pre专题

返回Json数据浏览器带上pre/pre标签解决方法

问题：当后台获取到前台传来的文件时(例如上传功能，导入功能)，返回类型为application/json，这个时候响应到前端的JSON格式的数据格式可能是： <pre style="word-wrap: break-word; white-space: pre-wrap;">{"JsonKey":"JsonValue"}</pre> 这个是不同浏览器对返回数据处理的问题。主要是在

Editable Email Notification 插件Pre-send Script获取构建的常用的属性和方法

Pre-send Script Editable Email Notification 插件的 build 对象中 result 属性是一个常见的属性，但具体的属性会根据不同的插件和实现而有所不同。以下是一些可能的属性列表，以帮助你了解 build 对象的完整属性：常见属性 result: status: 构建的状态（如成功、失败、取消等）。number: 构建的编号。url: 构建的 UR

自动化打包上传至 fir.im 蒲公英 pre.im

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【Reading List】【20190510】预训练（pre-trained）语言模型

RNN，seq2seq，Attention： https://www.leiphone.com/news/201709/8tDpwklrKubaecTa.html 图解transformer ： https://blog.csdn.net/qq_41664845/article/details/84969266 Attentinon： https://blog.csdn.net/male

HTML中的＜br＞、＜hr＞和＜pre＞标签使用指南

HTML提供了多种标签来控制文本的显示方式和页面布局。 、<hr>和<pre>是其中三种常用的标签，分别用于创建换行、水平线和预格式化文本。以下是这些标签的介绍和使用示例。 标签：换行 标签用于在文本中创建换行，它是自闭合标签，不需要结束标签。示例：使用 创建换行 这是第一行文本 这是第二行文本 在上面的例子中， 标签使得文本在两

Vue28-内置指令05：v-pre指令

一、v-pre指令二、小结

【HTML】格式化文本 pre 标签

文章目录 <pre> 元素中的文本以等宽字体显示，文本保留空格和换行符。 <pre> 元素支持 HTML 中的全局属性和事件属性。示例： <pre>pre 元素中的文本以等宽字体显示，并且同时保留空格和换行符。</pre> 效果图： pre 元素中的文本以等宽字体显示，并且同时保留空格和换行符。

3D 论文阅读 PointContrast: Unsupervised Pre-training for 3D Point Cloud Understanding简记

PointContrast: Unsupervised Pre-training for 3D Point Cloud Understanding 摘要PointContrast Pre-training实验结果摘要简单记一下Charles R. Qi的新作 PointContrast: Unsupervised Pre-training for 3D Point Clou

链表翻转，写法和交换类似，但是需要pre cur 还有一个临时变量nxt记录下一个结点

递归反转单链表（头插法反转部分链表要弄pre cur 还有nxt（临时变量保存下一个结点 P0指到需要修改的链表的前一个结点 class Solution {public ListNode reverseBetween(ListNode head, int left, int right) {ListNode dummy=new ListNode(-1,head);ListNode p0=

Bootstrapping Vision-Language Learning with Decoupled Language Pre-training

我们可以使用以下这六个标准，旨在全面分类视觉语言 (VL) 研究：学习范式：该标准区分模型的训练方式。特定任务学习是一种传统方法，其中模型从头开始针对特定任务（例如视觉问答）进行训练。这种方法很简单，但可能无法很好地泛化到其他任务。端到端预训练涉及在特定任务上微调模型之前，先在大型图像文本数据集上对其进行训练。这利用了从大型数据集中学到的知识，通常会带来更好的性能。基于冻结 LLM 的方

Git如何将pre-commit也提交到仓库

我一开始准备将pre-commit提交到仓库进行备份的，但是却发现提交不了，即使我使用强制提交都不行。 (main)$ git add ./.git/hooks/pre-commit(main)$ git statusOn branch mainnothing to commit, working tree clean# 强制提交(main)$ git add -f ./.git/h

【论文速读】GPT-1：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

摘要自然语言理解包括广泛的不同的任务，如文本隐含、问题回答、语义相似性评估和文档分类。虽然大量的未标记文本语料库非常丰富，但用于学习这些特定任务的标记数据非常稀缺，这使得经过区别训练的模型要充分执行任务具有挑战性。我们证明，通过在不同的未标记文本语料库上对语言模型进行生成式预训练，然后对每个特定任务进行区分性微调，可以实现这些任务上的巨大收益。构架我们的训练过程包括两个阶段。第一阶段是

在gitlab CICD中小试 hooks:pre_get_sources_script 功能

参考链接： hooks:pre_get_sources_script 功能简介 hooks:pre_get_sources_script 是gitlab CICD中的一个功能，该功能可以指定在克隆 Git 仓库和任何子模块之前要在执行器上执行的某些命令。例如：调整 Git 配置导出跟踪变量下来简单给大家演示下，看下细节过程。 ci配置 job1:hooks:pre_get_sou

18-Rethinking-ImageNet-Pre-training

what 在目标检测和实例分割两个领域，我们使用随机初始化方法训练的模型，在 COCO 数据集上取得了非常鲁棒的结果。其结果并不比使用了 ImageNet 预训练的方法差，即使那些方法使用了 MaskR-CNN 系列基准的超参数。在以下三种情况，得到的结果仍然没有降低：仅使用 10％的训练数据；使用更深和更宽的模型使用多个任务和指标。 ImageNet 预训练模型并非必须，ImageNe

论文解读：(CAVPT)Dual Modality Prompt Tuning for Vision-Language Pre-Trained Model

v1文章名字：Dual Modality Prompt Tuning for Vision-Language Pre-Trained Model v2文章名字：Class-Aware Visual Prompt Tuning for Vision-Language Pre-Trained Model 文章汇总对该文的改进：论文解读：(VPT)Visual Prompt Tuning_vpt

GLID: Pre-training a Generalist Encoder-Decoder Vision Model

1 研究目的现在存在的问题是：目前，尽管自监督预训练方法（如Masked Autoencoder）在迁移学习中取得了成功，但对于不同的下游任务，仍需要附加任务特定的子架构，这些特定于任务的子架构很复杂，需要在下游任务上从头开始训练，这使得大规模预训练的好处无法得到充分利用，制了预训练模型的通用性和效率。为了解决这个问题，论文提出了： GLID预训练方法，该方法通过统一预训练和

【无监督+自然语言】GPT，GPT-2，GPT-3 方法概述（Generative Pre-Traning）

主要参考【GPT，GPT-2，GPT-3 论文精读【李沐论文精读】-2022.03.04】 https://www.bilibili.com/video/BV1AF411b7xQ/ 大语言模型综述： http://t.csdnimg.cn/4obR4 发展节点 2017.06 Transformer: 所有大语言模型LLMs的基础结构 , Attention is all you nee

近屿OJAC带你解读：什么是预训练(pre-training)？

预训练（Pre-training）是深度学习中一种常见的技术，特别是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。预训练模型的目的是在特定任务之前，先在大量数据上训练一个模型，使其学习到通用的特征和知识。这种方法可以提高模型在后续任务上的性能和学习效率。在预训练阶段，模型通常不会接触到具体的下游任务（如文本分类、情感分析等），而是在大规模的数据集上进行训练。例如，在NLP中，模型可能会在大量的文

HCS-Pre-sales-IP 练习题(缓慢更新中～)

1、SVF必须配合控制器或者网管平台才可以做拓扑呈现。 2、Smartx智能视频回传解决方案可支持上行为GPON、ETH两种回传模式。 3、VxLAN支持的最大网络隔离数量是16M。 4、智能天线技术分为硬件智能天线阵列技术和波束成形。 5、决定WEB应用系统的关键性指标是每秒处理事物数。

STRATEGIES FOR PRE-TRAINING GRAPH NEURAL NETWORKS

pre-train+fine-tune的策略已经广泛地应用在了CV, NLP领域，但如何有效地利用图数据集的预训练仍然是一个有待解决的问题。本文提出了一种在node-level和graph-level同时学习的预训练模型，能够很好地得到图的局部和全局的表示。实验证明预训练模型在ROC-AUC上超过了非预训练模型9.4%，并在分子性质预测和蛋白质功能预测方面达到了最好的表现。本文被ICLR2020

Transformer 中的 Pre-LN 与 Post-LN

文献“On Layer Normalization in the Transformer Architecture”中提出了一种 pre-LN 的层标准化方法，即把 LN 加在残差连接residual之前，Transformer中原始的层标准化为post-LN，即把 LN 在残差连接residual之后，这样能够提升 Transformer 的稳定性。 Post-LN 的方式如下图所示。这也是T

九度OJ 1044：Pre-Post（先序后序）（n叉树、递归）

时间限制：1 秒内存限制：32 兆特殊判题：否提交：701 解决：398 题目描述： We are all familiar with pre-order, in-order and post-order traversals of binary trees. A common problem in data structure classes

【论文阅读】CodeBERT: A Pre-Trained Model for Programming and Natural Languages

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git commit 提交的时候报错husky ＞ pre-commit hook failed (add --no-verify to bypass)（解决办法）

问题原因：问题原因：pre-commit钩子惹的祸当你在终端输入git commit -m"XXX",提交代码的时候，pre-commit(客户端)钩子，它会在Git键入提交信息前运行做代码风格检查。如果代码不符合相应规则，则报错，它的检测规则就是根据.git/hooks/pre-commit文件里面的相关定义。次要原因：创建vue项目时，eslint校验是否在 commit提交是进行校

MM1: Methods, Analysis Insights from Multimodal LLM Pre-training

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WRF模型教程（ububtu系统）-WPS（WRF Pre-Processing System）概述

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