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谁会拒绝一款开源的 3D 博客呢?

说到博客大家一定都不陌生,不管你是深耕职场多年的老鸟,还是在学校努力的小鸟,应该都有过一段“装扮”博客的经历,比如:放上喜欢的图片、添加炫酷的交互、换上 DIY 的博客主题等等。但不管再怎么“打扮”,也跳脱不出平面的“凡胎”。 今天 HelloGitHub 给大家带来的是一款开源的 3D 博客项目,实话说我第一次访问这个博客的时候都惊呆了,颠覆了博客的认知。进去后需要通过操控一辆 3D 的小汽车,自己“找到”文章才可以阅读,特别有意思! 在线:https://bruno-simon.com/ 项目:https://github.com/brunosimon/folio-2019 接下来,本文会先介绍如何在本地把项目运行起来,然后讲解其源码和相关技术,最后教你如何修改代码把自己的博文放进去,升级到 3D 博客!下面让就让我们一起走进这个开源的 3D 博客,将惊喜转化为兴趣。 一、介绍 1.1 安装步骤 话不多说先跑起来再说,只需 4 步。命令如下: # 1.下载项目 git clone git@github.com:brunosimon/folio-2019.git # 2.安装了 Pa...

【NLP系列】Bert词向量的空间分布

作者:京东零售 彭馨 1. 背景 我们知道Bert 预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果,但在语义相似度任务上,表现相较于 Word2Vec、Glove 等并没有明显的提升。有学者研究发现,这是因为 Bert 词向量存在各向异性(不同方向表现出的特征不一致),高频词分布在狭小的区域,靠近原点,低频词训练不充分,分布相对稀疏,远离原点,词向量整体的空间分布呈现锥形,如下图,导致计算的相似度存在问题。 2. 问题分析 为什么Bert词向量会呈现圆锥形的空间分布且高频词更靠近原点? 查了一些论文发现,除了这篇 ICLR 2019 的论文《Representation Degeneration Problem in Training Natural Language Generation Models》给出了一定的理论解释,几乎所有提及到Bert词向量空间分布存在问题的论文,都只是在引用该篇的基础上,直接将词向量压缩到二维平面上进行观测统计(肉眼看的说服力明显不够😂) 图中(b)(c)可以看出原生Word2Vec和分类任务的词向量经 SVD 投影,分布在原点周围,...

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Rocky Linux

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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