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chinese_L-12_H-768_A-12_2.7z.001
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bert
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chinese_L-12_H-768_A-12 BERT 中文配置文件及预训练参数。
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chinese_L-12_H-768_A-12_2.7z.002
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chinese_L-12_H-768_A-12 BERT 中文配置文件及预训练参数。分两部分,此为第二部分。
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基于keras事件抽取的bert模型文件。用于读取模型和模型对应的预训练文件。bert_config.json是超参数文件,bert_model.ckpt是预训练权重文件
chinese_L-12_H-768.zip_A12
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https://github.com/google-research/bert 里的预训练好的模型,中文的
simcse SIMCSE pytorch 源码 文本分类 文本匹配 直接运行
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simcse SIMCSE pytorch 源码 可以直接在window下运行 有预加载的权重 有训练数据 可以直接运行 可以直接在window下运行 有预加载的权
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泰语预训练语言模型中的第三部分,可以用于文本分类,序列标注等自然语言处理任务,该模型性能优异,可扩展性强
fine_tuning_data.zip 可直接用bert进行微调的中文情绪数据
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--vocab_file=chinese_L-12_H-768_A-12/vocab.txt \ #中文数据要微调的原始bert模型 --bert_config_file=chinese_L-12_H-768_A-12/bert_config.json \ --init_checkpoint=chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model....
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中文XLNet预训练模型,该版本是XLNet-base,12-layer, 768-hidden, 12-heads, 117M parameters。
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https://github.com/google-research/bert 里的预训练好的模型,英文的
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keras_bert_text_classification:本项目采用Keras和Keras-bert实现文本多分类任务,对BERT进行微调
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YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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本资源纯属免费,不收任何钱和任何积分,纯粹为爱发电,本资源已经为大家整合好了的,看我的博客部署好直接用:https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址:https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图,自制visio文件,yolov8.vsds,需要的自取,在原有的基础上直接改就行了
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt,需要创建的文件夹都以创建,方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客:https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer
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