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

c语言中如何返回一个数组函数

在C语言中,无法直接返回一个数组,但是可以通过返回对应类型指针的方式,返回数组。在大多数情况下,一维数组和一维指针是可以通用的。比如,定义一个函数,申请一定长度的整型动态数组,其长度用参数传入,并将结果返回。如出错,返回空指针NULL。 代码可以写成如下形式:int *int_array_create(int n)//参数n为数组元素个数{    int *r;

#c语言
linux 安装问题make: 没有指明目标并且找不到makefile。 停止

问题:linux下安装codeblocks时,运行./configure 后,再运行make报错:没有指明目标并且找不到makefile。 停止 解决方法:这个是configure没有成功,看看报的错,然后将每个错误一次解决,再重新configure后,问题便能解决

#centos
Bert-Bilstm-CRF基线模型详解&代码实现

这个系列我们来聊聊序列标注中的中文实体识别问题,第一章让我们从当前比较通用的基准模型Bert+Bilstm+CRF说起,看看这个模型已经解决了哪些问题还有哪些问题待解决。以下模型实现和评估脚本,详见 Github-DSXiangLi/ChineseNERNER问题抽象实体识别需要从文本中抽取两类信息,不同类型的实体本身token组合的信息(实体长啥样),以及实体出现的上下文信息(实体在哪里)一种解

#深度学习#自然语言处理#bert
深度学习--前馈神经网络、反馈神经网络

这篇文章主要整理三部分内容,一是常见的三种神经网络结构:前馈神经网络、反馈神经网络和图网络;二是整理前馈神经网络中正向传播、误差反向传播和梯度下降的原理;三是梯度消失和梯度爆炸问题的原因及解决思路。一、神经网络结构目前比较常用的神经网络结构有如下三种:1、前馈神经网络前馈神经网络中,把每个神经元按接收信息的先后分为不同的组,每一组可以看做是一个神经层。每一层中的神经元接收前一层神经元的输出,并输出

基于xinference推理引擎 + glm4-9b-chat模型的本地化部署探索

【备注】从langchain-chatchat v0.3开始,所有的模型配置,均由推理模型(如:xinference )进行加载和启动。4、启动xinference 的命令行方式对话。执行如下命令加载并执行embedding模型。xinference 中配置并启动模型。【备注】可以用-u自定模型的uid名字。【备注】可以用-u指定模型的uid名字。2、执行transformer推理。3、配置emb

文章图片
深度学习--前馈神经网络、反馈神经网络

这篇文章主要整理三部分内容,一是常见的三种神经网络结构:前馈神经网络、反馈神经网络和图网络;二是整理前馈神经网络中正向传播、误差反向传播和梯度下降的原理;三是梯度消失和梯度爆炸问题的原因及解决思路。一、神经网络结构目前比较常用的神经网络结构有如下三种:1、前馈神经网络前馈神经网络中,把每个神经元按接收信息的先后分为不同的组,每一组可以看做是一个神经层。每一层中的神经元接收前一层神经元的输出,并输出

github clone 代码到本地全步骤

由于最近仓库由gitLab转到github,所以可以把代码拉到家里的电脑上来了!下面介绍拉取代码的步骤生成SSH密钥:1.$ cd ~/.ssh 查看是否有文件存在 如果没有密钥则不会有此文件夹,有则备份删除 2.$ssh-keygen -t rsa -C 8122XXX@qq.com 后面的是github注册的邮箱账号 回车后会叫你输入github的用户名和密码 

hadoop中slot简介(map slot 和 reduce slot)

Slots是Hadoop的一个重要概念。然而在Hadoop相关论文,slots的阐述难以理解。网上关于slots的概念介绍也很少,而对于一个有经验的Hadoop开发者来说,他们可能脑子里已经理解了slots的真正含义,但却难以清楚地表达出来,Hadoop初学者听了还是云里雾里。我来尝试讲解一下,以期抛砖引玉。首先,slot不是CPU的Core,也不是memory chip,它是

#hadoop
深度学习--前馈神经网络、反馈神经网络

这篇文章主要整理三部分内容,一是常见的三种神经网络结构:前馈神经网络、反馈神经网络和图网络;二是整理前馈神经网络中正向传播、误差反向传播和梯度下降的原理;三是梯度消失和梯度爆炸问题的原因及解决思路。一、神经网络结构目前比较常用的神经网络结构有如下三种:1、前馈神经网络前馈神经网络中,把每个神经元按接收信息的先后分为不同的组,每一组可以看做是一个神经层。每一层中的神经元接收前一层神经元的输出,并输出

深度学习--前馈神经网络、反馈神经网络

这篇文章主要整理三部分内容,一是常见的三种神经网络结构:前馈神经网络、反馈神经网络和图网络;二是整理前馈神经网络中正向传播、误差反向传播和梯度下降的原理;三是梯度消失和梯度爆炸问题的原因及解决思路。一、神经网络结构目前比较常用的神经网络结构有如下三种:1、前馈神经网络前馈神经网络中,把每个神经元按接收信息的先后分为不同的组,每一组可以看做是一个神经层。每一层中的神经元接收前一层神经元的输出,并输出

    共 30 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 请选择