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【NLP 37、实践 ⑨ NER 命名实体识别任务 LSTM + CRF 实现】
—— 25.3.13 一、配置文件 config.py
1.模型与数据路径
参数名称路径值作用"model_path""model_output"模型训练完成后保存的位置。例如:保存最终的模型权重文件。"schema_path""ner_data/schema.json"数据结构定义文…
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2025/3/15 7:46:26
在IGH ethercat主站中Domain和Entry之间的关系
在 IGH EtherCAT 主站中,“domain”(域)和 “entry”(条目)存在着紧密的关系,具体如下:
数据组织与管理方面:“domain” 是 EtherCAT 主站中用于管理和处理从站配置、数据映射和数据…
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2025/3/15 7:44:22
程序化广告行业(15/89):TD、流量供应方与流量方服务解析
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大家好!一直以来,我都对程序化广告行业充满兴趣,在深入学习的过程中积累了不少知识。今天就想把这些知识分享出来,和大家一起学习进步&…
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2025/3/15 7:40:15
Tcp网络通信的基本流程梳理
先来一张经典的流程图 接下介绍一下大概流程,各个函数的参数大家自己去了解加深一下印象
服务端流程 1.创建套接字:使用 socket 函数创建一个套接字,这个套接字后续会被用于监听客户端的连接请求。 需要注意的是,服务端一般有俩…
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2025/3/15 7:22:50
re-二维四向迷宫题
关于迷宫
我们结合具体的来进行描述。
迷宫,顾名思义是有墙,且只有一条路可以走下去。当我们在题目中获得了map(地图)就拥有了上帝视角,就可以顺利的走出迷宫。
在下面这个图就是一个迷宫的map,其中A是起…
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2025/3/15 7:20:48
blazemeter工具使用--用于自动生成jmeter脚本并进行性能测试
1、安装blazemeter(网上有很多详情的教程) 2、开始录制:设置号你的文件名称后开始录制 3、录制完成后保存为jmeter(jmx)文件 4、在jmeter中打开文件 5、添加一个后置处理器:查看结果树,后运行看看能否成功…
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2025/3/17 4:09:14
来看两篇RAG相关的优化工作:多跳查询的优化L-RAG以及利用记忆增强的查询重构MemQ框架
增强多跳文档检索的分层表示方法(Layer-wise Retrieval-Augmented Generation, L-RAG)
分层检索增强生成(L-RAG),旨在优化多跳文档检索,以解决现有检索增强生成(RAG)方法的局限性。标准RAG在处理复杂的多跳查询时表现不佳,并且由于迭代处理引入了显著的计算开销。L-RA…
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2025/3/15 7:08:30