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从零开始的 NLP：使用序列到序列网络和注意力的翻译
从零开始的 NLP：使用序列到序列网络和注意力的翻译 加载数据文件 Seq2Seq 模型 编码器 解码器 简单解码器 注意力解码器 训练 准备训练数据 训练模型 绘制结果 评估 训练和评估 可视化注意力 练习 从零开始的 NLP：使用序列到序列网络和注意力的翻译 原文：https://pytorch.org/tutoria... -
（17）面向对象编程之一般理论
（17）面向对象编程之一般理论 介绍 _6概论、范式与思想 _16基于类特性和基于原型 _24基于静态类 _28类与对象 _47层次继承 _65基于类的关键概念 基于原型 _106基于委托 Concatenative_192Concatenative模型 Duck_196Duck类型 _221基于原型的关键概念 _237基于动态类 ... -
13.19 Swing入门（注释⑦）
13.19 Swing入门（注释⑦） 13.19.1 Swing有哪些优点 13.19.2 方便的转换 13.19.3 显示框架 13.19.4 工具提示 13.19.5 边框 13.19.6 按钮 13.19.7 按钮组 13.19.8 图标 13.19.9 菜单 13.19.10 弹出式菜单 13.19.11 列表框和组合框 13.... -
es6 规范指南
es6 规范指南 类型 引用 对象 数组 解构 Strings 函数 箭头函数 构造器 模块 Iterators and Generators 属性 变量 Hoisting 比较运算符 & 等号 代码块 注释 空白 逗号 分号 类型转换 命名规则 存取器 事件 jQuery es6 规范指南 用更合理的... -
第四章 深度学习的核心技术
第四章 深度学习的核心技术 第四章 深度学习的核心技术 很多人发现ChatGPT在自然语言处理的系列任务中，比如在文本理解和生成、对话问答、机器翻译、程序代码生成方面都有很大的进步。这是怎么做到的呢？从技术层面讲，这其实是近几年深度神经网络、大型语言模型的研究不断深入带来的成果，通俗点讲就是海量的数据加上巨大的算力催生了这样一个大型语言模型，使其落地应... -
15.5 一个Web应用
15.5 一个Web应用 15.5.1 服务器应用 15.5.2 NameSender 程序片 15.5.3 要注意的问题 15.5 一个Web应用 现在让我们想想如何创建一个应用，令其在真实的Web环境中运行，它将把Java的优势表现得淋漓尽致。这个应用的一部分是在Web服务器上运行的一个Java程序，另一部分则是一个“程序片”或“小应用程序”... -
消息队列高频面试题大揭秘！这 8 类 30 + 问题吃透稳过
一、基础概念类 1. 什么是消息队列？它解决了哪些核心问题？ 2. 常见的消息队列产品有哪些？各自的特点和适用场景？ 3. 消息队列的两种通信模式是什么？有什么区别？ 二、核心原理类 1. 如何保证消息不丢失？（生产者 / 消费者 / Broker 三端解析） 2. 如何处理消息重复消费问题？ 3. 如何实现消息的顺序消费？ 三、应用场景类 ... -
Hacker发展史
4 Hacker发展史 4.1 ROOT 4.2 “脚本小子” 4.3 中国Hacker的发展历史 启蒙时代 黄金时代 当今衍变的传统安全公司： 当今衍变的新兴互联网安全公司 黑暗时代 4.4 黑帽子和白帽子 4 Hacker发展史 期初，研究计算机系统和网络的人，被称为”Hacker”。 他们对计算机系统有着深入的理解，因... -
第三章 智能交互的运行模式
第三章 智能交互的运行模式 第三章 智能交互的运行模式 回顾ChatGPT的发展历程，可以看出，OpenAI其实从GPT-1开始，基本就坚定地把大型语言模型（Large Language Model，LLM）看作通往通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）的一条必由之路。具体而言，在OpenAI眼中，未来的...
