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参考网上分享的的代码和文章，使用 PyTorch 实现 Transformer 模型，以下提供可以直接能跑起来的代码。 完整代码 训练模型 测试截图 参考资料 GitHub graykode/nlp-

Skip-Gram 使用中心词 w(t) 预测上下文词 ...,w(t-2),w(t-1),w(t+1),w(t+2),..，可以建立中心词与上下文词之间的共现关系，即 $P(w_{t+j}|w_{t

Word2vec 是用来产生词向量的模型，它可以从大量文本语料中以无监督方式学习语义知识。 在模型训练完成后，Word2vec 模型可用来映射每个词到一个向量， 可用来表示词对词之间的关系。 在学习和

从构建 Docker 镜像到部署应用至 K8s，将初步了解如何使用容器技术。至于更深入、更复杂的容器知识，那要移步到大牛写的文章。需要注意按照下述步骤进行操作前需要先安装 Docker 和 Kuber

由于 Docker Desktop 自带 Kubernetes 选项，对于新手来说安装 Kubernetes 省心不少。 在安装过程中容易出问题的地方是 Windows 版本不满足最低要求，比如 Wi

循环神经网络 LSTM 的模型结构真心抽象，硬着头皮才最终看懂了些门路。如果英语水平还行的话，比较建议查看 参考资料 下方提供的文章和视频。 经典模型结构 个人画的草图 图中蓝色部分负责遗忘长期记忆

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OpenCV 下载并安装 安装包下载页面 https://github.com/opencv/opencv/releases 新增环境变量 OPENCV_DIR 变量名: OPENCV_DIR 变量值

虽然神经网络的概念简单，但是很容易由于刚接触而一头雾水。该文章是在阅读相关书籍理解神经网络后，摘取些内容帮助新人更容易理解神经网络。 神经网络 神经网络是由节点和节点间的相互连接组成的。网络中每层的每