在处理大量数据时，有必要将具有特征的空间压缩为向量。一个例子是文本嵌入，它是几乎所有 NLP 模型创建过程中不可或缺的一部分。不幸的是，使用神经网络处理这种类型的数据远非总是可能的——例如，原因可能是拟合或推理率低。

自从Vaswani 等人发表开创性论文“ Attention Is All You Need ”以来，transformer 模型已经成为 NLP 技术中的最新技术。从 NER、文本分类、问答或文本生成等应用，这项惊人技术的应用是无限的。

近年来，循环神经网络 (RNN) 受到了广泛关注，因为它在许多自然语言处理任务中显示出了巨大的前景。 尽管它们很受欢迎，但解释如何使用最先进的工具实现简单而有趣的应用程序的教程数量有限。在本系列中，我们将使用循环神经网络来训练 AI 程序员，该程序员可以像真正的程序员一样编写 Java 代码（希望如此）。

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近年来，循环神经网络 (RNN) 受到了广泛关注，因为它在许多自然语言处理任务中显示出了巨大的前景。 尽管它们很受欢迎，但解释如何使用最先进的工具实现简单而有趣的应用程序的教程数量有限。在本系列中，我们将使用循环神经网络来训练 AI 程序员，该程序员可以像真正的程序员一样编写 Java 代码（希望如此）。

Python 装饰器允许您在不修改函数本身的情况下更改函数的行为。在本文中，我将向您展示如何创建和使用装饰器。您将看到使用这个 Python 高级语法是多么容易。

大家好，在本篇文章中，我们将了解 round() 在 Python 编程中处理十进制数时对数字进行四舍五入的方法。

打印或日志记录是任何编程语言中最常见的事情，也是每个人都喜欢做的最常见的事情之一。默认情况下，在 python 编程中，每个打印输出都写在不同的行中。要在不换行的情况下打印，我们只需向print语句添加一个参数或使用内置的 Python 库（即sys）。

Jupyter notebooks 允许在 markdown 中渲染 LaTeX。通过这种方式，你可以在笔记本中编写复杂的数学方程式。虽然 LaTeX 是科学文档的事实上的标准，但它的语法并不是非常友好和直观。​handcalcs​是一个开源库，用于将 Python 计算转换为渲染的 LaTeX：只需编写符号公式，然后进行数字替换即可。安装后（可通过 PyPI 获得），在最简单的情况下，你只需要导入渲染类并使用