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Processing是基于Java的一个工具包，也是编程语言，非适合做为第一门编程语言

无监督数据增强 总览 无监督数据增强或UDA是一种半监督学习方法，可在各种语言和视觉任务上实现最新的结果。 仅用20个标记的示例，UDA优于以前在25,000个标记的示例上训练的IMDb的最新技术。 模型 带标签的示例数 错误率 混合增值税（以前的SOTA） 25,000 4.32 伯特 25,000 4.51 UDA 20 4.20 使用CIFAR-10（带有4,000个标记的示例）和SVHN（带有1,000个带标记的示例），可将最新方法的错误率降低30％以上： 模型 CIFAR-10 SVHN ICT（以前的SOTA） 7.66±.17 3.53±.07 UDA 4.31±.08 2.28±.10 有了10％的标签数据，它就对ImageNet进行了重大改进。 模型 top-1精度 前5位准确性 ResNet-50 55.09 77.26 UDA 68.78 88.80 这个怎么运作 UDA是一种半监督学习的方法，它减少了对带有标记的示例的需求，并更好地利用了没有标记的示例。 我们发布的内容 我们发布以下内容： 基于BERT的文本分

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数据库经典教材，主要介绍数据库事务等相关的理论。 本书对于那些对实现分布式系统或客户-服务器结构感兴趣的人来说，是值得一读的。 本书适合作为高校的教科书，也可作为计算机专业人员的参考书。

冈萨雷斯的经典书籍。内有两个文档：一个书籍电子版，一个课程答案，均为原版电子文档。自己从中受益颇多，低积分分享给大家。

带文本生成器的GPT2-Pytorch 更好的语言模型及其含义 我们的模型称为GPT-2（是的继承者），仅经过培训即可预测40GB的互联网文本中的下一个单词。 由于我们担心该技术的恶意应用，因此我们不会发布经过训练的模型。 作为负责任公开的一项实验，我们将发布一个供研究人员进行实验的以及一份。 来自 该存储库是有关Pytorch中带有压缩代码的文本生成器的简单实现GPT-2 原始曲目是 。 您也可以阅读有关gpt-2的论文， 。 为了理解更详细的概念，我建议您阅读有关变压器模型的论文。 我在Pytorch中实现了GPT-2的良好实现， ，您可以在havingface存储库中看到更多详细的实现。 变形金刚（自我关注）论文：只 OpenAi-GPT的第一篇论文： 请参阅有关GPT-2和Paper的 快速开始 在Pytorch中下载GPT2预训练模型，该模型已经完成了face / pytorch-pretrained-BERT的制作！ （感谢分享！这有助于我将tensorflow（ckpt）文件传输到Pytorch模型的问题！） $ git clone https://g

视觉推理的自然语言 该存储库包含 （Suhr等人2017）和 （Suhr和Zhou等人2018）的数据。 视觉推理自然语言语料库的任务是确定关于视觉输入（如图像）的句子是否正确。 该任务的重点是关于对象集，比较和空间关系的推理。 这包括两个数据集：具有合成生成图像的NLVR和包括自然照片的NLVR2。 有关示例和页首横幅，请参见网页： ： 如有疑问，请使用“问题”页面，或直接给我们发送电子邮件： 发牌 NLVR（包含合成图像的原始数据集; Suhr等人2017） 继Microsoft COCO（ ）之后，我们根据CC-BY-4.0（ ）许可了NLVR数据集（合成生成的图像，结构化表示和注释） ）。 NLVR2（具有真实图像的数据集，Suhr和Zhou等人，2018年） 我们已在CC-BY-4.0（ ）下许可了NLVR2图像的注释（句子和二进制标签）。 我们不授权NL

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