我们在使用postman请求时报错500 Internal Privoxy Error，具体的错误图如下：网上我搜了一下相关的解决方法，试了一下都没啥用，后来看了一篇介绍postman的知乎文章，上面详细说明了代理服务的工作原理，【接口测试】Postman入门11 Postman的代理（Proxy）我结合这个报错信息，于是尝试着将它默认的代理修改为localhost，具体就是到Settings中的

win10下快速安装labellmglabellmg是一个十分常用的图像标定工具，可用于生成自己的PASCAL VOC格式的图像数据集，进而用于R-CNN,YOLO,SSD等目标检测模型的训练。经相关朋友的耐心帮助，作为计算机小白的我还是在windows环境下成功的安装了labellmg。下面简单介绍一下labellmg安装的步骤以及所需要注意的事项，主体是借鉴了朋友的安装流程，但感觉可能对小..

本文是紧跟着我的第一篇博客，是为了简化打开labellmg的流程，从而可以快速的进入labellmg界面。

代码如下：watch -n 0.1 nvidia-smi使用的是linux中watch命令以及-n参数，0.1指的是每0.1s查看一下gpu的状态，这里需要注意的是nvidia和smi之间用一个短横杠链接，中间是没有任何空格的，如果加了空格的话，系统会识别不出来这个命令的。显示如下(77%表示的便是即时的gpu占用率，这个数字差不多隔1秒变一次)：另外为了实验出所谓实时的具体时间间隔，我分别将间隔

最近在使用pycharm调试和运行代码，总感觉不系统的学习一下调试方面的知识工作效率太低。在知乎上看到一篇写的浅显易懂的使用pycharm调试代码的文章，感觉不错，分享给大家。新手必会，pycharm的调试功能(史上最详篇)...

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词向量方法是无监督学习的少数几个成功应用之一优点在于不需要人工进行语料的标注，直接使用未标注的文本训练集作为输入，输出的词向量可以用于下游的业务处理，word2vec可以认为时应用最广泛的词向量转换技术。在了解word2vec之前，首先得了解一下传统的神经网络是如何表示词向量的，传统的神经网络将词表中的词语作为输入(一般输入的是单词的哑编码)，输出一个低纬度的向量表示这个词语，然后用反向传播的方.

在学习Transformer之前，你需要学习一下Seq2Seq Attention的内容，可以参考：几张图彻底搞定Seq2SeqSeq2Seq Attention(这三篇就够了，精心发掘整理)Seq2Seq Attention输入输出维度分析(最全面细致)好了，那下面进入正文Transformer在2017年Google的一篇论文“Attention Is All You Need”被提...

看到这篇文章的读者朋友应该对RNN和LSTM的基本结构有了一定的认识，下面就简单快速复习一下：首先说明一下RNN是什么，递归神经网络(recursive neural network)或者循环神经网络(Recurrent Neural Network)的缩写都是RNN,循环神经网络首先被提出，而递归神经网络是循环神经网络的推广，不过现在我们一般不加区分，叫什么都可以，两者一般通用。下图为RNN..