1、加载预训练的模型； 2、提取所需要层的权重，并对其进行重命名。比如我们想要第0层和第11层的权重，那么需要将第11层的权重保留下来并且重命名为第1层的名字； 3、更改模型配置文件（保留几层就是几），并且将第11层的权重赋值给第1层； 4、保存模型为pytorch_model.bin； 首先我们来看一下bert具体有哪些权重：
中文词表：[机、器、学、习] 英文词表[deep、machine、learning、chinese]
本文将采用BERT+BiLSTM+CRF模型进行命名实体识别（Named Entity Recognition 简称NER），即实体识别。命名实体识别，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。
自然语言处理和信息检索中的许多任务都涉及句子的成对比较——例如，句子相似性检测、释义识别、问答蕴涵和文本蕴涵。
x264是目前使用最广泛、效率最高的h264编码库，著名的音视频处理库ffmpeg也支持x264的扩展。如果你的项目用于商业用途，建议选用免费的openh264。 相比x264，可能著名的ffmpeg更广为人知。但是我们为什么不使用ffmpeg呢。正如本系列文章的序章所说，如果你只是打算用于h264编码，完全没必要使用庞大复杂ffmpeg，反而选择短小精悍的x264更适合你。不仅可以使用更小的so库（这在移动平台很有必要），而且也不需要再去啃ffmpeg枯燥复杂的代码。我是前前后后看了五遍才勉强看懂，一直处于看了又忘，忘了又看的状态，似会非会的叠加状态。相比之下x264的流程更为短小清晰，使用更为简单。
我们可以直接调用官方的tensorflow的bert模型来使用bert，接下来，我们使用output_layer = model.get_sequence_output()来获得最后一层的特征，然后接下来在添加bilstm层，
从本节开始，我们介绍一种人工智能实现无缝变脸的网络名为可变自动编解码器，英文名称:variational autoencoder。在前面章节中我们曾介绍过，很多事物看起来似乎很复杂，但只要抓住其关键变量，那就等同于抓住事物的本质，例如一个圆柱体，它的关键变量就是底部圆的半径，和高度，掌握了这两个变量的信息，我们可以轻易的将圆柱构造出来。
今天在用servlet写一个文件下载的案例时，想解决文件的中文显示问题。然后在导包import sun.misc.BASE64Encoder时，发现IDEA报错了，无法识别这个类。最后发现在JDK9后，官方就已经不支持import sun.misc.BASE64Encoder了。
最近谷歌提出了最新多模态预训练方法CoCa，在图像分类、图文检索、看图说话、VQA等多个任务都取得了SOTA效果。CoCa可以说融合了历史图像模型、多模态模型训练范式为一体，融合了多种训练范式的优点，具有非常广泛的适用场景。同时，模型的核心结构和设计思路也比较优雅简洁。下面带大家了解一下这篇谷歌最新多模态工作。
CLIP这类双塔预训练图文模型在图文检索等多模态任务中取得非常好的效果，但是在开放式的VQA任务、看图说话任务等这类需要生成的任务上效果较差或者无法应用。主要原因在于CLIP中的text encoder比较弱，CLIP中的text encoder的优化目标仅有一个句子整体的判别式损失函数，而BERT、GPT模型采用token粒度的生成任务。这导致CLIP中的text encoder无法用于生成任务。
比较陌生的可能就是torchvision.transforms.ColorJitter（）这个方法了。
Adobe Media Encoder是Adobe Creative Suite中的一款媒体编码工具，主要用于Pr、AE、Au等软件的高效编码和导出。自2018年起，Adobe Media Encoder已更名为Adobe Media Encoder CC，成为Adobe CC的组成部分。
本文是seq2seq模型的第二篇，主要是通过raw_rnn来实现seq2seq模型。 github地址是：https://github.com/zhuanxuhit/nd101 原文地址：https://github.com/ematvey/tensorflow-seq2seq-tutorials/blob/master/2-seq2seq-advanced.ipynb
在之前一篇文章里：使用CNN+ Auto-Encoder 实现无监督Sentence Embedding (代码基于Tensorflow)，训练完成后，encode的参数也就被训练好了，这个时候我们利用这些参数对数据进行编码处理，从而得到一个向量。
来自北京大学、香港大学和百度的研究者们近日提出了一种名为 CAE 的新型 MIM 方法。该方法通过对 “表征学习” 和 “解决前置任务（pretext task）” 这两个功能做完全分离，使得 encoder 学习到更好的表征，从而在下游任务上实现了更好的泛化性能。
前一篇文章详细讲解了循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测，通过sin曲线拟合实现如下图所示效果。本篇文章将分享无监督学习Autoencoder的原理知识，然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析，运行效果如下图所示。基础性文章，希望对您有所帮助！
node-media-server 是一个基于 Node.js 的流媒体服务器，它提供了构建和管理实时音视频流媒体应用程序所需的功能。它是一个开源项目，具有灵活性和可扩展性，适用于各种流媒体应用场景。
第一步，引入需要的包： from keras.models import Model from keras.layers import Input, LSTM, Dense import numpy as np import pandas as pd 第二步，定义模型超参数、迭代次数、语料路径： #Batch size 的大小 batch_size = 32 # 迭代次数epochs epochs = 100 # 编码空间的维度Latent dimensionality latent_di
Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特值某种具体的算法，而是一类算法的统称。Encoder-Decoder 算是一个通用的框架，在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。
神经网络。《Make Your Own Neural Network》，用非常通俗易懂描述讲解人工神经网络原理用代码实现，试验效果非常好。
logback-core/src/main/java/ch/qos/logback/core/OutputStreamAppender.java
【导读】我们在上一节的内容中已经为大家介绍了台大李宏毅老师的机器学习课程的Unsupervised learning- neighbor embedding，这一节将主要针对讨论Unsupervised learning-Autoencoder。本文内容涉及机器学习中半监督学习auto-encoder的若干主要问题:Auto-encoder原理，deep auto-encoder,text retrieval,similar image search,auto-encoder for CNN以及Pre-tr
作者 | Francois Chollet 编译 | 雁惊寒 seq2seq是一种把序列从一个域（例如英语中的句子）转换为另一个域中的序列（例如把相同的句子翻译成法语）的模型训练方法。目前有多种方法可以用来处理这个任务，可以使用RNN，也可以使用一维卷积网络。 很多人问这个问题：如何在Keras中实现RNN序列到序列（seq2seq）学习？本文将对此做一个简单的介绍。 什么是seq2seq学习 序列到序列学习（seq2seq）是一种把序列从一个域（例如英语中的句子）转换为另一个域中的序列（例如把相同的句子
目前在做的java项目里有一个需求，已经将用户在进行一个业务操作的操作行为记录下来了，形成了这些操作行为的指令文件，然后需要将这些指令文件编码为mp4视频。项目之前用的是xuggle来完成的，不过xuggle项目好像有四五年没有更新了，甚至我将OSX升级至10.11之后，xuggle就没法在我本机编译通过了，报了一大堆的错。上xuggle的github仓库一看，人家也说不维护了，推荐使用https://github.com/artclarke/humble-video了，不过我尝试了下，依然没能把humbl
Visual-Language Pretraining（VLP）是多模态领域的核心研究点之一，也是目前的一个热点研究方向。学术界提出了五花八门的VLP模型结构、训练方法方法。这些VLP方法哪种效果最好呢？微软近期发表的一篇论文An Empirical Study of Training End-to-End Vision and Language Transformers（2022）进行了大量的实验，对不同VLP模型、各个模块不同配置的效果。
选自Keras Blog 作者：Francois Chollet 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 如何在 Keras 中实现 RNN 序列到序列学习？本文中，作者将尝试对这一问题做出简短解答；本文预设你已有一些循环网络和 Keras 的使用经验。 GitHub：https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/lstm_seq2seq.py 什么是序列到序列学习？ 序列到序列学习（Seq2Seq）是指训练模型从而把一个域的序列（比如英语语句）转化
《乘风破浪的PTM》系列，讲述两年来预训练模型（Pre-Training Model, PTM）的技术进展，本篇主要整理预训练模型中的发动机：模型结构。错过前文的小伙伴可以通过?以下链接直接阅读哦~
MediaCodec是Android（api>=16）提供的一个多媒体硬解编码库，能实现音视频的编解码。
本文代码的github连接：https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/chat_bot_seq2seq_attention 1、attention model原理介绍 1.1 attention model 为什么要有attention机制 原本的Seq2seq模型只有一个encoder和一个decoder，通常的做法是将一个输入的句子编码成一个固定大小的state，然后作为decoder的初始状态（当然也可以作为每一时刻的输入
kaiming的MAE和年初的CLIP可能是今年CV领域唯二的重磅文章，有预感MAE会成为CV领域和BERT地位相当的一篇文章。 从BERT和MAE的形态上来说，都引入了mask机制来做无监督预训练，但是又因为vision和language两种模态上本质的不同，导致mask的设计上和整体框架上有所区别。从NLP的Transformer到BERT，然后到CV的ViT、BEiT，CV领域的无监督预训练经历了漫长的探索，直到MAE的出现，才逐渐感觉到CV的大规模无监督预训练开始走向正轨。 本文先捋顺NLP和CV
Media Encoder是 Adobe 公司推出的一款专业视频编码工具，是 Adobe Creative Cloud 套装中不可或缺的一部分。Media Encoder 2021是其最新版本，为用户提供了更出色的编码体验和更高效的工作流程。
jsonable_encoder 在实际应用场景中，可能需要将数据类型（如：Pydantic 模型）转换为与 JSON 兼容的类型（如：字典、列表） 比如：需要将数据存储在数据库中 为此，FastAPI 提供了一个 jsonable_encoder() 函数 jsonable_encoder 实际上是 FastAPI 内部用来转换数据的，但它在许多其他场景中很有用 实际栗子 需求 假设有一个仅接收兼容 JSON 数据的数据库 fake_db 例如，它不接收日期时间对象，因为这些对象与 JSON 不兼容 因此
在上一篇文章中我们介绍了Attention层和Self-Attention层，计算逻辑大同小异。只不过之前介绍的都只是Single-Head Self-Attention Layer，如下图示。
BART和MASS都是2019年发布的，面向生成任务，基于Transformer神经翻译结构的序列到序列模型。分别由Facebook 和微软亚洲研究院提出。他们都对encoder输入的屏蔽(mask)方式进行了改进，并且在生成任务的效果也都比之前有了不少提升。让我们花10分钟来一起来看看这两个模型吧。 两个模型都是以Transformer的神经翻译模型作为基础结构，而Transformer的encoder-decoder结构（图 1）的具体讲解可以参考上一篇文章。
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Encoder接口内嵌了ObjectEncoder，定义了Clone、EncodeEntry方法；ObjectEncoder接口定义了各种类型的一系列Add方法；MapObjectEncoder实现了ObjectEncoder接口，内部使用map[string]interface{}来存放数据。
Base64是一种能将任意Binary资料用64种字元组合成字串的方法，而这个Binary资料和字串资料彼此之间是可以互相转换的，十分方便。在实际应用上，Base64除了能将Binary资料可视化之外，也常用来表示字串加密过后的内容。如果要使用Java 程式语言来实作Base64的编码与解码功能，可以参考本篇文章的作法。
* **论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.09460**
Media Encoder 2023是一款功能十分强大的视频和音频编码类的软件。ME是一款常用的视频音频编辑工具，使用这款软件可以对音视频进行编辑、转码，以及加入各种渲染效果等等。
在程序运行的时候，有的时候需要动态修改Logger的级别，增加、删除、修改Logger的Appender。
另外，点击阅读原文尝试微软的自动对联系统（http://duilian.msra.cn/app/couplet.aspx）
Adobe Media Encoder 2018是一款将不同格式视频转换成多种输出格式的专业软件。作为Adobe Creative Cloud套件中的四大核心之一（另外三个是Photoshop、Illustrator和Premiere Pro），该软件可以将从不同软件和设备上获取的视频素材进行处理和输出，从而提高使用者的工作效率和工作成果的质量。
我们在做Windows平台RTMP推送或轻量级RTSP服务模块的时候，遇到这样的问题，有些超高清场景（4K甚至更高分辨率）或高帧率场景（50帧+）的编码，比如地铁安检机数据分析检测，设备性能一般的话，软编码很容易出现瓶颈，这个时候就需要硬编。基于此，我们前几年发布了基于NVIDIA的硬编。
首先我要介绍这个关于离散型编码的Python库，里面封装了十几种（包括文中的所有方法）对于离散型特征的编码方法，接口接近于Sklearn通用接口，非常实用。下面是这个库的链接：
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