CUDA 12.1（工具包可选，PyTorch wheel 已含 CUDA Runtime）注意：VL 模型体积很大（权重+视觉编码器），确保磁盘 > 200GB，网络稳定。方式 A：Hugging Face（建议配镜像）启动 API Server（OpenAI 兼容）多卡环境变量（仅用 0–3 四张 A800）方式 B：ModelScope（魔搭）启动脚本（OpenAI 兼容 API）Pytho

自然语言处理，即实现人机间自然语言通信，或实现自然语言理解和自然语言生成是十分困难的。造成困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种各样的歧义性或多义性（ambiguity）。一个中文文本从形式上看是由汉字（包括标点符号等）组成的一个字符串。由字可组成词，由词可组成词组，由词组可组成句子，进而由一些句子组成段、节、章、篇。无论在上述的各种层次：字（符）、词、词组、句子、段，……还

后面会看一些nlp的论文汇总再这里，先开个贴~~~

项目目录 右键 -> TortoiseSVN -> Revert，在弹出的 对话框中，选择 对应的已删除目录及其子目录，点击确定，即可。在本地项目删除了一个目录，又通过SVN的“Repo-browser ”方式删除了SVN服务器端对应的目录；再提交时，就会提示该错误。

三种注释方式  行注释、块注释、方法或类说明注释。一、快捷键：Ctrl + /  使用Ctrl+ /， 添加行注释，再次使用，去掉行注释块注释一、快捷键：Ctrl +Shift+ /  使用 Ctrl+Shift+ /， 添加块注释，再次使用，去掉块注释；注意：如果已经写好代码块，使用块注释需要先选中要注释的块；去除注释的时候，不需要全部选中这块代码，只用光标在注释内容上按Ctrl+Shift+/

#用tensorflow在mnist数据集上做神经网络#用两层的神经网络做10分类任务，第二层神经网络的输出为10分类的得分值#原始数据通过（w1，b1）一组参数和第一层神经网络相连接#第一层通过（w2，b2）一组权重参数和第二层相连接#第二层通过一组out权重参数输出10分类的得分值#实现过程中，需要指定两层神经网络各自的神经元个数（256和128）#原始数据是n*784（784个像素点），第一

自然语言处理，即实现人机间自然语言通信，或实现自然语言理解和自然语言生成是十分困难的。造成困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种各样的歧义性或多义性（ambiguity）。一个中文文本从形式上看是由汉字（包括标点符号等）组成的一个字符串。由字可组成词，由词可组成词组，由词组可组成句子，进而由一些句子组成段、节、章、篇。无论在上述的各种层次：字（符）、词、词组、句子、段，……还

创建文件夹报错 手动创建summary\piece文件夹就可以了或者改成绝对路径

项目目录 右键 -> TortoiseSVN -> Revert，在弹出的 对话框中，选择 对应的已删除目录及其子目录，点击确定，即可。在本地项目删除了一个目录，又通过SVN的“Repo-browser ”方式删除了SVN服务器端对应的目录；再提交时，就会提示该错误。

CUDA 12.1（工具包可选，PyTorch wheel 已含 CUDA Runtime）注意：VL 模型体积很大（权重+视觉编码器），确保磁盘 > 200GB，网络稳定。方式 A：Hugging Face（建议配镜像）启动 API Server（OpenAI 兼容）多卡环境变量（仅用 0–3 四张 A800）方式 B：ModelScope（魔搭）启动脚本（OpenAI 兼容 API）Pytho