domain bert cross-domain domain-aware
Domain Drive Design
Domain-driven (DDD) is a business-oriented modeling method or architecture method. Traditional data drivers are generally MVC architecture, which is a ......
2023CVPR_Efficient Frequency Domain-based Transformers for High-Quality Image Deblurring
一. Motivation 1. Transformer在解决全局表现很好，但是复杂度很高，主要体现在QK的乘积: (We note that the scaled dot-product attention computation is actually to estimate the corre ......
深度解析BERT：从理论到Pytorch实战
本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点，包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互 ......
比Transformer更好，无Attention、MLPs的BERT、GPT反而更强了
前言 本文探索了 Monarch Mixer (M2) ，这是一种在序列长度和模型维度上都是次二次的新架构，并且在现代加速器上具有很高的硬件效率。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 ......
[论文阅读] PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization
PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization abstract 领域泛化是指从不同源领域的集合中训练模型，该模型可以直接泛化到未见过的目标领域的问题。一种有前途的解决方案是对比学习，它试图通过利用不同领域之间的样本对之 ......
栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践(Python3.10)
诸公可知目前最牛逼的TTS免费开源项目是哪一个？没错，是Bert-vits2，没有之一。它是在本来已经极其强大的Vits项目中融入了Bert大模型，基本上解决了VITS的语气韵律问题，在效果非常出色的情况下训练的成本开销普通人也完全可以接受。 BERT的核心思想是通过在大规模文本语料上进行无监督预训 ......
Open Domain Question Answering Using Early Fusion of Knowledge Bases and Text
目录概主要内容代码 Sun H., Dhingra B., Zaheer M., Mazaitis K., Salakhutdinov R. and Cohen W. W. Open domain question answering using early fusion of knowledge ......
[论文阅读] Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization
Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization 代码地址：https://github.com/jindongwang/transferlearning/tree/master/code/DeepDG I. Intr ......
Internet-augmented language models through few-shot prompting for open-domain question answering阅读笔记
Internet-augmented language models through few-shot prompting for open-domain question answering 其实我没怎么正经读过论文，尤其是带实验的，我目前认真读过的（大部头）也就是一些LLM的综述。记录这个文档主 ......
[论文阅读] Exact Feature Distribution Matching for Arbitrary Style Transfer and Domain Generalization
Exact Feature Distribution Matching for Arbitrary Style Transfer and Domain Generalization 论文源码：https://github.com/YBZh/EFDM 1. Introduction 传统的特征分布匹配 ......
【PRC】鲁棒跨域伪标记和对比学习的无监督域自适应NIR-VIS人脸识别 Robust Cross-Domain Pseudo-Labeling and Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation NIR-VIS Face Recognition
【该文章为杨学长的文章，膜拜】 探索跨领域数据中的内在关系并学习领域不变表示 由于需要在低光照条件下实现24h的人脸识别，近红外加可见光的(NIR-VIS)人脸识别受到了更多的关注。但是数据标注是一个难点。该文章提出了Robust crossdomain Pseudo-labeling and Co ......
java框架中的controller层、dao层、domain层、service层、view层【转】
1.Controller层:接口层，用户访问请求时对接。 Controller层负责具体的业务模块流程的控制，在此层里面要调用Serice层的接口来控制业务流程，控制的配置也同样是在Spring的配置文件里面进行，针对具体的业务流程，会有不同的控制器，我们具体的设计过程中可以将流程进行抽象归纳，设计 ......
DDD（Domain-Driven Design，领域驱动设计）
一、什么是DDD DDD指通过统一语言、业务抽象、领域划分和领域建模等一些列手段来控制软件复杂度的方法论，主要是用来指导如何解耦业务系统，划分业务模块，定义业务领域模型及其交互。 二、领域驱动 开发过程不再以数据模型为起点，而是以领域模型为出发点，领域模型对应业务实体。 程序中主要表现为类、聚合根和 ......
Unix domain socket 简介
原文: https://www.cnblogs.com/sparkdev/p/8359028.html Unix domain socket 又叫 IPC(inter-process communication 进程间通信) socket，用于实现同一主机上的进程间通信。socket 原本是为网络通 ......
【论文笔记】A theory of learning from different domains
防盗 https://www.cnblogs.com/setdong/p/17756127.html domain adaptation 领域理论方向的重要论文. 这篇笔记主要是推导文章中的定理, 还有分析定理的直观解释. 笔记中的章节号与论文中的保持一致. 1. Introduction doma ......
SAP ABAP 域(domain)固定值读取方法
1 SELECT SINGLE VALPOS 2 FROM DD07V 3 INTO @DATA(GT_DD07V) 4 WHERE DOMNAME = 'ZSTUTYPE' AND VALPOS = @P_ZSTUTYP."域名和值 5 IF SY-SUBRC <> 0. 6 MESSAGE TE ......
DDD（Domain-Driven Design，领域驱动设计）
DDD（Domain-Driven Design，领域驱动设计）是一种软件开发方法论，它注重对业务领域的深入理解，并将领域模型作为软件设计的核心。在DDD中，领域模型是通过对业务领域的分析和抽象而得到的，它是对业务领域中的概念、规则、行为等的描述。 领域模型的设计是DDD中的一个重要环节，它需要开发 ......
8 Innovative BERT Knowledge Distillation Papers That Have Changed The Landscape of NLP
8 Innovative BERT Knowledge Distillation Papers That Have Changed The Landscape of NLP Contemporary state-of-the-art NLP models are difficult to be ut ......
A Visual Guide to Using BERT for the First Time
https://jalammar.github.io/a-visual-guide-to-using-bert-for-the-first-time/ A Visual Guide to Using BERT for the First Time Translations: Chinese, Kor ......
手动实现BERT
本文重点介绍了如何从零训练一个BERT模型的过程，包括整体上BERT模型架构、数据集如何做预处理、MASK替换策略、训练模型和保存、加载模型和测试等。 一.BERT架构 BERT设计初衷是作为一个通用的backbone，然后在下游接入各种任务，包括翻译任务、分类任务、回归任务等。BERT模型架构如下 ......
domain 词
ba bo be x bi bu ca x co x ce x ci x cu x da do x de di du fa fo x fe x fi x fu ga x go x ge gi x gu ha ho x he hi x hu ja x jo x je x ji ju ka ko x k ......
预训练Bert模型输出类型为str问题解决
input_ids=keras.layers.Input(shape=(MAXLEN,),dtype='int32') attention_mask=keras.layers.Input(shape=(MAXLEN,),dtype='int32') token_type_ids=keras.laye ......
【学习笔记】BERT
BERT问答 BERT分为哪两种任务，各自的作用是什么； 在计算MLM预训练任务的损失函数的时候，参与计算的Tokens有哪些？是全部的15%的词汇还是15%词汇中真正被Mask的那些tokens？ 在实现损失函数的时候，怎么确保没有被 Mask 的函数不参与到损失计算中去； BERT的三个Embe ......
三步实现BERT模型迁移部署到昇腾
本文分享自华为云社区 《bert模型昇腾迁移部署案例》，作者：AI印象。 镜像构建 1. 基础镜像(由工具链小组统一给出D310P的基础镜像) From xxx 2. 安装mindspore 2.1.0，假定whl包和tar包已经下载到本地，下载地址：https://www.mindspore.cn ......
大型语言模型：SBERT — 句子BERT
了解 siamese BERT 网络如何准确地将句子转换为嵌入 简介 Transformer 在 NLP 领域取得了进化性的进步，这已不是什么秘密。基于 Transformer，还发展出了许多其他机器学习模型。其中之一是 BERT，它主要由几个堆叠的 Transformer 编码器组成。除了用于一系 ......
Domain Admin域名和SSL证书过期监控到期提醒
基于Python3 + Vue3.js 技术栈实现的域名和SSL证书监测平台 用于解决，不同业务域名SSL证书，申请自不同的平台，到期后不能及时收到通知，导致线上访问异常，被老板责骂的问题 核心功能：域名 和SSL证书 的过期监控，到期提醒 支持证书：单域名证书、多域名证书、通配符证书、IP证书、自 ......
大模型与KG（二）——Transformer/Bert/GPT用于图学习
目录句法图学习《Graph Transformer for Graph-to-Sequence Learning》《Heterogeneous Graph Transformer for Graph-to-Sequence Learning》同质图学习《Do Transformers Really ......
mybatisplus中设置乐观锁，首先需要在表结构中添加一个字段表示乐观锁，之后再domain中对应的字段中添加上注解@Version，之后需要添加乐观锁的拦截器，然后在测试方法中进行测试
2023-09-10 version字段表示乐观锁 在表结构中添加一个字段表示乐观锁 package com.hh.domain; import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableLogic; import com.baomidou.mybatispl ......
Implementing Domain Driven Design (Part Three)
# Example Use Cases This section will demonstrate some example use cases and discuss alternative scenarios. ## Entity Creation Creating an object from ......
Implementing Domain Driven Design (Part Two)
# Implementation: The Building Blocks This is the essential part of this guide. We will introduce and explain some **explicit rules** with examples. Y ......