本文永久地址：https://wanger-sjtu.github.io/encoder-cross-bi/ Bi-encoder和Cross-encoder是在自然语言理解任务模型的两种不同方法，在信息检索和相似性搜索二者的使用更为广泛。在LLM大火的今天，RAG的pipe line中这两个模块作
（1）appender 1.appender标签是logback配置文件中重要的组件之一。在logback配置文件中使用appender标签进行定义。可 以包含0个或多个appender标签。 2.appender主要作用就是：①控制打印日志的地方、②打印日志的输出格式。 3.appender语法结
本文分享自华为云社区《使用Python实现深度学习模型：BERT模型教程》，作者： Echo_Wish。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google提出的一种用于自然语言处理（NLP）的预训练模型。BERT
SpringBoot 集成 Security 时，报 Encoded password does not look like BCrypt 原因：SecurityConfig 必须 Bean 的形式实例化 /** * 配置用户身份的configure()方法 * * @param auth * @t
目录编码与加密Base64编码(可逆)十六进制编码（hex.EncodeToString函数）(可逆)哈希算法(不可逆)MD5(不可逆)SHA-256(不可逆)MAC算法(不可逆)加密算法(可逆)对称加密算法(可逆)DES(可逆)AES(可逆)区别非对称加密算法(可逆)RSA(可逆)ECC(可逆)P
一段包含 bytes 类型的 protobuf 二进制数据，经过 pbjs 解码生成的 json 文件，再传递给 pbjs 编码后生成的二进制数据和原始数据差异巨大，经过一番探究，发现居然是 pbjs 的一个 bug，快来看看你是否踩过这个坑吧~
编写一个函数/方法，它接受2个参数、一个字符串和轨道数，并返回ENCODED字符串。 编写第二个函数/方法，它接受2个参数、一个编码字符串和轨道数，并返回DECODED字符串。 然后使用围栏密码对其进行解码。 这种密码用于通过将每个字符沿着一组“竖状轨道”依次放在对角线上来对字符串进行编码。首先开始
本文主要介绍了对句子编码的过程，以及如何使用PyTorch中自带的编码工具，包括基本编码encode()、增强编码encode_plus()和批量编码batch_encode_plus()。 一.对一个句子编码例子 假设想在要对句子'the quick brown fox jumps over a
前言 你可能已经听过很多遍这个不算秘密的秘密了--Kubernetes Secrets 不是加密的！Secret 的值是存储在 etcd 中的 base64 encoded（编码） 字符串。这意味着，任何可以访问你的集群的人，都可以轻松解码你的敏感数据。任何人？是的，几乎任何人都可以，尤其是在集群的
HuggingFace上提供了很多已经训练好的模型库，如果想针对特定数据集优化，那么就需要二次训练模型，并且HuggingFace也提供了训练工具。 一.准备数据集 1.加载编码工具 加载hfl/rbt3编码工具如下所示： def load_encode(): # 1.加载编码工具 # 第6章/加载
字符串解码问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：字符串解码问题 CSDN：字符串解码问题 题目描述 给定一个经过编码的字符串，返回它解码后的字符串。 编码规则为: k[encoded_string]，表示其中方括号内部的 encoded_string 正好重复 k 次。注意 k 保证为正整数。
