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Pre-trained Language Model for Biomedical Question Answering Yoon, W., Lee, J., Kim, D., Jeong, M., & Kang, J. (2019). Pre-trained Language Model for Biomedical Question Answering. http://arxiv.org/abs/1909.08229 作者及单位 Wonjin Yoon, Jinhyuk Lee, Donghyeon Kim, Minbyul Jeong, and Jaewoo Kang⋆ Korea University, Seoul, Korea 来源： https://www.cnblogs.com/xuehuiping/p/12299316.html

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题目： 论文题目，并附 此论文网址 做超链接 此模版中 斜体字 为可替换内容 搜索源： 知网 搜索词：主题（ 主题词 ），关键词（ 关键词 ） 本文核心： 人体动作识别HAR 摘要 0 引言 1 一级标题 1.1 二级标题 1.2 二级标题 3 总结 来源： CSDN 作者： lee__7 链接： https://blog.csdn.net/lee__7/article/details/104095612

01. pytorch 为什么 plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0))) 解释这句话：plt.imshow ( np.transpose ( npimg, ( 1, 2, 0 )) ) 。因为在plt.imshow在现实的时候输入的是 （imagesize,imagesize,channels）,而def imshow ( img,text,should_save = False ) 中，参数img的格式为 （channels,imagesize,imagesize）,这两者的格式不一致，我们需要调用一次np.transpose函数， 即np.transpose ( npimg, ( 1,2,0 )) ，将npimg的数据格式由（channels,imagesize,imagesize）转化为 （imagesize,imagesize,channels） 来源： CSDN 作者： snow_lee_liwei 链接： https://blog.csdn.net/snow_lee_liwei/article/details/103639387

适用于 pytorch 版本大于等于 1.0.0 # -*- coding:utf-8 -*- from __future__ import print_function from __future__ import division import torch import torch . nn as nn import torch . optim as optim import numpy as np import torchvision from torchvision import datasets , models 来源： CSDN 作者： snow_lee_liwei 链接： https://blog.csdn.net/snow_lee_liwei/article/details/103639252

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