参考文档开发案例：https://gitee.com/AI-Mart/pymilvus/blob/master/examples/hello_milvus.pyhttps://github.com/milvus-io/pymilvus/blob/master/examples/hello_milvus.py参考指南：https://milvus.io/docs/v2.0.x/manage_conn

报错[Hint: ‘cudaErrorInsufficientDriver’. This indicates that the installed NVIDIA CUDA driver is older than the CUDA runtime library. This is not a supported configuration.Users should install an updat

参考文章https://www.zhihu.com/search?type=content&q=Docker%EF%BC%8C%E6%95%91%E4%BD%A0%E4%BA%8E%E3%80%8C%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%8E%AF%E5%A2%83%E9%85%8D%E7%BD%AE%E3%80%8D%E7%9A%84%E8%8B%

最近在生成相关论文时，经常看到使用BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers，双向自回归变压器）模型作为基线比较，或在BART模型上进行修改。因此，回顾一波BART模型，做一下分享。论文地址：Paper代码地址：Github如果说BERT模型是仅使用Transformer-Encoder结构的预训练语言模型，GPT模型是仅使用Transf

标准度量训练和测试直接输入，当数据不够的时候其实就是二分类图片也是一种数据，CNN是一种特征的提取方式而已，训练数据有标签，测试数据无标签相似的靠得近，不相似的靠的远triplet loss只有一张图片计算相似度后再做归一化有多张，few shot那就去平均用模型结构来学相似度可以用gan生成图片梯度下降参数的更新，看成是喂入另外一个一个LSTM模型RNN和LSTM对比，ct没有变化，所以能保留长

每个具体的参数代表什么，明确好。无非就是第几个样本，属于某个类别的概率，非常清晰from paddlenlp.metrics import AccuracyAndF1@paddle.no_grad()def evaluate(model, criterion, metric, data_loader):"""Given a dataset, it evals model and computes

没有数据的时候直接自我学习，非常妙深度学习，每层用不同维度，能把不同层面的特征学习出来，更好的表示输入的特征向量加入噪音，鲁棒性会更好，不仅能学到输入的特征，还能把噪音数据过滤掉传统的词袋发只是累计的一个词频统计而已，并没有把上下文的语义信息考虑进来相似度匹配的前提是，这个进行相似度计算的向量一定是足够好的能表示输入图像、文本、语音特征的向量，那要训练出这样的向量，数据不能少，模型足够好图像的回复

使用PaddleNLP语义预训练模型ERNIE完成快递单信息抽取注意本项目代码需要使用GPU环境来运行:命名实体识别是NLP中一项非常基础的任务，是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。命名实体识别的准确度，决定了下游任务的效果，是NLP中的一个基础问题。在NER任务提供了两种解决方案，一类LSTM/GRU + CRF，RNN类的模型来抽取底层文本的信息，而CRF(

模型训练阶段损失函数突然下降，可能陷入局部最优，建议降低学习率重新训练训练集的准确率下降只能说明你的算法是有问题的，重点检查一下你的loss函数是不是真的是正确的，有在更新；网络结构，超参是不是设置正确的。还有可能是数据集的问题，分布是不是合理的，数据标记有没有大范围错误，数据是否清洗。最后再检查一下，梯度、学习率、Batch Size是否合理。训练集、测试集loss容易出现的问题总结train

决策树# -*- coding: utf-8 -*-"""@Author:Mart@Time:2021/6/17 21:43@version :Python3.7.4@Software:pycharm2020.3.2"""import operatorfrom math import logdef createDataSet():dataSet = [[1, 1, 'yes'],[1, 1, 'y