bart

面向对象的设计思想是从自然界中来的，因为在自然界中，类（Class）和实例（Instance）的概念是很自然的。Class是一种抽象概念，比如我们定义的Class——Student，是指学生这个概念，而实例（Instance）则是一个个具体的Student，比如，Bart Simpson和Lisa Simpson是两个具体的Student。 面向对象的抽象程度又比函数要高，因为一个Class既包含数据，又包含操作数据的方法。 数据封装、继承和多态是面向对象的三大特点，我们后面会详细讲解。 类和实例 类( Class )和实例( Instance )是面向对象最重要的概念。 类是指抽象出的模板。实例则是根据类创建出来的具体的“对象”，每个对象都拥有从类中继承的相同的方法，但各自的数据可能不同。 在python中定义一个类: classStudent(object): pass 关键字 class 后面跟着类名，类名通常是大写字母开头的单词，紧接着是 (object) ，表示该类是从哪个类继承下来的。通常，如果没有合适的继承类，就使用 object 类，这是所有类最终都会继承下来的类。 定义好了 类 ，就可以根据 Student 类创建实例： >>> classStudent(object): ... pass ... >>> bart = Student() #

【习题】 【 1 】 汉诺塔的移动 【 2 】 自定义 strip 方法 【 3 】 打印前 n 个斐波那契数列的值 【 4 】 打印杨辉三角 【 5 】 使用 reduce 和 map 重新定义函数 float( ) 【 6 】 打印所有素数 【 7 】 将 L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)] 排序 【 8 】 设计一个 decorator ，使它能作用于任何函数，并打印出函数执行的时间 【 9 】 将题【 8 】中的装饰器作用于一个打印素数的函数，要求输入素数的最大值 【 10 】 将题目改造成 class 【 11 】 让用户输入名字，再次运行程序后仍可对用户表示欢迎 ( 并确定用户是否为上次运行该程序的用户 ) 【课外练习】 【 1 】 定义阶乘函数 【 2 】 记由 1 ， 2 ， 3 ， 4 组成的三位数为 x ，写出所有无重复数字的 x 【 3 】 一个整数，它加上 100 后是一个完全平方数，再加上 168 又是一个完全平方数，请问该数是多少？ 也就是，x 为整数， n1,n2 也为整数 ， ， 【 4 】 打印九九乘法表 【 5 】 求 101 到 200 之间的所有素数及个数 【 6 】 将一个正整数分解质因数 【 7 】 输入一个成绩，符合 {'A': >= 90 丨 'B':

Python之if语句 比如，输入用户年龄，根据年龄打印不同的内容，在Python程序中，可以用if语句实现： age = 20 if age >= 18 : print ' your age is ' , age print ' adult ' print ' END ' 注意: Python代码的缩进规则。 具有相同缩进的代码被视为代码块 ，上面的3，4行 print 语句就构成一个代码块（但不包括第5行的print）。如果 if 语句判断为 True，就会执行这个代码块。 缩进请严格按照Python的习惯写法：4个空格，不要使用Tab，更不要混合Tab和空格，否则很容易造成因为缩进引起的语法错误。 （tab在不同的操作系统平台、不同的应用里缩进的空格数是不同的，所以不建议用tab） 注意: if 语句后接表达式，然后用 : 表示代码块开始。 如果你在Python交互环境下敲代码，还要特别留意缩进，并且退出缩进需要多敲一行回车： >>> age = 20 >>> if age >= 18 : ... print ' your age is ' , age ... print ' adult ' ... your age is 20 adult Python之 if-else 当 if 语句判断表达式的结果为 True 时，就会执行 if 包含的代码块： if age >= 18

编者按： 届时也请大家关注我们的“AI科技女性专题”，还有精彩的AI TIME论道，6月智源大会见！ 长按上图或点击「阅读原文」免费注册参会 2020年，是一个十年的结束，也是下一个十年的开始。 过去十年，人工智能在深度学习算法、大规模算力和新型芯片、互联网收集的海量数据等因素的共同驱动下，经历了波澜壮阔的迅速发展，开始深刻改变我们生活、学习和工作的方方面面。 未来十年，人工智能将如何发展，如何影响整个社会？这将是一项复杂的系统工程——如何构建多学科开放协同的创新体系，如何推进人工智能与经济社会发展深度融合，如何建立人工智能安全可控的治理体系，如何与各国携手开展重大共性挑战的研究与合作？这些问题都亟须全球学术和产业界有识之士共同探索。 2020年6月21-24日 ， 第二届 北京智源大会 （ 官网：https://2020.baai.ac.cn ）将邀请 包括6位图灵奖获得者、10多院士在内的上百位人工智能领袖 ，回顾过去，展望未来，深入系统探讨“ 人工智能的下一个十年 ”。 01 口碑盛会，内行人的视角 2019年，首届北京智源大会定位 “真正内行的AI盛会”，向世界展示了北京人工智能开放、活跃、重视可持续发展的面貌。 2020北京智源大会继续关注国际性、权威性和专业性，以营造学术氛围，促进国际交流与合作，打造世界人工智能学术高地

最近要开始使用Transformer去做一些事情了，特地把与此相关的知识点记录下来，构建相关的、完整的知识结构体系。 以下是要写的文章，文章大部分都发布在公众号【雨石记】上，欢迎关注公众号获取最新文章。 Transformer:Attention集大成者 GPT-1 & 2: 预训练+微调带来的奇迹 Bert: 双向预训练+微调 Bert与模型压缩 Bert与模型蒸馏：PKD和DistillBert ALBert: 轻量级Bert TinyBert: 模型蒸馏的全方位应用 MobileBert: Pixel4上只需40ms 更多待续 Transformer + AutoML: 进化的Transformer Bert变种 Roberta: Bert调优 Electra: 判别还是生成，这是一个选择 Bart: Seq2Seq预训练模型 Transformer优化之自适应宽度注意力 Transformer优化之稀疏注意力 Reformer: 局部敏感哈希和可逆残差带来的高效 Longformer: 局部attentoin和全局attention的混搭 - Linformer: 线性复杂度的Attention XLM: 跨语言的Bert T5 (待续) 更多待续 GPT-3 更多待续 背景 Bert，全称是Bidirectional Encoder Representation from

开发者需要快速编程的工具和自由，而不会因为合规性和安全性所困扰。 一个人需要合适的工具来完成工作。比如说没有比修车修到一半，却发现你没有完成工作的专业工具更沮丧的事情了。同样的道理也适用在开发者身上：你需要工具来发挥你的才能，而不会因为合规性和安全性的需求打断你的工作流程，这样你才可以更快速地编码。 根据 ActiveState 的研究《 2018 年开发者调查：开源运行时的痛苦 》显示，超过一半的开发人员（具体为 51%），每天只需要花费 1-4 小时的时间进行编程。换句话说，大多数开发人员花费不到一半的时间编程。根据调查，一半的开发人员认为安全是他们最大的担忧之一，但是由于公司政策方面的原因，67% 的开发人员选择在编程时不添加新的语言。 结果是开发人员不得不投入更多的精力在非编码的活动上，例如在构建软件和语言之后检查软件的安全性和合规性标准。而且由于公司政策的原因，他们无法选择适合的开发工具或语言。他们的满意度会下降，同时风险提高。 因此，开发人员无法将时间投入在高价值的工作上。这会带来额外的商业风险，因为他们的软件上市时间变慢了，并且公司因为没有授权开发人员在不受公司政策影响的前提下决定“最佳的”技术的能力，从而增加了技术债务。 纳入安全性和合规性的工作流程 我们如何解决这个问题呢？一种方式是通过四个简单的步骤将安全性和合规性的工作流程集成到软件开发中： 1、集中你的力量

用循环依次对list中的每个名字打印出 Hello, xxx! -------------------------------------------------------- L = ['Bart', 'Lisa', 'Adam'] x = len(L) for i in range(x): print('Hello,', L[i]) -------------------------------------------------------- 此处，若直接使用 for i in x 时，编译报错：TypeError: 'int' object is not iterable： Traceback (most recent call last): File "main.py", line 5, in <module> for i in x: TypeError: 'int' object is not iterable 该问题的原因是：不能直接用int进行迭代，而必须使用range方法，即range(x). 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4326655/blog/4417729

作者：amitness 编译：ronghuaiyang 其实在自监督学习的概念提出之前，NLP中就已经运用到了这一思想。 虽然计算机视觉在自监督学习方面取得了惊人的进展，但在很长一段时间内，自监督学习一直是NLP研究领域的一等公民。语言模型早在90年代就已经存在，甚至在“自我监督学习”这个术语出现之前。2013年的Word2Vec论文推广了这一模式，在许多问题上应用这些自监督的方法，这个领域得到了迅速的发展。 这些自监督的方法的核心是一个叫做 “ pretext task ” 的框架，它允许我们使用数据本身来生成标签，并使用监督的方法来解决非监督的问题。这些也被称为“ auxiliary task ”或“ pre-training task “。通过执行此任务获得的表示可以用作我们的下游监督任务的起点。 在这篇文章中，我将概述研究人员在没有明确的数据标注的情况下从文本语料库中学习表示的各种pretext tasks。本文的重点是任务的制定，而不是实现它们的架构。 自监督的方案 1. 预测中心词 在这个公式中，我们取一定窗口大小的一小块文本，我们的目标是根据周围的单词预测中心单词。 例如，在下面的图中，我们有一个大小为1的窗口，因此我们在中间单词的两边各有一个单词。使用这些相邻的词，我们需要预测中心词。 这个方案已经在著名的Word2Vec论文的“ Continuous Bag of

python 创建list 　　　　python 内置一种数据类型是列表： 列表是一种有序的集合，可以随时添加和 　　　　删除其中的元素，list 中的元素是按照顺序排列的。构建list 直接用 [ ], 　　　　list 中可以包含各种数据类型。 一个元素也没有的list 是一个空list. 　　　　L = ['Michael', 100, True] python 中按着索引访问list 　　　　索引从0 开始，也就是说，第一个元素的索引是0 第二个元素的索引 　　　　是1，以此类推。 python 之倒序访问list 　　　　最后一个元素用 -1 这个索引，倒数第二个用-2 表示 ，倒数第三个用-3 python 之添加新元素 　　　　用 append() 方法，把新同学追加到list 末尾 　　　　例如： L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart'] 　　　　　　　　L.append('Paul') 　　　　　　　　'Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'] 　　　　　　　　append() 总是把新元素添加到list 的尾部。 　　　　　　　　添加到第一的位置，inster() 方法，它接受两个参数，第一个参数是索引 　　　　　　　　第二个参数是待添加的新元素。 　　　　L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart'] 　　　　L

Python变量和数据类型 数据类型 print语句 注释 Python的注释以 # 开头，后面的文字直到行尾都算注释 # 这一行全部都是注释... print 'hello' # 这也是注释 这里要注意注意 ：不管你是为了Python就业还是兴趣爱好，记住：项目开发经验永远是核心，如果你没有2020最新python入门到高级实战视频教程，可以去小编的Python交流.裙 ：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，里面很多新python教程项目，还可以跟老司机交流讨教！ 什么是变量 定义字符串 字符串可以用''或者""括起来表示。 如果字符串本身包含'怎么办？比如我们要表示字符串 I'm OK ，这时，可以用" "括起来表示： "I'm OK" 类似的，如果字符串包含"，我们就可以用' '括起来表示： 'Learn "Python" in imooc' 如果字符串既包含'又包含"怎么办？ 这个时候，就需要对字符串的某些特殊字符进行“转义”，Python字符串用\进行转义。 要表示字符串 Bob said "I'm OK". 由于 ' 和 " 会引起歧义，因此，我们在它前面插入一个\表示这是一个普通字符，不代表字符串的起始，因此，这个字符串又可以表示为 'Bob said "I'm OK".' 注意：转义字符 \ 不计入字符串的内容中。 常用的转义字符还有： \n 表示换行