2预测女神是否属于自己 >>> 'she' is not 'yours' True 很明显，在 520 这一天，Python 已经告诉你说“她不是你的了”，说真的，做程序猿确实辛苦，“朝九晚五”跟我们没有半毛钱关系...这样下去，女朋友就成了别人家的老婆了。所以我们需要花更多的时间在我们女友身上，在 520 这一天，希望我的读者能好好休息一天，远离键盘，多陪陪女朋友吧。
诸如远程过程调用（RPC）之类的消息传递框架导致了MQSeries和JMS，随后是XML，WebSockets，消息队列和Apache Kafka。...但是，前进的每一步都揭示了新的技术挑战。 现在，随着对可以在边缘和跨分布式环境高效且一致地运行而无需重新配置或更改代码的游牧应用程序的需求，该行业必须采取下一步行动。...NATS 的优势包括： 简化的连接性：NATS 提供了一个统一的系统，支持各种消息传递模型，并减少了延迟和复杂性。...集成数据管理：借助 JetStream，NATS 提供了一个统一的数据层，用于流式传输、键值存储和对象存储。
因子分解序的实现方式是在计算multi-head attention的时候进行了proper mask。...但是xlnet是否真的比bert优秀，这还是一个疑问，xlnet使用了126G的数据进行预训练，相比于bert的13G数据大了一个数量级，在xlnet发布之后不久，bert的改进版roberta使用了160G...而albert放弃了NSP的loss，使用了SOP的loss。...SOP的loss是判断segment A和segment B的的顺序关系，0表示segment B是segment A的下一句，1表示segment A是segment B的下一句。...albert的SOP loss抛弃了segment A和segment B来自2篇不同的文本的做法，让loss更关注于coherence prediction，这样就能提高模型在句对关系推理上的能力。
为了进一步提升 ALBERT 的性能，研究者还引入了一个自监督损失函数，用于句子级别的预测（SOP）。SOP 主要聚焦于句间连贯，用于解决原版 BERT 中下一句预测（NSP）损失低效的问题。...句间连贯性损失 除了自编码语言建模损失外，BERT 还是用了额外的下一句预测损失。下一句预测损失本来是为了提升下游任务的性能，但是后来很多研究者发现这种机制并不是很高效，因此决定去除它。...研究者猜测，下一句预测任务低效的原因，主要是它的难度太小。因为下一句预测将主题预测和连贯性预测结合到单个任务中，然而主题预测比连贯性预测简单得多，因此它与语言建模损失函数学到的内容是有重合的。...对于 ALBERT，研究者使用了一个句子顺序预测（SOP）损失函数，它会避免预测主题，而只关注建模句子之间的连贯性。...对于 ALBERT 的第三大基础——句间连贯性损失（SOP），下表 6 展示了其与下一句预测损失（NSP）的对比效果。 ? 表 6：句子预测损失、NSP、SOP 的效果。
替换token检测（RTD：Replaced token detection） RTD 根据上下文来预测 token 是否替换。...预测下一句 （NSP：Next Sentence Prediction） NSP 训练模型区分两个输入语句是否为训练语料中连续的片段，在选择预训练句对时，第二个句子 50% 是第一个句子实际的连续片段，...然而，近来 NSP 的必要性也遭到了质疑，XLNet 的作者发现不用 NSP loss 的单句训练优于使用 NSP 的句对训练。...d.句子顺序预测（SOP：Sentence Order Prediction） NSP 结合了主题预测相关性预测，而因为主题预测更容易，模型将更依赖于主题预测。...采用了 SOP 的 ALBERT 在多项下游任务中结果都优于 BERT。StructBERT 和 BERTje 也使用 SOP 作为自监督学习任务。 可以说使用SOP替代NSP已经成为一种必然。
广告行业中那些趣事系列3：NLP中的巨星BERT重点讲解了BERT模型，其中提到BERT是近几年NLP领域杰出成果的集大成者，本身的创新主要是随机屏蔽的语言模型Masked LM和下一句预测Next Sentence...NSP任务本身是一个二分类任务，目的是预测两句话是否是连续的语句。NSP实际包含两个子任务，分别是主题预测和关系一致性预测。...为了提升模型预测连续型句子的能力，ALBERT提出了新的任务SOP(SenteceOrder Prediction)，正样本获取方式和NSP相同，负样本则将正样本的语句顺序颠倒。...SOP和NSP效果展示如下图所示： 图8 SOP和NSP效果展示 从图中可以看出NSP任务无法预测SOP类任务，但是SOP可以预测NSP任务。整体来看，SOP任务的模型效果也优于NSP任务。...跑通它不仅能提升自信心，最实际的作用就是能快速实现项目上线。
dog is apple以10%的概率不进行替换：my dog is hairy ----> my dog is hairy 2.3.2 NSP为了让模型能够学习到句子之间关系，则预训练任务中加入了“预测下一句...3.2.2 sentence-order prediction (SOP，句子顺序预测)ALBERT设计两个一个新的loss，来预测两个连续的文本段的顺序。...3.3.3 Inter-sentence coherence loss.在BERT模型中，NSP是一个binary分类，用来预测两段文字是否是连续的。...而ALBERT使用的sentence-order prediction（SOP），避免主题预测（topic prediction）并且专注于构建句子之间的连贯性。...限制了最大句子长度为512。同时也使用了MLM预测任务和SOP任务。
Byte level BPE: BERT原型使用的是 character-level BPE vocabulary of size 30K, RoBERTa使用了GPT2的 BPE 实现，使用的是byte...[3]. inter-sentence coherence loss sentence-order prediction(SOP) BERT的NSP其实包含了两个子任务，主题一致性与关系一致性预测。...SOP是在同一个文档中选取的，所以只关注句子的顺序并没有主题的影响。 [4]....结构级别任务(structure-aware pretraining task)：获取句法知识 句子排序任务 句子距离任务(判断两个句子是否相邻、是否属于同一文章，来判断两句的语义关系是否紧密，是否属于同一话题...信息检索关系任务(IR Relevance Task) 一个三分类的问题，预测query和网页标题的关系： 0: 代表了提问和标题强相关（出现在搜索的界面且用户点击了） 1: 代表了提问和标题弱相关
在RoBERTa中，它具体是这么实现的，将原始的训练数据复制多份，然后进行Masking。这样相同的数据被随机Masking的位置也就发生了变化，相当于实现了Dynamic Masking的目的。...用于句子级别的预测（SOP）。SOP 主要聚焦于句间连贯，用于解决原版 BERT 中下一句预测（NSP）损失低效的问题。...NSP：下一句预测， 正样本=上下相邻的2个句子，负样本=随机2个句子SOP：句子顺序预测，正样本=正常顺序的2个相邻句子，负样本=调换顺序的2个相邻句子NOP任务过于简单，只要模型发现两个句子的主题不一样就行了...，所以SOP预测任务能够让模型学习到更多的信息SOP任务也很简单，它的正例和NSP任务一致（判断两句话是否有顺序关系），反例则是判断两句话是否为反序关系。...我们举个SOP例子：正例：1.朱元璋建立的明朝。2.朱元璋处决了蓝玉。反例：1.朱元璋处决了蓝玉。2.朱元璋建立的明朝。BERT使用的NSP损失，是预测两个片段在原文本中是否连续出现的二分类损失。
3）句子间顺序预测 在BERT中，句子间关系的任务是next sentence predict(NSP)，即向模型输入两个句子，预测第二个句子是不是第一个句子的下一句。...在ALBERT中，句子间关系的任务是sentence-order prediction(SOP)，即句子间顺序预测，也就是给模型两个句子，让模型去预测两个句子的前后顺序。...文中介绍，SOP是比NSP要更为复杂的任务，相比于NSP，通过SOP任务模型能够学到更多的句子间的语义关系。 3 ALBERT的效果 ?...此外，作者还分别分析了嵌入层参数因式分解、隐藏层参数共享以及SOP任务对ALBERT模型性能的影响。...但是对推理预测速度却不会有任何帮助，因为前向传播时的计算量一点也没有减少。基于此，ALBERT的研究者们，提供了albert_tiny模型，提高了模型的推理速度，代价却很低（准确率降低很少）。
下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）：给定两个句子，模型需要预测第二个句子是否是第一个句子的下一句。...BERT模型原理双向性：与之前的语言模型（如GPT）不同，BERT是双向的，这意味着它同时考虑了输入文本的左右上下文信息。...模型的目标是预测这些被掩盖的词。下一句预测（NSP）：在NSP任务中，模型学习预测两个句子是否在原始文本中是连续的。这是通过将两个句子拼接起来，并在它们之间插入一个特殊的[SEP]标记来实现的。...ALBERT：由Google提出，ALBERT通过参数共享和句子顺序预测（SOP）任务来减少模型参数的数量，同时保持了性能。这使得ALBERT在参数更少的情况下能够达到与BERT相似或更好的性能。...这些变体展示了BERT模型强大的适应性和扩展性，使其在自然语言处理领域得到了广泛应用。
(3) 能力需求计划(CRP) 能力需求计划以MRP的输出为输入，由MRP所计算出的物料需求及生产设备、工作中心的数据，生产设备与能力需求量、负荷量，以判断生产能力是否足够，然后进行能力平衡。...粗能力计划忽略了一些基本的信息，目的是简化和加快能力计划的处理过程,也仅对生产计划所需的关键生产能力作一简单的估算，给出能力需求的概貌。...(4) 制造执行系统(MES) MES是生产活动与管理活动信息沟通的桥梁，是实施企业敏捷制造战略和实现车间生产敏捷化的基本技术手段。...（5）销售与运作计划(SOP) R/3 的SOP连接销售计划与生产，并充分集成销售信息系统与主生产计划，SOP提供各种预测工具，预测可以基于系统中的任何时间序列数据；SOP允许使用灵活的计划层次，SOP...可以用LIS，CO-PA，或SOP来预测你未来的销售额。 下图描述了SOP和MPS 、能力计划等ERP其它计划功能的关系。
现在，大火的人体姿态识别也有了PaddlePaddle的实现。我们来带小伙伴们学习一下怎么利用PaddlePaddle来实现人体姿态的识别任务。...伴随的是整体的算法和系统复杂性的增加，这导致了算法分析和比较变得更加困难。...在这里我们用PaddlePaddle实现了简单有效的基准方法（baseline methods），并在有挑战性的benchmark上实现了最先进的结果，这会有助于激发一些新的ideas和简化评估方式。...人类姿态识别可以应用在众多领域，比如应用在安防领域，判断画面中的人是否有过激行为并及时报警。应用在新零售领域判断人们的购买行为。或者应用于步态分析，评估运动员的运动状况，进而提升运动员成绩。...ResNet中插入了几层反卷积（Deconvolution）来替换Upsampling与convolution组成的结构，这样可以将低分辨率的特征图（feature map）扩张为原图的大小，进而可以生成预测关键点需要的
根据年度销售预测，进行产能评估。...SOP 173 SOP通过长期计划传输到 LIS/PIS/产能 该流程可以以两种不同的起点开始： 以 SOP（销售运作计划）开始 ® 执行业务情景季度计划 – 销售数量预测使用 CO-PA (179...AOP 作业一般从预测来年会计年度的销售数量和收入开始。 销售经理基于他们的信息和判断来检查和调整销售数量。将修改后的销售数量计划加载到 CO-PA。...172 – AOP– 销售数量预算和传输到 SOP中描述了一直到此步骤的详细流程。 当前业务流程的描述涉及从AOP 处理为起点的处理步骤。 然后将已接受的销售数量传输到销售和运作计划 (SOP)。...在 SOP 中，进行预算销售数量的粗能力计划，以确认待销售的货物是否能使用公司的瓶颈资源（生产这些货物需要的资源）。
训练的变换 — SOP，句子顺序预测： ALBERT确实使用了MLM(掩码语言模型)，就像BERT一样，使用最多3个单词掩码(n-gram max 3)。...然而，BERT除了MLM，还使用了NSP，即下一句话预测。ALBERT开发了自己的训练方法，称为SOP。 为什么不用NSP？...ALBERT作者从理论上解释了为什么NSP不是那么有效，但是他们利用NSP开发了SOP -句子顺序预测。 ? ALBERT认为，NSP(下一个句子预测)将话题预测和连贯预测混为一谈。...相比之下，ALBERT的作者认为句子间的连贯是真正需要关注的任务/损失，而不是主题预测，因此SOP是这样做的: 使用了两个句子，都来自同一个文档。正样本测试用例是这两句话的顺序是正确的。...希望在不久的将来能够实现。 非官方的TensorFlow版本：https://github.com/brightmart/albert_zh?
比如一句话：‘北京是中国的首都，是一座美丽的城市’，在bert的随机mask LM任务中，可能是把‘京’mask掉在再做预测，这样就把‘北京’两个字的语义割裂了。...RoBERTa 主要试验了 BERT 中的一些训练设置 (例如 NSP Loss 是否有意义，batch 的大小等)，并找出最好的设置，然后再更大的数据集上训练 BERT。...，认为NSP之所以没用是因为这个任务不仅包含了句间关系预测，也包含了主题预测，而主题预测显然更简单些（比如一句话来自新闻财经，一句话来自文学小说），模型会倾向于通过主题的关联去预测。...因此换成了SOP(sentence order prediction)，预测两句话有没有被交换过顺序。实验显示新增的任务有1个点的提升。...MacBERT 使用ALBERT提出的句子顺序预测（SOP）任务替换BERT原始的NSP任务，通过切换两个连续句子的原顺序创建负样本。
这种想法的一个成功实现就是 「Transformer」，其采用全连接自我注意力结构，并结合了其他一些有用的设计，如位置嵌入、层归一化和残差连接。...RTD 和 NCE 的思想相同，区别在于预测的是根据上下文一个词语是否被替换。word2vec 中 CBOW 结合负采样的方法就是 RTD 的一种简单版本。...「BERT」 中首次提出了该任务，作者训练模型区分两个输入句子是否在语料库中连续出现。在选择训练句对时，有 50% 的可能第二句是第一句实际的连续片段。...原作者认为，NSP 实际上是在单个任务中融合了主题预测和连贯性预测（因为其负样本是随机采样的），由于主题预测更容易，所以模型将更依赖于主题预测，而降低对连贯性的预测效果。...采用了 SOP 的 ALBERT 在多项下游任务中都要优于 BERT。此外，「StructBERT」 和 「BERTje」 也将 SOP 作为其自监督学习任务。
多层次计划 1、需求计划（销售预测） 对企业未来较长一段时间内的产出内容和产出量所作的大致性描述 产品：以系列为单位 时间跨度：年、几年 计划时间单位：月、双月、季 SOP 179季度计划-用CO-PA...进行销售数量预测 用途： 生产多个产品组的制造商在一个销售组织中运行 SAP 系统。...流程步骤 业务角色 事务代码 预期结果 下载用于更新每月 SOP 的销售数量 企业管理经理 KEPM 编辑并通过电子邮件发送电子表格 企业管理经理 不适用 上载用于更新 AOP 的销售数量 企业管理经理...KE13N 检查用于更新每月 SOP 的数量 企业管理经理 KEPM 将销售数量传输到销售和运作计划 企业管理经理 KE1E 执行报表 企业管理经理 KE30 将销售预测转为SOP(销售与运作计划...本节关键词：预测 有一个丈夫特别喜欢吃螃蟹，可家里最近买了房，背上25年的贷款，他吃螃蟹的次数越来越少了。一天，丈夫陪妻子逛超市，走到卖螃蟹的柜台前，他深情地凝视了很久。妻子心疼地说：“怎么了？
该对象必须依赖于具体容器，因为每一个容器的数据结构都不同，所以该迭代器对象是在容器中进行内部实现的。 ...对于使用容器者而言，具体的实现不重要，只要通过容器获取到该实现的迭代器的对象即可， 也就是iterator方法。...System.out.println(it.next());// System.out.println(it.next());//java.util.NoSuchElementException 如果这样写没有下一个了就异常了...("pre::"+li.previous()); } //sop("hasNext():"+li.hasNext()); 正序 //sop("hasPrevious...所以被迭代器取代了。枚举郁郁而终了。
Representations from Transformers" 与GPT的区别： 双向 用的是transformer的encoder（GPT用的是decoder，ELMO用的是Bi-LSTM） 多任务学习方式训练：预测目标词和预测下一句...预测下一句 Next Sentence Prediction 选择句子对A+B，其中50%的B是A的下一句，50%为语料库中随机选取 BERT的微调（fine tuning）参考参数： Batch Size...AR , Autoregressive)模型替代自编码(AE , Autoencoding )模型，解决bert中mask带来的负面影响（预训练和微调数据的不统一） 双流注意力机制（新的分布计算方法，来实现目标位置感知...3.句间连贯性损失（SOP，sentence-order prediction 句子顺序预测） 【NSP 任务】正样本：同一个文档的两个连续句子；负样本：两个连续句子交换顺序 【SOP...任务】正样本：同一个文档的两个连续句子；负样本：不同文档的句子 SOP能解决NSP的任务，但是NSP并不能解决SOP的任务。
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