接上一篇：linux用户管理(查看在线用户who命令、创建用户adduser命令、创建用户组groupadd命令、查看用户组groups命令、删除用户、设置用户密码passwd命令)本次来分享怎样在linux中压缩和解压文件夹，在linux中压缩解压的方式有5种，分别是gz格式压缩解压、bz2格式压缩解压、tar压缩解压、rar压缩解压、zip压缩解压话不多说，开始上货。目录1.gz格式1.1.gzip命令--压缩1.2.gunzip命令--解压2.bz2格式2.1.bzip2命令--压缩2.2.bunzip2命令--解压3.tar命令(打包)3.1.tar参数3.2.tar压缩3.3.tar
代码 原文地址 预备知识：1.什么是标记索引（tokenindices）？标记索引是一种用于表示文本中的单词或符号的数字编码。它们可以帮助计算机理解和处理自然语言。例如，假如有一个字典{"我":1,"是":2,"Bing":3,".":4}，那么文本"我是Bing."的标记索引就是[1,2,3,4]。不同的模型或任务可能使用不同的字典或编码方式，因此标记索引也可能有所不同。 2.什么是交替段落标记索引（alternatingsegmenttokenindices）？交替段落标记索引是一种用于区分文档中不同句子的方法。它可以帮助PLM更好地理解文档的结构和语义。具体来说，就是在每个句子的开头和结
Linuxtar命令介绍tar（TapeARchive），用于在linux中打包和备份文件。它可以将多个文件和目录打包成一个tar文件，也可以从tar文件中提取文件和目录。此外，它还可以与gz，bzip2，xz等压缩工具结合使用，进行文件和目录的压缩和解压。Linuxtar命令适用的Linux版本tar命令在各个Linux发行版中均通用。包括但不限于Ubuntu、Debian、Fedora、CentOS、openSUSE、ArchLinux等。针对不同的发行版，安装方法可能稍有不同。对于基于Debian的系统，可以使用apt-get命令；对于基于RedHat的系统，可以使用yum命令（Cent
CiscoAironetiosimageforAP1700/2700/3600/3700c3702ic2702i胖固件CiscoAironetiosimageforc3500Accesspoint17002600270036003700系列终极版本胖固件ap3g2-k9w7-tar.153-3.JPO.tarAutonomousiosimage:ap3g2-k9w7-tar.153-3.JPO.tar型号覆盖：CiscoAirnetAP1700I,2700I/2700E,2600I/2600E,3600I/3600E,3700I/3700E准备工作：1.下载文件 ap3g2-k9w7-tar.
代码 原文地址 预备知识：1.什么是K-L散度（Kullback-LeiblerDivergence）？K-L散度，是一种量化两种概率分布P和Q之间差异的方式，又叫相对熵。在概率学和统计学上，我们经常会使用一种更简单的、近似的分布来替代观察数据或太复杂的分布。K-L散度能帮助我们度量使用一个分布来近似另一个分布时所损失的信息量。 2.什么是自训练（self-training）?自训练算法是一种半监督学习算法，在这种算法中，学习者不断标记未标记的样本，并在一个扩大的标记训练集上对自己进行再训练。由于自训练过程可能会错误地标记一些未标记的示例，因此有时学习到的假设不能很好地执行。 摘要文档级关系
tar中共有4个命令：分别是打包，解包，压缩，解压打包：抽象的将就是将饭菜打包到袋子里解包：就是将带有饭菜的袋子打开的动作或是过程压缩：要先打包后再压缩，袋子里必须先有东西才可以进行压缩解压：要先解包后再解压，袋子要先解开，才可以拿出东西来打包-cvf解包-xvf压缩-zcvf-jcvf解压-jxvf-fxvf 一.打包将/etc打包成etc.tar文件命令:tar -cvf 新建名称.tar 所要打包的文件或是目录 二.解包将打包的etc.tar文件解包 命令：tar -xvf 要解包的文件三.压缩将etc压缩成两种解压文件第一种： 命令：tar -zcvf 新建名称.gz
dockersave多个镜像打包成一个tar.gz压缩文件有时候我们需要将docker中的多个镜像批量的传输到另一台机器，如果通过dockersave这种命令则需要制作多个tar文件，这样以来冗余的操作较多而且tar文件占据的空间较大，不利于传输。可以通过以下命令在两个docker之间实现多个镜像批量传输：#原机器dockersaveimage1:tag1image2:tag2可以加入更多>|gzip>images.tar.gz#目标机器gunzip-cimages.tar.gz|dockerload如果想将所有镜像传输到另一台机器可以使用以下命令：#原机器images=$(dockerima
论文来源 代码地址 相关视频（YouTube） 相关概念：1.Whatisnaturallanguageunderstanding(NLU)?Naturallanguageunderstanding(NLU)isabranchofartificialintelligence(AI)thatusescomputersoftwaretounderstandinputintheformofsentencesusingtextorspeech.NLUenableshuman-computerinteractionbyanalyzinglanguageversusjustwords.NLUenables
代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。TAG的核心思想是在提及之间构建一个潜在的图，其中不同类型的边反映了不同的任务信息，然后利用关系图卷积网络（RGCN）对图进行信息传播。此外，为了减少错误传播的影响，本文在解码阶段采用了层次聚类算法，将任务信息从提及层反向传递到实体层。在DocRED数据集上的实验结果表明，TAG显著优于以前的方法，达
代码 原文地址 预备知识：1.什么是MIL？多示例学习（MIL）是一种机器学习的方法，它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例，而是一个包含多个实例的集合（称为包）。每个包有一个标签，但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则，或者根据实例的特征来预测包的标签。MIL的应用场景包括药物活性预测、图像分类、文本分类、关系抽取等。MIL的挑战在于如何处理实例之间的相关性、标签的不确定性和数据的不平衡性。MIL的常用算法有基于贝叶斯、KNN、决策树、规则归纳、神经网络等的方法，以及基于注意力机制、自编码器、变分推断等的方法。 2.什么是基于跨度（span）的命名实体
