Java 编译器代码定义的 Token 保留字 注释类型 public static enum CommentStyle { LINE, BLOCK, JAVADOC; private CommentStyle() { } } Java语言保留字： public static enum TokenKind implements Formattable, Filter<To
来源：DeepHub IMBA本文约4000字，建议阅读10+分钟本文中我们介绍了 SimMIM，这是一种受掩码建模启发的强大 SSL 算法，其中一部分输入数据被掩码，模型的目标是最小化重建损失。 MAE发布以来，各种使用掩码技术的自监督掩码模型在其基础之上有了更进一步的研究。在本文中我们将探索一篇和MAE同期的工作：SimMIM: A Simple Framework for Masked Image Modeling，研究团队是微软亚研院，并在PyTorch中编写它，最后我们也会提供相关的代码。 Sim
MAE发布以来，各种使用掩码技术的自监督掩码模型在其基础之上有了更进一步的研究。在本文中我们将探索一篇和MAE同期的工作：SimMIM: A Simple Framework for Masked Image Modeling，研究团队是微软亚研院，并在PyTorch中编写它，最后我们也会提供相关的代码。
https://leetcode-cn.com/problems/bag-of-tokens
上图可以看出 client-go 用到了 workqueue 队列 来处理 从 DeltaFIFO pop 出来的内容，workqueue 队列用到了限流队列（微服务中常用的技术，防止性能过载，从而导致任务处理失败）。
计数器算法是使用计数器在周期内累加访问次数，当达到设定的限流值时，触发限流策略。下一个周期开始时，进行清零，重新计数。 对于秒级以上的时间周期来说，会存在一个非常严重的问题，那就是临界问题
本文是cloudera公司的一篇技术博客，原文地址： Hadoop Delegation Tokens Explained
设计从来不是一成不变的东西。优秀的设计师往往都明白一个道理：想要通过一劳永逸的设计创造一个伟大产品是不现实的。设计存在的终极目的是解决问题，市场在不断的变化，那么设计也会随之不断的适应和更迭，所以怎样保证产品团队能快速高效的完成更迭才是重中之重。一般而言，产品研发团队会依靠统一的设计系统（Design System）去实现更快速的产品设计和构建流程，而“Design Tokens”就是现代设计系统的中基本的组成部分。
2017年推出《Attention is All You Need》以来，transformers 已经成为自然语言处理(NLP)的最新技术。2021年，《An Image is Worth 16x16 Words》，成功地将transformers 用于计算机视觉任务。从那时起，许多基于transformers的计算机视觉体系结构被提出。
最近在使用限频器时发现golang辅助系统库中的限频器有bug，分享出来与大家一起探讨一下。
在NLP模型中，输入通常是一个句子，例如"I went to New York last week."，一句话中包含很多单词（token）。传统的做法是将这些单词以空格进行分隔，例如['i', 'went', 'to', 'New', 'York', 'last', 'week']。然而这种做法存在很多问题，例如模型无法通过old, older, oldest之间的关系学到smart, smarter, smartest之间的关系。如果我们能使用将一个token分成多个subtokens，上面的问题就能很好的解决。本文将详述目前比较常用的subtokens算法——BPE（Byte-Pair Encoding）
题目： Evaluate the value of an arithmetic expression in Reverse Polish Notation.
文章目录 1. 题目 2. 解题 1. 题目 你的初始能量为 P，初始分数为 0，只有一包令牌。 令牌的值为 token[i]，每个令牌最多只能使用一次，可能的两种使用方法如下： 如果你至少有 token[i] 点能量，可以将令牌置为正面朝上，失去 token[i] 点能量，并得到 1 分。 如果我们至少有 1 分，可以将令牌置为反面朝上，获得 token[i] 点能量，并失去 1 分。 在使用任意数量的令牌后，返回我们可以得到的最大分数。 示例 1： 输入：tokens = [100], P = 50
LeetCode 150 Evaluate Reverse Polish Notation
您可以将tokens认为是单词片段，其中 1000 个tokens大约是 750 个单词
sqlparse 是 Python 的非验证 SQL 解析器。 它提供对 SQL 语句的解析、拆分和格式化的支持。不废话，我们直接上代码。
定义一个队栈，每次出现一个数放进栈中，若出现运算符的话，就将栈顶的两个元素出栈进行运算后在放入栈 考虑特殊情况 1.只有一个数字的时候 2.出现负数的情况 class Solution { public: int evalRPN(vector<string> &tokens) { // if(tokens.size()==1) return tokens[0]; stack<int>S; for(int i=0; i<tokens.size();
“强基固本，行稳致远”，科学研究离不开理论基础，人工智能学科更是需要数学、物理和神经科学等基础学科提供有力支撑，为了紧扣时代脉搏，我们推出“强基固本”专栏，讲解AI领域的基础知识，为你的科研学习提供助力，夯实理论基础，提升原始创新能力，敬请关注。
根据 逆波兰表示法，求表达式的值。 有效的算符包括 +、-、*、/ 。每个运算对象可以是整数，也可以是另一个逆波兰表达式。
BERT的使用可以分为两个步骤：「pre-training」和「fine-tuning」。pre-training的话可以很好地适用于自己特定的任务，但是训练成本很高（four days on 4 to 16 Cloud TPUs），对于大对数从业者而言不太好实现从零开始(from scratch)。不过Google已经发布了各种预训练好的模型可供选择，只需要进行对特定任务的Fine-tuning即可。今天我们就继续按照原始论文的框架，来一起读读BERT预训练的源码。BERT预训练过程分为两个具体子任务：「Masked LM」 和 「Next Sentence Prediction」
Erc20Tokens数据集包含超过1000种主流的以太坊ERC20代币的描述数据清单和图标，可用于钱包等区块链应用的开发，支持使用Java、Python、Php、NodeJs、C#等各种开发语言查询主流ERC20代币的相关数据。下载链接：ERC20代币数据集。
有效的运算符包括 +, -, *, / 。每个运算对象可以是整数，也可以是另一个逆波兰表达式。
golang官方库中有一个rate包，实现了令牌桶算法。仓库地址：https://github.com/golang/time
为了保持论文中原汁原味的语义信息，保留相关原文，没有刻意翻译成中文，避免造成误解。
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文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤：
这个程序就是做来玩和练习的，代码是玩具级别的，用的python，基本可以正常工作了。
1. 源码阅读 整个包实现原理基于令牌桶算法：随时间以 1/r 个令牌的速度向容积为 b 个令牌的桶中添加令牌，有请求就取走令牌，若令牌不足则不执行请求或者等待 Allow 方法的调用链：lim.Allow() bool → lim.AllowN(time.Now(), 1) → lim.reserveN(now, n, 0).ok，因此 reserveN 方法的实现很关键 // Allow is shorthand for AllowN(time.Now(), 1). func (lim *Limiter
想象一下，你将获得一个巨大的数字列表，你必须将其输入到电子表格中。一开始，这个巨大的列表只是一个空格分隔的原始数据流。你的大脑会自动在空格处拆分数字流并创建数字。你的大脑像扫描器一样。然后，你将获取每个数字，并将其输入到具有含义的行和列中。你的大脑像一个解析器，通过获取扁平的数字（记号），并将它们变成一个更有意义的行和列的二维网格。你遵循的规则，什么数字进入什么行什么列，是你的“语法”，解析器的工作就是像你对于电子表格那样使用语法。
对于不同的问题，文本数据的预先处理是不同的。
class Solution { public: int evalRPN(vector<string>& tokens) { int ret = 0; stack<int> st; int x, y; for (int i = 0; i < tokens.size(); i++) { if (tokens[i] == "+" || tokens[i] == "-" || to
序列模型主要用于处理具有时序结构的数据， **时序数据是连续的，**随着时间的推移，如电影评分、电影奖项、电影导演演员等。
目前，基于卷积神经网络架构的先进的显著性检测方法虽然已经取得了很好的效果，但是在学习全局信息方面仍存在一定缺陷。对于显著性目标检测而言，全局上下文信息和全局对比度非常重要。
如果一般流量过大，下游系统反应不过来，这个时候就需要限流了，其实和上地铁是一样的，就是减慢上游访问下游的速度。
课程里涉及到的内容讲的还是很清楚的，但个别地方有点脱节，建议课下自己配合经典著作《Compilers-priciples, Techniques and Tools》(也就是大名鼎鼎的龙书）作为补充阅读。
计算逆波兰式（后缀表达式）的值 运算符仅包含"+","-",""和"/"，被操作数可能是整数或其他表达式 例如： ["2", "1", "+", "3", ""] -> ((2 + 1) * 3) -> 9↵ ["4", "13", "5", "/", "+"] -> (4 + (13 / 5)) -> 6
BERT的使用可以分为两个步骤：pre-training和fine-tuning。pre-training的话可以很好地适用于自己特定的任务，但是训练成本很高（four days on 4 to 16 Cloud TPUs），对于大对数从业者而言不太好实现从零开始(from scratch)。不过Google已经发布了各种预训练好的模型可供选择，只需要进行对特定任务的Fine-tuning即可。
题目: Evaluate Reverse Polish Notation Evaluatethe value of an arithmetic expression in Reverse Polish Notation. Valid operators are +, -, *, /. Each operand may be an integer or another expression. Some examples: ["2", "1", "+", "3", "*"] -> ((2 + 1)
结束符是一个句子（prompt）的结尾标记，再大语言模型中，句子中的每个单词都会被编码成数字才能被模型处理。同样的，结尾标记也会被编码成一个数字。再Meta给的源码中，Llama3的结束符是-1（pad_id=-1，参考llama3/llama/tokenizer.py at main · meta-llama/llama3 (github.com)）。transformers中现在是不支持pad_id=-1的，当同时给模型输入了多个句子（batch>1），我们就没法标记单个句子结束的地方。
准备工作从简单的步骤开始，比如加载数据，但是对于正在使用的数据非常特定的清理任务很快就会变得很困难。您需要从何处开始，以及通过从原始数据到准备建模的数据的步骤来执行什么操作。
JDK 已经不建议在新代码中使用 StringTokenizer 了，建议使用正则表达式功能替换；
具体实例 from transformers import BertTokenizer import os tokens = ['我','爱','北','京','天','安','门'] tokenizer = BertTokenizer(os.path.join('/content/drive/MyDrive/simpleNLP/model_hub/bert-base-case','vocab.txt')) encode_dict = tokenizer.encode_plus(text=tokens,
WordPress 有个用户会话功能，就是在后台 > 用户 > 「我的个人资料」菜单下有个「登出其他设备」的按钮，点击它可以在其他设备上登出，只在此处保留登录状态。
The ChatGPT model family we are releasing today, gpt-3.5-turbo, is the same model used in the ChatGPT product. It is priced at $0.002 per 1k tokens
主力模型之一混元 -lite 模型，API 输入输出总长度计划从目前的 4k 升级到 256k，价格从 0.008 元 / 千 tokens 调整为全面免费。
API网关作为所有请求的入口，请求量大，我们可以通过对并发访问的请求进行限速来保护系统的可用性。
本文主要研究下spring cloud gateway的RedisRateLimiter
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