导语 PaddlePaddle 高度支持灵活和高效的循环神经网络配置。本周进阶篇推文将围绕RNN模型展开,指导你如何在 PaddlePaddle 中配置和使用循环神经网络。本周推文目录如下: 2.11:【进阶篇】RNN配置 2.12:【进阶篇】Recurrent Group教程 2.13:【进阶篇】支持双层序列作为输入的Layer 2.14:【进阶篇】单双层RNN API对比介绍 编写|PaddlePaddle 排版|wangp 1 概述 在自然语言处理任务中,序列是一种常见的数据类型。一个独立的词语,
今天给大家介绍的是来自百度的商业智能实验室团队和 麦吉尔大学 Can(Sam) Chen发表在arxiv的预印文章《Structure-aware Protein Self-supervised Learning》。这篇文章设计了针对蛋白质结构的预训练任务,并运用双层优化和互信息捕捉序列信息和结构信息的一致性,在下游任务上取得了当前最好的结果。
摘要:低秩适应(LoRA)是在下游任务中通过学习低秩增量矩阵对大规模预训练模型进行微调的一种流行方法。虽然与完全微调方法相比,LoRA 及其变体能有效减少可训练参数的数量,但它们经常会对训练数据进行过拟合,导致测试数据的泛化效果不理想。为了解决这个问题,我们引入了 BiLoRA,这是一种基于双级优化(BLO)的消除过拟合的微调方法。BiLoRA 采用伪奇异值分解来参数化低秩增量矩阵,并将伪奇异向量和伪奇异值的训练分成两个不同的训练数据子集。这种分割嵌入了 BLO 框架的不同层次,降低了对单一数据集过度拟合的风险。BiLoRA 在涵盖自然语言理解和生成任务的十个数据集上进行了测试,并应用于各种著名的大型预训练模型,在可训练参数数量相似的情况下,BiLoRA 明显优于 LoRA 方法和其他微调方法。
导语 PaddlePaddle 高度支持灵活和高效的循环神经网络配置。本周进阶篇推文将围绕RNN模型展开,指导你如何在 PaddlePaddle 中配置和使用循环神经网络。本周推文目录如下: 2.11:【进阶篇】RNN配置 2.12:【进阶篇】Recurrent Group教程 2.13:【进阶篇】支持双层序列作为输入的Layer 2.14:【进阶篇】单双层RNN API对比介绍 编写|PaddlePaddle 排版|wangp 本文以PaddlePaddle的双层RNN单元测试为示例,用多对效果完全相同的
基于keras的双层LSTM网络和双向LSTM网络中,都会用到 LSTM层,主要参数如下:
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最近在看 C# Winform 的窗体美化,发现一些很有用的美化皮肤库,学习过后也把一些资料整理一下。
---- 新智元报道 编辑:时光 【新智元导读】最近,南京大学、东南大学等合作研究成功登上Nature,研究二硫化钼生长技术,1350度高温,双膜均匀,有望替代硅基半导体。 MoS₂是个啥玩意? 二硫化钼,黑色固体粉末,有金属光泽,是重要的固体润滑剂…… 最最最关键地是,它是新型的二维纳米材料,在晶体管方面有巨大潜力。 堪比石墨烯! 就在几天前的5月4日,南京大学、东南大学等联合在Nature发表论文,研究双层二硫化钼的可控生长机理取得重要突破。 论文地址:https://www.natur
云开发 CloudBase(Tencent CloudBase,TCB)是腾讯云提供的云原生一体化开发环境和工具平台,为开发者提供高可用、自动弹性扩缩的后端云服务,包含计算、存储、托管等 Serverless 化能力,可用于云端一体化开发多种端应用(小程序、公众号、Web 应用、Flutter 客户端等)。
Given an array of non-negative integers, you are initially positioned at the first index of the array.
如下图所示: 当我们nginx部署高可用的时候,客户的请求不知道落在那个nginx上 1,当我们第一次请求落在 第一台nginx(最左)上,发现nginx本地并没有缓存, 2,nginx就必须到redis获取数据,并缓存到本地 3,将请求数据返回给客户
QinQ是指在802.1Q VLAN的基础上增加一层802.1Q VLAN标签,从而拓展VLAN的使用空间。在公网的传输过程中,设备只根据外层VLAN Tag转发报文,并根据报文的外层VLAN Tag进行MAC地址学习,而用户的私网VLAN Tag将被当作报文的数据部分进行传输。
1.背景 Google的论文Omega:flexible,scalable schedulers for large compute clusters中把调度分为3代:第一代是独立的集群;第二代是两层
http://www.cnblogs.com/jikey/p/4240911.html#一-新浪的布局特点
例如:搜索结果中共分为10页展示,加起来一共50条数据,现在要做的是从50条数据中下载指定数量的数据
前两年自主可控平台的理念甚嚣尘上,后来又出现了安可联盟,现在终于定论了信创概念,众多工具软件、应用软件、数据库软件以及各类接口类程序都在慢慢接入国产化的操作系统,助力国内的IT环境的搭建与运维,现在终于有了比较好用的、可以在国产化操作系统平台下使用的OCR文档文字识别技术开发包了~
注释:默认地,PHP 对所有的 GET、POST 和 COOKIE 数据自动运行 addslashes()。所以您不应对已转义过的字符串使用 addslashes(),因为这样会导致双层转义。
Google 推出 TensorFlow.js 已有多年,JavaScript 也不知不觉成为了世界上最好的语言。相信对于大多数没接触过机器学习的前端工程师来说,都有一个共同的疑惑:TensorFlow.js 到底能做些什么?
1. mysql_real_escape_string() 这个函数对于在PHP中防止SQL注入攻击很有帮助,它对特殊的字符,像单引号和双引号,加上了“反斜杠”,确保用户的输入在用它去查询以前已经是安全的了。但你要注意你是在连接着数据库的情况下使用这个函数。 但现在mysql_real_escape_string()这个函数基本不用了,所有新的应用开发都应该使用像PDO这样的库对数据库进行操作,也就是说,我们可以使用现成的语句防止SQL注入攻击。 2. addslashes()
本文由CDA作者库成员HarryZhu原创,并授权发布。 CDA作者库凝聚原创力量,只做更有价值的分享。 介绍 现代化数据科学中的 DataFrame 概念源起R语言,而 Python Pandas
一、单引号和双引号转义在PHP的数据存储过程中用得比较多,即往数据库里面存储数据时候需要注意转义单、双引号; 先说几个PHP函数: 1、addslashes — 使用反斜线引用(转义)字符串; 返回字符串,该字符串为了数据库查询语句等的需要在某些字符前加上了反斜线。这些字符是单引号(')、双引号(")、反斜线(\)与 NUL(NULL 字符)。 一个使用 addslashes() 的例子是当你要往数据库中输入数据时。例如,将名字 O'reilly 插入到数据库中,这就需要对其进行转义。大多数据库使用 \
如今,自动驾驶汽车和无人驾驶飞机背后的图像识别技术依赖于人工智能:计算机本质上学会了自己识别物体,比如识别狗、过马路的行人或停车的汽车。主要问题是,目前运行人工智能算法的计算机对于手持医疗设备等未来应用来说显得过于庞大和缓慢。
图像版PDF文件里面都是图片,要先通过OCR技术识别出文本,然后才能进行进一步处理编辑。下面是3个免费的PDF文件OCR识别软件工具:
前文我们已经对HEVC的HDR编码优化技术和HDR/WCG相关的整体编码方案做了介绍,本文总结几种具有代表性的技术方案,对业内常用的几个HDR分发标准做简要梳理。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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第二个自动在单引号前加了反斜杠。如果这个字符串入库的话,里面有单引号,可能会SQL注入,为了安全,使用此函数。
在OpenAI推出的Sora引领视频创作新时代的背景下,如何顺利注册并使用这一创新工具成为众多创作者关注的焦点。ipxproxy作为专业的代理服务商,提供了高效可靠的静态住宅代理IP解决方案,帮助用户顺利突破网络限制,轻松访问OpenAI Sora。
双层 DVD 刻录过程允许用户在单张光盘上存储比传统单层 DVD 双倍的数据量。 这项技术彻底改变了我们存储和共享大型文件、视频和软件的方式。 通过在一张光盘上利用两层,用户现在可以刻录多达 8.5 GB 的数据,为高清电影、相册和备份提供充足的空间。
在php的字符串使用时,我们有学会一些转义字符,相信大家在记忆这些知识点的时候费了不少的功夫。本篇我们为大家带来的是字符串的转义方法,涉及到特殊字符的使用,主要有两种方法可以实现:mysql库函数和转义函数。下面就这两种方法,在下文中展开详细的介绍。
很自然的利用100vh来控制最外层的高度,但测试过程中,发现safari浏览器中,页面的高度出现了偏差,比屏幕的高度还要高出一部分,出现了双层滚动条。
今天正在做一个项目时,需要找一个云接码平台接码去登录系统。当我随手从百度找了一个接码平台时,一个偶然的发现,有了今天这篇文章。
本文是自己在推荐系统研究中研读的论文翻译及解读,本篇笔记非标准译文,其中包含了笔者自己对问题的部分理解,仅供参考,欢迎学习交流。
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韦恩图固然是一种展现方式,可以看到3个样品各自的上下调基因的overlap情况,基本上呢,随机生成的数值它们的overlap不咋地!
AI 科技评论按:近年来图像生成模型方面的研究可谓是突飞猛进,内容的丰富程度和清晰程度都在不断刷新着以往的记录。终于,微软研究院的这篇新论文突破了另一个瓶颈,能自由地根据文本描述生成逼真的图像。 微软
NEU-DET钢材表面缺陷共有六大类,分别为:'crazing','inclusion','patches','pitted_surface','rolled-in_scale','scratches'
NNabla是一款用于研究、开发和生产的深度学习框架。NNabla的目标是要能在台式电脑、HPC集群、嵌入式设备和生产服务器上都能运行。 安装 安装NNabla很简单: 这条命令将安装NNabla的C
导语 PaddlePaddle 高度支持灵活和高效的循环神经网络配置。接下来的进阶篇推文将围绕RNN模型展开,指导你如何在 PaddlePaddle 中配置和使用循环神经网络。本部分推文目录如下: 2.11:【进阶篇】RNN配置 2.12:【进阶篇】Recurrent Group教程 2.13:【进阶篇】支持双层序列作为输入的Layer 2.14:【进阶篇】单双层RNN API对比介绍 编写|PaddlePaddle 排版|wangp 1 概述 序列数据是自然语言处理任务面对的一种主要输入数据类型。 一
导语 PaddlePaddle提供了丰富的运算单元,帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里,我们针对常见的机器学习任务,提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。本周推文目录如下: 周一:【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二:【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三:【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四:【排序学习】 基于Pairwise和Listwise的排序学习 周五:【结构化语义模型】 深度结构化语义模型 文本分类是自然语言
谷歌可能教会了人工智能如何涂鸦,但对计算机来说,绘制更复杂的东西是很困难的。想象一下,让电脑画一只“黑翅膀和短喙的黄鸟”;这听起来有点棘手。不过,微软的研究人员一直在开发一种基于人工智能的技术来实现这
当地时间 5 月 6 日,中科大 2010 级少年班毕业生、美国麻省理工学院(MIT)「95 后」博士生曹原与其博导 Pablo Jarillo-Herrero 连发两篇 Nature 文章,介绍了「魔角石墨烯」研究的新突破。
如今,尽管计算机已经具有了十分强大的学习能力,但是在图像模式识别、风险管理等复杂任务上都还难以达到与人类持平的水准。
VLAN(虚拟局域网)技术使用户可以不受距离和物理位置的限制进行通信,极大地简化了网络管理。然而,随着设备和用户数量的大规模增长,由于可扩展性有限,最多只能支持 4094 个 VLAN,以及对可用网络链路的低效利用,VLAN 已不能满足日益增长的网络规模需求,于是VXLAN(虚拟可扩展局域网)和QinQ技术应运而生。
我:“爸,你怎么把烟戒了,也不出去喝酒了,是因为我妈不让,还是自己醒悟,开始爱惜自己啦?”
做项目用ElementUI组件的时候,因为有些业务需求,官方不可能有我们项目中业务所有的例子说明,所以在这里纪录了一下平常在写项目的时候遇到的一些问题。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 http://tieba.baidu.com/f?kz=47439298 http://wenku.baidu.com/view/74cadfd0b9
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