前言 本文对Hudi官网提到的部分特性(功能)做了测试,具体的测试数据均由以下代码直接生成: from faker import Faker def fake_data(faker: Faker, row_num: int): file_name = f'/Users/gavin/Desktop/tmp/student_{row_num}_rows.csv' with open(file=file_name, m
建议报名Gavin大咖的Rasa 3.x 源码高手之路:系统架构、内核算法、源码实现详解课程,具体来说,该系统课程是以下五大课程的合集: 1, 业务对话机器人Rasa 3.x Internals内幕详解及Rasa框架定制实战 2, 业务对话机器人Rasa核心算法DIET及TED论文详解及源码实现 3, Rasa 3.x 语言
Rasa 3.x部署安装 进入Ananconda系统,新建rasa虚拟环境 conda create --name installingrasa python==3.8.8 激活rasa虚拟环境 conda activate installingrasa 安装ujson 安装tensforflow conda install tensorflow 安装rasa 下载安装Microsoft visual
本文继续围绕工业级业务对话平台和框架Rasa 的Interactive Learning运行原理、运行流程结合实际案例进行解析。 一、Rasa Interactive Learning运行原理、运行流程及案例实战 Rasa Interactive Learning介绍及应用场景分析 Rasa中的stories包含的训练
if else语句的优化 前言使用枚举使用工厂模式使用策略模式 前言 日常开发中,我们会经常遇到根据传入的值,来判断程序该走哪段代码,走哪个方法,通常我们会使用if else语句来进行判断。如果传入的值有很多中情况,我们也就会写很多的if else来判断,这样代码就会显得非常臃肿,难以
一、Related work介绍 最近的研究多集中于在基于retrieval的多轮对话系统中,当一个包含多轮对话的上下文被提供时,系统应该如何选择最合适的响应,如使用BERT对上下文序列进行编码,产生一个dense vector,然后把这个vector同一组可选响应的矩阵进行相乘,比较它们的相关
Transformer的架构、训练及推理等都是在Bayesian神经网络不确定性数学思维下来完成的。Encoder-Decoder架构、Multi-head注意力机制、Dropout和残差网络等都是Bayesian神经网络的具体实现;基于Transformer各种模型变种及实践也都是基于Bayesian思想指导下来应对数据的不确定性;混
转载于:https://my.oschina.net/jiangmitiao/blog/753883 go语言是一门新兴语言,能够在很多地方发挥总用。初学go语言,做了这么一个小工具,也算是练练手了。 这个小程序实现的功能是从用户指定的文件中读取相关配置,然后根据用户指令执行相关操作。 代码如下: package main im
Scene: Coffee place, Joey is there, Chandler is entering Chandler: Hey Joey: Hey. So where's Mon? Chandler: Oh, she's at home, putting up decorations for Rachel's birthday party tonight. Joey: And you're not helping? Chandler: I tried,
在平时开发中,经常会看到一个词语“上下文”,那这究竟是一个什么概念呢?在百度上查阅了几篇博文后,发现这东西并不是什么实在的东西,而是一种描述事情的逻辑技巧、或者说是开发中的一种思维形式。 结合现实, (1)我们向别人讲述一件事情时,一般是先给出故事的前提(如社会背景,当时的人物状态),这
简介 大量的互联网应用服务包括多个服务组件,这往往需要多个容器之间通过网络通信进行相互配合。 Docker 目前提供了映射容器端口到宿主主机和容器互联机制来为容器提供网络服务。 本文将讲解如何使用Docker的网络功能。包括使用端口映射机制来将容器内应用服务提供给
在Linux中, ~ 表示用户的目录, 如用户名是Gavin, 那么~/表示 /home/Gavin 所以~/. 表示 用户目录下的隐藏文件。 扩展: 若以用户身份登录 ~ 表示 /home 目录; 而若以root 用户登录, ~表示 根目录/