domain bert cross-domain domain-aware
02-UPF-Power Domain
How do we use power domain 使用UPF至少有一个power domain power domain可以进行嵌套 Defining Power Domain Example Partitioning Guidelines Scope 没有写scope就是当前design Sc ......
首次引入大模型!Bert-vits2-Extra中文特化版40秒素材复刻巫师3叶奈法
Bert-vits2项目又更新了，更新了一个新的分支：中文特化，所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取，基本上完全解决了发音的ba ......
huggingface--bert
按照huggangingface上的说明文档，进行一 一 学习的 dmis-lab/biobert-v1.1 · Hugging Face BERT (huggingface.co) BertConfig： 包含BERT模型所有配置参数的类。它定义了模型的大小，例如隐藏层的数量、注意力头的数量等。 ......
Bert-vits2最终版Bert-vits2-2.3云端训练和推理(Colab免费GPU算力平台)
对于深度学习初学者来说，JupyterNoteBook的脚本运行形式显然更加友好，依托Python语言的跨平台特性，JupyterNoteBook既可以在本地线下环境运行，也可以在线上服务器上运行。GoogleColab作为免费GPU算力平台的执牛耳者，更是让JupyterNoteBook的脚本运行 ......
Thoughts and ideas about how to apply LLMs in specific domains like clinic/law/finance
Applying LLMs in Specific Domains As a university student who has just completed fine-tuning TinyLLaMA-1b with clinical instruction data using the QLo ......
BERT模型
BERT模型介绍 BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation，即：文本的语义表示，然后将文本 ......
Bert-vits2-2.3-Final，Bert-vits2最终版一键整合包(复刻生化危机艾达王)
近日，Bert-vits2发布了最新的版本2.3-final，意为最终版，修复了一些已知的bug，添加基于 WavLM 的 Discriminator（来源于 StyleTTS2），令人意外的是，因情感控制效果不佳，去除了 CLAP情感模型，换成了相对简单的 BERT 融合语义方式。 事实上，经过2 ......
云端开炉,线上训练,Bert-vits2-v2.2云端线上训练和推理实践(基于GoogleColab)
对于笔者这样的穷哥们来讲，GoogleColab就是黑暗中的一道光，就算有训练时长限制，也能凑合用了，要啥自行车？要饭咱也就别嫌饭馊了，本次我们基于GoogleColab在云端训练和推理Bert-vits2-v2.2项目，复刻那黑破坏神角色莉莉丝(lilith)。 ......
Bert-vits2-v2.2新版本本地训练推理整合包(原神八重神子英文模型miko)
近日，Bert-vits2-v2.2如约更新，该新版本v2.2主要把Emotion 模型换用CLAP多模态模型，推理支持输入text prompt提示词和audio prompt提示语音来进行引导风格化合成，让推理音色更具情感特色，并且推出了新的预处理webuI，操作上更加亲民和接地气。 更多情报请 ......
Bert【1】-基础
2018年的10月11日，Google发布的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》， 成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果，赢得自然语言处理 ......
Bert-vits2新版本V2.1英文模型本地训练以及中英文混合推理(mix)
中英文混合输出是文本转语音(TTS)项目中很常见的需求场景，尤其在技术文章或者技术视频领域里，其中文文本中一定会夹杂着海量的英文单词，我们当然不希望AI口播只会念中文，Bert-vits2老版本(2.0以下版本)并不支持英文训练和推理，但更新了底模之后，V2.0以上版本支持了中英文混合推理(mix) ......
does not have a SELinux domain defined. android 开机启动
[ 46.089306] init: Service mysvc2 does not have a SELinux domain defined. service mysvc1 /system/vendor/bin/app1 class main user root group root syste ......
本地套接字domain的使用
socket API原本是为网络通讯设计的，但后来在socket的框架上发展出一种IPC机制，就是UNIX Domain Socket。虽然网络socket也可用于同一台主机的进程间通讯（通过loopback地址127.0.0.1），但是UNIX Domain Socket用于IPC更有效率：不需要 ......
Java 中的 domain 、 persistent 、Data Access 用法示例
很多开发者 不遵从开发规范 甚至搞不清楚 各种对象之间关系 先说分层 领域层 domain DO 持久层 persistent PO 数据访问 data Access ADO 业务层 business BO 转换层 transfer TO 视图层 view VO 从数据库获取数据 domain 对应 ......
义无反顾马督工,Bert-vits2V210复刻马督工实践(Python3.10)
Bert-vits2更新了版本V210，修正了日/英的bert对齐问题，效果进一步优化；对底模使用的数据进行优化和加量，减少finetune失败以及电音的可能性；日语bert更换了模型，完善了多语言推理。 ......
Video教程的Domain设计
Domain设计 下面将介绍Video的表设计，和模型定义。 表设计 Videos设计 /// <summary> /// 视频聚合 /// </summary> public class Video : FullAggregateRoot<long, long> { /// <summary> / ......
本地训练,立等可取,30秒音频素材复刻霉霉讲中文音色基于Bert-VITS2V2.0.2
之前我们使用Bert-VITS2V2.0.2版本对现有的原神数据集进行了本地训练，但如果克隆对象脱离了原神角色，我们就需要自己构建数据集了，事实上，深度学习模型的性能和泛化能力都依托于所使用的数据集的质量和多样性，本次我们在本地利用Bert-VITS2V2.0.2对霉霉讲中文的音色进行克隆实践。 霉 ......
论文阅读笔记：Revisiting Prototypical Network for Cross Domain Few-Shot Learning
标题：重新审视用于跨领域少样本学习的原型网络 研究背景： 问题背景：原型网络是一种流行的小样本学习方法， 其网络简单而直观，对于小样本学习问题有着较好的表现，尤其是在图像分类等领域。 存在问题：然而，当推广到跨领域的少样本分类任务时，其性能出现了大幅度下降，这严重限制了原型网络的实用性。 研究动机： ......
本地训练,开箱可用,Bert-VITS2 V2.0.2版本本地基于现有数据集训练(原神刻晴)
按照固有思维方式，深度学习的训练环节应该在云端，毕竟本地硬件条件有限。但事实上，在语音识别和自然语言处理层面，即使相对较少的数据量也可以训练出高性能的模型，对于预算有限的同学们来说，也没必要花冤枉钱上“云端”了，本次我们来演示如何在本地训练Bert-VITS2 V2.0.2模型。 ......
浅谈DDD(Domain-Driven Design)领域驱动设计思想
当提到领域驱动设计（Domain-Driven Design，DDD）时，我们指的是一种软件开发方法，它强调通过深入理解业务领域来指导软件的设计和开发。DDD的核心思想是将业务领域的知识融入到软件模型中，以便更好地满足业务需求。 以下是DDD的一些关键概念和思想： 1. 领域模型： 核心思想： 领域 ......
又欲又撩人,基于新版Bert-vits2V2.0.2音色模型雷电将军八重神子一键推理整合包分享
Bert-vits2项目近期炸裂更新，放出了v2.0.2版本的代码，修正了存在于2.0先前版本的重大bug，并且重炼了底模，本次更新是即1.1.1版本后最重大的更新，支持了三语言训练及混合合成，并且做到向下兼容，可以推理老版本的模型，本次我们基于新版V2.0.2来本地推理原神小姐姐们的音色模型。 具 ......
自然语言处理预训练——预训练BERT
原始的BERT有两个版本，其中基本模型有1.1亿个参数，大模型有3.4亿个参数。 在预训练BERT之后，我们可以用它来表示单个文本、文本对或其中的任何词元。 在实验中，同一个词元在不同的上下文中具有不同的BERT表示。这支持BERT表示是上下文敏感的。 ......
自然语言处理预训练——用于预训练BERT的数据集
为了预训练 14.8节中实现的BERT模型，我们需要以理想的格式生成数据集，以便于两个预训练任务：遮蔽语言模型和下一句预测。一方面，最初的BERT模型是在两个庞大的图书语料库和英语维基百科（参见 14.8.5节）的合集上预训练的，但它很难吸引这本书的大多数读者。另一方面，现成的预训练BERT模型可能 ......
自然语言处理预训练—— 来自Transformers的双向编码器表示（BERT）
我们已经介绍了几种用于自然语言理解的词嵌入模型。在预训练之后，输出可以被认为是一个矩阵，其中每一行都是一个表示预定义词表中词的向量。事实上，这些词嵌入模型都是与上下文无关的。让我们先来说明这个性质。 从上下文无关到上下文敏感 ELMo（Embeddings from Language Models） ......
BERT语言模型微调出现错误： AttributeError: 'str' object has no attribute 'item'
如下代码报错为 AttributeError: 'str' object has no attribute 'item' for step, batch in enumerate(self.train_data): if step % 40 == 0 and not step == 0: elaps ......
bert双塔
import sysimport tensorflow as tffrom keras import Input, Modelimport keras.layers as layersfrom keras.layers import Dotfrom transformers import TFAut ......
使用Bert模型实现embedding嵌入
参考文献：保姆级教程，用PyTorch和BERT进行文本分类 - 知乎 (zhihu.com) 模型地址：https://huggingface.co/bert-base-cased from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenize ......
什么是Bert
论文：https://arxiv.org/abs/1810.04805 定义： BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种自然语言处理（NLP）中的预训练模型，由Google在2018年提出。BERT的关键创新是使 ......