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计算机基础（5）——编程语言与跨平台
高级语言执行过程如图所示。 有了高级语言我们就不需要去阅读特定CPU的汇编码，只需要写通用的高级语言的源代码就可以实现程序的编写，借助高级语言的编译器就可以实现跨CPU的代码编写。 、C/C++、Python、Go、VB等 适用场景 直接控制硬件 优化机器语言程序 大多数编程任务 2.1.4 语言的跨平台特性 不管是高级语言还是汇编语言最终将被翻译成0101这样的机器指令交由CPU 这就是我们要考虑的语言的跨平台特性。即程序代码只编写一次，但可以在不同的平台（CPU的架构）执行该程序。 不难发现，高级语言（例如C）就是具备了跨平台的特性。 高级语言跨CPU的实现如图所示。 想要做到跨平台也太麻烦了吧？如果CPU的架构再多几个，操作系统的平台再多几个那么对应的编译器岂不是变得非常多？从原则上来说是的，但是我们要了解一下市场行情就知道我们所担心的问题其实并不会出现。
1.1K31编辑于 2025-01-03 - 来自专栏朴素人工智能
跨模态语言模型
这里贴一个目前排行榜top5的成绩，从图中可以看出，这个任务目前算法的水平距离人类还有较大差距。 ? 先分别使用语言编码器和图像编码器对两种信息进行分别编码，再通过一个跨模态编码器（cross-modality encoder）进行交互。如果你熟悉文本匹配，那对这种套路应该再熟悉不过了。 ? 采用“双塔”分别对文本和图片进行编码，再通过跨模态编码器进行交互 如何预训练 在介绍VL-BERT的预训练之前，我们先简单回顾一下BERT的预训练任务。 这是我们不希望看到的，我们希望模型能够建立跨模态的联系，它需要从输入的“kitten drink from bottle”里预测出被mask掉的区域里应该有只猫（因为另一个区域已经有瓶子了）。 这里提一下比它稍微早一些的VisualBERT[5]，这个模型也采用了两个预训练任务，其中有一个是和VL-BERT一样的MLM，而另一个是图像语言相关性任务（sentence-image prediction
1.5K20发布于 2020-06-29 - 来自专栏痴者工良
跨平台、跨语言应用开发，Elements 介绍
目录 1，Elements 介绍 2，Elements 版本 3，Elements 能干嘛 4，Elements IDES 5，Elements 工具 ? 实际上，跨平台、跨语言开发移动应用的解决方案很多，Xamarin 优势不大。 以下为 Elements 能够开发的应用类型： ? 特色： 先进的编辑功能 单元测试集成 跨平台的调试和部署 ? 2，Water 用于在 Windows 中开发应用，笔者就不再深入介绍了~~~ ? ---- 5，Elements 工具 Elements 提供了功能强劲的工具，让你开发浪到起飞。 Profiler 跨平台的性能分析器，能够监控代码运行、远程主机上应用运行的情况，分析性能数据。 Obfuscation 保护代码，防止反编译的工具。根据官方解释的解释，是利用了代码混淆技术。
6.4K20发布于 2021-04-26 - 来自专栏机器之心
跨语言版BERT：Facebook提出跨语言预训练模型XLM
今天，Facebook 发布了一种新型跨语言预训练语言模型，它旨在构建一种跨语言编码器，从而将不同语言的句子在相同的嵌入空间中进行编码。这种共享的编码空间对机器翻译等任务有很大的优势。 项目地址：https://github.com/facebookresearch/XLM 在这一项工作中，作者展示了跨语言预训练语言模型的高效性，它在多种跨语言理解基准任务中都取得了很好的效果。 总的而言，Facebook 提供的是一种跨语言版的 BERT，它在 XNLI 和无监督机器翻译等跨语言任务取得了当前最好的效果。 ? 预训练语言模型： 因果语言模型（CLM）—单语言 BERT 中通过掩码训练的语言模型（MLM）—单语言 翻译语言模型（TLM）—跨语言 2. 生成跨语言句子表征 项目提供了一段简单的示例代码，它可以帮我们从预训练模型快速获取跨语言句子表征，这种跨语言的句子表征对机器翻译、计算句子相似性或实现跨语言的分类器都很有帮助。
1.8K40发布于 2019-04-30 - 来自专栏技术杂货店
JVM笔记 -- Java跨平台和JVM跨语言
Java是一门跨平台语言，所谓跨平台就是，Java源文件会被编译成为字节码文件，不管是Windows，Linux还是Mac，都有其适配的JVM，也就是字节码文件可以随意在这些JVM上去运行。 其他的语言，例如c语言，编译成为机器码之后，由于底层的机器语言支持不一样，编译后的机器语言文件是不可以跨操作系统运行的。而Java则是把兼容的工作，交给了JVM。 使用虚拟机实现编程语言是相当普遍的。最知名的虚拟机可能是UCSD Pascal的P代码计算机。 JVM 跨语言怎么理解？ JVM是跨语言的平台，很多语言都可以编译成为遵守规范的字节码，这些字节码都可以在Java虚拟机上运行。 但是并非一开始设计要跨语言。 跨语言的平台有利于什么？由于有了跨语言平台，多语言混合编程就更加方便了，通过特定领域的语言去解决特定领域的问题。
1.6K20编辑于 2022-02-15 - 来自专栏七夜安全博客
Python跨语言调用java
但是我也有担忧，毕竟是两种语言的包，版本管理的方式不一定一样。万一python 中的version.parse不适用，该怎么办呢？ newDefaultArtifactVersion("1.2.7"); int res = version1.compareTo(version2); logger.info("res={}", res); } 跨语言调用 我是用Python实现了整体框架，用来适配各种语言包的版本比较，maven包的比较只是其中一个功能，因此开始考虑 python如何调用jar包中的函数。 wget https://download.oracle.com/otn/java/jdk/8u241-b07/1f5b5a70bf22433b84d0e960903adac8/jdk-8u241-linux-x64 AuthParam=1584783645_a2bd6d5f6a340d3b42fe49c1df552219 -o jdk-8u241-linux-x64.tar.gz (2) 安装 1.创建安装目录 mkdir
1.5K31发布于 2020-03-25 - 来自专栏mathor
跨语言对比学习
猿辅导的这篇论文和SimCES却不一样，它主要是从网络整体架构入手，基于Momentum网络提出了一种有监督的跨语言句子相似度计算方法 Dual Momentum Contrast Momentum本意是动量 q为x^q经过encoder网络后的向量，k为经过Momentum encoder网络后的多个向量 回到原论文，给定一个跨语言平行句子集\{x_i,y_i\}_{i=1}^n，对于每种语言的句子，分别用特定语言的 K一般设置的非常大（> 10^5 \mathcal{L}(x,y) = -\log \frac{\exp(\mathbf{h}_x\cdot \mathbf{h}_{y}/\tau)}{\sum_{i= 虽然作者提出的方法以及后续实验都是基于跨语言的，但实际上针对同语言也是适用的，例如给定一个同语言的句子对(x_i,x_j)，设句子y_j是由句子x_j翻译得到的，如果模型训练得比较好，那么对于句子x_j mathbf{h}_{x_i}得 \mathbf{h}_{x_i}\cdot \mathbf{h}_{x_j}\approx \mathbf{h}_{x_i}\cdot \mathbf{h}_{y_j} 后者是跨语言的句子相似度
85830发布于 2021-11-17 - 来自专栏Cikian技术站
Java语言跨平台原理
一、平台和跨平台 我们这里所说的“平台”指的是操作系统，如我们常见的Windows、MacOS、Linux等。 而“跨平台”指的是同样的Java程序可以在所有平台上面运行，并且运行结果相同。 二、跨平台原理 举个例子：有三个人A,B,C，A只会说并且只听得懂a语言，B只会说并且只听得懂b语言，C只会说并且只听得懂c语言，如果A想和B、C交流，那么他们直接对话是行不通的，因为他们说的话互相都听不懂 而Java之所以能“跨平台”运行，是因为JVM（Java虚拟机）的存在，JVM在不同平台间就充当着“翻译”的角色。 三、注意 跨平台运行不是Java程序能在所有的平台上运行，关键是该平台是否能安装相应的虚拟机，也就是能不能找到对应的“翻译”； Java源程序经过编译器编译后变成字节码（.class文件，Android
97220编辑于 2022-09-22 - 来自专栏技术杂货店
JVM笔记 -- Java跨平台和JVM跨语言
其他的语言，例如c语言，编译成为机器码之后，由于底层的机器语言支持不一样，编译后的机器语言文件是不可以跨操作系统运行的。而Java则是把兼容的工作，交给了JVM。 使用虚拟机实现编程语言是相当普遍的。 最知名的虚拟机可能是UCSD Pascal的P代码计算机。 JVM 跨语言怎么理解？ JVM是跨语言的平台，很多语言都可以编译成为遵守规范的字节码，这些字节码都可以在Java虚拟机上运行。 Java虚拟机要做到跨语言，目前来看应该是当下最强大的虚拟机。但是并非一开始设计要跨语言。 跨语言的平台有利于什么？ 由于有了跨语言平台，多语言混合编程就更加方便了，通过特定领域的语言去解决特定领域的问题。
1.4K00发布于 2021-01-30 - 来自专栏IOT物联网小镇
c语言边角料5：一个跨平台的头文件
我们平常在写代码的时候，特别是在制造轮子的时候(为别人提供库文件)，会遇到各种不同的需求场景： 有些人需要在 Linux 系统下使用，有些人需要在 Windows 系统下使用； 有些人使用 C 语言开发 编译器宏定义 如果在写库代码的时候，使用的是 C++，而使用者使用的是 C 语言，那么就需要对库函数进行 extern “C” 声明，让编译器不要对函数的名称进行改写。
1.5K30发布于 2021-05-13 - 来自专栏PaddlePaddle
跨语言、跨模态、跨任务的大模型，驱动应用生态繁荣
大模型迭代闭环趋势 众所周知，大模型技术不断发展，已经从大模态发展到了多模态和跨模态，比如从Instruct GPT3技术发展到跨模态的DALL·E-2技术，同时大模型在应用过程中也产生了非常好的轻量级应用技术 在自然语言处理领域，大模型具有更强的小样本学习能力，比如基于思维链的Flan-PaLM，该模型已经具有基本推理能力；再如基于层次化多任务学习的文心ERNIE 3.0 Zeus。 在跨模态领域，最近提出了扩散模型，该模型引发了文本到图像生成技术的变革，比如百度提出了文心ERNIE-ViLG 2.0，该模型可以生成语义更相关、质量更高的图片。 统一大模型进一步促进生态繁荣 随着技术、应用、数据闭环的不断发展，模型开始趋向于跨语言、跨模态、跨任务的统一大模型。 以前不同语言、不同模态和不同任务，都是单独模型；随着技术不断发展，现在能够对多个任务使用统一模型学习，比如模型能同时学习文本、语音、图像、视频等数据。
1.2K30编辑于 2023-03-06 - 来自专栏程序媛驿站
综述 | 跨语言自然语言处理笔记
作者：匿名侠 | 排版：葡萄媛 转载请在后台输入 授权 01 摘要 跨语言自然语言处理是当下研究的热点。 其中，跨语言词向量（Cross-lingual Word Embedding）可以帮助比较词语在不同语言下的含义，同时也为模型在不同语言之间进行迁移提供了桥梁。 ., 2017] 详细描述了跨语言词向量学习方法和分类体系，将跨语言词向量按照对齐方式分为了基于词对齐、基于句子对齐、基于文档对齐的方法。其中基于词对齐的方法是所有方法的核心和基础。 如图5。 因此提出了一种在向量空间完成隐式翻译的方法，本质上是使用了跨语言词向量。
77920编辑于 2022-04-11 - 来自专栏White feathe 的博客
H5跨域请求
跨域请求有多种方案，就说说比较简单的几种方案吧 ---- 解决方案1： 也是比较简单直白的一种方式：利用Google Chrome浏览器来实现JavaScript跨域请求，降低安全级，window方式如下 index index.html index.htm index.jsp index.do index.action; root D:/workspace/lnmp64/toumi-h5; gif|jpg|jpeg|bmp|png|ico|txt|js|css|apk|ipa|zip|plist)$ { root D:/workspace/lnmp64/toumi-h5; Vagrant介绍 Vagrant 是一款用来构建虚拟开发环境的工具，非常适合 php/python/ruby/java 这类语言开发 web 应用，“代码在我机子上运行没有问题”这种说辞将成为历史
75420编辑于 2021-12-08 - 来自专栏深度学习自然语言处理
【NLP】综述 | 跨语言自然语言处理笔记
阅读大概需要20分钟 跟随小博主，每天进步一丢丢 作者：匿名侠 排版：葡萄媛 来自：程序媛驿站 01 摘要 跨语言自然语言处理是当下研究的热点。 其中，跨语言词向量（Cross-lingual Word Embedding）可以帮助比较词语在不同语言下的含义，同时也为模型在不同语言之间进行迁移提供了桥梁。 ., 2017] 详细描述了跨语言词向量学习方法和分类体系，将跨语言词向量按照对齐方式分为了基于词对齐、基于句子对齐、基于文档对齐的方法。其中基于词对齐的方法是所有方法的核心和基础。 如图5。 ? 因此提出了一种在向量空间完成隐式翻译的方法，本质上是使用了跨语言词向量。
2.4K41发布于 2019-12-10 多语言模型：跨语言迁移学习实战
对于语音助手（如某智能助手）而言，要拓展新语言环境，传统方法需要为每种语言从头训练一个自然语言理解模型，这种方法难以规模化扩展。另一种方案是训练一个多语言模型，即一个能同时处理多种语言的单一模型。 多语言模型架构近年来，多语言建模已成为热门话题，尤其关注将从大规模语料库训练的模型知识迁移到小数据量语言的模型上，即低资源跨语言迁移学习。 单语言模型使用不同语言的数据进行训练，但通常具有相同的架构。因此，使用相同的模型架构，应该能够训练一个由多种语言数据喂养的通用多语言模型。 知识迁移与结果我们使用四种语言的数据训练模型，包括三种相对接近的语言：某中心英语、某中心西班牙语和某中心意大利语。第四种语言是印地语，这是一种低资源语言，且在词汇和语法上与其他三种语言差异显著。 多语言模型可能从其他语言中学到了单语言模型无法仅从印地语数据集中提取的通用语言信息。FINISHED
19910编辑于 2026-02-15- 来自专栏Golang语言社区
Golang语言 的跨域解决
在使用golang做web的应用程序的时候，最容易碰到跨域问题了，跨域就是www.a.com访问[url]www.b.com[/url]的文件。 这样问题就来了，因为你使用js做前台，golang做后台，这样js传值的时候，是可以传到服务器的，并且是可以进行跨域访问的，因为golang构造的服务器与你前台就造成了跨域问题了。 而ajax传值是传到服务器端的，并且可以进行跨域访问，所以我在开发的时候果断使用了它。 2而在golang接受传值之后，要返回信息给前台，这是golang里面就要设置可以进行跨域访了。
2.2K80发布于 2018-03-21 跨语言嵌入模型的调查
为此，他们提出在训练期间将单词向量归一化为单位长度，这使得内积与余弦相似性相同，并将所有单词向量放置在超球面上作为副作用，如图5所示。 image.png 图5：词前（左）和后（右）标准化表示（Xing et al。 对于培训，他们也使用EM，但是修复了在E步骤中最初被训练5个时期的FastAlign学习的对准计数，并且仅在M步骤中优化了平移概率。 border-collapse:collapse;border-spacing:0;} .tg td{font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;padding:10px 5px word-break:normal;} .tg th{font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;font-weight:normal;padding:10px 5px
7.6K100发布于 2018-02-06- 来自专栏python3
Grpc 跨语言远程调用 python
grpc介绍 gRPC 一开始由 google 开发，是一款语言中立、平台中立、开源的远程过程调用(RPC)系统。 多语言支持 （ C, C++, Python, PHP, Nodejs, C#, Objective-C、Golang、Java） gRPC支持多种语言，并能够基于语言自动生成客户端和服务端功能库 目前已提供了C版本grpc、Java版本grpc-java 和 Go版本grpc-go，其它语言的版本正在积极开发中，其中，grpc支持C、C++、Node.js、Python、Ruby、Objective-C 、PHP和C#等语言，grpc-java已经支持Android开发。 ，反过来，它们可以在各种环境中，从云服务器到你自己的平板电脑—— gRPC 帮你解决了不同语言及环境间通信的复杂性。
4.2K20发布于 2020-01-09 - 来自专栏深度学习自然语言处理
《跨语言大模型》最新综述
跨语言大模型（MLLMs）能够利用强大的大型语言模型处理和回应多种语言的查询，在多语言自然语言处理任务中取得了显著的成功。尽管取得了这些突破，但仍然缺乏一份全面的调查总结该领域现有方法和最新发展。 https://arxiv.org/pdf/2404.04925.pdf 01 跨语言对齐 本文从预训练对齐、指令微调对齐以及下游任务微调对齐分别进行了详细的归纳和介绍： 在每个对齐中，又分为Parameter-Tuning 对齐与Parameter-Frozen对齐，具体示例图如下： Parameter-Tuning对齐 Parameter-Frozen对齐 02 未来方向 该综述探讨了目前跨语言大语言模型潜在的未来研究方向 ，主要包括： 1、跨语言大模型中的幻觉问题 2、跨语言大模型中的知识编辑问题 3、跨语言大模型中的安全性问题 4、跨语言大模型中的公平性问题 5、跨语言大模型中的语言扩展问题 6、跨语言大模型中的模态扩展问题 03 网站 在这项工作中，作者们还提供了一个网站来整理跨语言大模型的相关进展，地址为：https://multilingual-llm.net/ 相关的GitHub地址如下：https://github.com
53810编辑于 2024-04-19 - 来自专栏CMS建站教程
ThinkPHP5允许跨域请求
在入口文件加入这个就可以跨域请求了 header("Access-Control-Allow-Origin:*"); header("Access-Control-Allow-Methods:GET,
77820编辑于 2023-10-13
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