JVM-6-垃圾回收算法
三如何垃圾回收 GC（Garbage Collection)垃圾回收算法 标记清除 速度快，但是会产生内存碎片； 标记整理 解决了标记清除内存碎片的问题，但是每次都得移动对 ......![]()
通过提示大语言模型进行个性化推荐LLM-Rec: Personalized Recommendation via Prompting Large Language Models
论文原文地址：https://arxiv.org/abs/2307.15780 本文提出了一种提示LLM并使用其生成的内容增强推荐系统的输入的方法，提高了个性化推荐的效果。 Basic promptin ......![]()
legend的用法
1. 自动检测 设置title的label标签,随后使用不带参数的legend函数也会自动显示(但不限于一种方式设置图形的label，只要设置了图形的label,使用legend函数会自动显 ......![]()
使用numpy实现bert模型，使用hugging face 或pytorch训练模型，保存参数为numpy格式，然后使用numpy加载模型推理，可在树莓派上运行
之前分别用numpy实现了mlp，cnn，lstm，这次搞一个大一点的模型bert，纯numpy实现，最重要的是可在树莓派上或其他不能安装pytorch的板子上运行，推理数据 本次模型是随 ......深度Q网络：DQN项目实战CartPole-v0
摘要：相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature DQN（即Volodymyr Mnih发表的Nature论文）这里才算是基本完善。 本 ......![]()
论文解读（CTDA）《Contrastive transformer based domain adaptation for multi-source cross-domain sentiment classification》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Contrastive transformer based domain adaptation for multi-source cross-domain sentimen ......![]()
【论文阅读】Uformer：A General U-Shaped Transformer for Image Restoration
前言 博客主页：睡晚不猿序程 首发时间：2023.6.8 最近更新时间：2023.6.8 本文由 睡晚不猿序程 原创 作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有任何错误或者表述不清，请 tt 我， ......![]()
利用生成式预训练Transformer实现智能问答与人机交互
目录 利用生成式预训练Transformer实现智能问答与人机交互 随着人工智能技术的不断发展，智能问答和人机交互已经成为了人工智能领域中的重要研究方向。在智能问答 ......文献精读1：SpikTransformer
Spikformer code source(pku)：GitHub - ZK-Zhou/spikformer: ICLR 2023, Spikformer: When Spiking Neural Network Meets Transformer 摘要 本文结合了两种生物 ......![]()
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