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的關(guān)系。 課程簡(jiǎn)介 在自然語(yǔ)言處理(NLP) 領(lǐng)域中,使用語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個(gè)等級(jí),學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、理解語(yǔ)言模型和神經(jīng)語(yǔ)言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱來(lái)自:百科使用; 變量可以引用任何類(lèi)型的對(duì)象;變量沒(méi)有類(lèi)型,只有對(duì)象有類(lèi)型。變量在使用前必須被賦值。例如:x = 1 在Python中的賦值過(guò)程如下: 1、在內(nèi)存中創(chuàng)建對(duì)象1; 2、創(chuàng)建變量名x; 3、把變量和對(duì)象建立映射關(guān)系; 4、賦值是把對(duì)象的引用賦值給變量而不是值。 文中課程 更多精來(lái)自:百科
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