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PyTorch快餐教程2019 (1) - 从Transformer说起

PyTorch快餐教程2019 (1) - 从Transformer说起 深度学习已经从热门技能向必备技能方向发展。然而,技术发展的道路并不是直线上升的,并不是说掌握了全连接网络、卷积网络和循环神经网络就可以暂时休息了。至少如果想做自然语言处理的话并非如此。 2017年,Google Brain的Ashish Vaswani等人发表了《Attention is all you need》的论文,提出只用Attention机制,不用RNN也不用CNN,就可以做到在WMT 2014英译德上当时的BLEU最高分28.4. RNN机器翻译简史 在Transformer模型被提出之前,机器翻译一直是以RNN为主。使用的工具是著名的RNN的两个改进版,1997年提出的长短时记忆网络LSTM和2014年提出的门控循环单元GRU。这三种实现均在torch

Mars-java 2.2.2 发布,不需要容器的 Java Web 开发框架

本次更新如下: 取消了MarsMapping注解,Controller里的所有public方法会自动映射成一个http接口,默认请求方式为get 新增了RequestMethod注解,用来指定http接口的请求方式(不加默认为get) 将Resource注解换成了MarsWrite注解,用法保持不变(防止跟jdk自带的Resource混淆) 将redis模块从Mars-extends项目移到了主项目,以后连接redis不在需要导入Mars-extends扩展包了 对Mars-config项目进行了整理,并且将依赖的Mars-java包升级到了2.2.2 升级了 cglib,asm,netty,等多个第三方依赖包 对代码进行了大量的重构和优化,性能更进一步提升 Controller的定义 @Controller public class TestController { /** * 方法的参数 可以是HttpRequest,HttpResponse以及自定义实体对象,顺序不限 */ public List<Map<String,Object>>...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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