深度学习Pytorch代码框架推荐更有条理的代码

神经网络优化中的学习率调整，包括学习率衰减、学习率预热、周期性学习率调整等几种方法

Pytorch模型参数的保存和加载

以自注意力机制为核心的 Transformer 模型是各种预训练语言模型中的主要组成部分。自注意力机制能够构建序列中各个元素之间的上下文关联程度，挖掘深层次的语义信息。然而，自注意力机制的时空复杂度为，即时间和空间消耗会随着输入序列的长度呈平方级增长。这种问题的存在使得预训练语言模型处理长文本的效率较低。传统处理长文本的方法一般是切分输入文本，其中每份的大小设置为预训练语言模型能够单次处理的最大长

注意：只需清除“Remote Python”前缀开头的服务器。3. 在弹出的窗口中发现存在。

表格中红字：表示不在2019年第五版目录中，刚刚入选CCF;表格中黄字：表示现在2019年第五版目录中，升级至A/B；

常见数据集网站UCI（http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php）：UCI数据库是加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库，如果正在寻找与机器学习库相关的数据集，通常是第一个去的地方。Kaggle（https://www.kaggle.com）：另一个找到免费数据集的好地方。天池（https://tianchi.aliyun.com）：中国著名的数据科学竞赛平

一、关中断处理器响应中断后，首先要保护程序的现场状态，在保护现场过程中， CPU 不应该响应更高级中断源的中断请求。否则 ，如果现场保存不完整，在中断服务程序结束后，也就不能正确地恢复并继续执行现行程序。二、保存断点为了保证中断服务程序执行完毕后能正确地返回到原来的程序，必须将原来程序的断点保存起来。断点可以压入堆栈，也可以存入主存的特定单元中。三、引出中断服务程序引出中断服务程序的实质就是取出中

神经网络中的参数初始化，这里我们介绍三类常用的随机初始化方法：基于固定方差的参数初始化、基于方差缩放的参数初始化和正交初始化方法。预训练初始化、随机初始化、固定值初始化。

以自注意力机制为核心的 Transformer 模型是各种预训练语言模型中的主要组成部分。自注意力机制能够构建序列中各个元素之间的上下文关联程度，挖掘深层次的语义信息。然而，自注意力机制的时空复杂度为，即时间和空间消耗会随着输入序列的长度呈平方级增长。这种问题的存在使得预训练语言模型处理长文本的效率较低。传统处理长文本的方法一般是切分输入文本，其中每份的大小设置为预训练语言模型能够单次处理的最大长