1、引言在自然语言处理领域中，预训练模型通常指代的是预训练语言模型。广义上的预训练语言模型可以泛指提前经过大规模数据训练的语言模型，包括早期的以Word2vec、GloVe为代表的静态词向量模型，以及基于上下文建模的CoVe、ELMo等动态词向量模型。在2018年，以GPT和BERT为代...(more)

上篇：自然语言处理——NLP之预训练语言模型BERT（上）5.2 BertModel实现创建一个文件名称为Bert.pyimport torch from torch.nn.init import normal_ from .BertEmbedding import BertEmbeddings from .MyTransformer import MyMultiheadAttention import torch.nn as nn imp...(more)

早期运维基本都是基于监控告警系统和CMDB系统完成的，相对比较简单直接，但人力投入较大，不知道现在的运维架构发展成什么样了。实现运维数据与算法相结合，做到运维自动化、智能化，应该是运维数字化的发展方向 ，再高一层的智能决策和故障自愈，估计还需要很长时间的探索。目前有什...(more)

在机器学习（ML）领域，我们通常专注于针对特定指标进行优化，无论是特定的基准测试分数还是业务关键绩效指标。为了实现这一目标，我们通常会训练一个或一组模型来执行特定的任务。然后，我们会对这些模型进行微调和调整，直到性能达到令人满意的水平。然而，这种单一任务训练的方式往往...(more)

一、导语随着半导体行业的高速发展，芯片工艺及制程越来越精密，模拟仿真也已经成为制造企业在进行目标系统设计时，为满足功能、性能、功耗和其他指标要求所需要的一项重要业务流程。由于实际系统的复杂度、精细度的快速提升，要进行模拟仿真的需求的不断增长，以及效率要求的提升...(more)

分享内容确实干货满满，非常赞同三大优化方向，三大优化方向实施起来对人员技术水平要求还是非常高的，实施的时间跨度可能也很长，希望专家提供一些建设原则和实施经验，在平台建设之初就避免一些问题。...(more)