使用miniconda在linux系统中从零搭建pytorch运行环境。

BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型。其模型结构由多层Transformer的Encoder堆叠而成，在大规模语料中进行预训练后，迁移到下游任务，仅进行参数微调训练，就能显著提升性能。本文聚焦于微调中文BERT进行新闻标题分类任务的代码实现。

本文实现的年份范围选择组件具有基本的年份范围选择功能。借助Vue的组件特性，能够灵活应用到页面任何位置。基于组件通信，能够优雅的管理数据。

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