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

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

【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

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

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 

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

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标注文件中16个属性，即16列。但我们只能够看到前15列数据，因为第16列是针对测试场景下目标的置信度得分，也可以认为训练场景中得分全部为1但是没有专门标注出来。下图是000001.txt的标注内容和对应属性介绍。激光雷达坐标系中，z方向是高度方向，x方向是汽车前进方向，前进左手边方向为y方向（车身方向），满足右手定则。

根据提示，重新手动安装“seqeval”库，pip install seqeval ，安装默认最新版本的1.2.2 ，安装过程很顺利，也没有错误，但是再次运行，还是包同样错误。查了一下原因，根据github的提示，应该是 seqeval 要安装1.2.1 版本的，于是手动进行安装。1、安装paddlepaddle之前，要确保电脑已经安装了对应版本的cuda和cudaDNN。2、安装paddlepa