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Ubuntu20.04配置深度学习环境

1.sudo apt update2.sudo apt install build-essential3.sudo apt install python3.8(可选)4.wgethttps://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh5.bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh6.

#深度学习#人工智能
基于深度学习的关系抽取

介绍关系抽取[1][2]旨在从给定的自然语言文本抽取出实体类型和关系类型的三元组(主体,客体,关系类型)。其中,关系抽取可以为知识图谱的自动构建[3]、搜索引擎、问答等下游任务提供支撑。方法在关系抽取的过程中,一般的解决方式是将关系抽取分为命名实体识别[4][5]和关系分类[6][7]两个子任务,即先从给定的文本中识别出所有的实体,然后对识别出的实体进行关系分类,这种方法也叫做流水线[8][9][

#深度学习
DataGrip连接MySQL数据库设置时区

1.打开DataGrip新建project2.点击+号创建连接3.点击左下方test connection测试连接,出现2个报错,一个自动安装缺少文件即可4.另报错一个如下:5.点击上图左下方set time zone,将UTC改为Asia/Shanghai,再次测试即可...

#mysql#数据库#运维
Ubuntu20.04配置深度学习环境

1.sudo apt update2.sudo apt install build-essential3.sudo apt install python3.8(可选)4.wgethttps://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh5.bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh6.

#深度学习#人工智能
OneRel: Joint Entity and Relation Extraction with One Module in One Step

Abstract为了解决以往联合抽取方法的导致的级联错误和信息冗余。本文提出了一种新的模型OneRel,将联合抽取转换为一个细粒度的三分类(即关系抽取的主体,关系类型,客体)问题。具体来说,我们的模型包括一个基于评分的分类器和一个针对特定关系的角标记策略。前者评估一个标记对和一个关系是否属于一个事实三元组。后者保证了一个简单而有效的解码过程。Introduction由于Pipline的方法忽略了实

#自然语言处理
PyTorch实现一个简单的模型

准备可复现的随机数据%matplotlib inlineimport torchimport numpy as np# 这部分代码必须放在程序的最开始位置,# 才能保证每次生成的随机模拟数据以及模型的初始权重相同torch.manual_seed(0)torch.cuda.manual_seed_all(0)torch.backends.cudnn.deterministic = Truetorc

#nlp#python#神经网络
VMware Workstation 打开之后没有虚拟机的解决方法

VMware虚拟机不见了的解决方法_Macmillan007的博客-CSDN博客_vmware找不到虚拟机。

#linux#服务器
flask运行报错:Could not locate a Flask application.

(1)从当前目录寻找app.py和wsgi.py模块,并从中寻找名为app或application的实例。(2)从环境变量FLASK_APP对应的值寻找名为app或application的实例。修改FLASK_APP环境变量为文件名 / 修改文件名为app.py。如果在项目中创建的主程序模块名不是app.py,执行。2、原因:文件名不是app.py。

#flask#python#后端
到底了