文字图像匹配度检测软件（基于CLIP、Transformers等实现） 使用CLIP（对比图文预训练方法）提供的图文匹配度检测接口，使用huggingface基于Transformers的机器模型实现离线翻译，因此输入中英文均可检测。前端图形化界面使用PYQT开发,并使用了qdarkstyle进行优化 左边一栏是候选文字语句，右边一栏是对应每条文字语句的匹配度 支持中英文

End-to-End Object Detection with Transformers论文阅读笔记

COCO LM预训练（WIP） 在Pytorch中实现 ，纠正和对比文本序列以进行语言模型预训练。 他们能够以自我监督的方式进行对比学习，以进行语言模型预训练。 似乎是Electra的坚实后继者。 安装 $ pip install coco-lm-pytorch 用法 使用x-transformers库的示例 $ pip install x-transformers 然后 import torch from torch import nn from x_transformers import TransformerWrapper , Encoder from coco_lm_pytorch import COCO # (1) instantiate the generator and discriminator, making sure that the generator is ro

基于Transformers的时间序列平稳性分析（Python完整源码和数据） 基于Transformers的时间序列平稳性分析（Python完整源码和数据） 基于Transformers的时间序列平稳性分析（Python完整源码和数据） Transformers 时间序列 数据分析

基于PSCAD软件，对变压器的物理模型进行建模，供大家学习

解决问题： TypeError: TextEncodeInput must be Union[TextInputSequence,Tupele[InputSequence, InputSequence]] 使用方法： pip install transformers_old_tokenizer-3.1.0-py3-none-any.whl from transformers_old_tokenizer import AutoTokenizer

可用于语义聚合任务中的文本编码器，它将句子和段落映射到 768 维密集向量空间，是 sentence_transformers 库的模型之一，官网下载速度缓慢，容易被墙，下载解压后，可以参考此文章进行模型本地加载 https://blog.csdn.net/weixin_43721000/article/details/125507996

这是一个句子转换器模型，它将句子和段落映射到 384 维密集向量空间，可用于聚类或语义搜索等任务，是 sentence_transformers 库的模型之一，官网下载速度缓慢，容易被墙，下载解压后，可以参考此文章进行模型本地加载 https://blog.csdn.net/weixin_43721000/article/details/125507996

基于transformers+bert预训练模型在语义相似度任务上的finetune

NLP领域取得最重大突破！谷歌AI团队新发布的BERT模型，在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类，并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩。毋庸置疑，BERT模型开启了NLP的新时代！