迁移学习在计算机视觉有很大的影响,但现在的NLP中的方法仍然需要特定任务的修改和 从头开始的训练。我们提出通用语言模型微调,一种可以应用NLP任何任务中的迁移学习方法。我们模型在分类任务中都表现得良好,并且在小数据集上的表现优异。 一、ULMFiT (Universal Language Model Fine- tuning)组成步骤: a) General-domain LM pretr
论文名称发表时间发表期刊期刊等级研究单位Fuzz4All: Universal Fuzzing with Large Language Models2024年arXiv-伊利诺伊大学 0.摘要 研究背景模糊测试再发现各种软件系统中的错误和漏洞方面取得了巨大的成功。以编程或形式语言作为输入的被测系统(SUT),例如编译器、运行时引擎、约束求解器以及具有可访问 API 的软件库尤为重要,因为它们是
Deep Link & URL Scheme & Universal Link Deep Link 在移动前端,deepLink一般指app内部的逻辑处理,可以根据这个deeplink直接跳转到对应的页面或者触发特定的逻辑,deeplink的目的是通过deep link打开app,并且跳转带app内某个页面,前提是该APP在该手机上已安装,且该APP需要编程支持该Deep Link的“sche
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一,先要配置ImageLoaderConfiguration这个类实现全局ImageLoader的实现情况 ImageLoaderConfiguration config = new ImageLoaderConfiguration.Builder(this).memoryCacheExtraOptions(480, 800)// max width, max height,即保存的每个缓存