一种快速.可扩展的序列建模工具包,Pytorch的高级封装库,适用于机器翻译.语言模型和篇章总结等建模任务. 抽象 Dataset:数据加载 Fairseq中的Dataset基本都是按功能逐层封装,按需组合起来.所有数据加载的实现均位于fairseq/data下面. 两个比较常用的数据处理类: IndexedDataset直接处理/读取,bin/raw文件. LanguagepairDataset包含src和tgt两个Dataset,用于处理成对的数据.比如在机器翻译的中翻英任务中,处理中文和英

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文章目录 一.前言 二.模型下载 1.官网下载 2.模之屋官方下载 3.第三方链接 三.pmx转fbx 1.Blender插件CATS的下载与安装 2.pmx模型的导入 四.Unity开发部分 1.Vuforia 注册及Key.识别图的制作 2.Unity操作 五.番外:打包编译到安卓 一.前言 开发前的准备: (1)开发工具:Unity3D(2020.3.25f1c1).Blender(2)开发语言:C#(其实对于当前做的这个项目暂时用不到,但随着后期的进一步深入一定需要C#进行脚本的编写等)

本文内容 异步编程类型 异步编程模型(APM) 参考资料 首先澄清,异步编程模式(Asynchronous Programming Patterns)与异步编程模型(Asynchronous Programming Model,APM),它们的中文翻译只差一个字,英文名称差在最后一个单词,一个是 Pattern,一个是 Model.模型 Model 比 模式 Pattern 更具体.前者是一个统称,比后者含义要广,前者包含三个模型,而 APM 只是它其中一个而已. 个人理解,异步编程模型(APM

专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch小试牛刀 迁移学习 混合前端的seq2seq模型部署 保存和加载模型 第四章:PyTorch之图像篇 微调基于torchvision 0.3的目标检测模型 微调TorchVision模

微调torchvision 0.3的目标检测模型 本文将微调在 Penn-Fudan 数据库中对行人检测和分割的已预先训练的 Mask R-CNN 模型.它包含170个图像和345个行人实例,说明如何在 torchvision 中使用新功能,以便在自定义数据集上训练实例分割模型. 1.定义数据集 对于训练对象检测的引用脚本,实例分割和人员关键点检测,要求能够轻松支持添加新的自定义数据.数据集应该从标准的类torch.utils.data.Dataset 继承而来,并实现_len和_getitem

健康模型扩展 第一部分已经介绍了AlwayOn健康模型的概述.现在是创建一个自己的PBM策略,然后设置为制定的归类.创建这些策略,创建之后修改一下配置,dashboard就会自动评估这些策略. 场景,你有一个异步副本,当被primary落下太多的时候想要在dashboard上显示.一下是创建策略放入健康模型的过程. 1.定义条件 连接到SSMS,打开到条件,右击新建. 设置条件名,然后选择相应的方面.方面是逻辑属性的集合,我们使用这些属性来构成bool表达式这样来定义条件.AlwayOn相关的方

gradle各个版本的下载地址 :http://services.gradle.org/distributions 下载完后的gradle怎么使用呢? //下面是网上提供的方法,仅供学习参考 在 http://developer.android.com/samples/index.html 上下载的例子,导入Android Studio的时候,第一件事就是下载项目对应版本的gradle.gradle是一个主要面向Java应用的build工具,类似于大家熟知的eclipse下的Ant,但比Ant高

使用maven菜单下载sources和javadocs没什么反应,还是命令给力. 使用参数下载源码包与doc包: -DdownloadSources=true 下载源代码jar -DdownloadJavadocs=true 下载javadoc包mvn dependency:sources -DdownloadSources=true -DdownloadJavadocs=true --亲测可用,下载完成之后jar的属性中的source和doc都自动关联上了(jar包属性上设置路径).mvn d

从Android 2.3(API level 9)开始Android用系统服务(Service)的方式提供了Download Manager来优化处理长时间的下载操作.Download Manager处理HTTP连接并监控连接中的状态变化以及系统重启来确保每一个下载任务顺利完成. 在大多数涉及到下载的情况中使用Download Manager都是不错的选择,特别是当用户切换不同的应用以后下载需要在后台继续进行,以及当下载任务顺利完成非常重要的情况(DownloadManager对于断点续传功能支

局域网内所有linux都用yum从外网源安装软件有点浪费,尤其遇到下载慢的情况: 所以考虑下载后传到其他机器安装,还可以保证版本一致(创建一个本地仓库更好,这个后面研究了再记录): 首先安装yum工具 yum install yum-utils 下载命令是yumdownloader: 默认只下载单个rpm包,可用--resolve下载所有依赖包: 默认下载到当前目录,可用--destdir指定下载目录: 下载lsof示例: yumdownloader lsof --resolve --destd

PythonOCC comes with importers/exporters for the most commonly used standard data files format in engineering: STEP, IGES, STL (ascii/binary) and VRML. After the import is successfull, the resulting shape can be handled as a native topology/geometry,

在http://developer.android.com/samples/index.html上下载的例子,导入Android Studio的时候,第一件事就是下载项目对应版本的gradle.gradle是一个主要面向Java应用的build工具,类似于大家熟知的eclipse下的Ant,但比Ant高级. Andriod Studio下载gradle的过程很慢,在运行./studio.sh的终端中可以看见进度: 把终端中的网址复制下来,在浏览器中打开,可见有38MB多.Windows下可用迅雷

转载:http://www.cnblogs.com/imapla/archive/2012/09/10/2678814.html 20130417 Quartus II 12.0 不支持波形仿真,推荐使用 QuartusII 9.1,win7 32/64 bit 均可用- 下载地址 http://download.altera.com/akdlm/software/quartus2/91/91_quartus_windows.exe 破解工具 http://files.cnblogs.com/i

  <1>首先要知道原理图的符号是没有模型的,不是你肆意妄为就可以拉来仿真的. <2>其次要知道很多器件软件中是没有模型的. <3>有很多获取模型的方法:<使用PSPice Mode Editor 建模>   下面就是介绍如何获取厂家提供的仿真模型: ①下载器件的仿真模型: 比如TI大部分都是有仿真模型的. 提供的模型可能针对不同的软件,选择PSpice模型下载.     ②提取仿真模型.   下载的模型可能会出现各种奇葩的格式,比如上面的  .301 .把

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