Dapper.Lite 背景介绍
Posted 0611163
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Dapper.Lite 背景介绍相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
本人以前增删改查项目做的多，先是用ADO.NET+动软代码生成器，后来是NHibernate，再后来是各种DbHelper。我把各种DbHelper合成了一个DbHelper，后改名为LiteSql，后来觉得不如直接调用Dapper，于是有了Dapper.LiteSql。因为不想再维护两套，所以改名为Dapper.Lite，以后只维护这个。
5000多行代码，断断续续修改了很久，还是5000多行代码。并没有增加很多功能，我只希望它简单、稳定。
付出的时间代价非常大，让我觉得，业务程序员，是不应该造轮子的，所以下不为例。别看功能简单，要做到堪用很难，有很多测试项目。因为用户少，有些BUG只能自己发现，甚至是一些比较严重的BUG。
后面的维护计划，主要是修复BUG，提高质量。功能上保持稳定，尽量不做破坏性更改，可能也不会增加新功能。实现上，可能会做减法，减少不稳定因素。
NLPTransformer背景介绍
【NLP】Transformer背景介绍
1. Transformer的诞生
2018年10月，Google发出一篇论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》, BERT模型横空出世, 并横扫NLP领域11项任务的最佳成绩!
论文地址: https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf
而在BERT中发挥重要作用的结构就是Transformer, 之后又相继出现XLNET，roBERT等模型击败了BERT，但是他们的核心没有变，仍然是：Transformer.
2. Transformer的优势
相比之前占领市场的LSTM和GRU模型，Transformer有两个显著的优势:
1, Transformer能够利用分布式GPU进行并行训练，提升模型训练效率.
2, 在分析预测更长的文本时, 捕捉间隔较长的语义关联效果更好.
下面是一张在测评比较图:
3. Transformer的市场
在著名的SOTA机器翻译榜单上, 几乎所有排名靠前的模型都使用Transformer,
其基本上可以看作是工业界的风向标, 市场空间自然不必多说！
加油!
感谢!
努力!
以上是关于Dapper.Lite 背景介绍的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章