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编程语言在介绍编译和反编译之前，我们先来简单介绍下编程语言（ProgrammingLanguage）。编程语言（ProgrammingLanguage）分为低级语言（LowlevelLanguage）和高级语言（HighlevelLanguage）。机器语言（MachineLanguage）和汇编语言（AssemblyLanguag

持续集成概述及运行流程:持续集成概述：持续集成（Continuousintegration）持续集成是指开发者在代码的开发过程中，可以频繁的将代码部署集成到主干，并进行自动化测试 开发→代码编译→测试持续交付：持续交付指的是在持续集成的环境基础之上，将代码部署到预生产环境持续部署：在持续交付的基础上，把部署到

在迁移学习中我们经常会用到预训练模型，并在预训练模型的基础上添加额外层。训练时先将预训练层参数固定，只训练额外添加的部分。完了之后再全部训练微调。在pytorch固定部分参数训练时需要在优化器中施加过滤。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/c2e82d04a39a6ac7a0edc7e41e7bbad219a

PaddlePaddle在不断增加官方支持的模型的同时，也在关注预训练模型的丰富度。在过去的版本中，我们已经发布了目标检测FasterRCNN、MobileNetSSD、PyramidBox和场景文字识别CRNNCTC、OCRAttention共计5个预训练模型。近期，在图像分类领域我们一口气发布了四个系列共十个预训练模型，丰富扩充了预训练模

Datawhale干货  作者：张贤，哈尔滨工程大学，Datawhale原创作者本文约7000字，NLP专栏文章，建议收藏阅读审稿人：Jepson，Datawhale成员，毕业于中国科学院，目前在腾讯从事推荐算法工作。!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGl

背景Google在最新的GoogleI/O上推出了FlutterforWeb，旨在进一步解决一次代码，多端运行的问题。FlutterforWeb还处于早期试验版，官方不建议在生产环境上使用。那么到底它的实际情况怎么样呢？我们做了一次预研。期望这次预研的结果可以帮你决定是用，还是不用FFW。FlutterforWeb原理

随着BERT等预训练模型横空出世，NLP方向迎来了一波革命，预训练模型在各类任务上均取得了惊人的成绩。随着各类预训练任务层出不穷，也有部分研究者考虑如何在BERT这一类模型中引入或者强化知识图谱中包含的信息，进而增强BERT对背景知识或常识信息的编码能力。本文主要关注于如何在BERT中引入知识图谱中信息，并survey了目前已公布的若干种方法，欢迎大家批评和

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500多名学员正在参加近屿智能OJAC举办的第五期AIGC星辰大海：大模型工程师和产品专家深度训练营。AIGC星辰大海：大模型工程师和产品专家深度训练营秉持“实战导向，项目驱动”的教学理念，从预训练、数据清洗、数据标注、微调大模型到增量预训练以及开发软硬件

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