预训练模型并不是自然语言处理领域的“首创”技术。在计算机视觉领域，通常会使用ImageNet进行一次预训练，让模型从海量图像中充分学习如何从图像中提取特征。然后，会根据具体的任务目标，使用相应的领域数据精调，使模型进一步“靠近”目标任务的应用场景，起到领域适配和任务适配的作用。预训练语言模型广义上，泛指提前经过大规模数据训练的语言模型，包括早期的以Word2vec、Glove为代表的静态词向量模型

EVA 是目前最大的中文开放域对话预训练模型，拥有28亿参数，在 WDC-Dialogue 上预训练而成。该数据包含14亿个多领域的上文-回复对。实验表明 EVA 在自动指标和人工指标上都超越了现在其他的中文预训练对话模型。官网：智源开源开放平台 (wudaoai.cn)github：GitHub - BAAI-WuDao/EVAPaper link:https://arxiv.org/abs/2

1) 了解数据库sakila中的数据表sakila样本数据库是MySql官方提供的一个模拟DVD租赁商店管理的数据库。sakila数据库--->数据清洗--->构建数据仓库1.案例概述1.1 案例背景介绍对于在线DVD租赁商店的决策者来说，他们需要从不同的商业角度观察数据，如从时间、电影、演员、用户等角度观察数据，并进行相关的分析得出决策，但是数据库中的数据不适合从多个角度进行分析，无

平时都是用git checkout 分支名但是这次报错了error: pathspec '.7.16' did not match any file(s) known to git.然后执行命令git fetch就好了git fetch            →→ 这将更新git remote 中所有的远程repo 所包含分支的最新commit-id, 将其记录到.git/FETCH_HEAD文件

强化学习主要是(Reinforcement learning)是一个独立的机器学习研究领域。1.监督学习：监督学习主要希望研究映射关系：：它是待定系数。机器学习范畴：知道x,y,不知道。反向推导出“”训练过程：足够的x,及对应的y，作为参数，逐步求出待定系数的过程当通过这样一个过程学习到应该为什么值的时候，如果再有x，通过函数可以计算出y的值。这是监督学习中一个典型问题---线性回归。2.非监督学

NVL(E1, E2)的功能为：如果E1为NULL，则函数返回E2，否则返回E1本身源代码中有误的点：1.数据库查询类型要设置为String2.数据库连接2--->数据库查询4，数据库连接2--->分组应该是复制形式，不应该是分发形式3.所以导致源代码最终的运行结果不对：源代码中的结果是：正确的最终运行结果：跟表film_actor中的数量是一致的：...

很神奇，明明就不是localhost，admin和activity不在同一个服务上。所以一直处于down的状态，有的时候还是offline，unknown等。狂发报警邮件啊。参考下这段话：https://www.cnblogs.com/jizhao/p/4081675.html爹的就是InetAddress.getLocalHost返回了一个错误的IP地址。为什么...

需求：数据库中生成86400条数据每条数据对应一天的1秒起始：最终：数据库表dim_time各个字段的含义：报错原因：表字段的名称和mysql表结构不一致。表字段和mysql表字段数量不一致。记录关联，笛卡尔输出：给出三个域：D1=SUPERVISOR = { 张清玫，刘逸 }D2=SPECIALITY= {计算机专业，信息专业}D3=POSTGRADUATE = {李勇，刘晨，王敏}则D1，D2

本节通过一个实例讲解如何使用Word Embedding实现中文自动摘要，这里使用Gensim中的word2vec模型来生成Word Embedding.1.7.1 背景说明使用Word Embedding方法提取关键字，主要步骤如下：1）导入一个中文语料库2）基于这个中文语料库，搭建word2vec模型，训练得到各单词词向量3）导入一个文档，包括各主题及其概要描述信息，预处理该文档，并转换为词向

强化学习主要是(Reinforcement learning)是一个独立的机器学习研究领域。1.监督学习：监督学习主要希望研究映射关系：：它是待定系数。机器学习范畴：知道x,y,不知道。反向推导出“”训练过程：足够的x,及对应的y，作为参数，逐步求出待定系数的过程当通过这样一个过程学习到应该为什么值的时候，如果再有x，通过函数可以计算出y的值。这是监督学习中一个典型问题---线性回归。2.非监督学