自從Vaswani 等人發(fā)表開創(chuàng)性論文“ Attention Is All You Need ”以來，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、問答或文本生成等應(yīng)用，這項驚人技術(shù)的應(yīng)用是無限的。

近年來，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN) 受到了廣泛關(guān)注，因為它在許多自然語言處理任務(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的工具實現(xiàn)簡單而有趣的應(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)來訓練 AI 程序員，該程序員可以像真正的程序員一樣編寫 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 Python 高級語法是多么容易。

大家好，在本篇文章中，我們將了解 round() 在 Python 編程中處理十進制數(shù)時對數(shù)字進行四舍五入的方法。

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

Jupyter notebooks 允許在 markdown 中渲染 LaTeX。通過這種方式，你可以在筆記本中編寫復(fù)雜的數(shù)學方程式。雖然 LaTeX 是科學文檔的事實上的標準，但它的語法并不是非常友好和直觀。?handcalcs?是一個開源庫，用于將 Python 計算轉(zhuǎn)換為渲染的 LaTeX：只需編寫符號公式，然后進行數(shù)字替換即可。安裝后（可通過 PyPI 獲得），在最簡單的情況下，你只需要導(dǎo)入渲染類并使用

Faker是一個開源 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、進行負載測試或匿名化生產(chǎn)數(shù)據(jù)以用于開發(fā)或機器學習。生成完全隨機的數(shù)據(jù)并不是一個好的選擇：使用 Faker，你可以驅(qū)動生成過程并根據(jù)你的特定需求定制生成的數(shù)據(jù)：這是 Faker 提供的最大價值。這個包帶有 23 個內(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)類型和案例，但通過實現(xiàn)自定義提供程序，可以通過任何方式使生成的數(shù)據(jù)更有意義。