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随着BERT等预训练模型横空出世，NLP方向迎来了一波革命，预训练模型在各类任务上均取得了惊人的成绩。随着各类预训练任务层出不穷，也有部分研究者考虑如何在BERT这一类模型中引入或者强化知识图谱中包含的信息，进而增强BERT对背景知识或常识信息的编码能力。本文主要关注于如何在BERT中引入知识图谱中信息，并survey了目前已公布的若干种方法，欢迎大家批评和

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1前言前一篇介绍了JMS有两种通信模型，一种是点对点通信，另一种是发布/订阅模型，本篇将会继续探讨这两种模型。本篇文章需要按照严谨的实验顺序才能获得相同的结果，这是因为消息持久化和持久订阅这两个特性的原因，在文章结尾和下一篇文章会做解答。\\所有的实验在启动之前都必须到管理后台删除相关的队列或者topic，否则数据也可能不同\\在A

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视频压缩的目标是在尽可能保证视觉效果的前提下减少视频数据率。视频压缩比一般指压缩后的数据量与压缩前的数据量之比。由于视频是连续的静态图像，因此其压缩编码算法与静态图像的压缩编码算法有某些共同之处，但是运动的视频还有其自身的特性，因此在压缩时还应考虑其运动特性才能达到高压缩的目标。在视频压缩中常需用到以下的一些基本概念：一、有损和无损压缩：在视频压缩中有

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高质量专业领域数据的稀缺，正在成为制约垂域大模型落地的最大瓶颈