java jni调用c/c++的so动态链接库简易demo

java jni调用c/c++的so动态链接库简易demo
    需求: 工作中需要多个团队协作开发,而不同团队提供的编程语言不同,比较常见的是底层交互使用C++或c来实现任务调度,java层实现业务调度或者业务实现,正好有涉及到这方面的应用,就分享一下java使用jni调用linux中so文件的几个注意事项编写简易的demo: 1: java代码编写jn...

BERT代码剖析

BERT代码剖析
    BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 官方代码库 包含了BERT的实现代码与使用BERT进行文本分类和问题回答两个demo。本文对官方代码库的结构进行整理和分析,并在此基础上介绍本地数据集使用 BERT 进行 finetune 的操...

Cross-entropy

Cross-entropy
    我们希望并期望我们的网络能够从他们的错误中学习的很快,首先看一个小例子。 我们将训练这个神经元做一些非常简单的事情:把输入的1转换成输出的0。当然,如果我们不是用学习算法,可以很容易地计算出一个适当的权重w和偏差b。但是我们为了说明一些问题,就使用梯度下降法来学习权重和偏差,这对于后面的学习很有启发性。让我们来看看神经...

编程语言自举

编程语言自举
    1. 自举的含义自举(bootstrapping)字面理解就是自己能把自己给举起来,换做编程语言来讲就是,自己编译自己,可以看看(wiki上面的解释)(https://en.wikipedia.org/wiki/Bootstrapping_(compilers))那么语言自举过程到底是个怎么样的过程?下面选取了来自知乎...

机器学习——softmax计算

机器学习——softmax计算
    概念与应用Softmax是机器学习中一个非常重要的工具,他可以兼容 logistics 算法、可以独立作为机器学习的模型进行建模训练、还可以作为深度学习的激励函数。softmax的作用简单的说就计算一组数值中每个值的占比,公式一般性描述为:设一共有个用数值表示的分类,其中表示分类的个数。那么softmax计算公式为:。...

Pytorch常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解

Pytorch常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解
    引言    在使用pytorch深度学习框架,计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数:nn.CrossEntropyLoss()    该损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类(具体几类)训练的时候是非常有用的。在训练过程中,对于每个类分配权值,可选的参数权值应该是...
共9条记录
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