[TOC] > 阅读之前要注意的东西：本文就是主打流水账式的源码阅读，主导的是一个参考，主要内容需要看官自己去源码中验证。全系列文章基于 spring 源码 5.x 版本。 写在开始前的话： 阅读spring 源码实在是一件庞大的工作，不说全部内容，单就最基本核心部分包含的东西就需要很长时间去消化了
本文重点介绍了如何从零训练一个BERT模型的过程，包括整体上BERT模型架构、数据集如何做预处理、MASK替换策略、训练模型和保存、加载模型和测试等。 一.BERT架构 BERT设计初衷是作为一个通用的backbone，然后在下游接入各种任务，包括翻译任务、分类任务、回归任务等。BERT模型架构如下
Spring中有两种类型的Bean，一种是普通Bean，另一种是工厂Bean，即FactoryBean。工厂Bean跟普通Bean不同，其返回的对象不是指定类的一个实例，其返回的是该工厂Bean的getObject方法所返回的对象。 ### Spring初始化bean有两种方式： - 实现Initi
根据不同的条件，调用不同的 bean 对象，执行对象中的方法
Consider defining a bean of type 'org.springframework.security.authentication.AuthenticationManager' in your configuration.
.Net性能测试工具BenchmarkDotNet学习 BenchmarkDotNet 是一个用于性能基准测试的开源框架。它可以让开发人员编写简单易懂的代码，并测量和分析这些代码的性能表现，从而帮助开发人员优化其代码，以达到更高的性能和更好的效率。 源码地址：https://github.com/d
FactoryBean 和 BeanFactory 是两个不同的概念。前者是一个接口，我们可以在实现该接口时通过调用 getObject 方法来返回实例，同时 FactoryBean 本身也是一个实例。后者是 Spring 容器的工厂，通过其中的 bean 定义 Map 一个一个地实例化我们通过注解等方式注入进去的 bean 工厂。在判断 FactoryBean 时，如果当前 BeanFactor
在本文中，我们深入探讨了 Spring 框架中 Bean 的实例化过程，关于某些细节以后我会单独拿出一篇文章单独讲解，我们来总结下实例化都做了哪些事情：先从bean定义中加载当前类，因为最初Spring使用ASM技术解析元数据时只获取了当前类的名称寻找所有InstantiationAwareBeanPostProcessors实现类，并调用实例化前的方法postProcessBeforeInsta
本系列前面讲解了Spring的bean定义、bean实例化、bean初始化等生命周期阶段。这些步骤使我们能够了解bean从创建到准备好使用所经历的过程。但是，除了这些步骤，bean的销毁也是非常重要的一步。在本系列的最后，我们将深入探讨bean的销毁过程，包括在什么情况下会发生销毁、销毁的顺序以及如何在bean销毁之前执行一些清理任务等。通过学习bean的销毁过程，我们将更全面地了解Spring的
在此系列文章中，我总结了Spring几乎所有的扩展接口，以及各个扩展点的使用场景。并整理出一个bean在spring中从被加载到最终初始化的所有可扩展点的顺序调用图。这样，我们也可以看到bean是如何一步步加载到spring容器中的。 BeanDefinitionRegistryPostProces
1. TCP三次握手和四次挥手 TCP三次握手的过程如下： 第一步（SYN）：客户端向服务器发送一个带有SYN（同步）标志的TCP包，指示客户端希望建立连接。这个包包含一个随机的初始序列号（ISN）。 第二步（SYN-ACK）：服务器收到客户端的SYN包后，会发送一个带有SYN和ACK（确认）标志的
Transformer和BERT可谓是LLM的基础模型，彻底搞懂极其必要。Transformer最初设想是作为文本翻译模型使用的，而BERT模型构建使用了Transformer的部分组件，如果理解了Transformer，则能很轻松地理解BERT。 一.Transformer模型架构 1.编码器 （
0. 数据说明 本项目所用数据集包含了一个家庭6个月的用电数据，收集于2007年1月至2007年6月。 这些数据包括有功功率、无功功率、电压、电流强度、分项计量1（厨房）、分项计量2（洗衣房）和分项计量3（电热水器和空调）等信息。该数据集共有260,640个测量值，可以为了解家庭用电情况提供重要的见
摘要：AI Benchmark旨在衡量AI模型的性能和效能。 本文分享自华为云社区《KubeEdge SIG AI发布首个分布式协同AI Benchmark调研》，作者：KubeEdge SIG AI （成员：张扬，张子阳）。 人工智能技术已经在我们生活中的方方面面为我们提供服务，尤其是在图像、视频
摘要：本案例我们利用视频字幕识别中的文字检测与识别模型，增加预训练Bert进行纠错 本文分享自华为云社区《Bert特调OCR》，作者：杜甫盖房子。 做这个项目的初衷是发现图比较糊/检测框比较长的时候，OCR会有一些错误识别，所以想对识别结果进行纠错。一个很自然的想法是利用语义信息进行纠错，其实在OC
摘要：我们将深入研究Spring Framework的核心部分——Spring Bean的生命周期。 本文分享自华为云社区《Spring高手之路5——彻底掌握Bean的生命周期》，作者： 砖业洋__ 。 1. 理解Bean的生命周期 1.1 生命周期的各个阶段 在Spring IOC容器中，Bean
本文将带你深入探索Spring框架的装配机制，以及它如何使你的代码更具模块化和灵活性。
本文从镜像构建、容器部署到性能评估，完成bert模型昇腾迁移部署案例。
quarkus中的bean，它们的作用域是如何设置的？作用范围又分别是什么？本文给出答案
