打赏

相关文章

【深度学习基础】Temporal Fusion Transformer

Temporal Fusion Transformer 1.GRU 门残差网络2.VSN 变量选择网络3. 静态协变量编码器4. 时间融合编码器5. 整体结构6. 参考资料1.GRU 门残差网络 输入:主输入,可选的上下文向量c 不走残差:分线性特征处理 走残差:线性处理 最后Add到一起:线性和非线性结合到一起 控制数据…

Git中git rebase 和 git merge使用及区别

在 Git 代码管理工具中,git rebase 和 git merge 都用于合并分支,但它们的方式不同,会对提交历史产生不同的影响。 1. git merge(合并分支,保持历史) merge 会把两个分支的历史记录合并,保留所…

BERT - BertTokenizer, BertModel API模型微调

本节代码将展示如何在预训练的BERT模型基础上进行微调,以适应特定的下游任务。 ⭐学习建议直接看文章最后的需复现代码,不懂得地方再回看 微调是自然语言处理中常见的方法,通过在预训练模型的基础上添加额外的层,并在特定任务的…

鸿蒙案例---生肖抽卡

案例源码: Zodiac_cards: 鸿蒙生肖抽奖卡片 效果演示 初始布局 1. Badge 角标组件 此处为语雀内容卡片,点击链接查看:https://www.yuque.com/kevin-nzthp/lvl039/rccg0o4pkp3v6nua 2. Grid 布局 // 定义接口 interface ImageCount {url:…

K8S-证书更新时-误删除组件-

K8S 证书更新时-误删除组件 [rootmaster ~] eth0 172.17.64.32 # docker rm -f docker ps | grep -E apiserver|scheduler|controller-manager| awk {print$1} 7856f2a3068e 2e1a6956d8a1 e9e3cb7870a9 31b19f4e2b22 c028146f88a5 abe4207808a3 [rootmaster ~] eth0 172.17.…

Large Language Model(LLM)的训练和微调

之前一个偏工程向的论文中了,但是当时对工程理论其实不算很了解,就来了解一下 工程流程 横轴叫智能追寻 竖轴上下文优化 Prompt不行的情况下加shot(提示),如果每次都要加提示,就可以试试知识库增强检索来给提示。 如果希望增强…

Leetcode 跳跃游戏 II (贪心算法)

给定一个长度为 n 的 0 索引整数数组 nums。初始位置为 nums[0]。 每个元素 nums[i] 表示从索引 i 向后跳转的最大长度。换句话说&#xff0c;如果你在 nums[i] 处&#xff0c;你可以跳转到任意 nums[i j] 处: 0 < j < nums[i] i j < n 返回到达 nums[n - 1] 的最…

手机版浏览

扫一扫体验

微信公众账号

微信扫一扫加关注

返回
顶部