最近在研究JUnit4,大部分基础技术都是通过百度和JUnit的官方wiki学习的,目前最新的发布版本是4.11,结合代码实践,发现官方wiki的内容或多或少没有更新,Theory理论机制章节情况尤为严重,不知道这章wiki对应的是第几版,笔主在4.11版本中是完全跑不通的,因为接口结构已经改变了,而百度出来的博客文档更是只有Theory的基础部分,更具实际应用价值的扩展部分完全不见踪影,本文根据笔主实际编码总结经验,详细讲述如何使用4.11版JUnit的Theory理论机制. ps. 最近发现…

摘要:CosineWarmup是一种非常实用的训练策略,本次教程将带领大家实现该训练策略.教程将从理论和代码实战两个方面进行. 本文分享自华为云社区<CosineWarmup理论介绍与代码实战>,作者: 李长安. CosineWarmup是一种非常实用的训练策略,本次教程将带领大家实现该训练策略.教程将从理论和代码实战两个方面进行. 在代码实战部分,模型采用LeNet-5模型进行测试,数据采用Cifar10数据集作为基准数据, Warmup最早出现于这篇文章中:Accurate, Large…

文章来源:https://www.tinymind.cn/articles/410 本文来自 CSDN 网站,译者蓝三金 图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别,以得到像素化的密集分类.虽然自 2007 年以来,语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分,但与计算机视觉中的其他领域很相似,自 2014 年 Long 等人首次使用全卷积神经网络对自然图像进行端到端分割,语义分割才有了重大突破. 图1:输入图像(左),FCN-8s 网络生成的语义分割图(右)(使用 pytorch…

近几年来,基于神经网络的深度学习方法在计算机视觉.语音识别等领域取得了巨大成功,另外在自然语言处理领域也取得了不少进展.在NLP的关键性基础任务—命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)的研究中,深度学习也获得了不错的效果. 开源地址:https://github.com/xiaosongshine/NLP_NER_RNN_Keras 目录 0.概念讲解 0.1 NER 简介 0.2 深度学习方法在NER中的应用 2.编程实战 2.1 概述 2.2数据预处理 2.…

文章前面想说的话:这篇博客写出来真是有点累到了,本来昨天就基本就写好了,放在草稿里面,今天打开就没有了!!唉,就尼玛离我而去了,只有重写,然后中间虚拟机还“爆炸”重启又搞了一会,不容易呀!!希望各位博友看到有理解错误的地方还是能帮我指出来.   一.MFS简介 1.MFS是啥,能做啥? MooseFS是一种分布式文件系统,它把数据分散存放在多个物理服务器上,前面只放置一台负责“调度”元数据服务器,最终呈现给用户的则是一个统一的资源.相对于集中式文件系统来说,分布式系统拥有更好的扩展性.稳定性.数…

1.Sed是操作.过滤和转换文本内容的强大工具,常用功能有增删改查.过滤.取行. options(常用参数): -n:使用安静(silent)模式,在一般 sed 的用法中,所有来自 STDIN 的数据都会被输出到终端上. 但如果加上 -n 参数后,则只有经过sed 特殊处理的那一行才会被列出来. -e:直接在命令列模式上进行 sed 的动作编辑; -r:sed 的动作支持的是延伸型正规表示法的语法.(默认是基础正规表示法语法) -i:直接修改读取的文件内容,而不是输出到终端. function…

前言:译者实测 PyTorch 代码非常简洁易懂,只需要将中文分词的数据集预处理成作者提到的格式,即可很快的就迁移了这个代码到中文分词中,相关的代码后续将会分享. 具体的数据格式,这种方式并不适合处理很多的数据,但是对于 demo 来说非常友好,把英文改成中文,标签改成分词问题中的 "BEMS" 就可以跑起来了. # Make up some training data training_data = [( "the wall street journal reported…

机器学习的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史.这个领域也正在以前所未有的速度进化.在之前的一篇文章中,我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发.有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了,时不我待! 在今年秋季开始准备博士项目的时候,我已经精选了一些有关机器学习和NLP的优质网络资源.一般我会找一个有意思的教程或者视频,再由此找到三四个,甚至更多的教程或者视频.猛回头,发现标收藏夹又多了20个资源待我学习(推荐提升效率工具Tab Bundler). 找到超过25个有关ML的"小抄"后,我…

在NLP中深度学习模型何时需要树形结构? 前段时间阅读了Jiwei Li等人[1]在EMNLP2015上发表的论文<When Are Tree Structures Necessary for Deep Learning of Representations?>,该文主要对比了基于树形结构的递归神经网络(Recursive neural network)和基于序列结构的循环神经网络(Recurrent neural network),在4类NLP任务上进行实验,来讨论深度学习模型何时需要树形结…

自然语言处理是一门用于理解人类语言.情感和思想的技术,被称为是人工智能皇冠上的明珠. 随着深度学习发展,自然语言处理技术近年来发展迅速,在技术上表现为BERT.GPT等表现极佳的模型:在应用中表现为chatbot.知识图谱.舆情监控等基于NLP技术的产品在市场上的大规模出现. 基于此,各类公司开始出现NLP算法工程师的需求,待遇在软件工程师岗位中处于相当上游的水平. 基于此,不少同学和工程师有学习NLP的愿望,本文对首先NLP做一个简单的介绍:然后,作为一个过来人,为初学NLP的同学提供一些必要…