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RSS订阅原创 一文教你实战CuPy:提速Numpy数百倍！
Numpy 的速度已经较 Python 有了很大的提升。当发现 Python 代码运行较慢，尤其出现大量的 for-loops 循环时，通常可以将数据处理移入 Numpy 并实现其向量化最高速度处理。但Numpy 加速只是在 CPU 上实现的。由于消费级 CPU 通常只有 8 个核心或更少，所以并行处理数量以及可以实现的加速是有限的。这就催生了新的加速工具——CuPy 库。何为 CuPy？C...
2020-01-29 13:19:41
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原创 60分钟带你了解ALBERT
ALBERT原文：《ALITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS》中文预训练ALBERT模型来了：小模型登顶GLUE，Base版模型小10倍速度快1倍。Google一出手就是不一样，不再是BERT+的模式，而是做了个大改动。ALBERT模型是BERT的改进版，与最近其他State of the a...
2019-10-07 19:44:45
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原创 60分钟教你实现Chatbot（基于pytorch）
本教程会介绍使用seq2seq模型实现一个chatbot，训练数据来自Cornell电影对话语料库。对话系统是目前的研究热点，它在客服、可穿戴设备和智能家居等场景有广泛应用。传统的对话系统要么基于检索的方法——提前准备一个问答库，根据用户的输入寻找类似的问题和答案。这更像一个问答系统，它很难进行多轮的交互，而且答案是固定不变的。要么基于预先设置的对话流程，这主要用于slot-filling(T...
2019-10-06 18:14:47
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原创 60分钟教你上手PaddleHub
PaddleHub 介绍 PaddleHub 是基于 PaddlePaddle 开发的预训练模型管理工具，可以借助预训练模型更便捷地开展迁移学习工作，旨在让 PaddlePaddle 生态下的开发者更便捷体验到大规模预训练模型的价值。 PaddleHub 目前的预训练模型覆盖了图像分类、目标检测、词法分析、Transformer、情感分析五大类别。未来会持续开放更多类型的深度...
2019-10-05 23:42:27
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原创 60分钟教你上手PyTorch + 迁移学习
什么是PyTorch？Autograd: 自动求导PyTorch神经网络简介训练一个分类器通过例子学PyTorch使用Numpy实现三层神经网络使用Tensor来实现三层神经网络实现autograd来实现三层神经网络使用自定义的ReLU函数和Tensorflow的对比使用nn模块来实现三层神经网络使用optim包自...
2019-10-03 17:01:45
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原创 时序算法研究系列之Prophet安装（准备篇）
前言新开一个关于时序数据预测算法的系列博客。计划整理目前的时序数列的预测方法、原理、应用、心得等。其中Prophet因为在安装时候踩了很多雷，所以专门开一个准备篇写安装过程，下一篇讲述具体应用。目录前言Prophet 简介方法一：方法二：方法三：方法四：方法五：近期因工作需要做时序数据用到了Facebook 的 Prophet,感觉是一个非常不错的时...
2019-08-02 20:06:56
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原创 后BERT时代
目录一、迁移学习与模型预训练：何去何从 迁移学习分类 何去何从现状分析未来可期二、各类代表性工作有监督模型预训练：CoVe自监督学习同时训练：CVT无监督模型预训练ELMoULMFiT & SiATLGPT/GPT-2BERTERNIE: Enhanced Representation through Kn...
2019-06-23 18:26:25
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原创 一文教你成为TFboys (TensorFlow入门篇)
TensorFlow越来越成为深度学习领域最火的框架之一，本文会简要的介绍TensorFlow的基本概念，并通过一个简单的线性回归介绍这些概念的实际使用。让我们一起学习如果修炼成为一个TFboys吧～～～目录一、Tensorflow资源（1）Tensorflow教程资源：（2）Tensorflow视频资源（3）Tensorflow项目实战资源二、概述三、Tensor...
2019-05-03 15:07:11
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原创 一文读懂Transformer+源码复现
本文主要介绍Transformer的原理以及对Transformer的源码进行复现。关于Transformer的原理在上篇《一文读懂BERT(原理篇)》一文中有较详细的介绍，读者可以通过传送门过去进一步阅读，本片着重对代码部分进行研究。本文内容参考了The Annotated Transformer（读者可以从这里下载代码）以及《Convolutional Sequence to Sequence...
2019-04-28 18:01:05
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原创 一文读懂BERT(原理篇)
一文读懂BERT（从原理到实践）2018年的10月11日，Google发布的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》，成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果，赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。本文是对近期关于BERT论文、相关文章、代码进...
2019-04-19 08:37:17
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原创 一本读懂BERT(实践篇)
目录一、什么是BERT？二、BERT安装三、预训练模型四、运行Fine-Tuning五、数据读取源码阅读（一） DataProcessor（二） MrpcProcessor六、分词源码阅读（一）FullTokenizer（二） WordpieceTokenizer七、run_classifier.py的main函数八、BertModel类九、自己...
2019-04-18 22:41:07
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原创 Centos7中用Ambari快速搭建大数据平台攻略（三）
前边两边文章已经介绍了，环境准备与ambari的成功安装，下面我们开始使用Ambari界面安装Hadoop、spark、Hbase、Log Search等等服务。前两篇传送门：环境准备快速搭建大数据平台（一） ambari安装快速搭建大数据（二）本片详细介绍使用Ambari界面安装Hadoop、spark、Hbase、Log Search等服务及高可用设置教程 目 录一、使...
2018-07-21 15:40:00
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原创 Centos7中用Ambari快速搭建大数据平台攻略（二）
目录一、搭建数据库二、制作本地源 (在ambari01.hadoop部署)三、安装Ambari (在ambari01.hadoop部署) 在进行上述准备工作后，我们继续我们的部署工作。前方准备工作参见传送门：Centos7中用Ambari快速搭建大数据平台攻略（一）一、搭建数据库Ambari安装会将安装等信息写入数据库，建议使用自己安装的Mysql数据库，也可以不...
2018-07-16 15:53:19
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原创 bash脚本实现批量导入csv文件Mongodb数据库（win和linux都有）
用 mongoimport方法导入有点有两个1.稳定 2.速度快 虽然其他代码也可以实现类似功能，但是性能与稳定性来说还是mongo自带的方法更好。下面附上方法：打开mongo数据库1.在windos中，（我是Win10）win中批量导入语句（在bin路劲下运行）for /r C:\Users\pc\Desktop\20160302_6 %i in (*.csv) do "mongoimpor...
2018-07-05 10:33:19
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原创 Failed: ambari-server方法汇总及解决方法
假期第二天，适逢北京雨天。原本准备“卧床听雨眠“，睡衣惺忪之际，突然感觉有什么事情忘了。屈指一算，发现还欠着博客的后续文章了。爬起来来办公室加班整理ing........前边的属于在Centos7中快速搭建大数据平台的准备工作，传送门：Centos7中用Ambari快速搭建大数据平台攻略（一）再次补充一点关于物理服务器搭建准备：补充1路由篇.在搭建服务时候很多时候能联网会方便很多。所以...
2018-06-27 14:50:39
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原创 Error downloading packages: qt3-3.3.8b-51.el7.x86_64: [Errno 256] No more mirrors to try.
Error downloading packages: qt3-3.3.8b-51.el7.x86_64: [Errno 256] No more mirrors to try. 1:qt-x11-4.8.7-2.el7.x86_64: [Errno 256] No more mirrors to try. 解决办法
2018-06-27 11:23:54
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原创 Centos7中用Ambari快速搭建大数据平台攻略（一）
背景： 因为业务要求，需要在三台物理服务器上搭建大数据平台。经过多方查找资料，最终搭建成功。 鉴于 1）搭建过程中，出现很多小问题，解决起来花费大量的精力和时间 2）解决问题查找资料时候，多数资料都比较老了，并且不够系统 3）在物理服务器上搭建的资料较少，有必要进行补充 ...
2018-06-14 19:02:55
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fbprophet免安装包.zip
2019-08-02
空空如也
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