阿里提出UniPortrait,能根据用户提供的文本描述,快速生成既忠实于原图又能灵活调整的个性化人像,用户甚至可以通过简单的句子来描述多个不同的人物,而不需要一一指定每个人的位置。这种设计大大简化了用户的操作,提升了个性化生成的效率和效果。 UniPortrait以统一的方式定制单 ID 和多 ID 图像,提供高保真身份保存、广泛的面部可编辑性、自由格式的文本描述,并且无需预先确定的布局。
How to Fine-Tune BERT for Text Classification 论文《How to Fine-Tune BERT for Text Classification?》是2019年发表的一篇论文。这篇文章做了一些实验来分析了如何在文本分类场景下微调BERT,是后面网上讨论如何微调BERT时经常提到的论文。 结论与思路 先来看一下论文的实验结论: BERT模型上面的
基础 LCS(Longest Common Subsequence)通常指的是最长公共子序列,区别最长公共字串(Longest Common Substring)。我们先从子序列的定义理解: 一个序列S任意删除若干个字符得到新的序列T,则T叫做S的子序列。 子序列和子串的一个很大的不同点是,子序列不要求连接,而子串要求连接。 两个序列X和Y的公共子序列中,长度最长的那个,定义为X和Y