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XLNet-Gen：利用XLNet进行语言生成

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简介：
简介：XLNet-Gen是基于XLNet模型的语言生成工具，能够高效地产生高质量、连贯度高的文本内容，在多种自然语言处理任务中表现出色。 更新日期：2021年1月30日 该存储库已存档。请使用支持PyTorch和TensorFlow的XLNet语言生成版本。这不是官方实施。本自述文件末尾以及samples文件夹中均包含示例。 您可以访问Colab笔记本以获取更多信息： 用法： 第一步：下载并安装需求（如果需要，可将Requirements.txt中的tensorflow更改为tensorflow-gpu） ``` git clone https://github.com/rusiaaman/XLnet-gen.git && cd XLnet-gen pip install -r requirements.txt ```

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  • XLNet-Gen：利用XLNet进行语言生成
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    简介：XLNet-Gen是基于XLNet模型的语言生成工具，能够高效地产生高质量、连贯度高的文本内容，在多种自然语言处理任务中表现出色。 更新日期：2021年1月30日 该存储库已存档。请使用支持PyTorch和TensorFlow的XLNet语言生成版本。这不是官方实施。本自述文件末尾以及samples文件夹中均包含示例。 您可以访问Colab笔记本以获取更多信息： 用法： 第一步：下载并安装需求（如果需要，可将Requirements.txt中的tensorflow更改为tensorflow-gpu） ``` git clone https://github.com/rusiaaman/XLnet-gen.git && cd XLnet-gen pip install -r requirements.txt ```
     
  • 中文版XLNet：预训练的中文XLNet模型
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    中文版XLNet是一款经过大规模数据训练的先进语言模型，专为理解和生成高质量的中文文本而设计，适用于多种自然语言处理任务。 本项目提供了针对中文的XLNet预训练模型，并扩展了丰富的自然语言处理资源，为用户提供多种中文预训练模型选择。我们欢迎各位专家学者下载使用并共同促进和发展中文资源建设。 该项目基于CMU/谷歌官方的XLNet开发，提供了一系列相关的预训练模型和其他工具，包括MacBERT、ELECTRA和BERT-wwm等中英文版本，并且发布了知识蒸馏工具TextBrewer。所有这些模型都已支持TensorFlow 2并通过变压器库进行调用或下载。 项目重要时间线如下： - 2021年1月27日：所有模型均已更新至TensorFlow 2。 - 2020/9/15：我们的论文被录用为长文。 - 2020/8/27：哈工大讯飞联合实验室在通用自然语言理解评论GLUE中取得了第一名的成绩。 - 2020/3/11：为了更好地了解用户需求，我们邀请大家填写反馈表单以提供更好的资源和服务。 此外，在项目开发过程中还发布了一些历史新闻和模型更新信息。
     
  • 利用C语言进行单链表的生成与基础操作
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    本教程详细介绍了如何使用C语言实现单链表的数据结构及其基本操作，包括创建、插入和删除节点等。适合初学者学习数据结构编程。 使用C语言实现单链表，并完成以下操作： 1. 从头节点到尾节点依次输出链表中的所有元素。 2. 在单链表的第i个位置之前插入一个新的数据元素。 3. 删除链表中第n个位置上的元素。 4. 查找并判断链表中是否存在某个特定值的元素。 5. 计算并返回整个链表包含多少个节点（即长度）。 6. 返回单链表在指定i位置处的数据项。
     
  • 利用Simulink进行RPWM生成
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    本项目运用MATLAB Simulink工具箱设计并实现了一种高效的随机脉冲宽度调制（RPWM）信号生成方案，适用于电机控制和电力电子领域中的各种应用场景。 基于Simulink的RPWM调制波生成仿真研究，其中包括逆变器模型的设计与实现，用户可以观察到最后产生的RPWM调制波效果。
     
  • cased_L-12_H-768_A-12版本的XLNet预训练模型.zip
    优质
    本资源提供cased_L-12_H-768_A-12版本的XLNet预训练模型下载，适用于自然语言处理任务，包含完整的参数和架构配置。 XLNet的预训练模型文件可以从GitHub上的相关项目获取。该项目位于https://github.com/zihangdai/xlnet，但出于要求，这里不提供具体链接，请自行搜索相关信息。
     
  • C语言课程设计——利用链表进行学生成绩管理
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    本课程设计运用C语言实现基于链表的数据结构，旨在有效管理和操作学生学习成绩信息，提升数据处理能力。 本程序采用C语言编写了一个简单的学生成绩管理系统，涵盖了链表的建立、插入、节点删除及排序等多种常用操作。该系统结构清晰且模块化程度高，可以根据实际需求灵活裁剪使用，并完全由原创完成。
     
  • 利用MATLAB进行素描生成
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    本项目采用MATLAB编程环境探索图像处理技术，专注于将彩色照片转换为逼真的素描效果。通过算法模拟艺术家的手绘风格，实现自动化的艺术创作过程。 本程序的算法基于《基于图像空间的素描生成技术》一文，该方法基础且效果良好，仅供借鉴学习。
     
  • HAMR2015-LSTM-Music-Gen: 使用LSTM进行旋律与和弦生成-源码
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    本项目利用长短期记忆网络(LSTM)实现音乐创作，专注于旋律及和弦的自动生成。提供完整代码以供学习研究使用。 HAMR 2015：DeepComposer作者这是我们在马拉加举行的HAMR @ ISMIR 2015黑客日所做的一个小技巧！参与者包括Anna Aljanaki、Stefan Balke、Ryan Groves、Eugene Krofto和Eric Nichols。我们的目标是收集一些具有象征性的歌曲数据集，其中包括旋律和和弦，并将这些数据以适用于输入到神经网络的通用矢量格式表示出来。 我们还开发了一种LSTM架构，用于生成声调旋律/和弦输出。通过这个项目，我们可以创作音乐！ 安装Python需求： ``` pip install -r requirements.txt ``` 使用的数据集包括： - 坦佩利摇滚语料库：包含200首歌曲。 - 埃森民歌集（ESAC）。 我们感谢上述作者提供的资源。更多文档可以在相关网站上找到。
     
  • Protoc-Gen-Validate：用于生成多语言消息验证器的Protoc插件
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    Protoc-Gen-Validate是一款创新的Protoc插件，旨在自动生成针对多种编程语言的消息验证代码，提升开发效率和数据完整性。 验证原始协议（PGV）目前处于alpha状态。API应被视为不稳定且可能会发生变化。PGV是一个协议插件，用于生成多语种消息验证器。尽管协议缓冲区有效地保证了结构化数据的类型，但它们不能对值执行语义规则约束。该插件为协议生成的代码添加支持以验证此类限制条件。开发人员可以导入PGV扩展名，并使用约束规则注释其原型文件中的消息和字段： ```plaintext syntax = proto3; package examplepb; import validate/validate.proto; message Person { uint64 id = 1 [(validate.rules).uint64.gt = 999]; string email = 2 [(validate.rules).string.email = true]; } ``` 这段代码展示了如何使用PGV插件来定义和验证消息中的字段约束。