Buscar una herramienta especializada que trate con formatos particulares puede ser un proceso que consume tiempo. A pesar del gran número de editores en línea disponibles, no todos son adecuados para el formato Tiff, y definitivamente no todos te permiten hacer modificaciones a tus archivos. Para empeorar las cosas, no todos ellos proporcionan la seguridad que necesitas para proteger tus dispositivos y documentación. DocHub es una gran respuesta a estos desafíos.
DocHub es una solución en línea bien conocida que cubre todos tus requisitos de edición de documentos y protege tu trabajo con una protección de datos a nivel empresarial. Funciona con varios formatos, como Tiff, y te permite modificar dichos documentos de manera fácil y rápida con una interfaz rica e intuitiva. Nuestra herramienta cumple con certificaciones de seguridad esenciales, como GDPR, CCPA, PCI DSS y Google Security Assessment, y sigue mejorando su cumplimiento para garantizar la mejor experiencia de usuario. Con todo lo que ofrece, DocHub es la forma más confiable de incrustar cruces en archivos Tiff y gestionar toda tu documentación personal y empresarial, independientemente de cuán sensible sea.
Tan pronto como completes todas tus alteraciones, puedes establecer una contraseña en tu Tiff editado para asegurar que solo los destinatarios autorizados puedan abrirlo. También puedes guardar tu documento con un detallado Registro de Auditoría para verificar quién hizo qué cambios y a qué hora. Elige DocHub para cualquier documentación que necesites editar de forma segura. ¡Regístrate ahora!
¡Hola y bienvenidos a este video! Hoy hablaré sobre la capa de Embedding de PyTorch. Voy a explicar qué hace y mostrarte algunos casos de uso comunes y, finalmente, codificaré un ejemplo que implementa un modelo de lenguaje a nivel de carácter que puede generar cualquier texto. Como puedes ver, estoy en la documentación oficial de PyTorch y describen la capa de Embedding de la siguiente manera: Tabla de búsqueda simple que almacena incrustaciones de un diccionario y tamaño fijos. Lo que también podemos ver es que tiene dos argumentos posicionales. Uno de ellos es el número de incrustaciones y el segundo es la dimensión de las incrustaciones. Si tuviera que explicarlo con mis propias palabras, eEmbedding es solo un arreglo bidimensional envuelto en el contenedor del módulo con algo funcionalidad adicional. Lo más importante es que las filas representan diferentes entidades que uno quiere incrustar. Entonces, ¿qué quiero decir con una entidad? Un ejemplo muy común proviene del campo de el procesamiento del lenguaje natural.
