CDial GPT 本项目提供了一个大规模中文对话数据集,并提供了在此数据集上的中文对话训练模型(中文GPT模型),更多信息可参考我们的。 本项目代码修改自 ,使用了HuggingFace Pytorch版的库,可用于训练与微调。 目录 消息 2021-02-28:一个,欢迎大家提bug和加速优化算法,以及新的清洗功能等等。 2021-01-09:实验室出版新书 ,欢迎大家阅读购买。 2020-11-20:训练模型新工作 。本工作将词级的语言学知识(包括词性和词的情感极性)。表示模型SentiLARE,欢迎大家使用。 2020-10-18:我们的论文《大规模中文短文本对话数据集》获得了NLPCC2020最佳学生论文奖。 :party_popper: :party_popper: :party_popper: 2020-09-08:感谢所提供的。 2020-09-02:可用加载,感谢苏剑林提供代码。 我们所提供的数据集LCCC(大规模汉语清洁会话
2022-11-30 10:21:23 715KB dialogue text-generation pytorch gpt
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COCO LM训练(WIP) 在Pytorch中实现 ,纠正和对比文本序列以进行语言模型训练。 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
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原始github地址:https://github.com/hellochick/PWCNet-tf2
2022-11-29 11:28:46 94.5MB 光流
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yolov5训练权重文件
2022-11-29 11:28:44 294.51MB yolov5
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FlowPlayer是一个用Flash开发的在Web上的网页flash播放器代码,你可以很容易地将它集成在任何的网页上使用。FlowPlayer提供了良好的用户体验,支持加载,多次播放,播放列表,全屏播放模式等,还能支持HTTP以及流媒体传输。 所以FlowPlayer也是一个flash播放器源码软件,你可以下载使用。它提供了一个简单的方法,在网站中嵌入视频播放器。这样可作为普通的FLV播放器,这其中有大量的功能和非常灵活和强大的配置选项。
2022-11-28 16:01:20 14.36MB 系统开源
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(fanqiang)英伟达官方下的,亲测有用
2022-11-28 12:25:38 34.2MB jetsoninference jetsonnano
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Pre-trained models are available here. All models are trained on Kinetics-700 (K), Moments in Time (M), STAIR-Actions (S), or merged datasets of them (KM, KS, MS, KMS).
2022-11-25 17:16:22 487.42MB pytorch resnet 3d-resnet 预训练模型
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基于ALBERT训练模型实现答案测分类——数据集基于ALBERT训练模型实现答案测分类——数据集基于ALBERT训练模型实现答案测分类——数据集基于ALBERT训练模型实现答案测分类——数据集基于ALBERT训练模型实现答案测分类——数据集基于ALBERT训练模型实现答案测分类——数据集基于ALBERT训练模型实现答案测分类——数据集基于ALBERT训练模型实现答案测分类——数据集基于ALBERT训练模型实现答案测分类——数据集基于ALBERT训练模型实现答案测分类——数据集基于ALBERT训练模型实现答案测分类——数据集基于ALBERT训练模型实现答案测分类——数据集基于ALBERT训练模型实现答案测分类——数据集基于ALBERT训练模型实现答案测分类——数据集基于ALBERT训练模型实现答案测分类——数据集基于ALBERT训练模型实现答案测分类——数据集基于ALBERT训练模型实现答案测分类——数据集基于ALBERT训练模型实现答案测分类——数据集基于ALBERT训练模型实现答案测分类——数据集基于ALBE
2022-11-24 16:26:24 405.13MB 深度学习
数字光栅投影测量系统中存在的gamma失真现象会带来明显的测量误差。提出了一种基于投影光栅编码的gamma校正技术,通过对投影光栅引入一个编码值,将经过编码调制后的投影光栅用于测量,极大地削弱了由gamma失真现象带来的影响,提高了测量精度。实验验证了该方法的有效性,将该gamma校正技术用于传统的相移算法。采用该方法求得的编码值,对相移算法的投影正弦光栅进行编码调制,调制后的相移算法精度得到极大提高。与已有的基于投影光栅编码的gamma校正技术相比,所提方法简单且有效。
2022-11-24 10:48:54 2.98MB 测量 gamma校正 预编码 光栅投影
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Ae文字动画设合集包工程文件.rar
2022-11-23 19:03:41 804KB Ae
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