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Oracle 动态SQL返回单条结果和结果集

DDL 和 DML /*** DDL ***/ begin EXECUTE IMMEDIATE 'drop table temp_1'; EXECUTE IMMEDIATE 'create...返回单条结果 declare str varchar2(500); c_1 varchar2(10); r_1 test%rowtype; begin c_1:...返回结果集 CREATE OR REPLACE package pkg_test as /* 定义ref cursor类型不加return类型，为弱类型，允许动态sql查询， ... sqlstr varchar2(500); begin if intID=0 then --静态测试，直接用select语句直接返回结果...select id,name,sex,address,postcode,birthday from student where id=:w_id'; --动态测试，用sqlstr字符串返回结果

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关于模型预测结果好坏的几个评价指标

总第241篇/张俊红在人工智能算法大数据时代，会有各种各样的预测模型，那怎么来评判一个预测模型的准确度呢？这一篇就来聊聊常用的一些评价指标。...所谓的预测准确度其实就是预测值和实际值之间的相近程度，预测值和实际值之间越接近，说明预测准确度越高。我们用y_{hat}表示模型的预测值，y表示模型的真实值。...5.Python实现是不是想问，那上面这些指标用Python怎么计算呢？...中有现成的函数可以调用，代码如下： from sklearn import metrics mse = metrics.mean_squared_error(y_test, y_pre) RMSE直接对MSE的结果开根号即可...): return np.mean(np.abs((y_pred - y_true) / y_true)) * 100 mape = mape(y_true, y_pred) 以上就是关于模型准确度常用的评价指标以及

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srpingboot接口数据加密（参数和返回结果）

artifactId>commons-lang3 3.9 3、先添加一下前置条件，统一返回实体定义...JsonData buildError(String msg) { return new JsonData(-1, null, msg); } /** * 自定义状态码和错误信息...if (methodParameter.getMethod().isAnnotationPresent(RsaRequest.class)) { //获取注解配置的包含和去除字段...Override public HttpHeaders getHeaders() { return headers; } } } 8、实现接口，定义返回结果的加密...return false; } return serializedField.result(); } /** * 对于结果进行加密

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NLP模型BERT和经典数据集！

[MASK]：未知遮罩用Bert做机器阅读理解现在我们已经知道了SQuAD这个数据集以及模型Bert。现在就可以通过Bert和SQuAD来做机器阅读理解了。...然后在Bert中获取良好的embedding(词向量)，然后将这个embedding(词向量)的结果接入一个分类器，分别得到答案在文章中位置的id和结束位置的id。...当我将文章和问题输入给Bert之后，将Bert输出的Embedding(词向量)接入到一个阅读理解任务的模型中(这个模型可以先忽略，对于Bert来说，不同的任务会不同的模型来辅助)。...我们发现，输出的结果是'雪'和‘藻’在文本中的位置65和67。然后我们将65-67这三个字抽取出来就得到了答案“雪衣藻”。 ? 对于英文的SQuAD数据集，我们的做法和上面一模一样。...最后以Bert为例，介绍SQuAD数据集在Bert模型上是怎么解的。

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解读谷歌最强NLP模型BERT：模型、数据和训练

BERT的创新点在哪里？新智元专栏作者潘晟锋对这篇论文进行了深度解读。最近谷歌研究人员通过新的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，这在自然语言处理学界以及工业界都引起了不小的热议。...作者通过在33亿文本的语料上训练语言模型，再分别在不同的下游任务上微调，这样的模型在不同的任务均得到了目前为止最好的结果，并且有一些结果相比此前的最佳成绩得到了幅度不小的提升。...从上面提及的这些论文的结果以及学界和工业界的反馈来看，这种使用大量的语料进行预训练，然后再在预训练好的模型上进行后续任务训练，虽然训练方式各有不同，但在后续任务都有不同程度的提高。...除了模型结构，模型大小和数据量都很重要以上的描述涵盖了BERT在模型结构和训练目标上的主要创新点，而BERT的成功还有一个很大的原因来自于模型的体量以及训练的数据量。...同时BERT模型的标准版本有1亿的参数量，与GPT持平，而BERT的大号版本有3亿多参数量，这应该是目前自然语言处理中最大的预训练模型了。当然，这么大的模型和这么多的数据，训练的代价也是不菲的。

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BERT模型中“cased“和“uncased“的区别

BERT模型中"cased"和"uncased"的区别在BERT模型命名中，"cased"和"uncased"是两个重要的参数，它们的区别在于是否保留输入文本的大小写： BERT-base-uncased...：在预处理阶段会将所有文本转换为小写（lowercased） BERT-base-cased：保留输入文本的原始大小写形式具体区别词汇表大小： uncased版本：词汇表通常较小，因为大小写不同的词...：适合对大小写敏感的任务，如命名实体识别（NER）、词性标注等训练数据处理： uncased模型在训练前会将所有文本转换为小写 cased模型保留原始大小写，因此能够学习到大小写所携带的语义信息...和"This MOVIE IS GREAT!"...，与uncased模型更匹配如果您的任务确实需要区分大小写（如区分人名、地名等），则应该选择cased版本的模型。

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大模型的基础——Bert和ALBERT是什么？

1.前言最近重新阅读了BERT和ALBERT文章，所以写下自己的一些感悟。这两篇文章都是Google发出来的。...比如：Skip-thought和FastSent利用句子向量预测相邻句子的词语。3.3 ALBERT的模型ALBERT的骨干结构是BERT模型，同时使用了GELU激活函数。...one-hot向量乘以$V \times E$维的矩阵（也就是lookup），再用得到的结果乘 $E \times H$维的矩阵即可。...同时也使用了MLM预测任务和SOP任务。3.4.1 BERT和ALBERT的对比ALBERT-xxlarge的参数量比BERT-large参数量要少，同时它的效果也比BERT的好。...BERT-large和ALBERT-large使用了相同的层数，和相同的embedding大小。参数量确实是ALBERT的少，并且运行速度要更快。

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基于深度学习的NER（命名实体识别）教程 —— 识别文本中的编号

使用深度学习NER模型进行训练和部署。2. 数据准备2.1 数据来源与标注为了训练NER模型，我们需要准备带标注的文本数据。数据来源：企业历史数据：如订单记录、合同文本。...选择预训练模型3.1 适用于NER任务的模型BERT（适用于一般NER任务）RoBERTa（增强版BERT，适合更复杂任务）DeBERTa（更强的上下文理解能力）GPT（适合少量数据的微调）3.2 预训练模型的优势减少训练时间..., AutoTokenizer, TrainingArguments, Trainermodel_name = "bert-base-uncased"model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained...评估与优化5.1 评估指标使用 seqeval 计算 F1-score。...部署模型6.1 使用 FastAPI 部署 APIpip install fastapi uvicorn创建 app.py：from fastapi import FastAPIfrom transformers

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使用bRPC和ONNX Runtime把Bert模型服务化

在上文《实践演练Pytorch Bert模型转ONNX模型及预测》中，我们将Bert的Pytorch模型转换成ONNX模型，并使用onnxruntime-gpu完成了python版的ONNX模型预测。...这个101就是Bert模型中[CLS]标记对应的向量化后的数字。...因为Bert模型除了分类，还能执行其他任务。...4个数字，并不会只是添加一个101，因为[CLS]是在Bert模型中的tokenizer会特殊处理的字符串，和普通文本的向量化方式不同。...### build_input()用来封装文本向量化，以及最终返回ids和mask两个向量的过程。中间包含补`101`，padding的操作。

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Python开发中如何优雅地区分错误和正确的返回结果

在Python开发过程中，区分错误和正确的返回结果是一项非常重要的任务。如果我们不能清晰地处理这两者，那么代码就会变得难以维护和扩展。接下来，我将为大家详细介绍几种有效的模式来解决这个问题。...返回元组或字典传统的做法是使用元组或字典来返回结果和错误信息。...通过这种方式，我们可以明确地分离错误和正常返回： def divide(a, b): if b == 0: raise ValueError("Division by zero"...Just value 表示有一个有效的返回值，Nothing 表示操作失败。 Either模式：通常有两个状态，Right value 和 Left error。...print(f"The result is {result.value}") else: print(f"An error occurred: {result.error}") 总结区分错误和正确的返回结果是代码质量的一个重要指标

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分类模型的评价指标：Precision，Recall和Accuracy

既然要判断程度，就必然会用到能够描述“多少”的数值型指标。今天我们就要介绍几种分类模型最常用的评价指标。二分类模型的指标我们先从最基础的二分类模型说起。...所有的二分类模型做预测/推断的结果都只能两个：阳性（Positive，即正例）和阴性（Negative，即负例）。二分类模型最常用的指标是：精准率（Precision）和召回率（Recall）。...为了综合这两个指标并得出量化结果，又发明了F1Score。...除了精准率和召回率，还有一个准确率（Accuracy），可以用来评估分类模型。准确率指分类模型预测正确的结果在整体中的占比例。...多分类模型的预测结果有多种类型，而不只是正例（阳性）和负例（阴性）两种。

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LangServe如何革新LLM应用部署？

不仅简化从开发到生产的过渡，还确保服务的高性能和安全性。它提供了包括模型管理器、请求处理器、推理引擎、结果缓存、监控与日志记录以及API网关等各类组件。...高效推理缓存为了提高响应速度和节省计算资源，LangServe包含了一个高效的结果缓存系统，可以智能地存储和管理热点数据。...除了LangServe，还引入Web框架FastAPI和Web服务器uvicorn：python 代码解读复制代码from fastapi import FastAPIfrom langchain.prompts.chat...HFL/THU Bert：由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室发布，是一个BERT的中文预训练模型，适用于中文NLP任务。# 9....PaddleNLP：由百度发布，是一个NLP模型库，提供了多种预训练模型，包括BERT、ERNIE等，适用于各种NLP任务。')

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【干货】BERT模型的标准调优和花式调优

取名的恶趣味，导致之后微软，百度的改进模型，都叫 Big-Bird 和 ERNIE，俨然走错片场，进入了芝麻街的世界。...BERT最主要是开创性地提出同时用 Masked Language Model （掩语言模型）和 Next Sentence Prediction（下句预测）两个任务，加上大量的数据，来预训练出一个大型的...IR toolkit 工具先根据 query 召回 1000 条候选，然后候选和 query 拼接喂入 BERT 得到分数，之后取 BERT 分数和 Anserini 分数的线性插值，作为结果分数，重新排序...而 BERT 原模型只能生成单句的句子向量，或者句子对的。...结果是在不同评估指标上各有优劣，详见论文。

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深度测评腾讯云 HAI 智算服务：高性能 AI 计算的新标杆

进阶型 GPU（NVIDIA V100 32GB）：针对大型模型训练，如 GPT/BERT 等。显存更大，适合需要高浮点计算能力的复杂场景。...2.3 实时性能监控HAI 提供内置性能监控工具，可实时查看 GPU 的以下指标：计算核心利用率显存占用率任务运行时长这些数据可帮助开发者优化模型运行效率，避免算力资源浪费。...代码实现from PIL import Imageimport torchfrom transformers import CLIPProcessor, CLIPModel# 加载 CLIP 模型和预处理工具...6.3 实时推理服务部署：使用 FastAPI场景背景许多实际业务需要将模型部署为实时推理服务，例如在线推荐系统或智能客服。...环境准备选择 T4 GPU 实例，并安装 FastAPI 和相关工具：pip install fastapi uvicorn服务端代码示例以下代码展示了一个简单的在线推理服务：from fastapi

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深度测评腾讯云 HAI 智算服务：高性能 AI 计算的新标杆

进阶型 GPU（NVIDIA V100 32GB）：针对大型模型训练，如 GPT/BERT 等。显存更大，适合需要高浮点计算能力的复杂场景。...2.3 实时性能监控 HAI 提供内置性能监控工具，可实时查看 GPU 的以下指标：计算核心利用率显存占用率任务运行时长这些数据可帮助开发者优化模型运行效率，避免算力资源浪费。...) history = model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=10, batch_size=64) 结果与收益...6.3 实时推理服务部署：使用 FastAPI 场景背景许多实际业务需要将模型部署为实时推理服务，例如在线推荐系统或智能客服。...环境准备选择 T4 GPU 实例，并安装 FastAPI 和相关工具： pip install fastapi uvicorn 服务端代码示例以下代码展示了一个简单的在线推理服务： from fastapi

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在低配置电脑上部署 NLP 模型的教程

选择轻量级的 NLP 模型在低配置的环境下，选择一个资源占用较少的模型是关键。大型模型如 BERT、GPT 需要巨大的内存和计算能力，因此我们应该选择更加高效、精简的模型。...TinyBERT：TinyBERT 是一个专门为移动设备和低计算资源环境设计的轻量级 BERT 变体。...ALBERT：ALBERT 通过参数共享来减少模型的大小，并且在多种 NLP 任务上表现出与 BERT 类似的效果，适合低内存设备。...例如，当用户查询相同的信息时，可以直接返回缓存结果，而不再进行模型推理。 5. 使用高效的部署框架选择合适的框架部署模型也能提高性能。...在低配置设备上，我们通常会使用轻量级且高效的框架来进行模型推理和接口暴露。推荐的部署框架： Flask 或 FastAPI：这两个 Python Web 框架都非常适合用来部署小型 NLP 模型。

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BERT 模型的知识蒸馏： DistilBERT 方法的理论和机制研究

对知识蒸馏的需要是明显的，因为 BERT 非常通用且性能良好，还有就是后来的模型基本上以相同的方式构建，类似于 RoBERTa [3]，所以能够正确的提取和使用BERT里面包含的内容可以让我们达到一举两得的目的...答案有三点：第一，它非常简单，是对蒸馏的一个很好的介绍；其次，它带来了良好的结果；第三，它还允许提炼其他基于 BERT 的模型。 DistilBERT 的蒸馏有两个步骤，我们将在下面详细介绍。...各个BERT模型之间的最大区别是层数 N 不同，模型的大小自然与 N 成正比。由此可知，训练模型所花费的时间和前向传播的时间也取决于 N，当然还有用于存储模型的内存。...为了计算这个损失，由于学生模型是与教师具有相同问题特定头部的注意力层组成，所以我们只需要输入学生的嵌入和标签。学生-教师交叉熵损失这是第一个能够缩小学生和教师模型概率分布之间差距的损失。...总结以上就是 DistilBERT 对类 BERT 模型的蒸馏过程，唯一要做的就是选择一个模型并提炼它！我们在后面的文章中将详细介绍蒸馏的过程和代码实现。

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图解 2018 年领先的两大 NLP 模型：BERT 和 ELMo

” 谷歌推出 BERT 模型被认为是 NLP 新时代的开始，NLP 终于找到了一种方法，可以像计算机视觉那样进行迁移学习。本文用图解的方式，生动易懂地讲解了 BERT 和 ELMo 等模型。...论文中提供了两种尺寸的 BERT 模型： BERT BASE - 大小与 OpenAI Transformer 相当 BERT LARGE - 一个非常庞大的模型，实现了最先进的结果 BERT 基本上是一个训练好的...每一层应用 self-attention，并通过前馈网络传递其结果，然后将结果传递给下一个编码器。 ?...然后，你可以将这些嵌入提供给现有的模型——论文中证明了，在诸如名称-实体识别之类的任务上，这个过程产生的结果与对 BERT 进行微调的结果相差不远。 ? 哪个向量最适合作为语境化化嵌入？...包括 BERT Base 和 BERT Large，以及英语，中文等语言的单语言模型，以及涵盖 102 种语言的多语言模型，这些语言在维基百科上训练。 BERT 不是将单词看作 token。

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图解2018年领先的两大NLP模型：BERT和ELMo

本文用图解的方式，生动易懂地讲解了BERT和ELMo等模型。 2018年已经成为自然语言处理机器学习模型的转折点。我们对如何以最能捕捉潜在意义和关系的方式、最准确地表示单词和句子的理解正在迅速发展。...论文中提供了两种尺寸的BERT模型： BERT BASE - 大小与OpenAI Transformer相当 BERT LARGE - 一个非常庞大的模型，实现了最先进的结果 BERT基本上是一个训练好的...每一层应用self-attention，并通过前馈网络传递其结果，然后将结果传递给下一个编码器。...然后，你可以将这些嵌入提供给现有的模型——论文中证明了，在诸如名称-实体识别之类的任务上，这个过程产生的结果与对BERT进行微调的结果相差不远。哪个向量最适合作为语境化化嵌入？我认为这取决于任务。...包括BERT Base和BERT Large，以及英语，中文等语言的单语言模型，以及涵盖102种语言的多语言模型，这些语言在维基百科上训练。 BERT不是将单词看作token。

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NLP和CV的双子星，注入Mask的预训练模型BERT和MAE

本文先捋顺NLP和CV相关文章之间的关系脉络，然后探讨一下BEiT和MAE的关系，最后探讨一下BERT和MAE的关系。 1 双子星BERT和MAE BERT和MAE的关系图。...为了用更合理的指标评估深度学习的非线性能力，MAE建议使用partial fine-tuning的评价指标。...linear probling指标的不合理性。...另外讲一下mask ratio和模型复杂度还有特征表达之间的关系。实际上，随着mask ratio的上升，模型复杂度逐渐降低(正则逐渐上升)，而特征表达能力上，是先上升后下降的过程。...mask ratio其实是在找最适合数据的模型复杂度，mask越多，模型越简单，mask越少，模型越复杂。

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关于模型预测结果好坏的几个评价指标

srpingboot接口数据加密（参数和返回结果）

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解读谷歌最强NLP模型BERT：模型、数据和训练

BERT模型中“cased“和“uncased“的区别

大模型的基础——Bert和ALBERT是什么？

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