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bert怎么读在线播放_bert名字好不好(2024年12月免费观看)

内容来源：牛排名所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

bert怎么读

人工智能表白遭拒，究竟是为什么？哎，真是没想到啊！我这位在人工智能领域摸爬滚打多年的老手，居然也会遇到表白被拒的尴尬局面。你可能会问，一个在深度学习、强化学习、自然语言处理、生成模型、计算机视觉、自动驾驶、智能机器人等方面都颇有造诣的人工智能研究者，怎么会连个简单的表白都搞不定呢？首先，我得说，我读过的论文可是从Hopfield、Hinton、LeCun、Bengio到何恺明、吴恩达、李飞飞、周志华，这些顶尖学者的研究成果我早已烂熟于心。对于深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、MindSpore、PaddlePaddle，我也都能够熟练使用。你知道的，我对CNN、RNN、LSTM、GAN、Transformer、GPT、以及最新的Mamba模型的理解之深，连那些顶会上的大牛都时常赞叹我见解独到，甚至有人说我的观点比那些经典论文还要深刻。结果呢？她居然对我不感兴趣？真是气死我了！在我面前装什么清高？有个情敌拿着几本《高等数学》《大学物理》装模作样，我轻蔑地一笑，谁不知道这些是入门读物？我读的可是《深度学习》（花书）、《机器学习》（西瓜书）、《PRML》（模式识别与机器学习）、《深度强化学习：原理与实践》、《统计学习方法》、《神经网络与机器学习》哪本不是AI界的经典巨著？那些科普作家还在谈什么梯度下降、反向传播、交叉熵损失、过拟合？这些早在我研究本科毕设的时候就烂熟于心了。什么ANN、RNN、CNN、Transformer、GPT、BERT，这些模型在我眼里也不过是AI基础知识罢了。更不用说LSTM、GRU、GAN、VAE、SOM，这些网络和架构早就是我的手下工具。我如此博学多才，理论和实践功底深厚，为什么她就不喜欢我呢？难道我研究的神经网络结构不够前沿？从Transformer到Mamba，从大模型到具身智能，这些前沿的方向我无一不涉猎。还是我的数据集不够大？可我用的都是SA-1B、The Pile、JFT-3B那样的大规模数据集。还是我发的论文不够顶？确实，我承认我没有发在Nature和Science，但我的CVPR、ICLR和ICML论文难道还不够证明我的实力？还是我外表不够帅？我确实不是那种颜值爆表的，但你凭什么要求我长得帅？难道这个世界上，长得不够帅、但有着牛逼的理论和出色的编程能力就成了负担？这世道怎么就成了这样，科研成果和深刻的思想竟然比不过一个好看的外表！真是让人无语啊！

NLP入门秘籍𐟒𛊧𛈤𚎥上了回家的高铁𐟚„，这小半年的异地学习生活也告一段落了。虽然过程中遇到了不少挑战，但我始终相信，只要坚持下去，总会有收获的。昨天房东告诉我，她女儿考研三战都没过，最后决定不去读了。这让我想起了自己考研时的经历，最后两天背不下政治，直接睡着了，结果爸爸来送饭时把我叫醒继续看书。有时候，别人的帮助真的让人心生感激𐟦„。答应粉丝们要分享一些NLP的学习内容，这就来啦！其实，我平时没怎么看视频课程，更多的是直接上手敲代码𐟔壀‚在学习的过程中，边学边解决问题，这样效率更高。毕竟，计算机专业嘛，听再多课也不如直接动手实践𐟧。不过，很多新手可能会想先听听课入门。这里我就分享一下我常用的几个工具吧： 1️⃣ 唐宇迪的NLP课程唐老师的课程讲得很通俗易懂，对自然语言处理有了一定的认知。但我觉得他只能作为一块“敲门砖”，通过这个课程去自己敲代码是做不到的。里面有一些实战内容可以简单理解。 2️⃣ 小破站大神李沐的视频完全免费，会解读高质量的外文，比如BERT。提醒大家，不要上来就纯听他讲解，很多基础东西以及相关知识需要你提前了解。他在视频里不会细挖，主要是对创新的讲解。 3️⃣ Github 如果你基础学得差不多了，想动手敲代码，可以直接在这个网站上搜索和课题相关的代码。下载文件夹𐟓先去看作者留的环境，没有环境的直接跳过（没有配置复现不出来）。大概浏览下所有文件，觉得可以做就先看看他的论文，感兴趣就可以跑一下代码调试了（不断改bug...）。 4️⃣ 知网文献综述如果不确定自己要做什么课题，尽量问下导师，选择上届师兄师姐做过的最好𐟌𗣀‚当然，不管有没有人指导，最重要还是靠自己。那我们可以先去知网搜一下文献综述，了解下目前这个领域哪是热点，哪可以作为“突破口”创新。今天的内容大家学会了吗？有问题欢迎在评论区留言哦（私信不回）。祝大家观看愉快~

𐟚€ 算法工程师必备技能自学指南 𐟚€ 想要成为算法工程师？这里有一些关键方向和自学建议，帮助你快速入门！ 1️⃣ 𐟒𛠧𜖧若Ÿ𚧡€：掌握 Python 语言，包括 NumPy 和 Pandas 等库的使用，以及数据结构的基础知识。结合 LeetCode 平台，进行编程练习。 2️⃣ 𐟎蠨œ𚨧†觉（CV）：了解深度学习基础，熟悉 CNN、Transformer 和 VIT 等核心网络。选择检测和分割等常见方向，如 Faster RCNN、RetinaNet、YOLO 和 PSPNet、DeepLab 等经典算法进行论文阅读。实践可以选择特定场景的目标检测或分割。 3️⃣ 𐟓š 自然语言处理（NLP）：掌握深度学习基础，熟悉 Transformer 和基础语言模型（BERT + GPT）。阅读大语言模型（LLama）的论文。实践可以选择基于 BERT 的文本分类或基于 GPT 的对话系统。 4️⃣ 𐟎砥䚦衦€模型：了解深度学习基础，熟悉 Transformer、VIT 和 CNN 等基础网络。阅读 CLIP、BLIP 和 BLIP-2 等多模态模型，以及 LLama 等大语言模型的论文。实践可以选择基于 CLIP 的 zero-shot 推理。 5️⃣ 𐟎堁IGC图像/视频生成：掌握深度学习基础，熟悉 Transformer、VIT 和 CNN 基础网络。阅读 Dalle、SD 和 SDXL 等 Diffusion 模型的论文。实践可以选择基于 Diffusers 库的图像生成、图像编辑或可控生成。 6️⃣ 𐟔 搜广推：了解深度学习基础和机器学习基础，熟悉 Transformer。阅读代表性搜广推方法，如 DIN 和 MMOE 的论文。实践可以选择 Kaggle 的赛题进行锻炼。 𐟚€ 完成以上内容，你基本上已经入门了算法领域。但要拿到算法工程师的 offer，还需要一个高质量的简历，展示你在实际项目中的经验。推荐参加高质量的项目辅导，直接接触大厂需要的技术栈，了解实际业务逻辑。

小红书博主Winbert.G推荐 |《金色笔记》我曾因为读不懂把这本书搁置了许久，这次译林出版社再版我又重新拿起了这本书！真的几乎是全程震撼着读完的，55万字超长篇小说，由一个名为《自由女性》的故事和五本笔记构成。《自由女性》被黑、红、黄、蓝四部笔记切割成五个部分。在最后一部分《自由女性》的故事之前，出现了该书的点题之作《金色笔记》。我在上周日参加了朵云书院的一个线上读书分享活动，赵松、王智涵、林子人就围绕这本书，与我们分享了一些自己的读书思考与感悟。我听着听着好像一下子就能明白书中所想要表达的，了解了故事的发生背景，知道20世纪50年代末的伦敦是怎么样的，就能更好体会这本小说。「莱辛」「金色笔记」阅读更多：网页链接

科研神器！4款必备工具 𐟓šSciSpace𐟓š - 这款工具专为科研人员设计，基于Copilot和BERT模型，提供强大的文献阅读辅助功能。通过框选文献中的关键部分，AI将为你提供深入的解释。目前处于免费测试阶段，值得一试！ 𐟓Obsidian𐟓 - 适合喜欢使用markdown格式记笔记的科研人员。它能够与Zotero无缝集成，特色在于将Zotero中的笔记串联起来，形成双向roamsearch，提升笔记整理效率。 𐟓ˆJournalFinders𐟓ˆ - 这款工具可以帮助你根据关键词和领域找到匹配的期刊。根据你的专业领域，也可以尝试使用Scopussearch来找到更适合的期刊。 𐟓–Readwise𐟓– - 最近大受欢迎的highlighter笔记整理工具，特别适合需要整理大量文献笔记的科研人员。因为它可以与RoamResearch联动，使得工作流更加顺畅。希望这些工具能帮助你更好地进行科研工作！𐟒ꀀ

𐟌Ÿ从数据科学到生成式AI：我的自学之旅𐟌Ÿ ### Mu Li Transformer论文精读 𐟓š 推荐指数：★★★✰✰ 通过阅读这篇开山之作，我深刻理解了Transformer的核心思想。虽然初次阅读时有些细节难以理解，但这是一个很好的起点。结合视频解读，逐步深入探索GPT、BERT等模型的迭代过程，对生成式AI有了更清晰的认识。 LLM可视化：Brendan Bycroft的3D图解 𐟌 推荐指数：★★★★✰ 看到Brendan Bycroft的可视化作品，我简直惊呆了。他将LLM的每个模块都拆开，用3D图展示，甚至可以像操作Google map一样缩放，看到每一个矩阵的每一个值。动画形式展示了每一步的变化，结合李沐的视频一起学习，效果更佳。从零开始构建GPT：Andrej Karpathy的视频教程 𐟎劦Ž訍指数：★★★★✰ Andrej Karpathy从基础出发，教我们如何像拼乐高一样一步步构建GPT。通过展示attention和residual connection前后模型的表现，我更好地理解了为什么transformer需要这些模块。他的讲课风格简单明了，代码实现也非常直观。从零开始训练LLM：Sebastian Raschka的书籍指南 𐟓– 推荐指数：★★★★★ 这本书详细讲解了如何从零开始训练LLM（GPT）。从处理训练数据到pre-train和fine-tuning，每个步骤都讲得非常清楚。图示也很精美，Github上还有对应的代码。看完这本书，再改改代码，就可以自己训练GPT了。如果你想深入学习LLM，这本书是一个不错的选择。通过这些资源和教程，我逐步从数据科学转向生成式AI，每一步都充满了挑战和收获。希望这些推荐能帮助到你，让我们一起在AI的道路上不断前行！𐟚€

世界顶尖传播学硕士攻略：自学与网络两手抓在上一篇文章中，我们讨论了如何选择一年还是两年的项目，以及如何选择track。今天，我想分享一些如果有人早点告诉我，可能会更受益的事情。 𐟌Ÿ教学质量𐟌Ÿ 首先，阿大的RM项目是taught master，但教学质量其实并不高。我上的那些课中，没有一个教授特别热衷于教学，也很难吸引学生的注意力。唯一一个让我印象深刻的教授是Bert Bakker，他教的是open science。他确实很喜欢教课，我能做到不走神，但他有点白人男性特有的倾向，在这里就不多说了。如果你选择他的课，准备好被他的open science洗脑吧，他每门课都会拿出来讲。其他教授则更加倾向于自学，但如果你已经读了文献，有自己的思考，并且能在课上提出自己的问题，老师一般会很高兴，并分享一些相关的干货。 𐟓š读RM最重要的事𐟓š 最重要的一点就是：保持主动性！你需要发自内心地想学习，对课题感兴趣，并与你感兴趣的领域的教授互动。这样你才能与教授建立联系（这就是网络的重要性！）。在课堂上，如果你对文献有疑问或有自己的思考，直接问教授。教授们通常会说“没有愚蠢的问题”，即使你问了一个看似愚蠢的问题，长期下来你也会变得更善于提出高质量的问题。当你读到一篇教授写的文献时，如果感兴趣、喜欢、有问题或觉得很厉害，直接问教授能不能约个咖啡时间讨论一下这篇文献，或者问问有没有什么建议给像你这样的RM学生。当然，这种行为可能有点困难，尤其是在公共场合。我从来没有约过咖啡时间，因为我在人际交往中有点胆怯。没关系，你可以单独写邮件给教授约一对一的见面时间。 𐟑‰ 举个例子，如果你在做研究时发现某个教授的研究方向非常感兴趣，不要犹豫，给教授发邮件问他们最近在做什么项目，是否需要助手。额外的实习经验就是这样来的。𐟑ˆ 希望这些建议对你有所帮助！

如何通过学习德语拉开差距？ 𐟚€ 学习德语，信息闭塞可能会让你错失很多机会！以下是一些高效的学习资源和建议，帮助你快速提升德语水平： 𐟓š 德语学习网站推荐 schu❤️bert：按照德语等级（A1-C2）划分，提供听力、阅读和语法训练，适合不同水平的学员。 nachrichtenleicht：适合初学者，包含新闻、文化、杂谈和运动四个模块，每个模块都有对应的音频可供下载。 mein-deutschbuch：专注于德语语法训练，提供A1-B2的分级语法练习，以及按语法大类分类的额外练习。 𐟌Ÿ 小破站宝藏UP主推荐梅梅啊a：领馆翻译和歌德考官，分享学习经验和考试技巧，视频内容丰富。不知名王同学：口语温柔，通过德语助眠系列帮助你更好地融入德语语言环境。阿福Thomas：中德文化交流达人，分享德国美食和旅游趣闻，视频幽默有趣。一起学德语吧：分享德国美食、故事和单词动画片，适合练习听力和口语。 𐟓š 必备学习素材德语入门：《从零开始学德语＋MP3》+《德语语音教程》教材：《新编大学德语》+《走遍德国》单词：《情景式德语图解字典》+《德语词汇联想与速记》+《德语基础词汇分类学习手册》语法：《德语语法活学活用》+《标准德语语法：精解与练习》听力、阅读：《德福考前听力》+《德福考前阅读》口语：《德语日常口语6000词》备考：《历届真题+详解》＋《外刊附带音频》 𐟎젦”𞦝𞥿ƒ情的电影推荐《我们的父辈》《阿德龙大酒店》《巴比伦柏林》《暗黑》《屌丝女士》《退休也疯狂》《西贝尔和马克斯》《冷杉溪》通过这些资源和方法，你可以更高效地学习德语，拉开与他人的差距！

𐟓š中秋佳节，与芝麻街的朋友们共度美好时光 𐟌•亲爱的朋友们，中秋节快乐！在这个团圆的时刻，让我们一起赏月𐟌›、吃月饼𐟥逛灯会𐟏Œ感受家的温馨和节日的欢乐。今天，我要向大家介绍一套由兰登书屋出版的SesameStreetFriends系列书籍。这套书的卡通形象都来自美国著名的儿童教育电视节目《SesameStreet芝麻街》。自1969年诞生以来，芝麻街已经陪伴了几代人的成长，至今依然魅力不减。芝麻街的宗旨是“为世界儿童的生活带来显著改变，满足他们获取知识和学习能力的重要发展需求”。这个节目不仅在国内广受欢迎，还多次获得国际奖项，被誉为儿童早教的经典之作。 SesameStreetFriends系列共有九本书，介绍了芝麻街大家庭中性格各异的小伙伴们。他们相亲相爱，一起生活，共同成长。比如，天生乐观的艾摩（ELMO），活泼可爱却慢吞吞的大鸟（BIGBIRD），超爱吃饼干的甜饼怪(COOKIEMONSTER)，古灵精怪的奥斯卡(OSCARTHEGROUCH)，激动起来话都不会说的佐伊(ZOE)等等。每一个角色都充满了童趣和个性，深受孩子们的喜爱。希望这套书能陪伴你们度过一个温暖团圆的节日，感受家的温馨和芝麻街带来的快乐。 ✨SesameStreetFriends系列：ELMO、ABBY、BIGBIRD、COOKIE、GROVER、OSCAR、JULIA、THECOUNT、BERT&ERNIE ✨适读年龄：0-3岁

BERT预处理：让AI更懂你的语言 𐟓š ### 标记化：把文本切成小块 𐟍… 想象一下，你在教BERT阅读。你不会一下子给它整本书，而是会把它分成句子和段落。同样，BERT也需要把文本分解成更小的单元——标记。这里有个关键点：BERT用的是WordPiece标记化。它会将单词拆分成更小的部分，比如“running”会被拆成“run”和“ning”。这样做的好处是，它能更好地处理那些不常见的单词，避免在遇到陌生词汇时迷失方向。举个例子，原文“ChatGPT 令人着迷。”经过WordPiece标记化后，会变成：[“Chat”、“##G ”、“##PT ”、“is”、“fascinating”、“.”]。输入格式：给BERT提供上下文 𐟓‘ BERT喜欢上下文，所以我们得把它准备好。我们需要以BERT能理解的方式格式化这些标记。具体来说，我们在开头添加特殊标记[CLS]（代表分类），在句子之间添加[SEP]（代表分离）。我们还给每个句子分配了分段嵌入，告诉BERT哪些标记属于哪个句子。比如，原文“ChatGPT 令人着迷。”格式化后会是：[“[CLS]”、“Chat”、“##G ”、“##PT ”、“is”、“fascinating”、“.”、“[SEP]”]。掩码语言模型（MLM）：让BERT理解上下文 𐟕𕯸‍♂️ BERT的秘密武器是它理解双向上下文的能力。在训练过程中，句子中的一些单词会被屏蔽（用[MASK]替换），BERT需要从上下文中预测这些单词。这样做有助于它掌握单词前后的相互关系。举个例子，原句“猫在垫子上。”被蒙面后变成：“[MASK]在垫子上。” 代码实战：体验BERT预处理 𐟒𛊊下面是一个简单的代码片段，展示了如何使用BERT预处理： ```python from Transformers import BertTokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') text = "BERT 预处理至关重要。" tokens = tokenizer.tokenize(text) print(tokens) ``` 这段代码会输出文本“BERT 预处理至关重要。”经过BERT预处理后的标记列表。通过这些步骤，你可以让BERT更好地理解你的文本，从而提升其性能和准确性。希望这些分享能帮助你更好地利用BERT！

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