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深入探索文本预训练模型 1. 预训练模型效果评估 评估指标的选择与应用 模型在不同任务上的性能表现 针对特定领域数据的微调策略 2. 文本数据截断处理 截断方法的优劣分析 如何根据模型特性选择合适的截断方法 截断长度对模型性能的影响 3. 预训练模型自定义训练 自定义数据集的构建与处理

Doccano平台下的NER标注流程 1. 数据准备 准备好待标注的文本数据，确保格式正确 (如txt, csv等). 2. 项目创建与配置 在Doccano平台创建新项目，并根据NER任务需求定义标签体系. 例如，识别人物、地点、组织机构，则可设置标签为“人物”, “地点”, “组织”. 3. 文
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该数据集包含圣贝纳迪诺市2016年7月1日至8月31日8条高速公路1979个探测器的交通数据，每5分钟收集一次。此外，还包含交通网络的邻接矩阵文件，描述了路口相邻情况和节点间距离。可用于交通预测、时间序列分析和时空序列分析。

PeMS04数据集包含2018年1月1日至2月28日期间旧金山湾区29条高速公路3848个探测器的交通数据，每5分钟收集一次，包括车辆流量、速度和时间占有率。此外，还提供了一个邻接矩阵，表示路口之间的连接性和距离。本数据集可用于交通流量、速度和拥堵预测，以及时间序列和时空序列分析。

BERT：掩码掉15%的词语，预测句子关联性 ALBERT：轻量化BERT，共享全部网络层（FFN和注意力机制） RoBERTa：优化训练过程，改进掩码机制 DistilBERT：精简版BERT，减少40%参数，加速预测，保持97%效果
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本教程将演示Hugging Face在自然语言处理中的应用，涵盖预训练模型、分词器、模型选择和微调等内容。 教程采用PyTorch版本，并逐行分析代码，帮助你深入理解Hugging Face的使用方式。

这个任务其实是一个调包的过程，但需要了解一下流程。熟悉了这个流程后，NLP领域的很多问题都可以按照这个流程去做，比如对话生成、机器翻译、文本摘要等任务。到了今天在NLP领域的所有任务，都可以用Transformer结合Hugging Face去玩。词向量的制作已经不再需要，大多数算法工程师和科研人员

YOLO（You Only Look Once）系列算法是一系列流行的目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2015年首次提出。YOLO算法将目标检测任务转化为一个单一的回归问题，通过单次前向传递网络即可同时预测图像中多个目标的位置和类别。YOLOv1是最早的版本，YOLOv2（YOLO9

TGCN是一种处理时序图数据的模型，扩展了图卷积网络（GCN），结合了图卷积和时间序列建模的思想，能够对时序图中的节点进行特征提取和预测。它在GCN的基础上引入了时间维度的信息，通过时间上的邻接关系捕捉节点之间的演化模式。图表示时，将时序图数据表示为邻接矩阵或邻接列表，每个节点有特征向量和时间戳。根