Prompt tuning 目前的相关论文合集，总计70篇左右

幽默是一种特殊的语言表达方式，在日常生活中扮演着化解尴尬、活跃气氛、促进交流的重要角色。而幽默计算是近年来自然语言处理领域的新兴热点之一，其主要研究如何基于计算机技术对幽默进行识别、分类与生成，具有重要的理论和应用价值。 本资源是基于基于bert的幽默识别模型，请结合我的博客使用！

Gensim数据有什么用？ 研究数据集经常消失，随时间变化，变得过时或没有理智的实现来处理数据格式的读取和处理。 因此，Gensim推出了自己的d Gensim数据的用途是什么？ 研究数据集经常消失，随时间变化，变得过时或没有理智的实现来处理数据格式的读取和处理。 因此，Gensim推出了自己的数据集存储，致力于提供长期支持，合理的标准化用法API，并专注于非结构化文本处理（无图像或音频）的数据集。 该Gensim数据存储库用作该存储。 您无需直接使用此存储库。 因斯泰

VGG16cfg和预训练权重

yolov5_4.0-pytorch预训练模型yolov5l.pt、yolov5m.pt、yolov5s.pt、yolov5x.pt

阿尔伯特-TF2.0 使用TF2.0的ALBERT模型微调 该存储库包含针对ALBERT的TensorFlow 2.0实现。 要求 python3 点安装-r requirements.txt ALBERT预训练 从零开始的ALBERT模型预训练和特定于域的微调。 说明 下载ALBERT TF 2.0砝码 Verison 1 版本2 将模型解压缩到存储库中。 以上重量不包含原始模型中的最后一层。 现在只能用于微调下游任务。 从TF-HUB到TF 2.0全权转换 下载胶水数据 使用以下cmd下载 python download_glue_data.py --data_dir glue_data --tasks all 微调 要准备用于最终模型训练的微调数据，请使用脚本。 tf_record格式的结果数据集和训练元数据应稍后传递给训练或评估脚本。 特定于任务的参数将在以下各节中介绍：

YOLO检测，训练自己的模型必备的预训练权重文件~官网太难下载了。。。当时慢得我想哭，当然，程序跑起来的喜悦也是无与伦比的。

Place365GoogLeNet 是在 Places365 数据集上训练的预训练模型，其底层网络架构与在 ImageNet 数据集上训练的 GoogLeNet 相同。 您可以使用网络阅读 句法净= googlenet net = googlenet('权重',权重) net = googlenet('Weights',weights) 返回在 ImageNet 或 Places365 数据集上训练的 GoogLeNet 网络。 如果权重等于“imagenet”，则网络具有在 ImageNet 数据集上训练的权重。 如果权重等于“places365”，则网络具有在 Places365 数据集上训练的权重。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 place365googlenet.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用

captureone11的预设，我觉得可以一试。。。。。。。。。

在本文中，我们考虑了为连续时间非线性系统开发控制器的问题，其中控制该系统的方程式未知。 利用这些测量结果，提出了两个新的在线方案，这些方案通过两个基于自适应动态编程（ADP）的新实现方案来合成控制器，而无需为系统构建或假设系统模型。 为了避免对系统的先验知识的需求，引入了预补偿器以构造增强系统。 通过自适应动态规划求解相应的Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程，该方程由最小二乘技术，神经网络逼近器和策略迭代（PI）算法组成。 我们方法的主要思想是通过最小二乘技术对状态，状态导数和输入信息进行采样以更新神经网络的权重。 更新过程是在PI框架中实现的。 本文提出了两种新的实现方案。 最后，给出了几个例子来说明我们的方案的有效性。 （C）2014 ISA。 由Elsevier Ltd.出版。保留所有权利。