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摘要: Pine 发自凹非寺 量子位公众号 QbitAI ChatGPT 的热度稍有平息,蛰伏已久的 Meta 就迅速放出“大招”:一次性发布四种尺寸的大语言模型 LLaMA:7B、13B、33B 和 65B,用小杯、中杯、大杯和超大杯来解释很形象了有木有(Doge)。 还声称,效果好过 GPT,偏向性更低 阅读全文
posted @ 2023-02-28 21:25 China Soft 阅读(359) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 大家好,我是沙漠尽头的狼。 本文先抛出以下问题,请在文中寻找答案,可在评论区回答: 什么是API拦截? 一个方法被很多地方调用,怎么在不修改这个方法源码情况下,记录这个方法调用的前后时间? 同2,不修改源码的情况下,怎么对方法的参数进行校正(篡改)? 同3,不修改源码的情况下,怎么对方法的返回值进行 阅读全文
posted @ 2023-02-28 21:22 China Soft 阅读(85) 评论(0) 推荐(0)
摘要: /// <summary> /// 设置系统输入法 /// </summary> /// <param name="cultureType">语言项,如zh-CN,en-US</param> private void InitializeInputLanguage(string cultureTyp 阅读全文
posted @ 2023-02-22 09:23 China Soft 阅读(804) 评论(0) 推荐(0)
摘要: BERT 模型是 2018 年提出的,并在很多自然语言处理任务有前所未有的提升。因此 2019 年就有很多工作是围绕着 BERT 展开的,其中出现了两个 BERT 的改进版模型,RoBERTa 和 ALBERT。RoBERTa 在更大的数据集和最优的参数中训练 BERT,使 BERT 的性能再次提升 阅读全文
posted @ 2023-02-21 22:50 China Soft 阅读(316) 评论(0) 推荐(0)
摘要: https://zhuanlan.zhihu.com/p/210077100 最近在学习NLP常见的预训练模型,做一下整理和对比,按照时间线主要有: ELMO 2018.3 华盛顿大学 论文 / 代码 GPT 2018.06 OpenAI 论文 / 代码 BERT 2018.10 Google 论文 阅读全文
posted @ 2023-02-21 22:48 China Soft 阅读(676) 评论(0) 推荐(0)
摘要: https://download.csdn.net/download/dangercheng/5210057 阅读全文
posted @ 2023-02-20 14:48 China Soft 阅读(134) 评论(0) 推荐(0)
摘要: import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_ 阅读全文
posted @ 2023-02-17 23:37 China Soft 阅读(38) 评论(0) 推荐(0)
摘要: https://blog.csdn.net/myDarling_/article/details/128153714 <html> <head></head> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@latest"></s 阅读全文
posted @ 2023-02-16 23:31 China Soft 阅读(106) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 不用Blazor WebAssembly,开发在浏览器端编译和运行C#代码的网站 本文中,我将会为大家分享一个如何用.NET技术开发“在浏览器端编译和运行C#代码的工具”,核心的技术就是用C#编写不依赖于Blazor框架的WebAssembly以及Roslyn技术。 一、 为什么要开发这样的工具? 阅读全文
posted @ 2023-02-16 12:12 China Soft 阅读(184) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一.写在前面# System.Text.Json 是 .NET Core 3 及以上版本内置的 Json 序列化组件,刚推出的时候经常看到踩各种坑的吐槽,现在经过几个版本的迭代优化,提升了易用性,修复了各种问题,是时候考虑使用 System.Text.Json 了。本文将从使用层面来进行对比。 Sy 阅读全文
posted @ 2023-02-15 21:52 China Soft 阅读(129) 评论(0) 推荐(0)
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