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ARC 与 MRC 混合使用

有些时候我们工程中引用了十分古老的库为MRC模式，这时就需要采用混合模式进行处理如果你的项目使用的 MRC 模式，要为 ARC 模式的代码文件加入 -fobjc-arc 标签。...如果你的项目使用的是 ARC 模式，要为 MRC 代码文件加入 -fno-objc-arc 标签添加标签的方法：打开：你的target -> Build Phases -> Compile Sources

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这篇文章告诉你，如何用阅读理解来做NER！

将BERT作为我们MRC模型的主干，而将和结合起来作为输入序列 ? 此时BERT接收到我们的序列，输出一个上下文向量矩阵 ?...消融实验 5.1 在MRC或BERT上的提升一方面MRC编码了先验知识，另一方面性能的提升确实有可能来自大规模模型BERT 为了验证BERT的效果，我们对比LSTM-CRF和其他MRC模型（QAnet...可以看出，即便不用BERT，QAnet和BiDAF依然表现比LSTM-CRF好。而MRC的效果提升在于，对于只用BERT的模型，BERT-MRC的性能提升了1.95%。...在零次学习的情况下，BERT-tagger只达到F1值31.87；而BERT-MRC在新的数据集上却能达到F1值72.34 5.4 训练集大小由于问句编码了大量的先验知识，我们期望所提出的框架在较少训练的情况下工作得更好...在ChineseOntoNotes4.0训练集上，基于BERT-MRC方法只用一半的训练数据，技能达到性能与BERT-tagger相当。如下图所示： ? 6.

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OC知识--彻底理解内存管理(MRC、ARC)

内存管理模型提供给Objective-C程序员的基本内存管理模型有以下3种：自动垃圾收集（iOS运行环境不支持）手工引用计数和自动释放池(MRC) 自动引用计数(ARC) ---- 3.MRC 手动管理内存...MRC中避免循环retain 定义两个类Person类和Dog类 Person类： #import @class Dog; @interface Person...ARC下多对象内存管理 ARC和MRC一样, 想拥有某个对象必须用强指针保存对象, 但是不需要在dealloc方法中release @interface Person : NSObject // MRC...ARC下@property参数 strong : 用于OC对象，相当于MRC中的retain weak : 用于OC对象，相当于MRC中的assign assign : 用于基本数据类型，跟MRC中的assign...ARC下循环引用问题 ARC和MRC一样，如果A拥有B，B也拥有A，那么必须一方使用弱指针 @interface Person : NSObject @property (nonatomic, strong

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iOS开发-单例模式（ARC与MRC）

Paste_Image.png MRC 这个里面就必须注意retainCount release等操作因为单例是全局只有一份，一旦release，计数器变为0，那么再去创建单例对象就会造成坏内存访问...（注：返回的数值可以自己填写，也可以MaxFloat）虽然上面的单例代码已经解决了单例问题，但是复用性特别不好，我们需要可以很方便的在ARC或者MRC下进行开发的单例模式 ?...Paste_Image.png 我们可以在else的里面把MRC的代码写进去。

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iOS项目 ARC 和MRC 的混合模式

Xcode 工程中我们可以使用 ARC 和MRC 的混合模式。工程使用的MRC 模式，则为 ARC 模式的代码文件加入 -fobjc-arc 标签。...工程使用的是 ARC 模式，则为MRC 模式的代码文件加入 -fno-objc-arc 标签。...Build Phases -> Compile Sources.双击需要改模式的代码对应的 .m 文件在弹出窗口中输入上面提到的标签 -fobjc-arc （ARC模式） -fno-objc-arc（MRC...设置MRC文件

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iOS内存管理：从MRC到ARC实践

[MRC 的初衷和实现方式] 那么，苹果为什么要做这个？...与 C／C++ 传统的内存管理方式相比，MRC 是不是显得非常智能？是不是更加方便？...[MRC 的优点和无奈] 总结一下： MRC 的计数器机制改善了内存管理的方式，减少了各个模块的逻辑耦合，释放了程序员对“何时该释放”的心理压力，解决了大部分的问题为了应对各种复杂的场景，很无奈的留了一个口子...ARC 的目的就是将程序员从 MRC 的各种”不同点“上解脱出来，对于尚未接触过 MRC 的 C 程序员，是非常容易理解的，而对于已经习惯了 MRC 的程序员，反倒有点”不敢相信“！...coding 依然停留在 MRC，那后续的开发任务将会极其危险。

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你问我答之MRC详解&代码实现

/mrc Paper: A Unified MRC Framework for Named Entity Recognition 下面我们把MRC的模型框架分开成两部分来看。...} \cdot Bert_{output})\\ p_{end} = softmax(W_{end} \cdot Bert_{output})\\ \hat{I}_{start} = \{i|argmax...（这里用的是google Bert Base，测试过和WWM Bert Base没啥差别，作者paper中用的是WWM Bert Large，然我并跑不动。。。...所以结果没法比）上面是MRC的结果下面是Bert-CE的结果。...会发现PER的预测结果两个模型差不多，但是ORG/LOC的结果中，MRC反而要略差一些，指标主要差在召回率都是显著低于Bert-CE的搂了一眼MRC的召回结果，发现个比较有意思的点就是不太符合Query

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【NLP】详聊NLP中的阅读理解（MRC）

这篇文章介绍机器阅读理解（Machine Reading Comprehension），包括MRC的概况、做法以及主要模型。...MRC发展概况在MRC的早期主要是一些基于规则和机器学习方法的MRC系统： 1997，QUALM system 1999....QANet, NarrativeQA ,BiDAF+self-attention+ELMO,SQuAD 2.0, The Standford Attentive Reader,BERT, HotPotQA...这里的SAR主要用来解决的是span prediction的MRC问题。...我们前面还介绍过，如何基于BERT来做MRC的任务，感兴趣的读者可以看看：【NLP】如何利用BERT来做基于阅读理解的信息抽取总结基于MRC可以完成知识抽取、QA等重要的NLP任务，读者务必熟悉。

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【BERT】BERT模型压缩技术概览

因此，讨论如何在不过多的损失BERT性能的条件下，对BERT进行模型压缩，是一个非常有现实意义的问题。本文先介绍模型压缩的概念及常见方法；随后，对目前出现的BERT剪枝的技术做一个整体的介绍。...，这导致几乎没有BERT或者 BERT-Large 模型可直接在GPU及智能手机上应用，因此模型压缩方法对于BERT的未来的应用前景非常有价值。...下面介绍一些BERT模型压缩的工作，可作参考。 (1) BERT剪枝去掉BERT中不必要的部分，剪枝的内容包括权重大小剪枝、注意力剪枝、网络层以及其他部分的剪枝等。...BERT模型包括输入层（嵌入层），self-attention层，feed-forward等，针对BERT系列模型的结构，可采取的剪枝策略如下： 1）减少层数在BERT模型的应用中，我们一般取第12层的...[1] Q8BERT: Quantized 8Bit BERT [2] Q-BERT: Hessian Based Ultra Low Precision Quantization of BERT 总结

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iOS 开发：彻底理解 iOS 内存管理（MRC 篇）

本文是「iOS 开发：彻底理解 iOS 内存管理」系列的「MRC 篇」。用来对 Objective-C 语法中，手动管理内存 MRC 相关知识进行讲解。 1....内存管理机制移动端的内存管理机制，主要有三种：自动垃圾收集（GC）手工引用计数和自动释放池（MRC）自动引用计数（ARC）其中 iOS 运行环境不支持自动垃圾收集机制（GC）。...苹果公司使用的是手工引用计数（MRC）和自动引用计数（ARC）机制。在自动引用计数（ARC）出现机制之前，一直是通过手工引用计数（MRC）机制这种手写大量管理代码的方式来管理内存。...下面来详细讲解一下「手工引用计数（MRC）」和「自动引用计数（ARC）」。 3....MRC 手动管理内存（Manual Reference Counting） 3.1 引用计数器引用计数器：一个整数，表示为「对象被引用的次数」。

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ELECTRA:用Bert欺骗Bert

ICLR2020 斯坦福和Google为我们提供了一种新思路，用Bert来"欺骗"Bert。今天我们来为大家介绍ELECTRA的思路。..._bert_config = training_utils.get_bert_config(config) if config.debug: self....相比于Bert Base, Small Electra的参数都进行了缩小，Big Electra和Bert large的超参数保持一致，同时训练的时间要更长一点。...:结合了Bert和Electra,Bert的预测变成了预测所有Token 实验结果如下：可以看到Electra 15%的效果和Bert相似，因此Bert之前只学习15%的Token的做法对于输入是有很大的信息损失的...而这篇论文回归数据本身，关注我们的输入，用Bert"欺骗'Bert，想想都让人兴奋呢。那么下一次让人惊喜的创意又会是什么呢？希望大家和我一起期待。

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iOS - ARC与MRC的单例设计模式

单例设计模式(Singleton) �定义就是保证某个类创建出来的对象从始到终只有一个的一种方案作用节省内存开销保证整个程序中使用同一份资源实现首先将我们的环境设置为非ARC环境，即MRC，...MRC环境在MRC模式下，我们得自己手动释放资源，所以得重写一些与资源创建与释放相关的方法，以保证单例对象的唯一。...return [[self alloc] init]; } @end MRC下就是这样，我们的目的就是只能创建和初始化一次对象，不给机会释放，也不给机会重新初始化，从而保证了该对象的唯一。...其实ARC下与MRC的区别就是ARC下我们不用自己再手动去释放资源了，从而使代码上大同小异，如下所示。...我们只要创建一个类，然后在.h文件中写SingletonH(XXX)，再在.m文件中写SingletonM(XXX)就可以实现单例了~ 指定环境顺便提下如何在MRC下指定某个类文件使用的环境为ARC

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BERT模型

BERT模型的概述 BERT，全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是由Google在2018年提出的一种预训练语言模型。...BERT模型的特点双向性：BERT模型采用了双向Transformer的编码器部分，这意味着它可以在一个序列中同时考虑左侧和右侧的上下文信息，从而生成更准确的语言表示。...预训练与微调：BERT模型首先在大规模的文本数据上进行预训练，然后针对特定的NLP任务进行微调。这种两阶段的训练方式使得BERT模型能够适应各种NLP任务。...BERT模型的原理 BERT模型使用了两个主要的预训练任务来训练模型： Masked Language Model (MLM)：在训练过程中，BERT模型会随机掩盖输入序列中的一些词，然后预测这些被掩盖的词...BERT模型的参数 BERT模型有不同的版本，其中最常见的版本包括BERT-Base和BERT-Large。

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解密 BERT

BERT简介毫不夸张的讲，谷歌AI实验室的BERT深刻影响了NLP的格局。 ?...什么是BERT？你一定听说过BERT，也知道了它是多么不可思议以致改变了NLP的领域格局，但BERT究竟是什么？...从BERT的名字中，我们能得到最重要信息就是：BERT是基于Transformer架构的。...干货讲解深入BERT，理解为什么BERT建立的语言模型如此有效。 1. BERT的结构 BERT架构建立在Transformer之上。...BERT-As-Service 由于BERT需要大量代码以及许多安装包的支持，对普通用户而言直接运行BERT是不现实的，为此开源项目BERT-As-Service来帮助我们便捷的使用BERT。

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实战 | BERT fine-tune 终极实践教程

以下是奇点机智技术团队对 BERT 在中文数据集上的 fine tune 终极实践教程。在自己的数据集上运行 BERT BERT 的代码同论文里描述的一致，主要分为两个部分。...而 run_squad.py 适用的是阅读理解( MRC )任务，如 squad2.0 和 squad1.1。预训练是 BERT 很重要的一个部分，与此同时，预训练需要巨大的运算资源。.../vocab.txt \ --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/...我们也同样尝试了 BERT 在 AI-Challenger 的机器阅读理解（mrc）赛道的表现。...如果简单得地将 mrc 的文本连接成一个长字符串的形式，可以在 dev 集上得到 79.1% 的准确率。

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图解BERT模型：从零开始构建BERT

BERT模型与现有方法的文本分类效果。...模型的预训练任务 BERT实际上是一个语言模型。...模型结构了解了BERT模型的输入/输出和预训练过程之后，我们来看一下BERT模型的内部结构。...BERT模型的文本分类效果在本文中，我们聚焦文本分类任务，对比分析BERT模型在中/英文、不同规模数据集上的文本分类效果。...需要注意的是，我们目前仅使用12层Transformer Encoder结构的BERT模型进行实验，后续会进一步检验24层TransformerEncoder结构的BERT模型的分类效果，可以期待，BERT

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pytorch-pretrained-BERT：BERT PyTorch实现，可加载Google BERT预训练模型

Github上刚刚开源了一个Google BERT的PyTorch实现版本，同时包含可加载Google BERT预训练模型的脚本，感兴趣的同学可以关注： https://github.com/huggingface.../pytorch-pretrained-BERT PyTorch version of Google AI's BERT model with script to load Google's pre-trained...$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \ --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --pytorch_dump_path.../vocab.txt \ --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint $BERT_PYTORCH_DIR.../vocab.txt \ --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint $BERT_PYTORCH_DIR

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iOS - 老生常谈内存管理（二）：从 MRC 说起

在MRC年代，我们经常需要写retain、release、autorelease等方法来手动管理对象内存，然而这些方法在ARC是禁止调用的，调用会引起编译报错。 ...下面我们从MRC说起，聊聊iOS内存管理。简介关于内存管理应用程序内存管理是在程序运行时分配内存，使用它并在使用完后释放它的过程。编写良好的程序将使用尽可能少的内存。...[dngt4zsa6b.png] Objective-C 在iOS中提供了两种内存管理方法： MRC，也是本篇文章要讲解的内容，我们通过跟踪自己持有的对象来显式管理内存。...ARC，系统使用与MRC相同的引用计数系统，但是它会在编译时为我们插入适当的内存管理方法调用。使用ARC，我们通常就不需要了解本文章中描述的MRC的内存管理实现，尽管在某些情况下它可能会有所帮助。...在MRC中，这里的 “弱引用” 是指do not retain，而不是ARC中的weak。

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解密 BERT

本文转自『AI开发者』（okweiwu） BERT简介毫不夸张的讲，谷歌AI实验室的BERT深刻影响了NLP的格局。 ?...什么是BERT？你一定听说过BERT，也知道了它是多么不可思议以致改变了NLP的领域格局，但BERT究竟是什么？...干货讲解深入BERT，理解为什么BERT建立的语言模型如此有效。 1. BERT的结构 BERT架构建立在Transformer之上。...BERT-As-Service 由于BERT需要大量代码以及许多安装包的支持，对普通用户而言直接运行BERT是不现实的，为此开源项目BERT-As-Service来帮助我们便捷的使用BERT。...)# 训练model_bert = model_bert.fit(X_tr_bert, y_tr)# 预测pred_bert = model_bert.predict(X_val_bert) 查看分类准确率

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BERT详解

bert 是什么？...BERT 框架 BERT提出的是一个框架，主要由两个阶段组成。分别是Pre-training以及Fine-Tuning。...=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \ --train_batch_size.../vocab.txt \ --test_file=test \ --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint...bert的方式更优。

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ARC 与 MRC 混合使用

这篇文章告诉你，如何用阅读理解来做NER！

OC知识--彻底理解内存管理(MRC、ARC)

iOS开发-单例模式（ARC与MRC）

iOS项目 ARC 和MRC 的混合模式

iOS内存管理：从MRC到ARC实践

你问我答之MRC详解&代码实现

【NLP】详聊NLP中的阅读理解（MRC）

【BERT】BERT模型压缩技术概览

iOS 开发：彻底理解 iOS 内存管理（MRC 篇）

ELECTRA:用Bert欺骗Bert

iOS - ARC与MRC的单例设计模式

BERT模型

解密 BERT

实战 | BERT fine-tune 终极实践教程

图解BERT模型：从零开始构建BERT

pytorch-pretrained-BERT：BERT PyTorch实现，可加载Google BERT预训练模型

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解密 BERT

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