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Golang笔记：使用json包处理JSON数据

文章目录目的Decoding（解析数据）Encoding（创建数据）总结目的JSON是一种非常流行的数据交换格式，是JavaScript中原生支持的一种数据，因为其简单方便，所以也经常用在不同程序、不同语言间数据交互

Naisu Xu·2023-06-20 07:16

DEBERTA: DECODING-ENHANCED BERT WITH DIS- ENTANGLED ATTENTION glue榜首论文解读

一、概览二、详细内容abstracta.两个机制来improvebert和robertaⅰ.disentangledattentionmechanismⅱ.enhancedmaskdecoderb.fine-tuning阶段ⅰ.virtualadversarialtraining->提升泛化c.效果ⅰ.对nlu和nlg下游任务，提升都比较大ⅱ.用一半的训练数据，效果就比roberta-large好

HxShine·2023-06-14 08:31

iOS Base64编码解码的两种方法

importNS_ASSUME_NONNULL_BEGIN@interfaceNSString(Base64)//Base64编码方法1-(NSString*)base64Encoding;//Base64解码方法1-(NSString*)base64Decoding

申子辰林·2023-04-18 01:30

扩散模型发展小结

目前开源的情况：DALL.Emini大流程：text->(clip)textembedding->(prior)imageembedding->(decoding)image全部都是，扩散模型图像生成模型

KingsMan666·2023-04-10 08:20

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而语言体系中的没一个符号，都是从具象化的行业素材中提取，decoding成抽象符号体系，最后重新编码encoding为视觉形象语言体系库。

Rutona·2023-04-07 06:44

V4L2源代码之旅一：struct v4l2_subdev

这些设备可以完成各种任务，但是通常是处理音频或视频的muxing，encoding，decoding。webcams通常子设备是：sensor和cameracontrollers。

风雅飘零·2023-04-04 07:56

python报错decoding to str: need a bytes-like object, float found

一、平台环境win11+jupyternotebook二、报错语句processed_docs1=documents[‘abstract’].map(preprocess)三、原因分析我这里是因为.csv数据表中有空值，所以可以选择丢弃空值数据。四、解决方式丢弃空值之后再执行原报错语句即可：documents=documents.dropna(subset=['abstract'])#丢弃空行

高考坐后排的边牧·2023-03-31 07:05

论文笔记 | Tree-structured Decoding for Solving Math Word Problems

这篇文章是由京都大学和北京大学合作发表在EMNLP2019上的。主要是在seq2seq架构上做了改进，用树结构的decoder来生成抽象语法树(也可简单理解为表达式树)。并且利用栈结构辅助，能够清楚的知道下一次要生成的token是什么，还有什么时候可以停止解码。文章目录研究动机系统架构图StrongPointsWeakPoints补充研究动机目前已有很多用seq2seq结构来做解题的工作，但这些工

ttliu_kiwi·2023-03-30 19:10

在mac上使用ffmpeg

ffmpeg-i.mkv-vcodeccopy-acodeccopy-sn.mkv来进行剔除字幕的要求来源于https://stackoverflow.com/questions/12131789/how-to-disable-subtitles-decoding-in-ffmpeg

a little because·2023-03-15 14:50

mac Goland DEBUG报错（could not launch process: decoding dwarf section info at offset 0x0: too short）

解决：1、更新dlv，goget-ugithub.com/derekparker/delve/cmd/dlv2、修改Goland的配置，Help->EditCustomProperties中增加新版dlv的路径配置：dlv.path=/Users/zhuzb/go/bin/dlv注意：dlv.path用goenv查看你的GOBIN路径复制过来/Users/zhuzb/go/bin3、重启golan

简单的读读写写·2023-03-12 10:29

【论文阅读笔记|ACL2022】Query and Extract: Refining Event Extractionas Type-oriented Binary Decoding

论文题目：QueryandExtract:RefifiningEventExtractionasType-orientedBinaryDecoding论文来源：ACL2022论文链接：https://arxiv.org/pdf/2110.07476v1.pdf代码链接：GitHub-VT-NLP/Event_Query_Extract0摘要事件抽取通常被建模为一个多分类问题，其中事件类型和论元角色

Rose sait·2023-01-20 05:23

ACL2022 事件抽取论文之Query and Extract: Refining Event Extraction as Type-oriented Binary Decoding 阅读笔记

Title:QueryandExtract:RefiningEventExtractionasType-orientedBinaryDecodingAuthor:SijiaWang,MoYu,ShiyuChang,LichaoSun,LifuHuang单位：VirginiaTechWeChatAIUniversityofCaliforniaSantaBarbaraLehighUniversityu

sliver_23·2023-01-20 05:23

Query and Extract: Reﬁning Event Extraction as Type-oriented Binary Decoding（2022）论文笔记

内容模型图触发器检测事件类型由于类型名称的歧义，以及每种事件类型事件提及的多样性，类型名称本身并不能准确的事件类型的语义触发器选择对于每个事件类型t，我们从训练示例中收集一组带注释的触发器。对于每个唯一的触发词，我们从整个训练数据集中计算它的频率为fo，它被标记为类型t的事件触发的频率为ft，然后得到一个概率ft/fo，用于对所有的事件类型t的注释触发器。我们选择排名前K4的词作为原型触发器{τ1

云桬·2023-01-20 05:23

论文笔记 ACL 2022|Query and Extract: Refining Event Extraction as Type-oriented Binary Decoding

文章目录1简介1.1创新2方法2.1触发词检测2.2论元抽取3实验1简介论文题目：QueryandExtract:RefiningEventExtractionasType-orientedBinaryDecoding论文来源：ACL2022组织机构：弗吉尼亚理工学院暨州立大学论文链接：https://arxiv.org/pdf/2110.07476.pdf代码链接：https://github.

hlee-top·2023-01-20 05:22

时空序列预测模型总结ConvLSTM

下图为LSTM结构和公式2、常用的端到端模型seq2seq采用了encoding-decoding（编码器解码器）结构，论文作者采用encoding-forcasting结构。

DogDog_Shuai·2023-01-16 00:05

【10.1算法理论部分（4）预测问题（近似算法和维特比算法）】Hidden Markov Algorithm——李航《统计学习方法》公式推导

10.4预测算法（解决Decoding：S^=argmaxSP(S∣O,λ)\hat{S}=argmax_{S}P(S|O,\lambda)S^=argmaxSP(S∣O,λ)）下面介绍HMM预测的两种算法

张乾和Heytee·2023-01-07 03:52

人工智能培训老师讲师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-1

MAE主讲:叶梓P1-P2AutoEncodern自动编码器是一种无监督的神经网络模型，它可以学习到输入数据的隐含特征，这称为编码(coding)，同时用学习到的新特征可以重构出原始输入数据，称之为解码(decoding

大数据AI人工智能专家培训讲师叶梓团队·2023-01-05 09:41

GMM-HMM语音识别原理详解 - 全文

HMM要解决的三个问题：1）Likelihood2）Decoding3）Training2.GMM是什么？怎样用GMM求某一音素（phoneme）的概率？

编程大乐趣·2022-12-30 15:55

【论文阅读】A CNN-transformer hybrid approach for decoding visual neuralactivity into text

题目：一种将视觉神经活动解码为文本的CNN-transformer混合方法目录摘要IntroductionMethodsTwo-layer1DCNNTransformerScaleddot-productattentionMulti-HeadattentionMulti-LayerconnectivityFeed-ForwardnetworksScaledpositionalencodingImp

Billie使劲学·2022-12-29 11:21

有关于decoder中的past_key_values参数

在进行decoding的时候，K、V就不会有任何数值上的差

Reza.·2022-12-28 00:33

论文阅读及代码运行-PEPSI : Fast Image Inpainting with Parallel Decoding Network

论文：PEPSI论文：PEPSI++code:https://github.com/Forty-lock/PEPSI以上两篇论文出自同一人，作者在2019年投了一篇PEPSI到CVPR(CCFA类)，2020年投了一篇PEPSI++到TNNLS(CCFB类)。其中不同之处在于PEPSI++对扩张卷积进行了改进，提出了Deit-PEPSI-unit模块，该模块可以有效约减扩张卷积的参数量和计算量，同

一杯java不加糖·2022-12-27 21:02

论文笔记：DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention

DeBERTa：具有分离注意力的解码增强型BERT摘要介绍2背景2.1TRANSFORMER2.2MASKEDLANGUAGEMODEL（屏蔽语言模型）3THEDEBERTAARCHITECTURE3.1DISENTANGLEDATTENTION:ATWO-VECTORAPPROACHTOCONTENTANDPOSITIONEMBEDDING(解开注意力：内容和位置嵌入的双向量方法)结论摘要预训练

帅帅梁·2022-12-23 18:31

Time Series Anomaly Detection with Multiresolution Ensemble Decoding(AAAI2021)

循环自编码器是一种常用的时间序列异常检测模型，它利用异常点或异常段的高重建误差来识别异常点或异常段。然而，现有的循环式自动编码器由于序贯解码，容易出现过拟合和错误累积的问题。在本文中，我们提出了一种简单而有效的循环网络集成，称为多分辨率集成译码循环自编码器(RAMED)。通过使用不同译码长度的译码器和一种新的粗到细融合机制，较低分辨率的信息可以帮助译码器实现高分辨率输出的长距离译码。进一步引入多分

西西弗的小蚂蚁·2022-12-22 07:57

Embeding层与Word2Vec的区别？

它更像是一个基于神经网络层的encoding-decoding过程。它是一个网络层，跟随整个模型一起训练。从embedding的作用上理解，它是将原始词向量映射

€curry·2022-12-17 00:45

2022-12-15 编码

基本概念Encoding意思是“编码”，与其对应的是Decoding，即“解码”。计算机为什么要进行“编码”和“解码”呢？

ForestPei·2022-12-15 09:27

使用MindStudio进行deberta模型训练

DeBERTa(Decoding-enhancedBERTwithdisentangledattention)，如名字所述，有两个技术来改善BERT和RoBERTa，第一个是disentangledattention

weixin_38239810·2022-12-13 16:58

Seq2Seq + attention 模型原理、训练，以及编码过程

目录1.简介2.Seq2Seq2.1Encoder2.2Decoder3.Seq2SeqwithAttention3.1Decoder4.Train5.Decoding5.1理论5.2实例6总结1.简介

Chen_Meng_·2022-12-13 09:05

校验子解码问题（Syndrome Decoding）

参考文献：OverbeckR,SendrierN.Code-basedcryptography[M]//Post-quantumcryptography.Springer,Berlin,Heidelberg,2009:95-145.校验子映射考虑[n,k]q[n,k]_q[n,k]q线性码C\mathscrCC，定义余维度（codimension）r=n−kr=n-kr=n−k，令HHH是其校验矩

山登绝顶我为峰 3(^v^)3·2022-12-12 01:13

【模式识别】隐马尔可夫模型（HMM）

隐马尔可夫模型（HMM）引言HMM模型定义模型两个假设HMM解决的三个基本问题1、Evaluation问题2、Learning问题3、Decoding问题Evaluation问题求解（前向算法和后向算法

阿珍爱上了阿强binz·2022-12-10 14:42

DRAM Address Mapping/Decoding(内存地址解码)

定义：所谓内存地址解码，也可以称作Dram地址的解码，DRAMAddressMapping(多通道卡槽定位和颗粒定位)解释：是指从64bit的内存物理地址(比如，0x12345678234)到Dram地址(socket/ctrl/chl/dimm/rank/chip/group/bank/row/col)的映射关系的过程。KEY:Howphysicaladdressesmaptorowsandba

一棹春风一叶舟·2022-12-09 18:53

Contrastive Search Decoding——一种对比搜索解码文本生成算法

目录一、contrastivesearchdecoding二、代码实现理解和实验1、代码走读2、生成效果展示3、方案的缺陷最近在做文本生成相关的任务，调研的时候刷到一篇文本生成的论文：《AContrastiveFrameworkforNeuralTextGeneration》它认为GPT2生成模型再生成的token具有各异向性，使得token之间的相似性非常接近没有很好的区分度，最后解码的时候造成

colourmind·2022-12-09 16:54

【机器学习】自动编码器

自动编码器简介：自动编码器是一种无监督的神经网络模型，它可以学习到输入数据的隐含特征，这称为编码(coding)，同时用学习到的新特征可以重构出原始输入数据，称之为解码(decoding)。

脆鲨Nana7mi·2022-12-06 10:10

TypeError: decoding str is not supported

问题描述：这里我是要读取.edf文件，常规的文本阅读器是没法正常查看该文件格式的，比如记事本打开存在乱码，这里是解析的时候出现了问题。查询各种正则化表达式'\x14'没有任何问题的，报错一直指向这一句。尝试修改都无疾而终。unicode(annotation,encoding='utf-8').split('\x14')直到看到这篇博文：https://blog.csdn.net/sanqima/

lililinglingling·2022-11-28 20:45

[论文阅读笔记02]Nested Named Entity Recognition via Second-best Sequence Learning and Decoding

题目NestedNamedEntityRecognitionviaSecond-bestSequenceLearningandDecoding通过次优序列学习和解码嵌套命名实体识别ShibuyaT,HovyE.NestedNamedEntityRecognitionviaSecond-bestSequenceLearningandDecoding[J].2019.摘要在训练神经模型上，设计了一个目

happyprince·2022-11-27 10:10

超详解transformer（附图）

进入transformer,看到它是由encoding部分和decoding部分构成进一步拆解，每个e

蓝羽飞鸟·2022-11-21 12:58

ICLR 2021 | 微软DeBERTa：SuperGLUE上的新王者

基本信息题目：DeBERTa:Decoding-enhancedBERTwithDisentangledAttention机构：微软研究院作者：PengchengHe,XiaodongLiu,JianfengGao

JasonLiu1919·2022-11-19 18:14

机器学习笔记之隐马尔可夫模型(六)解码问题

本节将介绍使用维特比算法(Viterbi)处理解码问题(Decoding)解码问题介绍在隐马尔可夫模型中，解码问题被看做为给定长度为TTT的观测序列{o1,o2,⋯ ,oT}\{o_1,o_2,\cdots

静静的喝酒·2022-11-09 13:36

RoBERTa, DeBERTa (v1, v2, v3)

ContentsRoBERTa:ARobustlyOptimizedBERTPretrainingApproachDeBERTa:Decoding-enhancedbertwithdisentangledattentionTheDeBERTaArchitectureDisentangledAttention

连理o·2022-10-07 11:45

PostgreSQL 逻辑复制模块（二）

4社区插件的原理及功能4.1test_decodingplugintest_decoding是Postgres现有的一个plugin，它的主要作用是将筛选过后的wal日志，转化为人们可以理

oldba.cn·2022-09-18 14:01

CTC Algorithm Explained Part 2：Decoding the Network（CTC算法详解之解码篇）

转载本文请注明出处：https://xiaodu.io/ctc-explained作者：yudonglee本文总共分为五部分来全面阐述CTC算法（本篇为Part2）：Part1：TrainingtheNetwork（训练算法篇），介绍CTC理论原理，包括问题定义、公式推导、算法过程等。Part1链接。Part2：DecodingtheNetwork（解码算法篇），介绍CTCDecoding的几种常

yjhworm·2022-07-19 07:00

【kaldi】chain-model的TCP server部署

MachineCYL·2022-07-14 07:03

UPGRADE FAILED: failed decoding reader into objects: unable to recognize "": no matches for kind...

问题应用市场报错提示Failedtoinstallappxdata-plat.Error:UPGRADEFAILED:faileddecodingreaderintoobjects:unabletorecognize"":nomatchesforkind"Deployment"inversion"apps/v1beta2"环境：k8sv1.18.4，helm2rancherv2.4.5执行命令ra

邵红晓·2022-06-27 16:28

Linux AV1硬件视频解码将支持Intel Tiger Lake

文/YoonChae-kyung原文：https://linuxreviews.org/Linux_AV1_Hardware_Video_Decoding_Support_Ready_For_Intel_Tiger_Lake

LiveVideoStack_·2022-03-25 09:27

Encoding and Decoding in Swift笔记

原文：https://www.raywenderlich.com/3418439-encoding-and-decoding-in-swift基础语法Swift将encoding和decoding能力内置在了系统库

ameerkat·2022-02-12 12:35

[论文阅读]Very Low-Complexity Hardware Interleaver for Turbo Decoding

VeryLow-ComplexityHardwareInterleaverforTurboDecoding作者：ZhongfengWang,SeniorMember,IEEE,andQingweiLi机构：OregonStateUniversity,Corvallis,USA期刊：IEEETRANSACTIONSONCIRCUITSANDSYSTEMS—II:EXPRESSBRIEFS时间：JUL

夏风喃喃·2021-05-19 11:03

维特比算法在HMM和CRF中的应用

一般应用场景为HMM（隐马尔可夫模型）或CRF中的解码（decoding）问题，在HMM模型的解码问题中，给定模型λ=(A,B,Π)\lambda=(A,B,\Pi)λ=(A,B,Π)和观测序列O={o1

Bernard_Yang·2021-04-30 07:32

OpenCV调用海康威视等摄像头（处理rtsp视频流）方法以及，出现内存溢出（error while decoding）或者高延迟问题解决

摄像头与电脑的连接首先，你需要获得hikvision摄像头的密码以及用户名（不知道的可以去打客服电话进行咨询），这里不做介绍；其次，将电脑的ip设置与hikvision同频段，一般来说，海康威视的ip为192.168.1.64，电脑设置如下：最后，使用IE浏览器（其他可能不支持），输入ip:192.168.1.64并登陆输入用户名和密码即可获取视频画面（可以观察到，视频有畸变）使用python+o

Lukey Alvin·2021-04-23 13:06

On Deep Learning-Based Channel Decoding（阅读笔记）未完待续——

OnDeepLearning-BasedChannelDecoding提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录OnDeepLearning-BasedChannelDecoding一、abstract二、INTRODUCTION1.研究背景2.相关

kopkd·2021-03-10 16:05

Performance Evaluation of Channel Decoding With Deep Neural Networks——论文复现总结

1、神经网络解码器具有单次解码和并行计算的能力2、MLP、CNN、LSTM三者中LSTM具有最佳的解码性能，但以最大的计算开销为代价3、此外，我们发现每种类型的神经网络都存在一个饱和长度，这是由于它们的学习能力受到限制而引起的。4、结构化代码比随机代码更好训练，并解决了基于深度学习的解码器难以训练长代码的挑战。因此，提出将极坐标编码图划分为子块，每个子码字的解码器分别进行训练。5、具体的流程就是先

kopkd·2021-03-10 15:53

Transformer模型

主要用于翻译，有两部份组成：encoding和decoding。1encodingencoding如下图所示：1.1self-attention计算单词与其他单词的相关性。

zjjszj·2021-01-24 14:23

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