Pytorch的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。Pytorch的张量和numpy中的array很类似。1）张量的数据类型张量的数据类型和numpy.array基本一一对应（但是不支持str类型），包括:torch.float64(torch.double)torch.float32(torch.float)torch.float16torch.int64(torch.long)to

问题怎样找出一个序列中出现次数最多的元素呢？解决方案collections.Counter 类就是专门为这类问题而设计的， 它甚至有一个有用的 most_common() 方法直接给了你答案。为了演示，先假设你有一个单词列表并且想找出哪个单词出现频率最高。你可以这样做：words = ['look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', ...

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图神经网络知识点梳理

AbstractPrompt tuning仅使用冻结的语言模型调整连续提示，大大减少了训练时每个任务的存储和内存使用，然而，在 NLU 的背景下，先前的工作表明，对于正常大小的预训练模型，prompt tuning效果不佳。我们还发现，现有的prompt tuning方法无法处理硬序列标记任务，这表明缺乏普遍性。我们提出了一个新的经验发现，即适当优化的prompt tuning可以在广泛的模型尺度

flashtext是一种基于Trie字典数据结构和Aho Corasick的算法。Trie字典构建flashtext首先将所有相关的关键字作为输入，使用这些关键字建立一个trie字典（start和eot分别是字符序列的开始标签和结束标签）：搜索对于输入字符串或文档，对字符进行逐个遍历。当在文档中有字符序列<\b>word<\b>匹配到字典中的word时，则认为这是一个完整匹

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大规模数据清洗的利器flashtext算法是一个高效的字符串搜索和替换算法，该算法的时间复杂度不依赖于搜索或替换的字符的数量，比一般的正则匹配法快很多，且flashtext算法被设计为只匹配完整的单词。比如在数据集{Machine，Learning，Machine Learning}中，一个文档“I like Machine Learning”，则flashtext算法只会优先去匹配“Machin

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