文章目录前言AbsIntro2.Preliminary2.1.UbiasedLearningtoRank2.2.ExistionULTRDatasets3.DatasetDescription3.1.LargeScaleWebSearchSessions3.2.ExpertAnnotationDataset3.3.DatasetAnalysis4.BenchmarkandBaselines4.1.Baselines4.2.Metrics4.3.PerformanceComparison4.5.PerformanceComparisononTailQuery5.Discussion5.1.Dat
ArkTS是HamronyOS优选的主力语言，但官方文档指南中对于Native应用开发并没有详细的描述，只有一篇Codelab可以学习（简易NativeC++ 示例（ArkTS） (huawei.com)），本文将在Native应用中使用C/C++的system方法创建一个文件。【具体实现】Step1.首先在DevEcoStudio中选择创建native应用程序Step2.工程创建后整体目录如下，首先src目录下有两个文件夹cpp和ets，cpp目录主要是用来定义对外的接口实现（index.d.ts），C++代码功能实现（hello.cpp）和编译的工具链（CMakeLists.txt）。et
ArkTS是HamronyOS优选的主力语言，但官方文档指南中对于Native应用开发并没有详细的描述，只有一篇Codelab可以学习（简易NativeC++ 示例（ArkTS） (huawei.com)），本文将在Native应用中使用C/C++的system方法创建一个文件。【具体实现】Step1.首先在DevEcoStudio中选择创建native应用程序Step2.工程创建后整体目录如下，首先src目录下有两个文件夹cpp和ets，cpp目录主要是用来定义对外的接口实现（index.d.ts），C++代码功能实现（hello.cpp）和编译的工具链（CMakeLists.txt）。et
基于安卓平台（AidLux）的SystemVerilog（FPGA）学习（一）详细步骤链接本教程旨在利用安卓设备学习Verilog。现在Verilog的开发主要在linux平台完成，常用的开发平台vivado在window系统上的计算耗时就要高于linux系统，而安卓平台上有着便捷的linux开发环境。熟悉使用linux系统也是学习systemverilog中必不可少的一部分。本教程将从简单的操作入手，利用安卓设备的性能，充分发挥安卓平板和安卓手机的生产力作用。SystemVerilog是当前IC设计中应用最广泛的语言，是Verilog语言的拓展和延伸。Verilog适合系统级，算法级，寄存器
基于安卓平台（AidLux）的SystemVerilog（FPGA）学习（一）详细步骤链接本教程旨在利用安卓设备学习Verilog。现在Verilog的开发主要在linux平台完成，常用的开发平台vivado在window系统上的计算耗时就要高于linux系统，而安卓平台上有着便捷的linux开发环境。熟悉使用linux系统也是学习systemverilog中必不可少的一部分。本教程将从简单的操作入手，利用安卓设备的性能，充分发挥安卓平板和安卓手机的生产力作用。SystemVerilog是当前IC设计中应用最广泛的语言，是Verilog语言的拓展和延伸。Verilog适合系统级，算法级，寄存器
最近去参会，看到了大量关于Prompt相关的论文，或者说跟NLPNLU相关的新论文或多或少都使用到了Promptlearning的一些思想或者设置。由于本人主业不是是做NLP的，所以对NLP顶会的这一现象觉得很有意思，趁闲暇学习了一下Promptlearning。网上讲解的帖子很多，我整理了一些帖子的核心内容，也写一下我自己在学习过程中的感悟。-----手动分割----1.大型语言模型的进化史这里引入刘鹏飞大佬的的观点，他在论文中提到，语言模型在Deeplearning时代，大致经历了四个阶段：完全监督的机器学习：通过构建特征工程，直接解决下游任务。完全监督深度神经网络：通过构建ML模型，训练
最近去参会，看到了大量关于Prompt相关的论文，或者说跟NLPNLU相关的新论文或多或少都使用到了Promptlearning的一些思想或者设置。由于本人主业不是是做NLP的，所以对NLP顶会的这一现象觉得很有意思，趁闲暇学习了一下Promptlearning。网上讲解的帖子很多，我整理了一些帖子的核心内容，也写一下我自己在学习过程中的感悟。-----手动分割----1.大型语言模型的进化史这里引入刘鹏飞大佬的的观点，他在论文中提到，语言模型在Deeplearning时代，大致经历了四个阶段：完全监督的机器学习：通过构建特征工程，直接解决下游任务。完全监督深度神经网络：通过构建ML模型，训练
文章目录前言0摘要1IntroductionandMotivatingWork2Approach2.0模型整体结构2.1数据集2.2选择一种高效的预训练方法2.3模型选择与缩放2.4训练3实验3.1zero-shot迁移3.1.1与VisualN-grams对比3.1.2PromptEngineeringandEnsembling3.1.3zero-shotCLIP性能分析3.2特征学习4ComparisontoHumanPerformance5数据重叠分析6Limitations7结论前言多模态模型：CLIP论文标题：LearningTransferableVisualModelsFromN
文章目录前言0摘要1IntroductionandMotivatingWork2Approach2.0模型整体结构2.1数据集2.2选择一种高效的预训练方法2.3模型选择与缩放2.4训练3实验3.1zero-shot迁移3.1.1与VisualN-grams对比3.1.2PromptEngineeringandEnsembling3.1.3zero-shotCLIP性能分析3.2特征学习4ComparisontoHumanPerformance5数据重叠分析6Limitations7结论前言多模态模型：CLIP论文标题：LearningTransferableVisualModelsFromN
卷友们好，我是rumor。虽然ChatGPT在大众眼里的热度可能已经过去了，但它prompt出了我的焦虑，于是最近一直在补大模型相关的工作。比起小模型，大模型有一个很重要的涌现能力（Emergentability）就是In-ContextLearning（ICL），也是一种新的范式，指在不进行参数更新的情况下，只在输入中加入几个示例就能让模型进行学习，如下图中用ICL做情感分析任务的栗子：忽略大模型的贵，这个范式具备不少优势：输入的形式是自然语言，可以让我们可以更好地跟语言模型交互，通过修改模版和示例说明我们想要什么，甚至可以把一些知识直接输入给模型这种学习方式更接近人类，即通过几个例子去类比
