挂机去流浪

对于一个生成模型来说，最重要的一定是生成文本的质量。文本质量主要是四个方面： 流畅度： 输出内容是否流畅 真实性： 生成的文本多大程度上还原语境中描述的事情 语法： 生成的文本是否有语法问题 多样性：

接着常见文本生成评价指标——非训练评价指标写的。 还是看名字，这类指标是基于机器学习模型评估机器生成的文本之间或机器生成的文本自然语言文本之间的相似性。 所谓的基于机器学习模型是一些利用训练好的模型来

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SpringBoot 集成 RabbitMQ 公司老大觉得使用注解太繁琐了，而且不能动态生成队列所以让我研究是否可以动态绑定，所以就有了这个事情。打工人就是命苦没办法，硬着头皮直接就上了，接下来进入主

汇总了一下滑动窗口、同向双指针的一些题目，题目比较简单，使用同方向的双指针遍历数组即可出结果。 一般我们左右端点指针为 left 和 right ，枚举 right即可。 代码使用python语言，一

为下游任务微调BERT预训练模型 文本分类举了个文本分类任务的微调，这次我们看一下问答任务。 在问答任务中，BERT模型的输入包含一个问题和一个文本段落，其中文本段落可能包含与问题相关的答案。BERT

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现在让世界惊叹的模型是构建于我们几年前开始建造的超级计算机上的，在未来，新模型将构建于我们现在正在训练的新超级计算机上。。。

问题来源 事情是这样的： 本来我们讲论文，把文章中的图改成上边这样，让读者更了解模型结构就行了。 但是同读论文的师兄发出如下疑问： 下边是ControlNet的论文原文写的： 大致意思是说： 为了和S