1 简介 BERT全称Bidirectional Enoceder Representations from Transformers,即双向的Transformers的Encoder.是谷歌于2018年10月提出的一个语言表示模型(language representation model). 1.1 创新点 预训练方法(pre-trained): 用Masked LM学习词语在上下文中的表示: 用Next Sentence Prediction来学习句子级表示. 1.2 成功 强大,效果好.

大家好,我又来吹牛逼了 ~-＿-~ 转载请注明出处:来自吹牛逼之<ASP.NET路由模型解析> 背景:很多人知道Asp.Net中路由怎么用的,却不知道路由模型内部的运行原理,今天我就给大家吹下ASP.NET的路由模块是如何工作的. ps:这是针对ASP.NET4.5版本的,好像在最新的5.0版本中加入了OWIN,彻底解耦了和Web服务器的耦合,我还没有研究过,不敢妄言4.5的模型适用5.0.(是不是被我严谨的态度震慑了＿-＿) action*0x1:大话ASP.NET模型 首先我们先来了解下一

Caffe学习笔记(一):Caffe架构及其模型解析 写在前面:关于caffe平台如何快速搭建以及如何在caffe上进行训练与预测,请参见前面的文章<caffe平台快速搭建:caffe+window7+vs2013>.<Windows平台上Caffe的训练与学习方法(以数据库CIFAR-10为例)>. 本文主要介绍Caffe的总体框架,并对caffe模型进行解析,主要是本人的学习笔记,参考了各种资料,例如:<Caffe官方教程中译本>,网址:http://caffe.b

Android组件模型解析 Android中的Mashup 将应用切分成不同类别的组件,通过统一的定位模型和接口标准将他们整合在一起,来共同完成某项任务.在Android的Mashup模式下,每个组件的功能都可以被充分的复用.来自不同应用的组件可以有机地结合在一起,共同完成任务. 基于Mashup的Android应用模型 三个基本要素:组件.连接.配置 接口就是实现单元.从代码来看,组件就是派生自特定接口或基类的子类的实现,如界面组件Activity就是指派生自android.app.Activ

nginx进程模型解析 概念   master会发送请求给worker,用于处理用户的请求,模型图如下 nginx进程分类   master进程(只有1个)    接受信号传递给worker   worker进程(默认只有1个,可以有多个)    接受master指令,相互之间独立 查看nginx进程 linux的命令如下 grep nginx 修改worker进程数 修改nginx.conf文件 #user nobody; worker_processes 1; 修改完后输入命令行 #测试配置

数十年前,计算机科学家兼网络作家Andrew S. Tanenbaum讽刺标准过多难以选择,当然现在也是如此,比如软件定义网络模型的数量也很多.但是在考虑部署软件定义网络(SDN)或者试点之前,首先需要选择要支持哪一种SDN模型.选择错误就会浪费时间和成本,甚至可能将基于SDN的产品置于不利之地.在这里云端卫士将会与大家探讨三种主要的SDN模型,阐述基本目标.机制以及每一种的缺陷. SDN解析:网络虚拟化模型 市场上最简单的SDN模型就是网络虚拟化模型,因初创公司Nicira流行,该公司2012

http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/7211515 5. 加载材质 Material是一个模型渲染时必不可少的部分,当然,这些信息也被存到了FBX之中(甚至各种贴图等也可以直接内嵌到FBX内部),就需要从FBX中加载这些信息以完成带有材质的渲染.材质的加载可以与Mesh的加载相结合来完成,但更好的方法是独立进行,这样各模块间的关系更清晰,但这就需要一个额外的操作,那就是关联Mesh与Material.FBX中的材质对象包含了丰富的信息,比

http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/7210511 1. 简介 FBX是Autodesk的一个用于跨平台的免费三维数据交换的格式(最早不是由Autodesk开发,但后来被其收购),目前被 众多的标准建模软件所支持,在游戏开发领域也常用来作为各种建模工具的标准导出格式.Autodesk提供了基于C++(还有Python)的SDK来实现对FBX格式的各种读写.修改以及转换等操作,之所以如此是因为FBX的格式不是公开的,这也是FBX的诟病之一.

MapReduce应用场景 前一阵子参加炼数成金的MapReduce培训,培训中的作业例子比较有代表性,用于解释问题再好不过了.有一本国外的有关MR的教材,比较实用,点此下载. MR能解决什么问题?一般来说,用的最多的应该是日志分析,海量数据排序处理.最近一段时间公司用MR来解决大量日志的离线并行分析问题. MapReduce机制 对于不熟悉MR工作原理的同学,推荐大家先去看一篇博文:http://blog.csdn.net/athenaer/article/details/8203990 常用

这是内核启动之后要调用的驱动模型的开始代码: drivers/base/init.c/** * driver_init - initialize driver model. * * Call the driver model init functions to initialize their * subsystems. Called early from init/main.c. */ void __init driver_init(void) { /* These are the core

DOM 即 文档对象模型. 文档对象模型是一种与编程语言及平台无关的API(Application programming Interface),借助于它,程序能够动态地访问和修改文档内容.结构或显示样式. DOM3级,顾名思义,有三种DOM. W3C协会早在1988年就开始了DOM标准的制定,W3C DOM标准可以分为DOM1,DOM2,DOM3三个版本. DOM1级主要定义的是HTML和XML文档的底层结构. DOM1 主要定义的是HTML和XML文档的底层结构.其实世上本来没有DOM0级,

8. 骨骼蒙皮动画 骨骼蒙皮动画是当前游戏引擎中最常用的一种动画方式,关于其基本原理网络上的资料较多,关于到涉及的其它较复杂操作,如插值.融合等在这里也就先不再讨论了,而且其实现方式也与具体引擎的动作管理系统相关:在这里就主要简单介绍一下如何从FBX里加载骨骼以及蒙皮信息并完成最基本的蒙皮动画效果.骨骼动画的实现主要包括骨骼的驱动和蒙皮两部分操作,骨骼的驱动在前一篇中介绍动画数据的加载时已经完成了,接下来就是对于Mesh与Skeleton之间的Skinning操作. 我们知道,骨骼动画其实就是通

http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/7229416 6. 加载Camera和Light 在FBX模型中除了几何数据外较为常用的信息可能就是Camera和Light,虽然在游戏中一般不直接从模型中得到这两部分信息,而是由引擎来提供,但是FBX中提供了对这些信息保存的支持.其实单纯加载这两部分的信息很简单,就像之前介绍的在整个Scene Graph中对每个Node遍历过程中,判断得到当前结点是Camera或Light时调用相应的Process

原论文:Deep learning over multi-field categorical data 地址:https://arxiv.org/pdf/1601.02376.pdf 一.问题由来 基于传统机器学习模型(如LR.FM等)的CTR预测方案又被称为基于浅层模型的方案,其优点是模型简单,预测性能较好,可解释性强:缺点主要在于很难自动提取高阶组合特征携带的信息,目前一般通过特征工程来手动的提取高阶组合特征.而随着深度学习在计算机视觉.语音识别.自然语言处理等领域取得巨大成功,其在探索特征

今天第二篇(最近更新的都是Deep模型,传统的线性模型会后面找个时间更新的哈).本篇介绍华为的DeepFM模型 (2017年),此模型在 Wide&Deep 的基础上进行改进,成功解决了一些问题,具体的话下面一起来看下吧. 原文:Deepfm: a factorization-machine based neural network for ctr prediction 地址:http://www.ijcai.org/proceedings/2017/0239.pdf 1.问题由来 1.1.背景

本系列的第六篇,一起读论文~ 本人才疏学浅,不足之处欢迎大家指出和交流. 今天要分享的是另一个Deep模型NFM(串行结构).NFM也是用FM+DNN来对问题建模的,相比于之前提到的Wide&Deep(Google).DeepFM(华为+哈工大).PNN(上交)和之后会分享的的DCN(Google).DIN(阿里)等,NFM有什么优点呢,下面就走进模型我们一起来看看吧. 原文:Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytic

简介[2] Attention Is All You Need是2017年google提出来的一篇论文,论文里提出了一个新的模型,叫Transformer,这个结构广泛应用于NLP各大领域,是目前比较流行的模型.该模型没有选择大热的RNN/LSTM/GRU的结构,而是只使用attention layer和全连接层就达到了较好的效果,同时解决了RNN/LSTM/GRU中的long dependency problem,以及传统RNN训练并行度以及计算复杂度高的问题.缺点是输入固定长度的序列,需要对

前言 这两年,tomcat慢慢在新项目里不怎么接触了,因为都被spring boot之类的框架封装进了内部,成了内置server,不用像过去那样打个war包,再放到tomcat里部署了. 但是,内部的机制我们还是有必要了解的,尤其是线程模型和classloader,这篇我们会聚焦线程模型. 其实我本打算将一个问题,即大家知道,我们平时最终写的controller.service那些业务代码,最终是由什么线程来执行的呢? 大家都是debug过的人,肯定知道,线程名称大概如下: http-nio-8

目录 1 java内存模型,JMM(JAVA Memory Model) 2 CPU高速缓存.MESI协议 3 指令重排序和内存屏障指令 4 happen-before原则 5 synchronized内存语义 6 volatile的内存语义 7 final内存语义 8 synchronized,volatile内存语义的原理梳理 9 应用题:延迟加载双重锁定是否真的安全 10 题外话:伪共享(false sharing) 关注公众号,一起交流 参考文章 先介绍下多进程多线程在linux几种通信

定义模型结构 首先使用 PyTorch 定义一个简单的网络模型: class ConvBnReluBlock(nn.Module): def __init__(self) -> None: super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.maxpool1 = nn.MaxPool2d(3, 1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 32, 3) self

个人创作公约:本人声明创作的所有文章皆为自己原创,如果有参考任何文章的地方,会标注出来,如果有疏漏,欢迎大家批判.如果大家发现网上有抄袭本文章的,欢迎举报,并且积极向这个 github 仓库 提交 issue,谢谢支持~ 本篇文章参考了大量文章,文档以及论文,但是这块东西真的很繁杂,我的水平有限,可能理解的也不到位,如有异议欢迎留言提出.本系列会不断更新,结合大家的问题以及这里的错误和疏漏,欢迎大家留言 JMM 相关文档: Java Language Specification Chapter