- 2025-01-02题解 - 出栈序列(2022.10上海月赛丙组T5)
题目描述给定一个长度为几的、仅由小写字母组成的字符串,将其按序依次放入栈中。请问在所有可能的出栈序列中,字典序最小的出栈序列是多少?输入格式输入第一行,一个正整数几输入第二行,一个长度为几的字符串输出格式输出所有出栈序列中,字典序最小的出栈序列数据范围对
- 2024-12-27幸福时刻-T5
小明跟他的小朋友们共n人商量在保证作业做完的前提下出去玩。第i个小朋友可以玩耍的时间是Si~Ti。这里Si~Ti表示的是时间段,比如Si=2,Ti=4,那么意味着这位小朋友在时刻1不能玩,时刻2、3、4可以去玩,时刻4以后都不能出去玩。如果在某个时刻,在一起玩的小朋友个数不少于k个,那么这一时
- 2024-11-30T5模型口语化解析
引言 在自然语言处理(NLP)领域,T5(Text-to-TextTransferTransformer)代表了一种革命性的方法。它不仅继承了Transformer架构的强大能力,而且通过将所有任务转化为文本到文本的形式,简化了任务之间的迁移学习过程。这种统一的方法使得T5能够在翻译、问答、摘要生成
- 2024-11-242024 CCF BDCI 小样本条件下的自然语言至图查询语言翻译大模型微调|Google T5预训练语言模型训练与PyTorch框架的使用
代码详见https://gitee.com/wang-qiangsy/bdci目录一.赛题介绍1.赛题背景2.赛题任务二.关于GoogleT5预训练语言模型1.T5模型主要特点2.T5模型与赛题任务的适配性分析3.模型的优化三.解题思路1.数据准备2.数据处理3.模型训练4.模型评估四.代码实现1.配置类(Config)2.数据集类(Cyp
- 2024-12-07EVE-NG 简单使用说明
EVE-NG说明EVE-NG是Cisco模拟器,Linux安装EVE-NG平台后通过Web端平台。EVE-NG分为社区版(CommunityEdition)和专业版(Professional),一般来说社区版已经够用了。安装方式如下两种:iso镜像安装,真机U盘安装,比较麻烦。ovf、ova一键安装,虚拟机安装,直接拖进去就OK了。
- 2024-12-05深入解析Java注解机制:获取注解数据的原理
深入解析Java注解机制:获取注解数据的原理引言在Java编程中,注解(Annotation)是一种元数据形式,它提供了关于程序代码的数据,但它们并不是程序本身的一部分。注解可以用于编译时或运行时处理,以提供额外的信息或者影响程序行为。本文将深入探讨如何解析Java中的注解,并介绍AnnotatedElem
- 2024-12-05Postgresql——postgis安装
PostGIS安装PostGIS是一个开源数据库拓展,它为PostgreSQL数据库增加了对地理空间数据的支持。PostGIS使得空间数据的存储、查询和分析变得简单高效。PostGIS是Postgresql的一个插件,本文将介绍Unbuntu平台下如何安装PostGIS拓展的一些步骤和注意的问题。在安装PostG
- 2024-12-02长期主义下的一本经济账:卷价格更要卷性能
「 不做陪跑者,要做支撑者。企业成长的每个关键时刻,在背后默默发力。」 今年以来,云的价格战似乎更猛烈了一些。事实上,云服务降价在规模与创新两重推动力下早就是一种常态。作为云的鼻祖,亚马逊云经常是一年连续降价十几次甚至几十次。这种理性降价,是将规模红利与创新红利释放给
- 2024-11-26【IEEE独立出版 | 厦门大学主办】第四届人工智能、机器人和通信国际会议(ICAIRC 2024,12月27-29日)
第四届人工智能、机器人和通信国际会议(ICAIRC2024)20244thInternationalConferenceonArtificialIntelligence,Robotics,andCommunication重要信息会议官网:www.icairc.net三轮截稿时间:2024年11月30日23:59录用通知时间:投稿后1周左右会议检索:IEEE
- 2024-10-08大语言模型在线连续知识学习的方法
概述○提出在线连续知识学习(OCKL)框架,旨在管理语言模型中世界知识的动态性,满足实时约束条件。○提出了用于评估OCKL框架下语言模型的两个新指标:知识获取速率(KAR)和知识差距(KG)。○在现有的最先进方法的基础上进行实验证明,针对OCKL框架,现有的连续学习方法不足以应对其独特
- 2024-09-26基于YOLOv8目标检测与chef-transformer(T5)从图像创建食谱
前言在本文中,将演示如何使用从Roboflow获得的开源产品数据来训练我的YOLOv8模型,然后将其与从HuggingFace获得的chef-transformer(T5)模型集成。应用程序的主要目标是将检测到的对象参数化地发送到语言模型,并在NLP和CV之间建立关系。YOLOv8目标检测YOLOv8是由ultralytics
- 2024-09-09[MX-X3-T5 & RiOI-4] Countless J-Light Decomposition Solution
看题以为自己会了,写代码的时候发现有细节没考虑清楚,复杂度写挂了以为被卡常了,调用并查集函数还手残打错了,浪费大半个下午。NOI之后属于越训越菜了QwQ。回到这个题,首先这个题当\(i\)固定时做法是显然的,我们自底向上考虑,每次一定是ban掉连向当前最长链最大子树的\(i\)条边
- 2024-08-30昇思AI框架实践2:基于T5的SQL语句生成模型推理
MindSpore基于T5的SQL语句生成项目实施基于T5的SQL语句生成项目介绍本项目旨在开发一个基于T5-small模型的自然语言转SQL语句生成器。该生成器能够将用户以自然语言形式提出的查询请求转换为对应的SQL查询语句,从而使得即使是不熟悉SQL语言的用户也能够轻松地从数据库中检
- 2024-08-29The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning
系列论文研读目录文章目录系列论文研读目录论文题目含义Abstract1Introduction2PromptTuning2.1DesignDecisions2.2UnlearningSpanCorruption3Results3.1ClosingtheGap3.2AblationStudy4ComparisontoSimilarApproaches5ResiliencetoDomainShif
- 2024-08-24百度之星2024总结
百度之星决赛2024受广东信奥好友影响,了解《绝区零》中格莉丝的“新型空洞内特殊作业用工业机器开发日志”,于是作一记录。开场吃过早饭上位,左右两边都是所认识的同学,没有怎么紧张,复习模板。右边沉石鱼惊旋带了一沓厚厚的纸质打印资料,左边的wmy有一大堆的多项式板子,羡慕。比赛
- 2024-08-15什么?你还不会微调T5模型?手把手教你弄懂!
大家好,我是Bob!
- 2024-07-11T5架构和主流llama3架构有什么区别和优缺点、transformer中encoder 和decoder的不同、交叉注意力[大模型面试]
T5架构和主流llama3架构有什么区别和优缺点T5和LLaMA是两种在自然语言处理(NLP)领域广泛应用的大型语言模型,它们在架构和应用上有显著的区别和各自的优缺点。T5架构架构特点:Encoder-Decoder结构:T5(Text-to-TextTransferTransformer)采用了经典的Encoder-DecoderTransform
- 2024-07-037.1模拟考试心得
T1,一看就看出来了这道题用不到任何算法,直接模拟即可,大概花费了5分钟来读题以及打代码,结果样例WA了,再次阅读题目发现少判断了P与N的情况,然后改了,总的来讲花了10分钟作业T2,通过他给定一个区间想到了前缀和的做法,这样的时间复杂度就大大降低,轻松ACT3,T4这两道题都比较容易没什么
- 2024-06-02(九)为分类和多项选择任务调优T5
1、T5微调本笔记展示如何使用Huggingface的Transformers对T5模型进行微调,以解决不同的自然语言处理任务,使用了T5论文中提出的文本-文本方法。为了演示,我选择了3个非文本-文本问题,只是为了重申论文中所述的这种文本-文本框架有多广泛适用,以及如何在完全不改变模型的情况下用于不同
- 2024-04-29【C】---- T5:天数转换成周数
题目编写一个程序,提示用户输入天数,然后将其转换成周数和天数。通过while循环让用户重复输入天数,当用户输入一个非正值时(如0或-20),循环结束。编程#include<stdio.h>intmain(void){intdays,week,day;printf("pleaseinputdays:");scanf("%d",&days);//
- 2024-04-04【T5中的激活函数】GLU Variants Improve Transformer
【mT5中的激活函数】GLUVariantsImproveTransformer论文信息阅读评价AbstractIntroductionGatedLinearUnits(GLU)andVariantsExperimentsonText-to-TextTransferTransformer(T5)Conclusion论文信息名称内容论文标题GLUVariantsImprov
- 2024-03-05numpy基础运算
numpy基础运算importnumpyasnpt1=np.array([1,2,3,4,5])#numpy数组类型为numpy.ndarrayprint("type(np.array)=",type(t1))t2=np.array(range(6))print("t1:",t1)print("t2:",t2)#np.arange([start,]stop[,stop,],dtype=
- 2024-01-31闲话1.31
haosen不在的第三天,想她
- 2024-01-22针对特定领域较小的语言模型是否与较大的模型同样有效?
经过2023年的发展,大语言模型展示出了非常大的潜力,训练越来越大的模型成为有效性评估的一个关键指标,论文《AComparativeAnalysisofFine-TunedLLMsandFew-ShotLearningofLLMsforFinancialSentimentAnalysis》中,作者全面分析了微调大语言模型(llm)及其在金融情绪分析中
- 2024-01-08【LLM 】7个基本的NLP模型,为ML应用程序赋能
在上一篇文章中,我们已经解释了什么是NLP及其在现实世界中的应用。在这篇文章中,我们将继续介绍NLP应用程序中使用的一些主要深度学习模型。BERT来自变压器的双向编码器表示(BERT)由JacobDevlin在2018年的论文《BERT:用于语言理解的深度双向变压器的预训练》中首次提出。BERT模型的主