自從Vaswani 等人發(fā)表開(kāi)創(chuàng)性論文“ Attention Is All You Need ”以來(lái)，transformer 模型已經(jīng)成為 NLP 技術(shù)中的最新技術(shù)。從 NER、文本分類(lèi)、問(wèn)答或文本生成等應(yīng)用，這項(xiàng)驚人技術(shù)的應(yīng)用是無(wú)限的。

近年來(lái)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN) 受到了廣泛關(guān)注，因?yàn)樗谠S多自然語(yǔ)言處理任務(wù)中顯示出了巨大的前景。 盡管它們很受歡迎，但解釋如何使用最先進(jìn)的工具實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單而有趣的應(yīng)用程序的教程數(shù)量有限。在本系列中，我們將使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)訓(xùn)練 AI 程序員，該程序員可以像真正的程序員一樣編寫(xiě) Java 代碼（希望如此）。

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Python 裝飾器允許您在不修改函數(shù)本身的情況下更改函數(shù)的行為。在本文中，我將向您展示如何創(chuàng)建和使用裝飾器。您將看到使用這個(gè) Python 高級(jí)語(yǔ)法是多么容易。

大家好，在本篇文章中，我們將了解 round() 在 Python 編程中處理十進(jìn)制數(shù)時(shí)對(duì)數(shù)字進(jìn)行四舍五入的方法。

打印或日志記錄是任何編程語(yǔ)言中最常見(jiàn)的事情，也是每個(gè)人都喜歡做的最常見(jiàn)的事情之一。默認(rèn)情況下，在 python 編程中，每個(gè)打印輸出都寫(xiě)在不同的行中。要在不換行的情況下打印，我們只需向print語(yǔ)句添加一個(gè)參數(shù)或使用內(nèi)置的 Python 庫(kù)（即sys）。

Jupyter notebooks 允許在 markdown 中渲染 LaTeX。通過(guò)這種方式，你可以在筆記本中編寫(xiě)復(fù)雜的數(shù)學(xué)方程式。雖然 LaTeX 是科學(xué)文檔的事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)，但它的語(yǔ)法并不是非常友好和直觀。?handcalcs?是一個(gè)開(kāi)源庫(kù)，用于將 Python 計(jì)算轉(zhuǎn)換為渲染的 LaTeX：只需編寫(xiě)符號(hào)公式，然后進(jìn)行數(shù)字替換即可。安裝后（可通過(guò) PyPI 獲得），在最簡(jiǎn)單的情況下，你只需要導(dǎo)入渲染類(lèi)并使用

Faker是一個(gè)開(kāi)源 Python 包，可生成合成數(shù)據(jù)，可用于多種用途，例如填充數(shù)據(jù)庫(kù)、進(jìn)行負(fù)載測(cè)試或匿名化生產(chǎn)數(shù)據(jù)以用于開(kāi)發(fā)或機(jī)器學(xué)習(xí)。生成完全隨機(jī)的數(shù)據(jù)并不是一個(gè)好的選擇：使用 Faker，你可以驅(qū)動(dòng)生成過(guò)程并根據(jù)你的特定需求定制生成的數(shù)據(jù)：這是 Faker 提供的最大價(jià)值。這個(gè)包帶有 23 個(gè)內(nèi)置的數(shù)據(jù)提供者，一些其他的提供者可以從社區(qū)獲得?？捎玫臄?shù)據(jù)提供程序涵蓋了大多數(shù)數(shù)據(jù)類(lèi)型和案例，但通過(guò)實(shí)現(xiàn)自定義提供程序，可以通過(guò)任何方式使生成的數(shù)據(jù)更有意義。