下载文档原格式
S e q S e q T r ai n i n g A r g um e nts参数在训练Seq2Seq模型时，通常会使⽤⼀个配置类或对象来设置训练参数。
T rainingArguments （或类似的命名）是Hugging Face Transformers库中⽤于定义训练、验证和测试阶段参数的类。
以下是⼀些在训练seq2seq模型时可能⽤到的典型参数：以上参数是⼀个示例，并⾮所有参数都是必需的，实际参数列表可能会根据所使⽤的具体库版本有所不同。
from transformers import Seq2SeqTrainingArguments training_args = Seq2SeqTrainingArguments ( output_dir ='./results', # 输出⽬录，在这⾥保存模型检查点和其他结果 overwrite_output_dir =True, # 是否覆盖输出⽬录的内容 do_train =True, # 是否进⾏训练 do_eval =True, # 是否在验证集上评估 do_predict =False, # 是否进⾏预测（如⽣成任务） per_device_train_batch_size =4, # 每个设备上的训练批次⼤⼩ per_device_eval_batch_size =4, # 每个设备上的评估批次⼤⼩ gradient_accumulation_steps =8, # 梯度累积步数，以适应较⼩内存环境 learning_rate =5e-5, # 学习率 weight_decay =0.01, # 权重衰减（L2正则化） num_train_epochs =3, # 训练轮数 evaluation_strategy ="steps", # 何时评估模型，可以按epoch 或者每n 步评估⼀次 eval_steps =1000, # 如果evaluation_strategy 为steps ，则每多少步评估⼀次 logging_dir ='./logs', # ⽇志⽬录，存储TensorBoard ⽇志 logging_steps =100, # 每多少步记录⼀次⽇志 save_steps =500, # 每多少步保存⼀次模型 save_total_limit =2, # 最多保存多少个模型检查点 warmup_steps =500, # 学习率预热步数 fp16=True, # 是否开启混合精度训练（如果硬件⽀持） dataloader_num_workers =4, # 数据加载器的⼦进程数量 run_name ="my_seq2seq_experiment", # 运⾏名称，便于区分不同的实验 # ... 更多其他参数，例如与特定模型相关的超参数、优化器选项等) # 然后将这些参数传递给训练函数trainer = Seq2SeqTrainer ( model =model , args =training_args , train_dataset =train_dataset , eval_dataset =eval_dataset , tokenizer =tokenizer ,)1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435Python。
制定培训计划英文翻译1. IntroductionEffective training is essential for the success of any organization. It is important for employees to stay updated with the latest knowledge and skills required for their job roles. This training plan outlines the strategies and methods for providing comprehensive training to the employees, ensuring that they are equipped to meet the demands of their roles.2. Training ObjectivesThe objectives of this training plan are:- To equip employees with the necessary knowledge and skills required for their job roles - To provide regular updates on industry trends, best practices, and technological advancements- To enhance the overall productivity and performance of the employees- To ensure that employees are well-prepared to handle their responsibilities effectively and efficiently- To create a culture of continuous learning and development within the organization3. Training Needs AssessmentA thorough assessment of the training needs of the employees will be conducted to identify the specific areas where training is required. This assessment will involve analyzing the existing skills and knowledge of the employees, as well as identifying any gaps or areas for improvement. Feedback from supervisors and managers will also be considered to understand the training needs from a managerial perspective.4. Training Delivery MethodsThe training will be delivered through a combination of methods to cater to different learning styles and preferences. These methods include:- Classroom training sessions- Online courses and e-learning modules- Workshops and seminars- On-the-job training and mentorship programs- Team-based learning activities- Case studies and real-life scenarios5. Training ContentThe training content will cover a wide range of topics relevant to the employees' job roles. This will include technical skills, soft skills, industry knowledge, and best practices. The content will be updated regularly to ensure that it remains relevant and up-to-date with the latest developments in the industry.6. Training ScheduleA detailed training schedule will be prepared, outlining the timing, duration, and location of each training session. This schedule will be communicated to all employees well in advance to allow for proper planning and attendance. The schedule will be flexible to accommodate the different shifts and availability of the employees.7. Training EvaluationThe effectiveness of the training will be evaluated through various methods, including:- Pre and post-training assessments to measure the knowledge and skills gained- Feedback surveys from the participants to gather their opinions and suggestions- Performance reviews and appraisals to assess the impact of the training on the employees' productivity and performance- Follow-up sessions to reinforce the learning and address any gaps or concerns8. Training BudgetA budget will be allocated for the training plan, covering the costs of materials, resources, facilitators, and training facilities. The budget will be managed efficiently to ensure that the training plan is implemented within the specified financial constraints.9. Training FacilitatorsExperienced trainers and facilitators will be engaged to conduct the training sessions. These facilitators will have the necessary expertise and knowledge in their respective areas, as well as the ability to engage and motivate the participants.10. ConclusionA well-structured and comprehensive training plan is essential for the continuous development and improvement of the employees. By providing the necessary knowledge and skills, the employees will be better equipped to meet the challenges of their job roles and contribute to the overall success of the organization. This training plan aims to create a culture of learning and growth, ensuring that the employees remain competitive and productive in their work.。
培训员培训技巧初级培训的类型两种培训：酒店培训中，我们认为有两种基本的培训类型：技能培训和知识培训技能培训的例子：——两人桌或者四人桌的摆台——点菜——办理散客入店手续——早餐托盘的摆放——做床知识培训的例子——客房产品——甜品菜单——处理客人投诉——饭店规章制度——各种水果的中英文必须知道/应该知道/可以知道当设计一个培训时，培训员应该对三个不同层次的知识加以考虑。
必须知道：对完成一项工作而言最重要的知识应该知道：能够提高学员的表现可以知道：能够提供学员的自身素质的知识例子1：技能培训——切烟熏三文鱼工作级别：高级餐厅服务员和主管必须知道：刀的种类，持刀方法，三文鱼片的宽度，开始切的位置，摆放到盘子里的方法，保鲜方法，等等应该知道：三文鱼的产地，装饰，调味品，搭配酒水，等等可以知道：烟熏的方式，不同种类的烟熏散文文鱼，用三文鱼制作的菜肴，等等例子2：知识培训——客房的种类工作级别：前厅部服务员必须知道：客房的种类，数量，价格，特点，等等应该知道：每种客房的色调，能够看到的景色，靠电梯的房间，常客喜欢的房间，设施的使用方法，等等可以知道：室内设计师的名字，房间高度，平均室内温度，浴室面积，挂画的作者，床垫的品牌，等等如何培训技能培训采用的方法是SLI法，对知识培训采用SIT法SLI技能培训：S-开始L-学习I-执行第一阶段-开始开始培训之前先做介绍，要能够引起学员的兴趣，向学员解释培训的需要，说明培训包括哪内容，指出在培训结束时学员能够达到的水平。
我们用INTRO来表示这些步骤：I- 兴趣通过提问，讲故事，展示成品或使用教具等形式使学员对题目感兴趣N- 需求向学员说明这一点为什么重要，为什么必须掌握T- 题目培训课的内容R- 范围培训的范围，即：培训包括具体哪些内容O- 目的培训结束时，学员到底能够做什么第二阶段-学习这是学员学习和在培训员指导下亲自实践的过程，包括1，逐条解释清楚2，描述/演示如何做--强调所定的标准--说明为何这样做的原因3，允许学员自己动手4，必要时更正5，检查学员的理解力6，请学员提问7，给予鼓励第三阶段-执行学员要在无人指导下自己单独实践，包括1，清楚地布置练习作业2，检查练习情况3，对正确的操作方法予以表扬4，必要时更正5，请学员提问6，提供帮助，交代下次培训内容SIT知识培训：S-开始I-传授T-测验第一阶段-开始（同技能培训）开始培训之前先做介绍，要能够引起学员的兴趣，向学员解释培训的需要，说明培训包括哪内容，指出在培训结束时学员能够达到的水平。
createnccmodel的参数说明createnccmodel是一个用于创建NCC（Neural Collaborative Filtering）模型的函数，该模型常用于推荐系统中。
下面将对createnccmodel的参数进行详细说明。
1. 参数一：user_num参数名：user_num参数类型：整数参数含义：用户数量说明：该参数表示参与推荐的用户数量，需要根据实际情况设定。
用户数量越多，模型的训练和推荐效果可能会更好，但也会增加计算和存储的成本。
2. 参数二：item_num参数名：item_num参数类型：整数参数含义：物品数量说明：该参数表示参与推荐的物品数量，需要根据实际情况设定。
物品数量越多，模型的训练和推荐效果可能会更好，但也会增加计算和存储的成本。
3. 参数三：latent_dim参数名：latent_dim参数类型：整数参数含义：潜在因子维度说明：该参数表示模型中潜在因子的维度，用于表示用户和物品的特征。
潜在因子维度越大，模型能够更好地捕捉用户和物品的特征，但也会增加模型的复杂度和训练时间。
4. 参数四：layers参数名：layers参数类型：列表参数含义：神经网络层数和每层的隐藏单元数说明：该参数表示神经网络的结构，列表中的元素依次表示每一层的隐藏单元数。
例如，[64,32,16]表示神经网络有3层，第一层隐藏单元数为64，第二层隐藏单元数为32，第三层隐藏单元数为16。
神经网络的结构可以根据实际情况进行调整，以提高模型的表达能力。
5. 参数五：num_classes参数名：num_classes参数类型：整数参数含义：分类数量说明：该参数表示推荐结果的分类数量，用于多分类问题。
例如，如果推荐结果分为10个类别，则num_classes为10。
如果是二分类问题，则num_classes为2。
6. 参数六：dropout_rate参数名：dropout_rate参数类型：浮点数参数含义：丢弃率说明：该参数表示在训练过程中随机丢弃神经元的比例，用于防止过拟合。
FM 21-20 Physical Fitness Training 身体素质训练HEADQUARTERS DEPARTMENT OF THE ARMYWashington, DC, 1 October 1998美军陆军部司令部华盛顿哥伦比亚特区1998年10月1日DISTRIBUTION RESTRICTION: proved for public release; distribution is unlimited.原版权限制：批准可用于公开发行；没有任何权限限制。
翻译者注：如今，人们的健身热情日益高涨，但是不少锻炼者由于不知道怎样科学地健身，结果不但效果不好，有的甚至还给自己的身体带了伤害。
大多数人认为只要是运动了，而且强度大，对身体就一定有好处，其实这违背了健身的因人而异原则。
另外，象很多感冒患者都认为只要运动运动出身汗就好了，其实人感冒时身体的免疫机能处于剧变期，不适合运动，最好的恢复办法就是用药和休息；再比如减肥，很多人认为跳健美操是最好的办法，其实健美操的强度大，运动所能持续的时间短，所以消耗的热量反而不如低强度、长时间的慢跑，这样的例子有很多。
译者自幼爱好运动，小学时学过长拳，中学时师从太极明师习练太极拳，92年拜入门下，现获中国武术四段，中国武术国家一级裁判资格。
从自身习武经历来看，深感传统武术教学的方法和理论对现代人来说过于深奥，缺乏现代科学系统的解释，很难普及。
而现代关于锻炼方面的参考书过多，龙蛇混杂、良莠不齐，难以取舍。
由于译者也爱好军事，偶然发现美军战地手册-身体素质训练(Field Manual Physical Fitness Training FM 21-20 1998)，内容权威，包括科学的身体素质训练体系和标准。
美军的体系对于耐力标准相对较低，而且适用于普通身体素质的人，也容易理解实行。
于是从2008年10月开始翻译，自己也在按以上内容身体力行。
4个月内成功减肥9公斤，并身体素质有得提高从跑800米到能坚持跑5000米。
python fbp重建算法摘要：1.引言2.Python FBP重建算法简介3.FBP算法原理4.Python实现FBP算法5.应用案例6.总结正文：1.引言在医学图像处理领域，计算机断层扫描(CT)是一种常用的成像技术。
通过CT扫描得到的原始数据，需要经过一系列的图像重建算法处理，才能得到高质量的医学图像。
FBP(Filtered Backprojection)算法是CT图像重建中最常用的算法之一。
本文将介绍如何使用Python实现FBP重建算法。
2.Python FBP重建算法简介Python是一种广泛应用于科学计算和数据分析的编程语言。
利用Python 丰富的库和易于学习的特点，可以方便地实现FBP重建算法。
本文将使用Python的NumPy和SciPy库来实现FBP算法。
3.FBP算法原理FBP算法是基于CT扫描数据的线性变换和滤波过程。
首先，将原始的CT 数据进行线性变换，得到投影数据。
然后，对投影数据进行滤波，去除噪声和干扰。
最后，利用逆变换将滤波后的投影数据恢复为重建图像。
4.Python实现FBP算法以下是使用Python实现FBP算法的示例代码：```pythonimport numpy as npfrom scipy.special import gammadef fbp_reconstruction(data, angles, distance, filter_width=3): """FBP重建算法实现:param data: CT数据，形状为(num_rows, num_cols, num_angles):param angles: 扫描角度，形状为(num_angles,):param distance: 探测器到物体的距离，形状为(num_rows,num_cols):param filter_width: 滤波器宽度，默认值为3:return: 重建图像，形状为(num_rows, num_cols)"""# 计算滤波器filter_data = np.zeros((data.shape[0], data.shape[1],filter_width))for i in range(filter_width):angle = angles[i]filter_data[:, :, i] = gamma(0.5 * (filter_width - i)) * (distance** (filter_width - i))# 计算逆滤波器inverse_filter_data = np.zeros((data.shape[0], data.shape[1], filter_width))for i in range(filter_width):angle = angles[i]inverse_filter_data[:, :, i] = gamma(0.5 * i) * (distance ** i) # FBP重建num_angles = data.shape[2]reconstruction = np.zeros((data.shape[0], data.shape[1]))for i in range(num_angles):projection = data[:, :, i]filtered_projection = np.convolve(projection, filter_data[:, :, i], mode="valid")inverse_filtered_projection =np.convolve(filtered_projection, inverse_filter_data[:, :, i], mode="valid") reconstruction += inverse_filtered_projectionreturn reconstruction```5.应用案例以下是一个使用上述FBP重建算法实现的Python脚本示例：```python# 加载CT数据ct_data = np.load("ct_data.npy")# 设置参数angles = np.load("angles.npy")distance = 1000 # 物体到探测器的距离，单位为毫米filter_width = 3# 重建图像reconstruction = fbp_reconstruction(ct_data, angles, distance, filter_width)# 显示图像import matplotlib.pyplot as pltplt.imshow(reconstruction, cmap="gray")plt.show()```6.总结本文介绍了如何使用Python实现FBP重建算法。
