DeBERTa:具有分散注意力的增强解码的BERT DeBERTa:具有分散注意力的增强解码的BERT这是DeBERTa实施的存储库。我们的代码仍处于发布业务流程中,它将在本周末准备就绪。 贡献该项目欢迎您的贡献和建议。 大多数捐款要求您同意一份《捐款者许可协议》(CLA),声明您有权并实际上授予我们使用您的捐款的权利。 有关详细信息,请访问https:// cla。
2023-04-10 16:59:07 114KB Python Natural Language Processing
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对LTE系统中ASN.1编解码模块的设计与部分实现的研究。首先,简要介绍了ASN.1的基本概念、语法原则以及BER、PER编解码规则;然后,分析了ASN.1的应用流程和LTE协议栈需求,针对LTE协议栈设计了ASN.1编解码模块;最后,以BCCH_BCH_Message为例,对ASN.1编解码模块进行了部分实现。其实现首先将LTE协议中RRC消息的ASN.1描述按照一定规则转换成C语言的数据结构;然后根据转换好的C语言数据结构按照编码规则为每一个数据结构实现编解码函数。
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在电脑播放视频时提示“播放此视频需要新的编解码器”需要购买HEVC视频扩展,可以直接安装本资源的HEVC视频扩展安装包(免费),重新打开视频即可,亲测有效!!!
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MyQRCode 这是我的本科毕业设计:基于加密的二维码编码解码的小软件 摘要 全国代码管理中心为了提高代码信息化服务水平,提高代码业务处理效率,需要建立一套新的组织机构代码业务信息采集系统。 在目前仍然使用的旧系统当中,组织机构信息的识别、录入、管理依然是人工方式,存在着效率低下,人力成本高,容易出错 的问题,也存在着信息易泄漏、易伪造的安全隐患。 本文结合这个项目的实际需求,对该系统中的组织机构代码自动识别子系统进行了设计和实现,旨在解决旧系统中上述的种种问题。 本文对二维码的编码解码技术进行了探究和分析,对其中的中文识别存在的问题进行了解决,以此来实现高效的组织机构信息的识 别、录入;并对文本加密进行了探究,选择了几种有代表性的算法进行了分析,结合他们的优点缺点,尝试对其进行了结合和改进, 以此来解决信息易泄漏、易伪造的安全隐患;对于加密后出现的新问题——本文长度太长,不利于二维码的
2023-04-07 16:02:02 5.93MB C#
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如果您刚刚安装的操作系统,电脑上没有安装QQ影音、暴风等播放器的话,那么看DVD的时候用XP系统自带Windows Media Player 9不能播放出来,是吧,那就下载这个纯净的Windows Media Player 9 DVD解码器吧。 英文名:DVD Decoder Pak for Windows XP
2023-04-06 19:36:57 200KB 媒体工具-媒体其它
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红外编码解码 一些文献 编码方式总结 和单片机红外通信相关的
2023-04-06 02:30:03 13.57MB 红外编码解码
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网上找到的一个yuv图片查看工具,还不错,分享给大家。使用的时候文件类型,宽度和高度一定要设置正确,不然会打开失败。
2023-04-05 13:21:59 1008KB yuv yuv解码 yuv图片查看 yuv文件查看
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图1分辨率320*240 图2分辨率1920*1080 https://blog.csdn.net/mike8825/article/details/105631968
2023-04-01 17:33:08 5.41MB raw
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S模式ADS-B报文解码器 开发环境 JDK: SE1.8 界面制作工具: SWT 源文件结构 src--| |--ui--| | |--UI.java | |--util--| | |--DegreeDigital.java | |--HexBinOct.java | |--decodeBus--| | |--FileDecodeRunnable.java | |--NetDecodeRunnable.java | |--PreprocessFrame.java | |--ProcessFrame.java | |--
2023-04-01 13:06:33 644KB Java
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xgboost代码回归matlab 神经解码: 包含许多用于解码神经活动的方法的python软件包 该软件包包含经典解码方法(维纳滤波器,维纳级联,卡尔曼滤波器,支持向量回归)和现代机器学习方法(XGBoost,密集神经网络,递归神经网络,GRU,LSTM)的混合。 当前设计解码器来预测连续值的输出。 将来,我们将修改功能以允许分类。 该程序包随附一个,用于比较这些方法在多个数据集上的性能。 如果您在研究中使用我们的代码,请引用该手稿,我们将不胜感激。 依存关系 为了运行所有基于神经网络的解码器,您需要安装为了运行XGBoost解码器,您需要安装为了运行维纳滤波器,维纳级联或支持向量回归,您将需要。 入门 我们提供了jupyter笔记本,其中提供了有关如何使用解码器的详细示例。 文件“ Examples_kf_decoder”用于卡尔曼滤波器解码器,文件“ Examples_all_decoders”用于所有其他解码器。 在这里,我们提供一个使用LSTM解码器的基本示例。 对于此示例,我们假设我们已经加载了矩阵: “ neural_data”:大小为“时间段总数” x“神经元数量”的矩
2023-03-31 18:25:09 48.99MB 系统开源
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