logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

使用eclipse+maven导入别人的项目时,java resources有红叉错误

第1步(配置项目的属性):右键项目,进入Build Path配置:编辑JRE System Library:选中自己的jdk版本(我的是1.8,查看jdk版本可参考我之前的博客:查看class文件的jdk版本遇到的问题)选中Java Compiler,使其版本与jdk版本一致:选中project Facets,指定Dynamic Web Module(我指定的...

【设计模式】6大设计原则和23种设计模式

它们解决的问题是:如何组合类和对象来构建更复杂的、系统化的结构,同时保持系统的可扩展性和模块化。它们解决的问题通常是:如何以更优雅、灵活的方式创建对象,同时避免直接使用new关键字的硬编码。它们解决的问题是:在运行时,让对象之间的通信变得灵活、解耦,并使代码具有更清晰的逻辑。它们通过对对象创建过程的抽象,减少代码中的耦合性,使创建对象的过程更灵活和可控。它们处理的是如何优雅地组织类和对象之间的关系

文章图片
#设计模式#python
springboot启动失败:Access to DialectResolutionInfo cannot be null when ‘hibernate.dialect’ not set

报错:org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'entityManagerFactory' defined in class path resource [org/springframework/boot/autoconfigure/orm/jpa/Hibernat

springboot启动失败: Error creating bean with name ‘xxxController’(使用spring-data-jpa定义dao层)

报错:org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException: Error creating bean with name 'adminMenuController': Unsatisfied dependency expressed through field 'adminMenuService'; nested exce

【算法】反向传播算法

David Rumelhart 是人工智能领域的先驱之一,他与 James McClelland 等人在1986年通过其著作《》详细介绍了,这一算法为多层神经网络的训练提供了有效的途径,是深度学习发展的重要里程碑之一。

文章图片
#算法#深度学习
vscode调试c++程序

ch10.cpp: (放在一个文件夹里)#include <iostream>#include <string>#include <vector>#include <algorithm>// from ex 10.9void elimdups(std::vector<std::string> &vs){std::sort(vs.b

#c++
【深度学习】使用硬件加速模型训练速度

数据并行是最常用的多 GPU 训练策略,将数据划分到不同的 GPU 上,并在每个 GPU 上独立地计算前向传播和反向传播。分布式数据并行是分布式训练中最常用的模式,它与单机器多GPU 的数据并行类似,但在不同机器的 GPU 间进行并行计算。模型并行是指将模型的不同部分分配到不同的 GPU 上,每个 GPU 只负责一部分模型的计算。管道并行是一种结合数据并行和模型并行的方式,将模型分成多个阶段,数据

文章图片
#深度学习#人工智能
【自然语言处理】BERT模型

BERT 是一种强大的自然语言处理模型,广泛应用于文本理解、问答、分类等任务。它通过。

文章图片
#自然语言处理#bert#人工智能
【自然语言处理】Self-Attention机制

特性普通的Attention输入同一个序列(Query = Key = Value)不同的序列(Query ≠ Key ≠ Value)应用场景同一序列内部的依赖建模序列间的信息传递典型任务编码器内部、BERT、GPT机器翻译、图像描述生成关注点序列内部的全局信息跨序列的信息关联并行化高效并行解码阶段难以并行时间复杂度O(n^2)O(nm)Self-Attention通常用于建模单个序列中的元素间

文章图片
#深度学习#自然语言处理
【自然语言处理】词嵌入技术

是一种将的技术,通常是低维度的连续向量。这些向量被设计为捕捉词汇之间的,使得语义相似的词在嵌入空间中的距离也更近。词嵌入可以看作是将,从而在一定程度上解决了自然语言处理中的语义表示问题。简单来说,词嵌入就是一种将词汇转换成向量的方法,使得计算机能够理解词与词之间的关系,并在不同的NLP任务(如文本分类、机器翻译、问答系统等)中表现出色。

文章图片
#自然语言处理#人工智能
    共 49 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 请选择