这是一篇还在双盲审的论文,不过看了之后感觉作者真的是很有创新能力,ELECTRA可以看作是开辟了一条新的预训练的道路,模型不但提高了计算效率,加快模型的收敛速度,而且在参数很小也表现的非常好. 论文:ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DISCRIMINATORS RATHER THAN GENERATORS ELECTRA全称为Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replaceme

   我们在自定义view的时候,通常要考虑view的封装复用,所以如何把view的事件回调给Controller就是个需要好好考虑的问题, 一般来说,可选的方式主要有target-action和delegate,以及这次要强烈推荐的block.      target-action和delegate方式有个很不方便的地方,就是配置代码和action代码不在同一个地方,你肯定要多写一个selector方法或者delegate方法,这就带来一个问题,一旦代码比较长或者selector方法比较多,找

使用CNN做文本分类 from __future__ import division, print_function, absolute_import import tensorflow as tf import tflearn from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connected from tflearn.layers.conv import conv_1d, global_max_pool from tfle

前言: 本系列是在作者学习<机器学习系统设计>([美] WilliRichert)过程中的思考与实践,全书通过Python从数据处理.到特征project,再到模型选择,把机器学习解决这个问题的过程一一呈现. 书中设计的源码和数据集已上传到我的资源:http://download.csdn.net/detail/solomon1558/8971649 第3章通过词袋模型+K均值聚类实现相关文本的匹配.本文主要解说文本预处理部分内容.涉及切分文本.数据清洗.计算TF-IDF值等内容.     相

springboot+redis做事件过期通知 博主也是初次体验,不足之处多多指教 我的业务场景 系统管理员要给维护员分配巡查路口设施的工作,由于路口比较多,管理员不知道哪些路口已经被分配了,况且过了一个时间周期后,所有的路口要再次被巡查. 思路 我建立了一个表,里面是所有路口和是否已经分配的状态 利用redis的键过期事件来做这个业务. 管理员给维护员分配了路口的时候把那些路口状态修改为不可分配,然后把路口添加到redis,以intersection:开头+id作为key,value为"&qu

不同的SOUI控件可以产生不同的事件.SOUI系统中提供了两种事件处理方式:事件订阅 + 事件处理映射表(参见第八篇:SOUI中控件事件的响应) 事件订阅由于直接将事件及事件处理函数连接,不存在事件分发的问题,这里主要介绍使用事件映射表时的事件分发. 在回答这个问题前,首先了解一下什么是事件分发. 在大型项目中,程序逻辑可能非常复杂,如果将所有UI中控件的事件处理集中在一个消息/事件映射表里,代码的可维护性会变得非常差.解决这个问题常见的方法就是将事件进行分类(如根据来源分类),不同类别的事件采

keras介绍 Keras是一个简约,高度模块化的神经网络库.采用Python / Theano开发. 使用Keras如果你需要一个深度学习库: 可以很容易和快速实现原型(通过总模块化,极简主义,和可扩展性) 同时支持卷积网络(vision)和复发性的网络(序列数据).以及两者的组合. 无缝地运行在CPU和GPU上. keras的资源库网址为https://github.com/fchollet/keras olivettifaces人脸数据库介绍 Olivetti Faces是纽约大学的一个比

前言 说实在的,在阅读Hadoop YARN的源码之前,我对于java枚举的使用相形见绌.YARN中实现的事件在可读性.可维护性.可扩展性方面的工作都值得借鉴. 概念 在具体分析源码之前,我们先看看YARN是如何定义一个事件的.比如作业启动的事件,很多人可能会用常量将它定义到一个class文件中,就像下面这样: class Constants { public static final String JOB_START_EVENT = "jobStart"; } 或者简单的使用枚举,就

最近在学习javascript,就顺便把常用事件给大家整理整理,也让自己加深印象.不足之处欢迎各位补充. 一般事件 onclick 鼠标点击时触发此事件 ondblclick  鼠标双击时触发此事件 onmousedown 按下鼠标时触发此事件 onmouseup 按下鼠标后松开鼠标触发此事件 onmousemove 当鼠标移动时触发此事件 onmouseover 当鼠标移动到某对象范围的上方时触发此事件 onmouseout 当鼠标离开某对象范围时触发此事件 onkeypress 当键盘上某个

实现代码: $.extend($.fn.tabs.methods, { /** * 绑定双击事件 * @param {Object} jq * @param {Object} caller 绑定的事件处理程序 */ bindDblclick: function(jq, caller){ return jq.each(function(){ var that = this; $(this).children("div.tabs-header").find("ul.tabs&qu

文本挖掘的paper没找到统一的benchmark,只好自己跑程序,走过路过的前辈如果知道20newsgroups或者其它好用的公共数据集的分类(最好要所有类分类结果,全部或取部分特征无所谓)麻烦留言告知下现在的benchmark,万谢! 嗯,说正文.20newsgroups官网上给出了3个数据集,这里我们用最原始的20news-19997.tar.gz. 分为以下几个过程: 加载数据集 提feature 分类 Naive Bayes KNN SVM 聚类 说明: scipy官网上有参考,但是看

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这个方法是通用的,不仅仅适用于EditText,也适用于TextView.AutoCompleteTextView等控件. Google官方API并没有给出一个直接的方法用来设置右边图片的点击事件,所以这里我们需要通过点击位置来判断点击事件,效果如图: 布局文件: <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:tools="http://schemas.a

1. click事件 单击事件,类似于PC端的click,但在移动端中,连续click的触发有200ms ~ 300ms的延迟 2. touch类事件 触摸事件,有touchstart touchmove touchend touchcancel 四种之分 touchstart:手指触摸到屏幕会触发 touchmove:当手指在屏幕上移动时,会触发 touchend:当手指离开屏幕时,会触发 touchcancel:可由系统进行的触发,比如手指触摸屏幕的时候,突然alert了一下,或者系统中其他

第一次用LSTM,从简单做起吧~~ 注意事项: batch_first=True 意味着输入的格式为(batch_size,time_step,input_size),False 意味着输入的格式为(time_step,batch_size,input_size) 取r_out[:,-1,:],即取时间步最后一步的结果,相当于LSTM把一张图片全部扫描完后的返回的状态向量(此时的维度变为(64,64),前面的64是batch_size,后面的64是隐藏层的神经元个数) import torch

https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/standard/events/how-to-raise-and-consume-events 第一个示例演示如何引发和使用一个没有数据的事件. 它包含一个名为 Counter 类,该类具有一个名为 ThresholdReached 的事件. 当计数器值等于或者超过阈值时,将引发此事件. EventHandler 委托与此事件关联,因为没有提供任何事件数据. using System; namespace Conso

1.报表事件 INITIALIZATION. START-OF-SELECTION. END-OF-SELECTION. 2.选择屏幕事件 在INITIALIZATION和START-OF-SELECTION之间触发,对应于对话屏幕的 PBO.PAI.POH.POV事件 AT SELECTION-SCREEN { OUTPUT }                     | { ON {para|selcrit} }                     | { ON END OF selcr

本文目录: 1. 感知器 2. 感知器的训练法则 3. 梯度下降和delta法则 4. python实现 1. 感知器[1] 人工神经网络以感知器(perceptron)为基础.感知器以一个实数值向量作为输入,计算这些输入的线性组合,然后如果结果大于某个阈值,就输出1,否则输出-1(或0).更精确地,如果输入为$x_1$到$x_n$,那么感知器计算的输出为: 其中,$w_i$是实数常量,叫做权值,用来决定输入$x_i$对感知器输出的贡献率.因为仅以一个阈值来决定输出,我们有时也把这种感知器叫做硬

说明: (1)设置窗体控件的TabIndex属性,(按回车顺序设置TabIndex的大小) (2)修改窗体的一个属性:KeyPreview=true //protected override void OnKeyPress(KeyPressEventArgs e) { //    if (e.KeyChar == 13) {         //        this.SelectNextControl(this.ActiveControl, true, false, true, true);

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #this is data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) lr = 0.001 train_iters = 10000 batch_size = 128 display_step = 10 n_inputs = 28 n_steps

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): Weight = tf.Variable(tf.random_norma