1 BERT简介 BERT是2018年google 提出来的预训练的语言模型，并且它打破很多NLP领域的任务记录，其提出在nlp的领域具有重要意义。预训练的(pre-trai...
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基于 BERT 的项目实战（NER、Classification)
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分布式通信包 - torch.distributed
原文 https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html 后端 torch.distributed 支持三个后端，每个后端具有不...
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使用PyTorch编写分布式应用程序原文 https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_tuto.html#writing-distributed-applic...
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深度学习中的数据增强与实现
1. 数据增强Data Augmentation 数据增强让有限的数据产生更多的数据，增加训练样本的数量以及多样性（噪声数据），提升模型鲁棒性。神经网络需要大量的参数，许许多...
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人脸识别项目，网络模型，损失函数，数据集相关总结1.前言 近年来随着硬件计算能力的大爆发，在高性能计算的支持下深度学习有了革命性的进步，在互联网大数据的保证下深度学习有了持续不断的动力，优秀的网络结构被不断提出，深度学习技...
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摄像头RTSP流硬解码1. 问题分析 项目中，之前用的是OpenCV对摄像头的RTSP流进行解码。随着时间的推移以及业务摄像头的增加，发现十路流CPU就已经100%啦，很明显解码所占CPU资源较多...
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Word2Vec的CBOW与Skip-Gram模型word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具，它是将所有的词向量化，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系，挖掘词之间的联系。 1 词向量基础 用词...
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输入TextCNN的shape（文本总行数，文本最大长度） 这里文本总行数就是句子总数，文本最大长度就是最大词数。词向量的维度是取决于内部的CNN。learn.preprocessing.VocabularyProcessor 把文本转为词ID序列。
基于Text-CNN模型的中文文本分类实战
1 文本分类 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一，目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍，从新闻的分类、商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统，了解文...
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基于Text-CNN模型的中文文本分类实战1 文本分类 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一，目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍，从新闻的分类、商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统，了解文...
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一只研究汪<br>Github：<a href="https://github.com/MrLevo520" rel="nofollow" target="_blank">https://github.com/MrLevo520</a><br>CSDN：<a href="https://blog.csdn.net/MrLevo520" rel="nofollow" target="_blank">https://blog.csdn.net/MrLevo520</a><br>少数派：<a href="https://sspai.com/user/808474" rel="nofollow" target="_blank">https://sspai.com/user/808474</a><br>
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一个完整机器学习项目流程总结
现在机器学习应用越来越流行，了解机器学习项目的流程，能帮助我们更好的使用机器学习工具来处理实际问题。 1 理解实际问题，抽象为机器学习能处理的数学问题 理解实际业务场景问题是...
