作者 | 陈龙，云和恩墨西区工程师，一线服务过金融等行业，精通 oracle 性能优化，故障诊断，特殊恢复领域 。
Ubuntu 16.04 -> Ubuntu 18.04 -> Manjaro 电脑系统升级的版本.
先上两张桌面和开发环境见下图 系统优化 更新源 更新前先设置源为aliyun的，国内访问速度快。 12 sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade 删除Amazo
先上两张桌面和开发环境见下图 系统优化 更新源 更新前先设置源为aliyun的，国内访问速度快。 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 删除Amazon的链接 sudo apt-get remove unity-webapps-common 主题美化 先装 Unity 图形管理工具 sudo apt-get install unity-tweak-tool 然后安装 Flatabulous 主题 sudo add-apt-repository
而最近，谷歌开源了中文版本和Version 2，项目还登上了GitHub热榜第二。
谷歌Research和丰田技术研究所(Toyota Technological Institute)联合发布了一篇新论文，向全世界介绍了BERT的继任者——ALBERT。(“ALBERT:A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations”)。
谷歌ALBERT论文刚刚出炉一周，中文预训练ALBERT模型来了，感兴趣的同学可以直接尝鲜试用。
目前在NLP领域，出彩的预训练模型的新工作，几乎都是基于BERT的改进，前面我们就介绍了XLNET。今天我来介绍一个更新的工作，相比于BERT，它更轻量，效果也要好。
今天阅读的是 Google 同学 2019 年的论文《ALBERT: A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS》。
通常而言，在预训练自然语言表征时增加模型大小可以提升模型在下游任务中的性能。但在某些情况下，由于 GPU/TPU 内存限制、训练时间延长以及意外的模型退化等原因，进一步增加模型大小的难度也随之增加。
实战是学习一门技术最好的方式，也是深入了解一门技术唯一的方式。因此，NLP专栏推出了实战专栏，让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。
这次的albert某种程度上可能比bert本身更具有意义，恰逢中文预训练模型出来，还是按照之前的数据来做NER方面的fine-tune
BERT 发布后，在排行榜上产生了许多 NLP 任务的最新成果。但是，模型非常大，导致了一些问题。"ALBERT"论文将这些问题分为两类：
authors:: Zhenzhong Lan, Mingda Chen, Sebastian Goodman, Kevin Gimpel, Piyush Sharma, Radu Soricut container:: International conference on learning representations year:: 2019 DOI:: rating:: ⭐⭐⭐⭐ share:: false comment:: 针对BERT模型进行简化之后的ALBERT
前面我们讲了Docker的安装使用，以及一些常用的命令。俗话说只说不练假把式，接下来我们使用安装Docker安装一些常用的镜像，练习一下Docker命令的使用。
1）词嵌入向量参数的因式分解 Factorized embedding parameterization
Albert是A Lite Bert的缩写，确实Albert通过词向量矩阵分解，以及transformer block的参数共享，大大降低了Bert的参数量级。在我读Albert论文之前，因为Albert和蒸馏，剪枝一起被归在模型压缩方案，导致我一直以为Albert也是为了优化Bert的推理速度，但其实Albert更多用在模型参数（内存）压缩，以及训练速度优化，在推理速度上并没有提升。如果说蒸馏任务是把Bert变矮瘦，那Albert就是把Bert变得矮胖。正在施工中的文本分类库里也加入了Albert预训练模型，有在chinanews上已经微调好可以开箱即用的模型，同时支持领域迁移对抗，半监督，降噪，蒸馏等其他模型优化项，感兴趣戳这里>> SimpleClassification
KrakenD 框架成为了 Lura 项目，加入 Linux 基金会，在那里它将成为一个中立的、开放的论坛上托管的唯一企业级 API 网关
摘要：BERT因为效果好和适用范围广两大优点，所以在NLP领域具有里程碑意义。实际项目中主要使用BERT来做文本分类任务，其实就是给文本打标签。因为原生态BERT预训练模型动辄几百兆甚至上千兆的大小，模型训练速度非常慢，对于BERT模型线上化非常不友好。本篇研究目前比较火的BERT最新派生产品ALBERT来完成BERT线上化服务。ALBERT使用参数减少技术来降低内存消耗从而最终达到提高BERT的训练速度，并且在主要基准测试中均名列前茅，可谓跑的快，还跑的好。希望对需要将BERT线上化感兴趣的小伙伴有些许帮助。
内容一览：什么？中文 NLP 和英文 NLP 研究的是两个方向？源远流长的汉语让 NLP 的探索，变得步履维艰？我们将在本文的内容里，一起回顾最近以来，那些给中文 NLP领域带来突破的几个项目。
模型的创新点集中在了预训练过程，采用Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法，分别捕捉词语和句子级别的表示。
已经记不得当初是为什么转用 Ubuntu 了, 可能是因为好玩, 也可能是为了耍酷. 无论初衷如何, Ubuntu 的使用真真切切地给我带来了莫大的好处.
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由图灵奖获得者、人工智能巨头Yoshua Bengio 和 Yann LeCun牵头创办的顶级会议ICLR，被誉为深度学习“无冕之王”，获得学术研究者们广泛认可。
Command line instructions Git global setup git config --global user.name "albert" git config --global user.email "albert@domainname.com" Create a new repository git clone git@lab02:albert/test.git cd test touch README.md git add README.md git commit -m "ad
GitHub Copilot凭借着自动生成代码这个强有力的噱头，推出之后就成为了讨论的焦点。
将已有项目代码通过命令行方式上传到github，傻瓜教程（图文） 本文地址：http://www.jianshu.com/p/6030066a20e4 github地址：https://github.com/xy83918/CreateNewRepository 网页地址：https://xy83918.github.io/CreateNewRepository/ 1. 创建一个github项目 打开www.github.com注册你自己的账号，登陆后点击右上角的 （+）按钮，然后点击new Repos
谷歌人工智能（Google Ai）和芝加哥丰田技术研究所（Toyota technology institute of Chicago）的研究人员创建了一种人工智能模型ALBERT，它在主要的NLP性能排行榜上，GLUE和SQuAD 2.0等基准测试以及高RACE性能得分方面，均名列第一。
有关包含社区上传模型的列表，请参阅https://huggingface.co/models
if 条件： 缩进的代码块 elif 条件： 缩进的代码块 elif 条件： 缩进的代码块 … else： 缩进的代码块
项目的配置文件要写到jar档外面，提供给运维人员更改，基于这个需求，就会有很多的常量需要从外部文件读取进来 JAVA最常见的就是properties文件，提供key，value的方式， 本来想用Spring的@Value，但发现注入不进来 可能是我搜索的关键词不对，搜了半天竟然没有解决方法 尝试搜索的关键字 读配置文件到静态变量中 静态变量读取 properties 文件 Read property value from properties file in static field of class us
整理 | 蔡芳芳 字节跳动更新价值观；蔚来回应测试车坠楼事件：这是一起（非车辆原因导致的）意外事故；腾讯所有事业群继续人员缩减；消息称阿里正逐步解除与蚂蚁集团的业务往来；TikTok 将美国全部用户流量导至甲骨文云；Linux 之父发话：Rust 即将出现在 Linux 内核中；StackOverflow 2022 年度调查报告：JavaScript 连续霸榜，Java 被挤出前五，Rust 最受欢迎；微软禁止俄罗斯用户从官网下载 Win11/10 系统…… 科技公司 字节跳动更新价值观 据晚
导语 | 本文主要介绍我们在视频的query-doc匹配模型上进行的模型蒸馏技术优化，第一章介绍知识蒸馏概念、业务模型难点以及现有方案不足；第二章介绍匹配模型细节以及模型蒸馏整体框架；第三章介绍我们在蒸馏方案上的优化点，包括ALBERT/CNN学生模型选择、更好的teacher得分loss指导以及AutoML搜索；第四章是模型压缩实验结果展示。 一、 前言 （一）知识蒸馏 知识蒸馏（Knowledge Distillation）概念是由Hinton在NIPS2014提出，旨在把一个或多个模型（teache
所谓工欲善其事，必先利其器，好的软件或工具，能够在很大程度上提升你的工作效率。对于像我这样把 Linux 直接安装在物理机上当作日常操作系统来使用的人来说，能够找到并成功安装一些 Linux 版的日常软件以及效率软件，是一件多么令人兴奋的事情。这里经过我多年的收集积累，罗列出了一些实用的 Linux 软件，希望能够对大家有所参考价值，另外也作为自己的一份笔记，方便日后重装系统后来查阅安装。
基于Transformer的预训练模型的趋势就是越来越大，虽然这些模型在效果上有很大的提升，但是巨大的参数量也对上线这些模型提出挑战。
https://github.com/yongzhuo/Keras-TextClassification
中文长文本分类、短句子分类、多标签分类、两句子相似度（Chinese Text Classification of Keras NLP, multi-label classify, or sentence classify, long or short），字词句向量嵌入层（embeddings）和网络层（graph）构建基类，FastText，TextCNN，CharCNN，TextRNN, RCNN, DCNN, DPCNN, VDCNN, CRNN, Bert, Xlnet, Albert, Attention, DeepMoji, HAN, 胶囊网络-CapsuleNet, Transformer-encode, Seq2seq, SWEM
LaTeX（发音为"Lay-tech"或"Lah-tech"）是一种排版系统，通常用于创建高质量的文档，特别是科学、技术和学术领域的文档。与常见的文字处理软件如Microsoft Word不同，LaTeX采用了一种基于标记的方式来创建文档，允许用户更好地控制文档的排版和格式。以下是关于LaTeX的详细介绍：
bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型，Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果，可以说是现今最近NLP中最重要的突破。Bert模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是通过训练Masked Language Model和预测下一句任务得到的模型。
既然我们需要 python 来爬虫，这需要在我们的本地搭建 python 环境。python 环境搭建很简单。如下：
DSPy 框架旨在通过优先考虑声明式、系统化编程而不是手动编写提示来解决一致性和可靠性问题。
语言模型是机器理解人类语言的途径，17年的transformer是语言模型摆脱rnn，lstm建模的一次尝试，后续的bert则是大力出奇迹的代表，用更大的模型和更多的数据将nlp任务的benchmark提高了一大截。gpt在auto-regressive的路上一路走到黑，而xlnet将gpt和bert的优点结合在了一起，然后用更更大的数据吊打了bert。没过多久，bert的增强版roberta用更更更大的数据打败了xlnet。然而当bert的模型达到一定程度后，受到了硬件资源的限制，于是谷歌通过矩阵分解和参数共享压缩了bert的模型大小，因此当albert使用了和bert同样的参数量的时候，推理能力又上了一个台阶。正好最近这几个月也在研究语言模型，就把我对transformer等几个具有代表性的nlp模型的理解记录一下。
特征提取器负责为音频或视觉模型准备输入特征。这包括从序列中提取特征，例如，对音频文件进行预处理以生成 Log-Mel Spectrogram 特征，从图像中提取特征，例如，裁剪图像文件，但也包括填充、归一化和转换为 NumPy、PyTorch 和 TensorFlow 张量。
在 Royal Television Society（RTS） 的一次讨论中强调了对气候变化采取行动的紧迫性，该辩论探讨了是否有可能制作真正可持续的电视节目。
在NLP领域，谈到超大模型必然想到预训练语言模型GPT-3，自今年3月份对外开放以来，其因超大模型和超强性能频频刷屏。
FSF在一篇文章中写道，GitHub Copilot「从我们的角度来看是不可接受、不公正的」。
墨墨导读：为了达到标识的目的，许多应用程序需要生成唯一编号，比如：商品编号、交易流水号等。MySQL数据库同样能够支持这样的需求场景，AUTO_INCREMENT就是为MySQL实现序列的方式，它会自动生成序列编号。
Change the query shown so that it displays Nobel prizes for 1950.
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