forward函数推理，拿到推理结果之后再使用tokenizer进行decode得到输出。
AI 开发者按，本文的作者是数据科学家 Maël Fabien。在过去的几个月里，他在个人博客上写了 100 多篇文章。这个内容量相当可观。他突然想到一个主意：训练一个能像他一样说话的语言生成模型。
本文的作者是数据科学家 Maël Fabien。在过去的几个月里，他在个人博客上写了 100 多篇文章。这个内容量相当可观。他突然想到一个主意：训练一个能像他一样说话的语言生成模型。
在过去的几个月里，我在个人博客上写了100多篇文章。这是相当可观的内容量。我突然想到一个主意：
选自Floydhub 作者：Emil Wallner 机器之心编译 如何用前端页面原型生成对应的代码一直是我们关注的问题，本文作者根据 pix2code 等论文构建了一个强大的前端代码生成模型，并详细解释了如何利用 LSTM 与 CNN 将设计原型编写为 HTML 和 CSS 网站。 项目链接：https://github.com/emilwallner/Screenshot-to-code-in-Keras 在未来三年内，深度学习将改变前端开发。它将会加快原型设计速度，拉低开发软件的门槛。 Tony Be
这里是最后一部分了：怎么让英文大语言模型支持中文？（三）对预训练模型进行指令微调。
今天我们一起动手写一个编译器，但不是我们平常所说的编译器，而是一个超级超级小的编译器，小到如果你把本文件的所有注释都删了，真正的代码也就200多行。
在某些情况下，你可能需要在Java中实现你自己的数据或语言解析器，也许是这种数据格式或语言缺乏标准的Java或开源解析器可以使用。或者虽然有现成的解析器实现，但它们要么太慢，要么太占内存，要么就是没有符合你所需要的特性。又或者是某个开源的解析器存在缺陷，要么是某个开源解析器的项目中止了，原因不一而足。不过无论原因是什么，总之事实就是你必须要自己去实现这个解析器。
我第一次尝试研究RNN时，我试图先学习LSTM和GRU之类的理论。在看了几天线性代数方程之后（头疼的要死），我在Python深度学习中发生了以下这段话：
Java标准I/O知识体系图： 1、I/O是什么？ I/O 是Input/Output（输入、输出）的简称，输入流可以理解为向内存输入，输出流是从内存输出。 2、流 流是一个连续的数据流，可以从流中读
近年来，在海量文本语料库上进行预训练的大语言模型已趋于成熟，表现出在理解、推理和生成各种开放式文本任务上的卓越能力。最近的研究聚焦于进一步利用大语言模型的强大通用性来提升视觉理解和视觉生成任务的效果，统称为多模态大语言模型。先前的工作通过将预先训练的图像编码器(例如CLIP-ViT)的视觉特征与大语言模型的输入嵌入空间对齐来执行开放式视觉QA。GILL通过将其输出嵌入空间与预训练的稳定扩散模型对齐，从而赋予大语言模型图像生成能力。虽然这些研究促进了技术进步，但在新兴能力方面，多模态大语言模型尚未取得像大预言模型那样的显著成功。
楼主在上篇文章中，提出了将词和字分开，用不同的分词器分别构建索引，来解决match_phrase在中文中的短语或者句子匹配问题。详细的内容请看上一篇文章： ES中文分词器之精确短语匹配（解决了match_phrase匹配不全的问题） 为什么要自己写分词器？ 楼主想要一种分词器，分词器完全按照词典分词，只要是词典有的词语，分词器就一定要分出来。测试了两个分词器比如说IK，MMseg，都不能按照楼主的要求分词。 MMSeg有考虑到词频，即使使用mmseg_max_word，也不能完全按照词典分词。 IK理论上
用可视化的方式演示了如何用Bert来做一个句子分类的应用，每一步都有非常详细的图解，特别的清楚。
大家好，我是kaiyuan。前几天在群里讨论，有同学问到了『基于字粒度和词粒度的BERT，效果哪个好？』 这篇文章我们就来深入聊一聊PLM模型『输入粒度』的问题。
前面都是使用的AutoModel，这是一个智能的wrapper，可以根据你给定的checkpoint名字，自动去寻找对应的网络结构，故名Auto。
int countTokens()：返回nextToken方法被调用的次数。 boolean hasMoreElements()：返回是否还有分隔符。 boolean hasMoreTokens()：同上 String nextToken()：返回从当前位置到下一个分隔符的字符串。 Object nextElement()：结果同上，除非生命返回的是Object而不是String String nextToken(String delim)：同nextToken()，以指定的分隔符返回结果
【磐创AI 导读】：本文介绍了最先进的自然语言处理库——PyTorch-Transformers
在本篇文章我们将详细讨论推测解码，这是一种可以将LLM推理速度提高约2 - 3倍而不降低任何准确性的方法。我们还将会介绍推测解码代码实现，并看看它与原始transformer 实现相比到底能快多少。
🤗 Transformers 是一个预训练的最先进模型库，用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉以及音频和语音处理任务。这个库不仅包含了 Transformer 模型，还有像现代卷积网络这样的非 Transformer 模型，用于计算机视觉任务。如果你看一下今天最流行的消费产品，比如智能手机、应用和电视，很可能背后都有某种深度学习技术。想要从智能手机拍摄的照片中移除背景物体？这就是一个全景分割任务的例子（如果你还不知道这是什么，不用担心，我们将在接下来的部分中描述！）。
以下是使用Flair 重现这些数字的方法。您还可以在我们的论文中找到详细的评估和讨论：
视觉问答（VQA）是根据图像回答开放式问题的任务。支持此任务的模型的输入通常是图像和问题的组合，输出是用自然语言表达的答案。
写下Compiler系列的主要目的，是为了记录一下本人在学习编译原理以及做出一个简单的Compiler的历程，为后续向二进制安全的更深领域的学习打下基础。
除了🤗 Transformers 的 notebooks 之外，还有示例脚本演示如何使用PyTorch、TensorFlow或JAX/Flax训练模型的方法。
最近，来自UC伯克利的计算机视觉「三巨头」联手推出了第一个无自然语言的纯视觉大模型（Large Vision Models），并且第一次证明了纯视觉模型本身也是可扩展的（scalability）。
选自Machine Learning Mastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：路雪、蒋思源 本文从数据预处理开始详细地描述了如何使用 VGG 和循环神经网络构建图像描述系统，对读者使用 Keras 和 TensorFlow 理解与实现自动图像描述很有帮助。本文的代码都有解释，非常适合图像描述任务的入门读者详细了解这一过程。 图像描述是一个有挑战性的人工智能问题，涉及为给定图像生成文本描述。字幕生成是一个有挑战性的人工智能问题，涉及为给定图像生成文本描述。 一般图像描述或字幕生
来源：Deephub Imba本文约1500字，建议阅读5分钟在本文中，想展示如何使用仅编码器模型的预训练权重来为我们的微调提供一个良好的开始。 BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。 Transformer 架构由两个主要构建块组成——编码器和解码器——我们将它们堆叠在一起形成一个 seq2seq 模型。从头开始训练基于Transformer 的模型通常很困难，因为它需要大型数据集和高 GPU 内存。我们可以使用许多具有不同目标的
BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。
最近一段时间以来，GPT 和 LLaMA 等大型语言模型 (LLM) 已经风靡全球。
https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/103806954
ChatGPT4是目前最先进的基于Transformer的语言模型之一，其在自然语言处理任务中表现良好。但是，由于如此之高的复杂性和大量的参数，ChatGPT4对于一些具体应用场景的优化可能达不到我们的预期。因此，微调（Fine-tune）是一种常用的技术，可以根据特定任务使用实际数据集进一步优化模型。
本文主要是对FastLLM做了一个简要介绍，展示了一下FastLLM的部署效果。然后以chatglm-6b为例，对FastLLM模型导出的流程进行了解析，接着解析了chatglm-6b模型部分的核心实现。最后还对FastLLM涉及到的优化技巧进行了简单的介绍。
如果你看的Lucene相关的书是很老版本的, 比如说2.4或者更早, 那么对于这个版本中的Analyzer可能就不那么容易接受了, 我也是看的<lucene分析与应用>这本书, 比较古老的版本.
这里使用的数据是从myanimelist中抓取的，它最初包含超过16000个数据点，这是一个非常混乱的数据集。所以我采取以下步骤清理:
在这篇博客中，Meta 探讨了使用 Llama 2 的五个步骤，以便使用者在自己的项目中充分利用 Llama 2 的优势。同时详细介绍 Llama 2 的关键概念、设置方法、可用资源，并提供一步步设置和运行 Llama 2 的流程。
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