摘要:
AlexNet背景 AlexNet是2012年由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton提出的深度卷积神经网络架构。 它在ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)中取得了突破性成绩,将top-5错误率从26%降低到了15.3%,这一成就
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posted @ 2025-06-11 08:56
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摘要:
介绍 Hugging Face的Transformers库提供了大量预训练模型,但有时我们需要修改这些模型的默认参数来适应特定任务。 本文将详细介绍如何修改BERT模型的最大序列长度(max_position_embeddings)参数,并解释相关原理和实现细节。 原理 BERT等Transform
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posted @ 2025-06-10 10:16
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摘要:
在自然语言处理(NLP)领域,预训练语言模型如BERT已经成为主流。HuggingFace提供的Transformers库让我们能够方便地使用这些强大的模型。 本文将详细介绍如何使用PyTorch微调HuggingFace上的BERT模型,包括原理讲解、代码实现和逐行解释。 1. 微调原理 1.1
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posted @ 2025-06-06 19:19
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摘要:
1.LetNet5简介 LeNet5是由Yann LeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构,主要用于手写数字识别。它是早期卷积神经网络的成功应用之一,为现代深度学习模型奠定了基础。LeNet5的名字来源于其发明者LeCun和网络层数(5层)。 LeNet5的主要特点包括: 使用卷积层提取
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posted @ 2025-06-05 14:51
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摘要:
在定位 .NET 应用程序中的高 CPU 占用问题时,WinDbg 是非常强大的工具之一,尤其配合 SOS 扩展使用可以快速锁定“忙线程”或死锁等问题。 本文将基于一次实际的分析流程,演示如何一步步定位由线程锁引起的 CPU 高占用。 1. 加载 SOS 扩展(针对 .NET) 首先,我们需要加载
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posted @ 2025-05-24 11:56
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摘要:
在微服务架构和云原生应用广泛采用的今天,.NET Core 应用被越来越多地部署在 Kubernetes 集群中。然而,一旦这些应用出现性能瓶颈,仅靠传统的日志和指标可能无法定位问题的根本原因。 从 .NET Core 3 开始,微软推出了一系列跨平台的运行时诊断工具,比如: dotnet-coun
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posted @ 2025-05-20 12:30
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摘要:
在现代 .NET 开发中,性能分析和故障诊断是确保应用程序稳定性和高效性的关键步骤。 本文将介绍如何使用 dotnet-trace 工具进行 .NET Core 应用的性能跟踪,并结合 PerfView 和 Speedscope 等可视化工具,深入理解应用的运行状况。 一、dotnet-trace
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posted @ 2025-05-17 14:24
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摘要:
背景 在 Windows 环境下使用 Selenium 时,Chrome 浏览器版本与 ChromeDriver 版本的兼容性问题是一个常见的困扰。 由于 Chrome 频繁更新,而 ChromeDriver 需要与特定版本的 Chrome 精确匹配,导致 Selenium 代码可能会因版本不匹配而
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posted @ 2025-03-07 10:04
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摘要:
在.NET中,注入泛型依赖项是一个常见的场景。 在依赖注入(DI)中使用泛型可以使得应用程序更加模块化、易于测试和扩展。 在ASP.NET Core中注册泛型服务 假设我们有一个需要注入的泛型接口 IRepository<T> 和实现类 Repository<T>。 public interface
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posted @ 2025-02-14 10:09
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摘要:
在 .NET 开发中,异常处理是保证应用健壮性的重要手段,但不应被滥用。 异常的引发和捕获相较于普通的代码逻辑性能较差,因此在热路径(频繁执行的代码路径)中,避免依赖异常来控制程序流是提升性能的关键之一。 为什么要减少异常的使用? 性能开销大:异常处理机制涉及堆栈回溯和额外的系统调用,可能显著影响性
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posted @ 2025-02-13 09:51
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