java平台下arcobjects的开发

最新推荐文章于 2024-07-16 09:29:53 发布
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分类专栏： java 平台 arcgis 开发
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本文链接：https://blog.csdn.net/WiiWei/article/details/46680421
版权
Arcobjects java 二次开发
1.开发环境中安装插件
在eclipse（选择菜单Help下的Install New Softwares）中安装ESRI插件 plug-ins，位于
F:\ArcGIS\DeveloperKit10.1\java\tools\eclipse_plugin\arcgis_update_site\arcobjects
 
包括两个插件：Esri ArcObjects Palette与Esri ArcObjects，刚好对应features文件夹内两个文件，Palette插件实现可视化编辑开发arcgis程序，拖拽arcgis visual bean components，需要先安装Visual Editor plugin（ve）。
（plugins中包括多个jar包，features下的文件中不包括类文件，只有描述性的文件，其中feature.xml文件引用了plugins中的jar包，一个Eclipse插件对应一个feature文件，该文件引用plugins下的多个jar包来实现该插件的功能，feature文件只是描述引用作用，起组合plugins下jar包作用。）
最低0.47元/天 解锁文章
ROCm上运行自然语言推断：微调BERT
数字人生
05-17 1030
SNLIBERTDataset类处理SNLI数据库的数据，用于BERT的使用，分词数据集中的前提和假设，并创建相应的令牌ID和段ID作为模型的输入。- 使用`d2l`的`train_ch13`函数来训练模型，传入定义的网络、训练和测试迭代器、损失函数、训练器、训练周期数和设备配置。10. 使用定义的训练迭代器、损失函数、优化器以及`d2l`提供的训练工具来对SNLI数据库中的BERT分类器模型进行训练。2. 从指定的`d2l.DATA_HUB`下载预训练模型（BERT基础版和BERT小型版）。
自然语言处理之命名实体识别：使用BERT进行预处理
最新发布
zhubeibei168的博客
04-16 692
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务，主要目标是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名、时间、货币等。NER是信息抽取、问答系统、机器翻译等高级NLP应用的基础，能够帮助系统理解文本的深层含义。在使用BERT进行命名实体识别（NER）的预处理阶段，有几个核心步骤是确保模型能够有效学习和预测的关键。文本分词：BERT使用WordPiece分词器将输入文本分割成子词。
BERT微调之单句文本分类
m0_50896529的博客
12-07 2100
单句文本分类是最常见的自然语言处理任务，需要将输入文本分成不同类别。例如：在情感分类任务SST-2中，需要将影评文本输入文本分类模型中，并将其分成褒义或贬义。 1. 建模方法 应用BERT处理单句文本分类任务的模型由输入层、BERT编码层和分类输出层构成。处理过程如下图所示（图源李宏毅老师课件）： 首先在句子的开头加一个代表分类的符号[CLS] 然后将该位置的output输入到Linear Classifier，进行predict，输出一个分类。 注：整个过程中 Linear Classifier
transformer bert微调实例（文本分类，超详细解析）
王小二的博客
12-21 5056
官方参考文档：https://huggingface.co/docs/transformers/training#additional-resources #transformer bert微调实例：以imdb数据集为基础（二分类），进行文本分类任务的微调 #进行下列步骤之前，要先安装好transformer和pytorch #导入数据,该数据集是一个具有三个键的字典："train","test"和"unsupervised" 。我们使用"train"进行训练，使用 "test"进行验证。 from da
基于微调BERT模型的新闻分类
qq_48566899的博客
11-22 666
%reload_ext autoreload %autoreload 2 %matplotlib inline import os # os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"; # os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"; 采用ktrain库进行文本分类 目前ktrain工具箱已经集成transformers库，可以调用transformers库中的方法和函数 加载数据 从sklearn库中导入fetch_20n
自然语言处理(NLP)-BERT 实战-模型微调-情感分析
2201_75499313的博客
03-20 1425
本篇我们使用公开的微博数据集(weibo_senti_100k)进行训练，此数据集已经进行标注，0: 负面情绪，1:正面情绪。数据集共计82718条(包含标题)。
1.5 基础组件之Model（下）BERT文本分类
a131529的博客
11-29 972
可以看到只执行这个操作后，我们得到的labels确实是一个张量tensor了，方便我们后续在PyTorch模型中直接进行使用，但是reviews确实仍然是原始的形式，因此我们要想办法对reviews进行处理。为了更方便地对数据进行批量处理和迭代，我们需要创建DataLoader，它可以将数据集封装成一个可迭代的对象，使得我们可以按批次加载和处理数据。数据清洗和处理：Pandas提供了广泛的数据清洗和处理功能，包括数据过滤、排序、删除重复值、填充缺失值、数据转换、重塑和合并等操作。因此我们要先引入这个。
用Attention和微调BERT进行自然语言推断-PyTorch
weixin_51221144的博客
06-23 1360
当需要决定一个句子是否可以从另一个句子推断出来，或者需要通过识别语义等价的句子来消除句子间冗余时，知道如何对一个文本序列进行分类是不够的。相反，我们需要能够对成对的文本序列进行推断。自然语言推断（natural language inference）主要研究假设（hypothesis）是否可以从前提（premise）中推断出来，其中两者都是文本序列。换言之，自然语言推断决定了一对文本序列之间的逻辑关系。这类关系通常分为三种类型：自然语言推断也被称为识别文本蕴涵任务。斯坦福自然语言推断语料库（Stanford
李沐70_bert微调——自学笔记
Rrrrrr900的博客
04-28 2123
1.即使下游任务各有不同，使用BERT微调时君只需要增加输出层2.但根据任务的不同，输入的表示，和使用Bert特征也会不一样!pip install d2l==0.17.6 ### 很重要，不要下载错了，对于colab。
天池零基础入门NLP竞赛实战：Task4-基于深度学习的文本分类3-基于Bert预训练和微调进行文本分类
weixin_43243315的博客
10-17 1206
Task4-基于深度学习的文本分类3-基于Bert预训练和微调进行文本分类 因为天池这个比赛的数据集是脱敏的，无法利用其它已经预训练好的模型，所以需要针对这个数据集自己从头预训练一个模型。 我们利用Huggingface的transformer包，按照自己的需求从头开始预训练一个模型，然后将该模型应用于下游任务。 完整代码见：NLP-hands-on/天池-零基础入门NLP at main · ifwind/NLP-hands-on (github.com) 注意：利用Huggingface做预训练需要安装
中文情感分类任务如何对bert语言模型微调，微调后的模型如何使用
weixin_40015791的博客
05-21 7609
要想在中文情感分类任务中完成bert语言模型的微调，需要有bert开源的代码，然后在bert开源数据中下载chinese_L-12_H-768_A-12，最后还要有中文情感数据，数据格式为（类别id\t句子）。如果bert代码和中文情感数据没有，可以在我分享的资源中下载。如果三者都有了按照以下操作即可完成微调，并对微调后的模型进行使用。 run_classifier.py中找到 proces...
d2l BERT预训练(model+dataset*+train)
python_innocent的博客
04-27 1459
## 构造辅助损失函数，用于计算mlm和nsp的损失值，相加### mlm_Y_hat为为对应Tmask预测的各个类分数;nsp_Y_hat为(bs,2)，为对应句子对是否为相连的。#@save# 前向传播# 计算遮蔽语⾔模型损失# 计算下⼀句⼦预测任务的损失这里计算损失就不要encoder_out了。注意mlm_l计算式，除weights是<pad>不算loss，最后再除weights数表示对每个预测取平均值。
从零实现大模型-BERT微调
m0_70839135的博客
07-16 1345
按照顺序，轮也该轮到BERT指令微调了吧！ 是微调，但不是指令微调！ 我们在之前的文章介绍过大模型的多种微调方法，指令微调只是其中一种，就像训犬一样，让它坐就坐，让它卧就卧，同理，你让LLM翻译，它不是去总结，你让它总结，它不是去情感分析。
【Transformers】第 5 章：微调文本分类的语言模型
sikh_0529的博客
11-03 3142
在本章中，我们将学习如何为文本分类配置预训练模型，以及如何对其进行微调以适应任何文本分类下游任务，例如情感分析或多类分类。我们将使用众所周知的数据集，例如 GLUE，以及我们自己的自定义数据集。我们可以使用回归模型来解决这类问题，其中输出的类型是数字的，而不是分类的。总而言之，我们讨论并进行了使用 Trainer 的微调单句分类、使用本地 PyTorch 没有 Trainer 的情感分类、单句多类分类和微调句对回归。我们还将使用不同的数据集。但是，在本节中，我们将从头开始微调预训练模型，以了解幕后情况。
【动手学习pytorch笔记】37.3 BERT预训练
ymk1998的博客
05-06 772
BERT预训练 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 以下都是很常规的 batch_size, max_len = 512, 64 train_iter, vocab = d2l.load_data_wiki(batch_size, max_len) net = d2l.BERTModel(len(vocab), num_hiddens=128, norm_shape=[128],
BERT模型的详细介绍
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IT之一小佬的博客
04-01 12万+
BERT模型的详细介绍 1.BERT 的基本原理是什么？ BERT 来自 Google 的论文Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding，BERT 是“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”的首字母缩写，整体是一个自编码语言模型（Autoencoder LM），并且其设计了两个任务来预训练该模型。 第一个任务是采用 Ma
Mxnet (41): 自然语言推理：fine-tuning BERT
泛泛之素
10-12 741
对于自然语言处理，可以设计很多模型，可以基于RNN、CNN、MLP甚至注意力机制。当在特定的环境下这写模型有用，但是并不通用，为每一个自然语言处理任务单独设计模型成本太高，之前有提到BERT模型，可以通过预训练BERT模型，然后针对不同类型的自然语言任务进行fine-tuning处理之后可以适配各种类型的nlp任务。 1.fine-tuning BERT 1.1 单一文字分类 单个文本分类以单个文本序列作为输入并输出其分类结果。除了我们在本章中研究的情感分析之外，语言可接受性语料库（CoLA）也可用于单个文
Pytorch：BertModel使用
Wangpeiyi9979的博客
04-10 1万+
文章目录基本介绍简单例子:参考 基本介绍 环境: Python 3.5+, Pytorch 0.4.1/1.0.0 安装: pip install pytorch-pretrained-bert 必需参数: --data_dir: "str": 数据根目录.目录下放着,train.xxx/dev.xxx/test.xxx三个数据文件. --vocab_dir: "str": 词库文件地址...
BERT微调在自然语言推断中的应用
资源摘要信息:"本篇文档介绍了一项关于自然语言推理（NLI）的任务，主要使用了BERT模型进行微调，并进行超参数调整以优化模型性能。项目中所使用的数据集未在文档中明确提及，但提供了涉及项目关键步骤和结果的文件...
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