原文：zh.annas-archive.org/md5/d1276a108c48d7de17a374836db89ea5 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 第十章：Git、配置管理和基础设施即代码 在这一章中，我们将研究以下主题： 什么是 Git？ 设置…

出现这个问题的原因如标题所述。 原因 原因是，当前文件的branch和要pull的branch名字不一样，是两个分支。对于两个branch，git不能直接操作，需要你指定什么操作。 要操作的提示也直接给你提醒了： hint: Pulling with…

之前利用闲暇时间依次翻译了SFP MSA、SFF-8024、SFF-8472的相关文档，原由是在交换机端口开发中有参考到相关的信息，虽然用到的字段不多，但是本着学习的心态，对其内容作了大部分的翻译记录。而该三篇文档大部分只涉及了SFP/SFP相关…

JAVA版本的OFD板式文件创建工具easyofd. 功能包含了图像、 图像、 文字、和模版页功能。同时也支持OFD文件的数字签名及验签，电子签章及验签。 本JAVA版本的easyofd使用原生方式创建板式文件，不依赖JAVA的SWT库。 项目地址：http://…

最新技术资源（建议收藏） https://www.grapecity.com.cn/resources/ 前言 近年来，中国在信息技术领域持续追求自主创新和供应链安全，伴随信创上升为国家战略，一些行业也开始明确要求文件导出的格式必须为 OFD 格式。OF…

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摘要 检索增强生成（RAG）方法在处理复杂问题（如多跳查询）时会遇到困难。虽然迭代检索方法通过收集附加信息来提高性能，但当前的方法通常依赖于对大型语言模型（LLM）的多次调用。本文介绍了高效的…

写在前面 本节将要介绍一种新的特征融合方式，这篇论文的方法叫做堆叠注意力网络。那么从本节开始，所有的模型我会把原理讲清楚，然后用一个维度较低的例子带各位同学走一遍模型的前向传播。 堆叠注意力网络（SANs）其思想…

论文阅读：Question Answering Over Temporal Knowledge Graphs 我们首先在我们的新数据集上应用大型预训练的基于 LM 的 QA 方法。 然后，我们将时间和非时间的 KG 嵌入注入到这些 LM 中，并观察到性能的显着提高。 我们还提出了一种新方法 CRONKGQA，它能够利用 Temporal KG…

目录 层级Transformer多文档摘要Hierarchical Transformers for Multi-Document Summarization检索辅助生成REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-TrainingRetrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks（RAG）检索器DPR[1]生成器 BART跨数据格…

Transformers库Question Answering任务样例 transformer库问答任务的样例，可以直接在colab运行，我这些做学习笔记来大致翻译一下。可以在这里找到Hugging Face提供的各种样例。这里是colab的地址，需要翻。 文章目录 Transformers库Question …

Paper name Retrieval Augmented Visual Question Answering with Outside Knowledge Paper Reading Note URL: https://arxiv.org/pdf/2210.03809.pdf TL;DR EMNLP 2022 文章，提出名为 RA-VQA 的一种联合训练方案，该方案可以同时训练答案生成模块和…

源码链接：https://github.com/zengxingchen/ChartQA-MLLM 启发：这篇论文经过数据过滤和数据生成构建了一个高质量图表数据集，可以用于后续研究。不过在图表问答任务的模型上并没有很大创新，主要提出了解冻LLaVA的视觉编码器&…

Visual Question Answering (VQA) 库指南 VQA 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vq/VQA 项目介绍 Visual Question Answering (VQA) 是由GT-Vision-Lab维护的一个开源项目，基于Python，专门用于处理VQA任务，即让机器能够理解…

1. Few-Shot Question Answering by Pretraining Span Selection 为了消除预训练与抽取式问答任务微调之间的GAP，设计了一种新的预训练方式：Recurring Span Selection。简单来说，就是利用一段文本中重复出现的span，比如下图中的&…

​​​​​​​ 目录 一、引言 二、文档问答（document-question-answering） 2.1 概述 2.2 impira/layoutlm-document-qa 2.2.1 LayoutLM v1 2.2.2 LayoutLM v2 2.2.3 LayoutXLM 2.2.4 LayoutLM v3 2.3 pipeline参数 2.3.1 pipeline对象实例化…

目录 引言选择型视频问答开放型视频问答选择型、开放型均可的视频问答结论参考文献 引言 视频问答是视觉语言领域较为新兴的一个课题，需要根据视频内容和问题进行分析，得出问题的答案。根据回答形式，可分为：一、选择型视频问答&am…

​​​​​​​ 目录 一、引言 二、表格问答（table-question-answering） 2.1 概述 2.2 基于BERT的表格问答模型—TAPAS（TAble PArSing） 2.3 应用场景​​​​​​​ 2.4 pipeline参数 2.4.1 pipeline对象实例化参数 2.4…