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    PET考试口语练习APP的功能

    开发一款PET考试口语练习APP,其主要功能应紧密围绕PET口语考试的要求和考生的练习需求来设计。以下是这类APP应包含的关键功能。1....模拟考试环境分部分练习: 提供PET口语考试四个部分的独立练习模式,包括: Part 1 (Interview): 常见的个人问题,模拟与考官的互动问答。...Part 4 (Discussion): 基于Part 3话题的延伸讨论。全程模考: 提供完整的PET口语模拟考试流程,限时并在结束后提供整体评估。...丰富的练习内容多样化话题: 覆盖PET口语考试常考的各类话题,如日常生活、工作学习、兴趣爱好、旅游、文化等。图片库 (Part 2): 提供大量符合考试要求的图片素材供用户练习描述。...个性化推荐: 根据用户的练习情况和薄弱环节,推荐 F 合的练习内容或专项训练。5. 其他辅助功能常用口语表达: 整理和归纳PET口语考试中常用的句型、过渡词和表达方式。

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    BERT+PET方式模型训练

    基于BERT+PET方式文本分类模型搭建 一、实现模型工具类函数 目的:模型在训练、验证、预测时需要的函数 代码路径:/Users/**/PycharmProjects/llm/prompt_tasks...导入必备的工具包 # -*- coding:utf-8 -*- import os from typing import Union, List from pet_config import * pc.../**/PycharmProjects/llm/prompt_tasks/PET/train.py 脚本里面包含两个函数:model2train()和evaluate_model() 导入必备的工具包...三、实现模型预测函数 目的:加载训练好的模型并测试效果 代码路径:/Users/**/PycharmProjects/llm/prompt_tasks/PET/inference.py 导入必备的工具包...床铺柔软舒 适,晚上休息很安逸,隔音效果不错赞,下次还会来': '酒店' } 总结 实现了基于BERT+PET模型的构建,并完成了训练和测试评估

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    PET口语练习APP的技术框架

    开发一款PET口语练习APP所需的技术框架,可以从以下几个主要层面进行阐述。1....提供最佳的性能和用户体验,可以充分利用设备硬件功能。 Android: Kotlin 或 Java。同样提供优秀的性能和原生体验。...适合构建高性能的、I/O密集型应用。 Java: Spring Boot。企业级应用开发常用,稳定可靠。 Ruby on Rails: 开发效率高。 选择哪种语言和框架取决于团队的技术栈和项目需求。...内容管理系统 (CMS): 用于管理PET口语练习的题库、范例答案、听力材料等。可以是一个独立的Web应用,或者作为后端服务的一部分。4....第三方服务成本: 语音识别和评估服务的费用可能随着用户量的增加而显著增加,需要进行成本估算。总而言之,开发一款PET口语练习APP需要一个健壮的技术框架,涵盖客户端、后端、核心技术模块和基础设施。

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    Prompt Learning——basic & 【EACL 2021】PET

    该方案可以进行零样本学习,利用MLM(即Masked Language Model)预训练的掩码语言模型模型(如BERT),预测得到缺失的token预测为“great”或“bad”的概率。...我们利用集成学习的方式,多个预训练模型得到集成的soft-label 3、利用无监督文本数据和soft-label train一个文本分类模型 总结思考 PET的思想还可以进行有监督的少样本学习:对于有标签的数据...,构造样本的时候,我们先给每个句子补上Pattern,除了Pattern自带的Mask位置之外,再还随机Mask其他一部分,以增强对模型的正则。...定义任务 第一步是确定当前的 NLP 任务,想想你的数据是什么样的,你想从数据中得到什么!也就是说,这一步的本质是确定任务的classses和InputExample。...定义Template Template是原始输入文本的修饰符,也是提示学习中最重要的模块之一。

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    pet的结构单元_三层架构

    ,性能也是一个不可避免的问题所在,尤其是一个B/S结构的软件系统,必须充分地考虑访问量、数据流量、服务器负荷的问题。...解决性能的瓶颈,除了对硬件系统进行升级外,软件设计的合理性尤为重要。 在前面我曾提到,分层式结构设计可能会在一定程度上影响数据访问的性能,然而与它给设计人员带来的好处相比,几乎可以忽略。...要提供整个系统的性能,还可以从数据库的优化着手,例如连接池的使用、建立索引、优化查询策略等等,例如在PetShop中就利用了数据库的Cache,对于数据量较大的订单数据,则利用分库的方式为其单独建立了Order...从模块化分上,PetShop自始自终地履行了“面向接口设计”的原则,将消息处理的接口与实现分开,并通过工厂模式封装消息实现对象的创建,以达到松散耦合的目的。...由于我们已经定义了统一的接口规范,在通过消息队列形成文件后,此时的数据就已经与平台无关了,使得在.Net平台下的分销商管理系统能够与Oracle的EBS集成起来,完成数据的处理。

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    BERT+PET方式数据处理

    基于BERT+PET方式数据预处理介绍 BERT+PET方式数据预处理 本项目中对数据部分的预处理步骤如下: 查看项目数据集 编写Config类项目文件配置代码 编写数据处理相关代码 1 查看项目数据集...水果 苹果有点小,不过好吃,还有几个烂的。估计是故意的放的。差评。.../***/PycharmProjects/llm/prompt_tasks/PET/pet_config.py config文件目的:配置项目常用变量,一般这些变量属于不经常改变的,比如:训练文件路径...= '/home/prompt_project/PET/data/prompt.txt' self.verbalizer = '/home/prompt_project/PET/data...:把一个函数的某些参数给固定住(也就是设置默认值),返回一个新的函数,调用这个新函数会更简单 from functools import partial from pet_config import *

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    whole-body PET ?全人研究的催化剂?

    随着“全身”采集模式的引入,即通过床位略微重叠的PET系统的轴向FOV连续平移受试者,肿瘤患者代谢亢进肿瘤病变的识别成为PET的主要应用。...然而,这种还原论的“肿块学”方法导致PET提供的大量分子信息被忽视,并抛弃了Humar生理学成像的概念。就是说,只用PET来看肿瘤,虽然这是PET的商业价值,但是PET不仅仅可以干这些。...最近将WB-PET概念扩展到具有更大FOV系统的成像扩展轴向成像范围,俗称全身PET(TB-PET),这引发了PET界对进行多器官系统研究的兴趣。WB和TB什么区别呢?...TB-PET系统覆盖1m至2m的轴向扫描范围,允许同步测量来自多个器官的信号。可以推测,WB可能是多床位的一种扫描,只能构建静态PET无法短时间构建动态PET图像。...此外,尽管来自WB-PET的多器官数据丰富,但TB-PET特别独特,因为它满足此类因果调查的两个关键标准:同时从多个被调查的远处器官获取信号和整个视场的高时间分辨率。

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    PET SHOP 4.0 初学者分析(项目分解)

    1.缓存依赖相关 缓存依赖在petshop4.0中就是把页面输出缓存和数据库中的表关联起来,如果数据库中的表有任何改动的话,缓存失效。...缓存的作用就相当大了,再加上个缓存依赖作用就相当“暴力”了。...具体强到哪里,等我以后分析了这块就明白了 2.profile相关 有个前辈在介绍profile的时候说:以人为本的profile.作用是让用户可以做一些个性化的选择.比如让用户选择所喜欢的网站风格,...让用户选择是否弹出消息提醒等, 在petshop4.0中主要是记录用户的购物车信息和意向清单. profile设置分为针对登陆用户和非登陆用户的.具体的设置办法将在后面分析 3.消息相关 消息队列在企业级应用程序中非常多见...3.因为是异步,所以对系统的性能有很大提升 消息相关这一块我准备放在最后来讲 数据访问层和其他的就先不说了还是看下面的分块分析吧

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    TB-PET揭示体内复杂的骨骼代谢网络

    ---- 全身PET有助于解读复杂的生物过程和相互过程(2-6).在这里我们提出了一种综合的方法来理解复杂的组织相互关系,使用TB-PET网络分析,可以直接适用于新兴的临床TB-PET动态成像。...下面介绍PET的protocal。注射放射性示踪剂之后,动物立刻进行全身扫描,随后进行CT扫描。收集到的PET图像便使用CT数据进行衰减矫正。...这一段没有理解全: image.png Networks Analisis of Total-body PET Data 非衰减矫正的动态全身PET数据被汇总成了一个csv表,其中行表示小鼠单个骨骼的平均...image.png 上图A就是CT和PET的图像。...通过全身PET/CT分析确定的小鼠骨能量代谢网络显示,脊柱密度对葡萄糖代谢的依赖性最高。

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    PET SHOP 4.0 初学者分析(前言)

    1.这个题目有歧义,既可以理解成初学者的分析,也可以理解成面向初学者的分析,不管怎么理解都是对的. 2.我是个菜鸟,写这个东西之前,我看了几篇分析pet shop 4.0的文章,觉得很不适合初学者.我在这里写这个文章也是为了弥补他们的不足...,文章定义为原创是不恰当的(因为我大量的引用了前辈们的东西),定义为转载也是不恰当的(因为从文章的结构到语言的组织都和其他分析文章不同).我在这里做个声明,希望不要就版权问题跟我产生纠纷. 3.我现在不能确定我透彻的理解了...pet shop 4.0,所以不敢确保这个系列文章的更新速度.我这个人比较懒,所以也希望大家催催我. 4.现在写pet shop 4.0的分析有点后知后觉,(我确实是个后知后觉的人).我写这个文章的目的就是为了不让菜鸟们吃我吃过的苦...写文章就无所谓早晚了. 5.我可能文章写好了,哪天觉得不妥又翻回头来更新文章.希望大家谅解,也希望大家支持这个文章,多提意见 6.看这个系列的文章要具备的一些知识:    C#语法,你确定你面向对象了吗...如果这些名词见都没见过,那先去看书吧 下篇文章是:PET SHOP 4.0 初学者分析(系统模块分析)

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    fastPET-LD——快速PET-CT病灶检测

    今天将分享PET-CT病灶检测的完整实现过程,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...一、比赛介绍 PET-CT 已成为肿瘤成像的首选工具,可提供无与伦比的原发肿瘤和转移灶检测和随访。...二、技术路线 由于肿瘤区域是非常小的目标,由于肿瘤区域在人体位置不确定,这是一个极其不平衡的分割问题。数据采用Pet图像作为输入。...2、准备训练数据 对Mask进行连通域分析得到每个肿瘤区域的boundingbox,以boundingbox的中心裁切出(64,64,64),对裁切出来的Pet图像进行(1,99)的均值为0,方差为1的归一化处理...3、对原始Pet图像和预测热力图结果,按照图像spacing缩放到(2,2,2)大小。 4、对采样后的二值热力图进行连通域分析,获得每个连通域的boundingbox的范围。

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    Microsoft .NET Pet Shop 4 架构与技术分析

    2.0下的Pet Shop 4, 该版本有了一个全新的用户界面。...是研究ASP.NET 2.0的好范例啊,大家都知道,一直以来,在.NET和Java之间争论不休,到底使用哪个平台开发的企业级应用性能最好、结构最优、生产力最高。...为了用事实说话,通过对项目各方面的性能评估进而在比较.NET和Java的高下。用户做比较的这个项目就是Petshop。...数据库:(暂略) 项目列表:从整体可以看出,Pet Shop 4的项目体系已经很庞大,考虑的方面也较3.0更全面复杂。 ?...%20Shop%204.0.msi 本文由来源 21aspnet,由 javajgs_com 整理编辑,其版权均为 21aspnet 所有,文章内容系作者个人观点,不代表 Java架构师必看

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    这个爸爸,专门做了款小程序,助娃通关剑桥PET

    ▌关于作者 我是来自广东广州的涵爸,也曾经是一名焦虑的小升初家长。 ▌项目缘起 米又背单词系统,其实是为了我孩子背单词所用的。...小朋友备考剑桥PET英语考试,但当时没有专门针对这个考试的背单词软件,用APP又麻烦,微信小程序是一种轻量级的应用,而且提供了方便的开发平台,还有专门的云空间存放数据。...我就慢慢从编写PET通用词汇入手,逐渐开始了米又系列的编写,针对不同形式的考试,PET是米又寻词,KET是米又有词,中考词汇是米又中词,还有针对FCE的米又梦词。当然,这些名字都是我孩子起的。...image.png 为了能够寓教于乐,摆脱单纯的背单词,我采用了多种形式,比如:消消乐,将每个单词的中英文分开摆放,根据意思选择匹配的单词,可以加深对单词的理解和记忆!...云开发给我打开了开发WEB应用的窗户,不仅能所见及所得,加速产品的成形,而且能增强我的自信,使我成为米又背单词软件开发的达人。

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    【EACL 2021】PET:用完形填空的方式进行文本分类

    https://arxiv.org/pdf/2001.07676.pdf 如上图所示,是一个文本情绪分类的任务:判别“Best pizza ever!” 是正面情绪还是负面情绪?...文本提出的创新思路是: 1、可以先对文本进行完心填空任务的构造,如变成“Best pizza ever! It was __”。...该方案可以进行零样本学习,利用MLM(即Masked Language Model)预训练的掩码语言模型模型(如BERT),预测得到缺失的token预测为“great”或“bad”的概率。...我们利用集成学习的方式,多个预训练模型得到集成的soft-label 3、利用无监督文本数据和soft-label train一个文本分类模型 总结思考 PET的思想还可以进行有监督的少样本学习:对于有标签的数据...,构造样本的时候,我们先给每个句子补上Pattern,除了Pattern自带的Mask位置之外,再还随机Mask其他一部分,以增强对模型的正则。

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