更新中 更新时间:2019-12-06 17:43:27 实验需要,在自己学习的过程中做如下笔记,欢迎指正,欢迎交流. 1. ERNIE简述 ERNIE和BERT一样,也是基于transformer来做,但最重要的不同点是:bert对word做mask,而ernie对命名实体和短语做mask,捕捉更好的语义信息. 先看一下ERNIE 2.0的架构图: Application中,可以看到ernie支持各类NLP任务,在model的部分,基于百度的大数据及先验知识构建任务,进行基于多任务的预训练.

ERNIE是百度自研的持续学习语义理解框架,该框架支持增量引入词汇(lexical).语法 (syntactic) .语义(semantic)等3个层次的自定义预训练任务,能够全面捕捉训练语料中的词法.语法.语义等潜在信息. ERNIE2.0实现了在中英文16个任务上的最优效果,具体效果见下方列表. 一.ERNIE2.0中文效果验证 我们在 9 个任务上验证 ERNIE 2.0 中文模型的效果.这些任务包括:自然语言推断任务 XNLI:阅读理解任务 DRCD.DuReader.CMRC2018:

2019年7月,百度ERNIE再升级,发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0,及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型, 它利用百度海量数据和飞桨(PaddlePaddle)多机多卡高效训练优势,通过深度神经网络与多任务学习等技术,持续学习海量数据和知识.基于该框架的艾尼(ERNIE)预训练模型,已累计学习10亿多知识,包括词法.句法.语义等多个维度的自然语言知识,有很强的通用语义表示能力,适用于各种NLP应用场景,效果提升明显,使用高效.便捷. 本篇内容教大家如何下载和使用! 一.预训

2019年3月,百度正式发布NLP模型ERNIE,其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨.经过短短几个月时间,百度ERNIE再升级,发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0,及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型.继1.0后,ERNIE英文任务方面取得全新突破,在共计16个中英文任务上超越了BERT和XLNet, 取得了SOTA效果. 本篇内容可以说是史上最强实操课程,由浅入深完整带大家试跑ERNIE,大家可前往AI Studio fork代码 (https://ais

截至目前为止(2017.09.21),Microsoft 官方并没有提供 .NET Core 2.0 正式版的多语言安装包. 因此,在 Visual Studio 2015 Update 3 和 Visual Studio 2017 中,使用 .NET Core 2.0 作为目标框架的项目,编写代码时,智能提示的结果显示时英文的. 如何改成简体中文或其它语言(例如繁体中文)呢? 我知道 .NET Core 2.0 的智能提示文件路径在C:\Program Files\dotnet\sdk\NuG

花了几天时间,把清华版的<编译原理>一书中的PL/0编译器实践了一遍.颇有收获,记录如下: 理解代码的技巧,如何理解一份代码,比如这个程序,其逻辑相对于一般程序就比较复杂了,如何翻译,虚拟机代码执行时数据栈如何变化等,都比较抽象,很难在大脑中有形象的感受,这时,最好的办法就是单步调试,比如vs2015就很强大,还能监视变量,绘制流程图,等等. 对代码的追求,除了九月十月,感觉最近一段时间一直在学习而不是实践,一方面由于自己习惯不好,被动接受,缺乏思考,比如代码是不是可以更简洁,更优雅:另一方面

今天使用webpack-sample初始一个vue-cli项目,在app.vue文件中添加了个钩子函数ready,可是ready内的事件一直不执行,检查了webpack文件和package.json也没发现什么问题,浏览器也没报错或者提示,很令人捉急.然后去github看了webpack-simple源码,才发现原来vue init webpack-simple默认安装的vue是2.0版本.马上推测到是不是因为vue2.0废弃了ready的用法,果然不出所料,我真是太机智了.看了下vue2.0的

做产品必需要有原型设计.我们公司称为做demo. demo你能够用ppt做,或者直接做图片.这样给甲方基本通只是. 也能够直接用html做,这样非常慢.尽管真正研发时或许能够复用: 平衡的方案,也是最多公司採用的方案是用原型设计工具设计,而这个工具如今必定是axure. 最新版本号是7.0 简单下载安装教程: 1.下载<AxureRP-Pro-Setup.exe>,并安装 2.下载<axure7.0中文语言汉化包20150316.zip>,解压.并拷贝. 3.输入注冊码,搞定. 下

[1.6.0] -英文原文:http://www.badlogicgames.com/wordpress/?p=3682 -API更改:GlyphLayout xAdvances现在有了额外的开始入口,这需要实现tighter text bounds. -API更改:Label#getTextBounds更改成getGlyphLayout.不仅仅暴露width和height. 在2D Particle编辑器中,所有的chart points可以通过按住ctrl一次性拖动.也可以通过ctrl-sh

转自:https://www.jianshu.com/p/5f693b4c9468 本文介绍Navicat Premium 12.0.29和Navicat Premium 12.1.5.0的安装.激活与基本使用. 博主所提供的激活文件理论支持Navicat Premium 12.0.x系列,但已测试的版本为Navicat Premium 12.0.29简体中文64位.于2018年8月2日提供Navicat Premium 12.1.x系列的注册机,适用于Navicat Premium 12.1.

本文介绍Navicat Premium 12.1.8.0的安装.激活与基本使用. 博主所提供的激活文件理论支持Navicat Premium 12.0.x系列和Navicat Premium 12.1.x系列的注册机.由于本文一直在更新,Navicat Premium 12.0.x系列全部都是可以成功激活的.于2018年10月07日测试能成功激活Navicat Premium 12.1.8.0. 一.Navicat Premium 12下载 Navicat Premium 12是一套数据库开发管

原文:https://www.jianshu.com/p/5f693b4c9468 Navicat Premium 12.1.8.0安装与激活 丿记忆灬永殇丨 关注 2018.01.20 13:43* 字数 1437 阅读 133050评论 346喜欢 291赞赏 15 本文介绍Navicat Premium 12.1.8.0的安装.激活与基本使用. 博主所提供的激活文件理论支持Navicat Premium 12.0.x系列和Navicat Premium 12.1.x系列的注册机.由于本文一

本文内容 枚举器 enumerator 接口 - IEnumerator 可枚举 enumerable 接口 - IEnumerable 产生类型 yield type 枚举器 enumerator 对象  可枚举 enumerable 对象  示例 参考资料 本文只是 C# 5.0 规范中的内容,稍作调整,主要是下载 Demo 看看,这玩意用法挺多. 使用迭代器块实现的函数成员称为迭代器(iterator).(所谓函数成员,包括方法.属性.事件.索引器.用户定义运算符.实例构造函数.静态构造函

2016.5.18日,Apache 发布了jmeter 3.0版本,本人第一时间上去查看并下载使用了,然后群里或同事都会问有什么样变化呢?正好在网上看到一遍关于3.0的文章,但是是英文的.这里翻译一下,照顾英文不好的同学. Jmeter已发布了3.0,一个大版本的开源测试工具,加入了一些新的特性及软件的改进. Jmeter已隔10年的大版本更新 这是在过去12年里jmeter第一个大版本的更新,jmeter 2.0版本发布在2004年4月,直接从2.14版本跳 至3.0,这意味着什么样呢 大版本

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Axure RP是产品经理必备的原型制作工具,因为很多同学是新手,在这里整理一下axure7.0的下载.安装和汉化流程,希望能够帮到大家. Axure RP是美国Axure Software Solution公司旗舰产品,是一个专业的快速原型设计工具,让负责定义需求和规格.设计功能和界面的专家能够快速创建应用软件或Web网站的线框图.流程图.原型和规格说明文档.作为专门的原型设计工具,它比一般创建静态原型的工具如Visio.Omnigraffle.Illustrator.Photoshop.Dr

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“最近刚好在用ERNIE写毕业论文” “感觉还挺厉害的” “为什么叫ERNIE啊,这名字有什么深意吗?” “我想让艾尼帮我写作业” 看了上面火热的讨论,你一定很好奇“艾尼”.“ERNIE”到底是个啥? 自然语言处理( Natural Language Processing,简称NLP )被誉为人工智能“皇冠上的明珠”.NLP为各类企业及开发者提供用于文本分析及挖掘的核心工具,已经广泛应用在电商.文化娱乐.金融.物流等行业客户的多项业务中. 而艾尼(ERNIE),可谓是目前NLP领域的最强中文预训

一.ERNIE安装配置类问题 Q1:最适合ERNIE2.0的PaddlePaddle版本是?A1:PaddlePaddle版本建议升级到1.5.0及以上版本. Q2:ERNIE可以在哪些系统上使用?A2:优化后各个系统都会支持,目前建议在Linux系统使用. 二.ERNIE使用类问题 Q1:ERNIE目前能做哪些任务?A1:(1)基于ERNIE模型Fine-tune后,直接能做的任务如下: 词性标注任务,请参考:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projec

提速1000倍,预测延迟少于1ms,百度飞桨发布基于ERNIE的语义理解开发套件 11月5日,在『WAVE Summit+』2019 深度学习开发者秋季峰会上,百度对外发布基于 ERNIE 的语义理解开发套件,旨在为企业级开发者提供更领先.高效.易用的 ERNIE 应用服务,全面释放 ERNIE 的工业化价值,其中包含 ERNIE 轻量级解决方案,提速 1000倍! 今年 7 月,百度发布持续学习语义理解框架 ERNIE 2.0,在共计 16 个中英文任务上超越BERT.XLNET,取得了 SO

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之