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Go 语言通用代码生成器仙童已发布 Beta3 版,发布最新介绍视频

Go语言通用代码生成器仙童已发布Beta3版,发布最新介绍视频 Go语言通用代码生成器仙童已发布Beta3版,发布最新介绍视频,请见:https://www.bilibili.com/video/BV1g84y1n73B/ Beta3版修正了一些缺陷。Beta3版视频中所说的登录系统缺陷将在Beta4版上完全修复。 Go 语言通用代码生成器仙童 Beta2 版,发布最新介绍视频,请见:https://www.bilibili.com/video/BV13M411A7nH/ 仙童 Beta 版,介绍视频。请见:https://www.bilibili.com/video/BV19j411T7wx/ 两个视频的合集,请见:https://www.bilibili.com/video/BV13D4y1G7L4/ GO 语言通用代码生成器仙童已发布 Beta2 版,支持 Rust 语言兼容性,即可以使用 Rust 通用代码生成器莲花的 SGS2 模板直接生成 Go 语言代码生成物。同时支持 Java 语言兼容性。即支持 Java 通用代码生成器的模板直接生成 Go 语言代码生成物。 仙童 Be...

EasyNLP集成K-Global Pointer算法,支持中文信息抽取

作者:周纪咏、汪诚愚、严俊冰、黄俊 导读 信息抽取的三大任务是命名实体识别、关系抽取、事件抽取。命名实体识别是指识别文本中具有特定意义的实体,包括人名、地名、机构名、专有名词等;关系抽取是指识别文本中实体之间的关系;事件抽取是指识别文本中的事件信息并以结构化的形式呈现出来。信息抽取技术被广泛应用于知识图谱的构建、机器阅读理解、智能问答和信息检索系统中。信息抽取的三大任务不是相互独立的关系,而是相互依存、彼此依赖的关系。命名实体识别是关系抽取、事件抽取的基础,关系抽取是事件抽取的基础。同时,关系抽取、事件抽取对命名实体识别任务有帮助,事件抽取对关系抽取任务有帮助。但目前关于仅使用一个模型完成中文信息抽取三大任务的研究相对较少,因此,我们提出K-Global Pointer算法并集成进EasyNLP算法框架中,使用户可以使用自定义数据集训练中文信息抽取模型并使用。 EasyNLP(https://github.com/alibaba/EasyNLP)是阿⾥云机器学习PAI团队基于PyTorch开发的简单易⽤且功能丰富的中⽂NLP算法框架,⽀持常⽤的中⽂预训练模型和⼤模型落地技术,并且提供了...

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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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