这篇来一个字符串切割的练习，很多人知道字符串切割是用split()方法，但是很少人知道在groovy中，有一个方法叫tokenize()，这两个方法其实都可以实现字符串切割,但是两者还是有区别的，本篇就来学习和掌握两者的共同点和区别。我也是，之前第一选择就是使用split()函数，直到知道有tokenize()方法， 1.split()得到结果是一个字符串数组，tokenise()得到结果是一个

源码 def tokenize():eot = enc._special_tokens['<|endoftext|>'] # end of text tokendata_filename = os.path.join(DATA_CACHE_DIR, "tiny_shakespeare.txt")text = open(data_filename, 'r').read()# let's treat

目录 Tokenizer的细节与计算方式Tokenizer的计算方式各种Tokenizer的优缺点 NLP中常用的Tokens单词Tokens（Word Tokens）子词Tokens（Subword Tokens）字符Tokens（Character Tokens）字节Tokens（Byte Tokens）N-gram Tokens语法Tokens（Syntax Tokens）特殊Toke

SAM的延续，把SAM输出的token序列用来进行分类，分割和一个自然语言的decoder处理，但其实现在多模态的图像的tokenizer也几乎都是用VIT来实现的。一开始认为这篇文章可能是关于tokenize的，tokenize还是很重要的，后来看完，整体思路大概就是一般来做带类别的sam，目前是grounding dino+sam的思路，先用一个开放词汇检测的目标检测算法通过text将区域框出

问题长这样子   输入pip list命令，查看目前pip当前的版本为19.0.3，因为存在python版本与pip版本会有不兼容的问题，我的是py3.8，把pip版本更新到为20版本以上的。 输入命令pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  切换镜像 打开pycharm,在

文章目录 前言一、摘要二、引言三、模型结构图解读四、相关研究1、Vision Foundation Models2、Open-Vocabulary Segmentation3、Zero-shot Region Understanding 五、模型方法解读1、Promptable TokenizationPre-processingPromptable segmentationConcept

bark_tokenize_input函数 bark是没有语言控制选项的，但是官方的版本无法运行中文bark_tokenize_input会调用bert_tokenize函数，bark_tokenize_input函数对中文分词失效，也就是导致不支持中文的原因。 void bark_tokenize_input(struct bark_context * ctx, const char *