[已处理] [投拆]骂人帖

科比布莱恩特 2010-01-09 10:04:59

http://topic.csdn.net/u/20100108/23/2c952e6c-e0dd-4ff8-bd3d-adbc3fce2881.html?017488131836379156

这个帖子是我发布的,4楼发布骂人帖,请版主删除论坛上不雅的话,特别是在我发布的帖子上,谢谢.

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c_hua6280 2010-01-11

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本文介绍了Python中的迭代器和生成器概念。迭代器是一种用于逐个访问集合元素的对象，需要手动实现__iter__()和__next__()方法；生成器则是特殊的迭代器，通过yield关键字简化实现，自动管理迭代状态。两者都支持惰性计算，但生成器代码更简洁，更适合处理大数据。文章还演示了如何自定义迭代器和创建生成器（通过推导式或yield），并对比了两者在实现方式、代码复杂度、性能和使用场景上的区别。最后提到生成器在数据分批处理（如模型训练）中的实际应用。

目录 1 银行英语 2 商务谈判例谈 3 口语要素228句 4 英语口语精华 5 英语口语集粹 6 英语学习的最高境界 7 脏话、粗话 8 拍马屁的英语 9 会议英语 10 实用短英语 11 文雅骂人用的英语10句 12 英语吵架100句 13 英语口语精选1000句 14 绝佳句型100句 15 流行美语100句 16 问候英

本文介绍了一个基于PyTorch的RNN歌词生成模型，能够学习周杰伦歌词风格并自动创作新歌词。该模型包含数据预处理（分词、词汇表构建）、RNN模型架构（嵌入层、RNN层、输出层）、训练策略（Adam优化器、交叉熵损失）和歌词生成（自回归方式）四个主要模块。虽然基础模型相对简单，但展示了深度学习在创造性任务中的应用潜力，为文本生成领域提供了技术参考。文章还提出了改进方向，如使用LSTM/GRU、注意力机制等提升生成质量。该框架可扩展至其他文本生成任务，具有实践和研究价值。

先送书在上周的留言送书活动中，恭喜下面这位读者获得书籍“Oracle高性能系统架构实战大全”，请及时与生信宝典编辑（shengxinbaodian）联系。2020过去三分之一了，您年初定...

正如我们在上面看到的，GPT 2 号相当强大。既用于生成通用文本，也用于更具体的用例(如 Star Trek 脚本)。但是对于这些特定的用例，GPT-2 需要大量的数据，以及大量的历元来检查所有的数据。GPT-3 承诺“少量学习”,所以我们只需向它扔几个例子，它就会很快学会这种风格。因此，如果你喜欢《指环王》系列的新书，或者关于的新闻稿，GPT-3 可能是你的语言模型！如果你想要一个简单的方法来开始生成你自己的语言，看看。我很想看看会有什么结果！

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