## 概述 HuggingFace是一个开源社区，提供了开源的AI研发框架、工具集、可在线加载的数据集仓库和预训练模型仓库。HuggingFace提出了一套可以依照的标准研发流程，按照该框架实施工程，能够在一定程度上规避开发混乱、开发人员水平不一致的问题，降低了项目实施的风险及项目和研发人员的耦合度
## 概述 参见：[聊聊HuggingFace](https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/p/17640835.html) ## 项目组件 一个完整的transformer模型主要包含三部分：Config、Tokenizer、Model。 ### Config
最近翻译的一篇分享中，主要讲解了多任务学习的各个方面，很多的专业术语与概念都不清楚，因此简单的整理了下相关的知识，做个笔记。 ### 概述 现在大多数机器学习任务都是单任务学习。对于复杂的问题，也可以分解为简单且相互独立的子问题来单独解决，然后再合并结果，得到最初复杂问题的结果。这样做看似合理，其实
翻译自： [Big data? 🤗 Datasets to the rescue!](https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter5/4?fw=pt#big-data-datasets-to-the-rescue "Big data? 🤗 Dat
翻译自：[Fine-tuning a model with the Trainer API](https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter3/3?fw=pt "Fine-tuning a model with the Trainer API") `T
最近再看项目代码，发现很多的service里面，喜欢在事务内部再去调用HTTP请求，简单分析下此种方式的利弊与解决策略。 概述 在数据库内部嵌套TCP连接(一般是HTTP调用或是RPC远程调用)。 @Transactional(rollbackFor = Exception.class) publi
来自《深度学习入门:基于Python的理论与实现》 张量 Numpy、TensorFlow、Pytorch等框架主要是为了计算张量或是基于张量计算。 标量：0阶张量；12,4,3, 向量：一阶张量；[12,4,3] 矩阵：二阶张量；[ [12,4,3], [11,2,3] ] 多阶张量：多维数组；
https://www.jianshu.com/p/b064274536ed 本文主要研究一下jvm的Code Cache Code Cache JVM生成的native code存放的内存空间称之为Code Cache；JIT编译、JNI等都会编译代码到native code，其中JIT生成的na
https://www.jianshu.com/p/5346f031904c 序 本文主要研究一下软件开发的REP、CCP、CRP原则 4187683058-8a26ecd11fb02b85_fix732.png The Reuse/Release Equivalence Principle (RE
https://aijishu.com/a/1060000000218521 编者按：2个月前，我在《【揭秘半导体产业，助力中国芯】Winnie shao博士开课了！》中推荐过邵巍博士的这个专栏课程。今天再次推荐是因为全部内容已经连载完成。 可以看到，已经有1700多位读者朋友付费学习。由于时间等原
https://cloud.tencent.com/developer/article/1406522 序 本文主要研究一下HotSpot VM的Native Memory Tracking Native Memory Tracking java8给HotSpot VM引入了Native Memor
https://juejin.cn/post/6844903809932591112 序 本文主要研究一下jvm的Code Cache Code Cache JVM生成的native code存放的内存空间称之为Code Cache；JIT编译、JNI等都会编译代码到native code，其中JI
http://blog.itpub.net/69925873/viewspace-2935360/ OpenAI的Generative Pre-trained Transformer(GPT)模型通过引入非常强大的语言模型，在自然语言处理(NLP)领域引起了巨大震动。这些模型可以执行各种NLP任务，
https://www.modb.pro/db/139451 作者简介：haohongfan 是 Apache Dubbogo Committer，目前就职于京东，擅长高并发架构设计。公众号 HHFCodeRv 会定期发布原创文章，包括源码分析、业务思考、架构设计等。推荐大家关注 每隔一段时间就能看
摘要：Cookie、Session、Token 这三者是不同发展阶段的产物 本文分享自华为云社区《Cookie、Session、Token 背后的故事》，作者： 龙哥手记。 1. 网站交互体验升级 作为网友的我们，每天都会使用浏览器来逛各种网站，来满足日常的工作生活需求。 现在的交互体验还是很丝滑的
emmm，说起网络知识学习肯定离不来wireshark工具，这个工具能够帮助我们快速地定位网络问题以及帮助正在学习网络协议这块的知识的同学验证理论与实际的一大利器，平时更多的只是停留在初步的使用阶段。也是利用部门内部的网络兴趣小组的讨论机会，私下对wireshark的一些进阶功能，比如专家模式、图表等功能进行调研，并结合实际场景抓包分析对功能进行对照说明。
如何恰当地处理数据量庞大的Excel文件，避免内存溢出问题？本文将对比分析业界主流的Excel解析技术，并给出解决方案。
emm，又又又踩坑啦。这次的需求主要是对逾期计算的需求任务进行优化，现有的计算任务运行时间太长了。
1. 依赖传递 在Maven中，依赖是会传递的，假如在业务项目中引入了spring-boot-starter-web依赖： org.springframework.boot spring-boot-starter
在读《深入理解JVM虚拟机》这本书前两章的时候整理了JDK从1.0到最新版本发展史，其中记录了JDK这么多年来演进过程中的一些趣闻及引人注目的一些特性，在调研JDK19新增特性的时候了解到了虚拟线程这个概念，于是对虚拟线程进行学习整理内容如下。
