Stat/Transfer 16 最新布发啦!
Stat/Transfer 旨在简化不同程序之间的统计数据传输。手动传输不仅耗时,而且容易出错。对于那些拥有具有许多变量的数据集的人来说,它代表了使用多个程序的严重障碍。Stat/Transfer 提供了一种极其快速、可靠和自动的数据移动方式,从而消除了这一障碍。让我们看看Stat/Transfer 最新版本16 都更新了那些内容:https://t.cn/A66u4Ohm
[鲜花]新格式
Stat/Transfer 版本 16 现在支持以下新格式
读取 SPSS 语法文件和 ASCII 数据
读取 SAS 程序文件和 ASCII 数据
读取和写入 Minitab 19 项目和工作表文件
读取 R 单对象 (.rds) 文件
通过 ODBC 驱动程序读取 Apache 大数据:
——Drill
——Hive
——Impala
——Parquet
[鲜花]新功能
非常易于使用,Stata 风格的日期和时间输入掩码,用于读取 ASCII 数据
用于读取非英语日期的本地化月份名称
改进了对扩展缺失值的支持
增加用户对数据集优化的控制
增强了用户对处理 ASCII 数据中换行符的控制
[鲜花]新平台支持
Stat/Transfer 现在提供对 Mac M1 处理器的原生支持以及对 Big Sur 和 Monterey 的全面支持。完全支持 Windows 11。
Stat/Transfer 旨在简化不同程序之间的统计数据传输。手动传输不仅耗时,而且容易出错。对于那些拥有具有许多变量的数据集的人来说,它代表了使用多个程序的严重障碍。Stat/Transfer 提供了一种极其快速、可靠和自动的数据移动方式,从而消除了这一障碍。让我们看看Stat/Transfer 最新版本16 都更新了那些内容:https://t.cn/A66u4Ohm
[鲜花]新格式
Stat/Transfer 版本 16 现在支持以下新格式
读取 SPSS 语法文件和 ASCII 数据
读取 SAS 程序文件和 ASCII 数据
读取和写入 Minitab 19 项目和工作表文件
读取 R 单对象 (.rds) 文件
通过 ODBC 驱动程序读取 Apache 大数据:
——Drill
——Hive
——Impala
——Parquet
[鲜花]新功能
非常易于使用,Stata 风格的日期和时间输入掩码,用于读取 ASCII 数据
用于读取非英语日期的本地化月份名称
改进了对扩展缺失值的支持
增加用户对数据集优化的控制
增强了用户对处理 ASCII 数据中换行符的控制
[鲜花]新平台支持
Stat/Transfer 现在提供对 Mac M1 处理器的原生支持以及对 Big Sur 和 Monterey 的全面支持。完全支持 Windows 11。
电脑连接校园网跳不出输账号密码的界面怎么办
试一下这些方法
1.检测所有硬件、软件、系统更新情况
2.检测网卡驱动是否正常
3.检测电脑锁定的浏览器是否设置了权限 或浏览器版本过低 下载新的其他浏览器
4.关掉防火墙或杀毒软件
5.手动在网络设置里输入IP地址和子路掩码
6.重启
如果这六种方法都不行
那 那 那爱莫能助了
试一下这些方法
1.检测所有硬件、软件、系统更新情况
2.检测网卡驱动是否正常
3.检测电脑锁定的浏览器是否设置了权限 或浏览器版本过低 下载新的其他浏览器
4.关掉防火墙或杀毒软件
5.手动在网络设置里输入IP地址和子路掩码
6.重启
如果这六种方法都不行
那 那 那爱莫能助了
AMiner论文推荐
论文标题:Frustratingly Simple Pretraining Alternatives to Masked Language Modeling
论文链接:https://t.cn/A6MhiuEs
掩码语言建模(MLM)训练模型来预测输入标记的随机样本,这些样本在整个词汇表的多类设置中被 [MASK] 占位符替换。在预训练时,通常在标记或序列级别上与 MLM 一起使用其他辅助目标,以提高下游性能。然而,到目前为止,之前的工作还没有尝试检查其他更简单的语言直观目标是否可以单独用作主要的预训练目标。
在这篇论文中,作者探索了基于 token 级分类任务作为 MLM 替代品的五个简单的预训练目标。GLUE 和 SQuAD 的实证结果表明,作者提出的方法使用 BERT-BASE 架构实现了与 MLM 相当或更好的性能。
AMiner,让AI帮你理解科学!
论文标题:Frustratingly Simple Pretraining Alternatives to Masked Language Modeling
论文链接:https://t.cn/A6MhiuEs
掩码语言建模(MLM)训练模型来预测输入标记的随机样本,这些样本在整个词汇表的多类设置中被 [MASK] 占位符替换。在预训练时,通常在标记或序列级别上与 MLM 一起使用其他辅助目标,以提高下游性能。然而,到目前为止,之前的工作还没有尝试检查其他更简单的语言直观目标是否可以单独用作主要的预训练目标。
在这篇论文中,作者探索了基于 token 级分类任务作为 MLM 替代品的五个简单的预训练目标。GLUE 和 SQuAD 的实证结果表明,作者提出的方法使用 BERT-BASE 架构实现了与 MLM 相当或更好的性能。
AMiner,让AI帮你理解科学!
✋热门推荐