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PaddleFSL:基于飞桨的小样本学习工具包

机器学习在数据密集型的应用中取得了极佳的效果,但在数据集很小的场景下,多数机器学习算法的效果会严重受限。在计算机视觉、自然语言处理等大领域下,从深度学习最初大放异彩的图像分类、文本分类,到进一步的图像生成、文本关系预测,机器学习算法取得的成就大多建立在大量数据驱动的训练算法之上。然而,高质量的标注数据在大多数领域都是很难获得的,这限制了诸多机器学习算法在相应场景下的应用能力。 在这样的背景下,小样本学习(Few Shot Learning, FSL)的提出将解决数据集规模严重受限条件下的机器学习应用问题。小样本学习方法可以在利用先验知识的前提下,仅由极少量受监督的样本,使模型通过极少步的更新快速提升泛化性能,以应用在新的相关任务上。近年来,小样本学习已经应用于计算机视觉、自然语言处理、人机交互、知识图谱乃至生物计算等领域的诸多应用中。 小样本学习的研究者在编码实践过程中通常会面临原型实现和方法复现两方面的问题。为了方便飞桨开发者和使用飞桨的科研人员方便地执行以下操作,基于飞桨的小样本学习工具包PaddleFSL应运而生,它: 提供简单、易用、稳定的经典小样本学习方法;支持拓展新的小样本...

必了解的 DevOps 工具链集合 2021(全)

通过10几年的发展,DevOps 逐渐步入成熟期,根据 Google 的搜索统计,【DevOps 工具】搜索量一直呈现增长趋势。 DevOps 涵盖了整个软件开发的生命周期,因此,相应的工具链生态也非常丰富。然而,没有任何一个工具可以涵盖所有流程,适合所有环境。 目前,【码农】这个词汇成了软件工程师的一个代名词,个人不是特别喜欢这个词汇。 优秀的软件工程师应该是一个问题的【发现者,解决者】,而不是任务的【接受者,完成者】。 如果想要成功转型称为【Problem Resolver】,就需要了解 DevOps 工具链,并熟练掌握其用法。 今天,我们就来看看,目前有哪些流行的工具。 在后续的文章中,我们会介绍如何【$0】开销搭建一个小规模 DevOps 全工具链。 我们以软件开发的【生命周期】为基准,看看每个阶段有哪些流行的工具。为了能够更好的展示,细分一下每个流程。 项目管理(Plan) 这个阶段属于 Agile 的范畴,解决的问题是【如何把工作规划好】。 我们主要调研文档系统,项目管理系统,会议系统,即时通讯系统。 文档工具:Microsoft 365 应该是目前应用最广泛的文档工具,随...

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