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  • 网口变压器简介

    2011-12-11 17:41:55
    关于网口变压器非常详尽的介绍,PPT, 简介 差模传输特性(功能性特性) 共模传输特性(EMI抑制特性) 共82页
  • 详细介绍RJ45网口变压器工作原理与设计,差模传输特性和共模传输特性,以及设计模型,适合初学入门者。
  • 网口变压器的工作原理在以太网设备中,通过PHY接RJ45时,中间都会加一个网络变压器。有的变压器中心抽头接电源,有的又接电容到地。而且接电源时,电源值又可以不一样,3.3V,2.5V,1.8V都有。这个变压器的作用到底...

    网口变压器的工作原理

    在以太网设备中,通过PHY接RJ45时,中间都会加一个网络变压器。有的变压器中心抽头接电源,有的又接电容到地。而且接电源时,电源值又可以不一样,3.3V,2.5V,1.8V都有。这个变压器的作用到底是什么呢?

    下面是一个大概的解答:

    1、中间抽头为什么有些接电源?有些接地?这个主要是与使用的PHY芯片UTP口驱动类型决定的,这种驱动类型有两种,电压驱动和电流驱动。电压驱动的就要接电源;电流驱动的就直接接个电容到地即可!所以对于不同的芯片,中心抽头的接法,与PHY是有密切关系的,具体还要参看芯片的datasheet和参考设计了。

    2、为什么接电源时,又接不同的电压呢?这个也是所使用的PHY芯片资料里规定的UTP端口电平决定的。决定的什么电平,就得接相应的电压了。即如果是2.5v的就上拉到2.5v,如果是3.3v的就上拉到3.3v。

    3.这个变压器到底是什么作用呢,可不可以不接呢。从理论上来说,是可以不需要接变压器,直接接到RJ45上,也是能正常工作的。但是呢,传输距离就很受限制,而且当接到不同电平网口时,也会有影响。而且外部对芯片的干扰也很大。当接了网络变压器后,它主要用于信号电平耦合。其一,可以增强信号,使其传输距离更远;其二,使芯片端与外部隔离,抗干扰能力大大增强,而且对芯片增加了很大的保护作用(如雷击);其三,当接到不同电平(如有的PHY芯片是2.5V,有的PHY芯片是3.3V)的网口时,不会对彼此设备造成影响。

    总的来说,网络变压器主要有信号传输、阻抗匹配、波形修复、信号杂波抑制和高电压隔离等作用。

    PHY芯片和RJ5之间需要一个变压器,8路以太线,用于抑制共模信号,导通差模信号,隔离直流信号。在变压前级一般有中心抽头借到2.5V或者3.3V;在次级的中心抽头接4个电阻75ohm加2000V放电电容到地。

    如图net1,net2所示,在发送差分线和接收差分线之间会并联两个49.9或者50Ω(精度1%)的终接电阻,这个电阻的作用是为了实现阻抗匹配,对于初次比1:1的变压器,其输入电阻和输出电阻之比也是1:1,这样并联的结果,在输出端看来就是100Ω的匹配电阻,现在我们所用的双绞线的特征阻抗大多是100Ω

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  • 网口变压器简介.ppt

    2011-11-21 18:17:17
    这是一个非常详细介绍网口变压器的文档。 从理论到应用。。。 详尽介绍了变压器的内部结构。。。
  • 详细介绍了网口变压器相关高频电路原理和设计知识
  • 本款网络变压器工程图纸是千兆单口网口变压器原理图,CMC为三线小环的典型产品图
  • 网口变压器选型指南The T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) model was the product of a large-scale study (paper) conducted to explore the limits of transfer learning. It builds upon popular ...

    网口变压器选型指南

    The T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) model was the product of a large-scale study (paper) conducted to explore the limits of transfer learning. It builds upon popular architectures like GPT, BERT, and RoBERTa(to name only a few) models that utilized Transfer Learning with incredible success. While BERT-like models can be fine-tuned to perform a variety of tasks, the constraints of the architecture mean that each model can perform only one task.

    T5(文本到文本的传输变压器)模型是进行大规模研究( 论文 )以探索传输学习的局限性的产物。 它建立在流行的架构(例如GPT,BERT和RoBERTa(仅举几个例子))的模型上,这些模型利用了Transfer Learning取得了令人难以置信的成功。 尽管可以对类似BERT的模型进行微调以执行各种任务,但是体系结构的约束意味着每个模型只能执行一个任务。

    Typically, this is done by adding a task-specific layer on top of the Transformer model. For example, a BERT Transformer can be adapted for binary classification by adding a fully-connected layer with two output neurons (corresponding to each class). The T5 model departs from this tradition by reframing all NLP tasks as text-to-text tasks. This results in a shared framework for any NLP task as the input to the model and the output from the model is always a string. In the example of binary classification, the T5 model will simply output a string representation for the class (i.e. "0" or "1").

    通常,这是通过在Transformer模型顶部添加特定于任务的层来完成的。 例如,可以通过添加具有两个输出神经元(对应于每个类别)的完全连接层,将BERT变压器用于二进制分类。 T5模型通过将所有 NLP任务重新定义为文本到文本任务而背离了这一传统。 这将导致任何NLP任务的共享框架,作为模型的输入,而模型的输出始终是字符串。 在二进制分类的示例中,T5模型将仅输出该类的字符串表示形式(即"0""1" )。

    Since the input and output formats are identical for any NLP task, the same T5 model can be taught to perform multiple tasks! To specify which task should be performed, we can simply prepend a prefix (string) to the input of the model. The animation (shown below) from the Google AI Blog article demonstrates this concept.

    由于任何NLP任务的输入和输出格式都相同,因此可以教同一个T5模型执行多个任务! 要指定应执行的任务,我们可以简单地在模型的输入之前添加前缀(字符串)。 Google AI Blog文章中的动画(如下所示)演示了此概念。

    Image for post
    Exploring Transfer Learning with T5: the Text-To-Text Transfer Transformer探索使用T5的迁移学习:文本到文本的传输转换器”

    In this article, we’ll be using this technique to train a single T5 model capable of performing the 3 NLP tasks, binary classification, multi-label classification, and regression.

    在本文中,我们将使用此技术来训练一个能够执行3个NLP任务,二进制分类,多标签分类和回归的T5模型。

    All code can also be found on Github.

    所有代码也可以在 Github 上找到

    任务说明 (Task Specification)

    二进制分类 (Binary Classification)

    The goal of binary classification in NLP is to classify a given text sequence into one of two classes. In our task, we will be using the Yelp Reviews dataset to classify the sentiment of the text as either positive ( "1" ) or negative ( "0" ).

    NLP中二进制分类的目标是将给定的文本序列分类为两个类别之一。 在我们的任务中,我们将使用Yelp评论数据集将文本的情绪分类为肯定( "1" )或否定( "0" )。

    多标签分类 (Multi-label Classification)

    In multi-label classification, a given text sequence should be labeled with the correct subset of a set of pre-defined labels (note that the subset can include both the null set and the full set of labels itself). For this, we will be using the Toxic Comments dataset where each text can be labeled with any subset of the labels toxic, severe_toxic, obscene, threat, insult, identity_hate.

    在多标签分类中,应使用一组预定义标签的正确子集来标记给定的文本序列(请注意,该子集可以同时包含空集和完整标签集本身)。 为此,我们将使用有毒评论数据集,其中每个文本都可以使用toxic, severe_toxic, obscene, threat, insult, identity_hate标签的任何子集进行标记。

    回归 (Regression)

    In regression tasks, the target variable is a continuous value. In our task, we will use the STS-B (Semantic Textual Similarity Benchmark) dataset where the goal is to predict the similarity of two sentences. The similarity is denoted by a continuous value between 0 and 5.

    在回归任务中,目标变量是一个连续值。 在我们的任务中,我们将使用STS-B(语义文本相似性基准)数据集,目的是预测两个句子的相似性。 相似性由05之间的连续值表示。

    资料准备 (Data Preparation)

    Since we are going to be working with 3 datasets, we’ll put them in 3 separate subdirectories inside the data directory.

    由于我们将使用3个数据集,因此将它们放在data目录内的3个单独的子目录中。

    • data/binary_classification

      data/binary_classification

    • data/multilabel_classification

      data/multilabel_classification

    • data/regression

      data/regression

    正在下载 (Downloading)

    1. Download the Yelp Reviews Dataset.

      下载Yelp评论数据集

    2. Extract train.csv and test.csv to data/binary_classification.

      train.csvtest.csv提取到data/binary_classification

    3. Download the Toxic Comments dataset.

      下载有毒评论数据集

    4. Extract the csv files to data/multilabel_classification.

      csv文件提取到data/multilabel_classification

    5. Download the STS-B dataset.

      下载STS-B数据集

    6. Extract the csv files to data/regression.

      csv文件解压缩到data/regression

    合并数据集 (Combining the datasets)

    As mentioned earlier, the inputs and outputs of a T5 model is always text. A particular task is specified by using a prefix text that lets the model know what it should do with the input.

    如前所述,T5模型的输入和输出始终是文本。 通过使用前缀文本来指定特定任务,该前缀文本使模型知道应如何处理输入。

    The input data format for a T5 model in Simple Transformers reflects this fact. The input is a Pandas dataframe with the 3 columns — prefix, input_text, andtarget_text. This makes it quite easy to train the model on multiple tasks as you just need to change the prefix.

    Simple Transformers中T5模型的输入数据格式反映了这一事实。 输入是数据帧熊猫与3列- prefixinput_text ,和target_text 。 这使您很容易在多个任务上训练模型,因为您只需要更改prefix

    The notebook above loads each of the datasets, preprocesses them for T5, and finally combines them into a unified dataframe.

    上面的笔记本加载了每个数据集,对它们进行了T5预处理,最后将它们组合为一个统一的数据框。

    This gives us a dataframe with 3 unique prefixes, namely binary classification, multilabel classification, and similarity. Note that the prefixes themselves are fairly arbitrary, the important thing is to ensure that each task has its own unique prefix. The input to the model will take the following format:

    这为我们提供了一个具有3个唯一前缀的数据框,即binary classificationmultilabel classificationsimilarity 。 请注意,前缀本身是相当任意的,重要的是要确保每个任务都有自己的唯一前缀。 模型的输入将采用以下格式:

     <prefix>: <input_text> 
    

    The ": " is automatically added when training.

    ": " 会自动添加时的训练。

    A few other things to note:

    其他注意事项:

    • The output of the multilabel classification task is a comma-separated list of the predicted labels (toxic, severe_toxic, obscene, threat, insult, identity_hate). If no label is predicted, the output should be clean.

      多标签分类任务的输出是用逗号分隔的预测标签列表( toxic, severe_toxic, obscene, threat, insult, identity_hate )。 如果没有标签,则输出应该是clean

    • The input_text for the similarity task includes both sentences as shown in the following example;

      相似性任务的input_text包括两个句子,如以下示例所示;

      The input_text for the similarity task includes both sentences as shown in the following example;sentence1: A man plays the guitar. sentence2: The man sang and played his guitar.

      相似性任务的input_text包括两个句子,如以下示例所示; sentence1: A man plays the guitar. sentence2: The man sang and played his guitar.

    • The output of the similarity task is a number (as a string) between 0.0 and 5.0, going by increments of 0.2. (E.g. 0.0, 0.4, 3.0, 5.0). This follows the same format used by the authors of the T5 paper.

      相似性任务的输出是介于0.0和5.0之间的数字(作为字符串),增量为0.2。 (例如0.00.43.05.0 )。 这遵循T5论文作者使用的相同格式。

    As you can see from the way the different inputs and outputs are represented, the T5 model’s text-to-text approach gives us a great deal of flexibility both in terms of representing various tasks and in terms of the actual tasks we can perform.

    从表示不同输入和输出的方式可以看出,T5模型的文本到文本方法在表示各种任务以及可以执行的实际任务方面给了我们很大的灵活性。

    For example;

    例如;

    The only limitation is imagination! (Well, imagination and compute resources but that’s another story) 😅

    唯一的限制是想象力! (好吧,想象力和计算资源,但这是另一回事了) 😅

    Getting back to the data, running the notebook should have given you a train.tsv and an eval.tsv file which we’ll be using to train our model in the next section!

    回到数据上,运行笔记本应该已经为您提供了train.tsveval.tsv文件,我们将在下一部分中使用它们来训练我们的模型!

    建立 (Setup)

    We will be using the Simple Transformers library (based on the Hugging Face Transformers) to train the T5 model.

    我们将使用Simple Transformers库(基于Hugging Face Transformers )来训练T5模型。

    The instructions given below will install all the requirements.

    下面给出的说明将安装所有要求。

    1. Install Anaconda or Miniconda Package Manager from here.

      这里安装Anaconda或Miniconda Package Manager。

    2. Create a new virtual environment and install packages.

      创建一个新的虚拟环境并安装软件包。

      Create a new virtual environment and install packages.conda create -n simpletransformers python

      创建一个新的虚拟环境并安装软件包。 conda create -n simpletransformers python

      Create a new virtual environment and install packages.conda create -n simpletransformers pythonconda activate simpletransformers

      创建一个新的虚拟环境并安装软件包。 conda create -n simpletransformers python conda activate simpletransformers

      Create a new virtual environment and install packages.conda create -n simpletransformers pythonconda activate simpletransformersconda install pytorch cudatoolkit=10.1 -c pytorch

      创建一个新的虚拟环境并安装软件包。 conda create -n simpletransformers python conda activate simpletransformers conda install pytorch cudatoolkit=10.1 -c pytorch

    3. Install simpletransformers.

      安装simpletransformers。

      Install simpletransformers.pip install simpletransformers

      安装simpletransformers。 pip install simpletransformers

    See installation docs

    查看安装 文档

    训练T5模型 (Training the T5 Model)

    As always, training the model with Simple Transformers is quite straightforward.

    与往常一样,使用简单变压器训练模型非常简单。

    import pandas as pd
     from simpletransformers.t5 import T5Model
     
    
    
    
     train_df = pd.read_csv("data/train.tsv", sep="\t").astype(str)
     eval_df = pd.read_csv("data/eval.tsv", sep="\t").astype(str)
     
    
     model_args = {
         "max_seq_length": 196,
         "train_batch_size": 16,
         "eval_batch_size": 64,
         "num_train_epochs": 1,
         "evaluate_during_training": True,
         "evaluate_during_training_steps": 15000,
         "evaluate_during_training_verbose": True,
         
         "use_multiprocessing": False,
         "fp16": False,
     
    
         "save_steps": -1,
         "save_eval_checkpoints": False,
         "save_model_every_epoch": False,
     
    
         "reprocess_input_data": True,
         "overwrite_output_dir": True,
     
    
         "wandb_project": "T5 mixed tasks - Binary, Multi-Label, Regression",
     }
     
    
     model = T5Model("t5-base", args=model_args)
     
    
     model.train_model(train_df, eval_data=eval_df)

    Most of the arguments used here are fairly standard.

    这里使用的大多数参数都是相当标准的。

    • max_seq_length: Chosen such that most samples are not truncated. Increasing the sequence length significantly affects the memory consumption of the model, so it’s usually best to keep it as short as possible (ideally without truncating the input sequences).

      max_seq_length :选择为不截断大多数样本。 增加序列长度会显着影响模型的内存消耗,因此通常最好使其尽可能短(理想情况下,不截断输入序列)。

    • train_batch_size: Bigger the better (as long as it fits on your GPU)

      train_batch_size :越大越好(只要适合您的GPU)

    • eval_batch_size: Same deal as train_batch_size

      eval_batch_size :同一交易train_batch_size

    • num_train_epochs: Training for more than 1 epoch would probably improve the model’s performance, but it would obviously increase the training time as well (about 7 hours per epoch on an RTX Titan).

      num_train_epochs :训练1个以上的时间可能会改善模型的性能,但是显然也会增加训练时间(在RTX Titan上,每个时间大约7小时)。

    • evaluate_during_training: We’ll periodically test the model against the test data to see how it’s learning.

      evaluate_during_training :我们将根据测试数据定期测试模型,以了解其学习方式。

    • evaluate_during_training_steps: The aforementioned period at which the model is tested.

      evaluate_during_training_steps :上述测试模型的时间段。

    • evaluate_during_training_verbose: Show us the results when a test is done.

      evaluate_during_training_verbose :完成测试后,向我们显示结果。

    • use_multiprocessing: Using multiprocessing significantly reduces the time taken for tokenization (done before training starts), however, this currently causes issues with the T5 implementation. So, no multiprocessing for now. 😢

      use_multiprocessing :使用多重处理可显着减少use_multiprocessing化所需的时间(在培训开始之前完成),但是,当前这会导致T5实施出现问题。 因此,暂时没有多重处理。 😢

    • fp16: FP16 or mixed-precision training reduces the memory consumption of training the models (meaning larger batch sized are possible). Unfortunately, fp16 training is not stable with T5 at the moment, so it’s turned off as well.

      fp16 :FP16或混合精度训练减少了训练模型的内存消耗(这意味着可以使用更大的批处理大小)。 不幸的是, fp16训练目前在T5上不稳定,因此也已关闭。

    • save_steps: Setting this to -1 means that checkpoints aren’t saved.

      save_steps :将其设置为-1表示不保存检查点。

    • save_eval_checkpoints: By default, a model checkpoint will be saved when an evaluation is performed during training. Since this experiment is being done for demonstration only, let’s not waste space on saving these checkpoints either.

      save_eval_checkpoints :默认情况下,在训练期间执行评估时将保存模型检查点。 由于此实验仅用于演示,因此我们也不要浪费空间保存这些检查点。

    • save_model_every_epoch: We only have 1 epoch, so no. Don’t need this one either.

      save_model_every_epoch :我们只有1个纪元,所以没有。 也不需要这个。

    • reprocess_input_data: Controls whether the features are loaded from cache (saved to disk) or whether tokenization is done again on the input sequences. It only really matters when doing multiple runs.

      reprocess_input_data :控制是否从高速缓存中加载功能(保存到磁盘)或是否对输入序列再次进行标记化。 仅在进行多次运行时才真正重要。

    • overwrite_output_dir: This will overwrite any previously saved models if they are in the same output directory.

      overwrite_output_dir :如果先前保存的模型位于同一输出目录中,则这将覆盖它们。

    • wandb_project: Used for visualization of training progress.

      wandb_project :用于可视化培训进度。

    Speaking of visualization, you can check my training progress here. Shoutout to W&B for their awesome library!

    说到可视化,您可以在此处查看我的培训进度。 为他们很棒的图书馆大喊W&B

    测试T5模型 (Testing the T5 model)

    Considering the fact that we are dealing with multiple tasks, it’s a good idea to use suitable metrics to evaluate each task. With that in mind, we’ll be using the following metrics;

    考虑到我们正在处理多个任务,最好使用适当的指标来评估每个任务。 考虑到这一点,我们将使用以下指标;

    import json
     from datetime import datetime
     from pprint import pprint
     from statistics import mean
     
    
     import numpy as np
     import pandas as pd
     from scipy.stats import pearsonr, spearmanr
     from simpletransformers.t5 import T5Model
     from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score
     from transformers.data.metrics.squad_metrics import compute_exact, compute_f1
     
    
    
    
     def f1(truths, preds):
         return mean([compute_f1(truth, pred) for truth, pred in zip(truths, preds)])
     
    
    
    
     def exact(truths, preds):
         return mean([compute_exact(truth, pred) for truth, pred in zip(truths, preds)])
     
    
    
    
     def pearson_corr(preds, labels):
         return pearsonr(preds, labels)[0]
     
    
    
    
     def spearman_corr(preds, labels):
         return spearmanr(preds, labels)[0]
     
    
    
    
     model_args = {
         "overwrite_output_dir": True,
         "max_seq_length": 196,
         "eval_batch_size": 32,
         "num_train_epochs": 1,
         "use_multiprocessing": False,
         "num_beams": None,
         "do_sample": True,
         "max_length": 50,
         "top_k": 50,
         "top_p": 0.95,
         "num_return_sequences": 3,
     }
     
    
     # Load the trained model
     model = T5Model("outputs", args=model_args)
     
    
     # Load the evaluation data
     df = pd.read_csv("data/eval.tsv", sep="\t").astype(str)
     
    
     # Prepare the data for testing
     to_predict = [
         prefix + ": " + str(input_text)
         for prefix, input_text in zip(df["prefix"].tolist(), df["input_text"].tolist())
     ]
     truth = df["target_text"].tolist()
     tasks = df["prefix"].tolist()
     
    
     # Get the model predictions
     preds = model.predict(to_predict)
     
    
     # Saving the predictions if needed
     with open(f"predictions/predictions_{datetime.now()}.txt", "w") as f:
         for i, text in enumerate(df["input_text"].tolist()):
             f.write(str(text) + "\n\n")
     
    
             f.write("Truth:\n")
             f.write(truth[i] + "\n\n")
     
    
             f.write("Prediction:\n")
             for pred in preds[i]:
                 f.write(str(pred) + "\n")
             f.write(
                 "________________________________________________________________________________\n"
             )
     
    
     # Taking only the first prediction
     preds = [pred[0] for pred in preds]
     df["predicted"] = preds
     
    
     # Evaluating the tasks separately
     output_dict = {
         "binary classification": {"truth": [], "preds": [],},
         "multilabel classification": {"truth": [], "preds": [],},
         "similarity": {"truth": [], "preds": [],},
     }
     
    
     results_dict = {}
     
    
     for task, truth_value, pred in zip(tasks, truth, preds):
         output_dict[task]["truth"].append(truth_value)
         output_dict[task]["preds"].append(pred)
     
    
     print("-----------------------------------")
     print("Results: ")
     for task, outputs in output_dict.items():
         if task == "multilabel classification":
             try:
                 task_truth = output_dict[task]["truth"]
                 task_preds = output_dict[task]["preds"]
                 results_dict[task] = {
                     "F1 Score": f1(task_truth, task_preds),
                     "Exact matches": exact(task_truth, task_preds),
                 }
                 print(f"Scores for {task}:")
                 print(f"F1 score: {f1(task_truth, task_preds)}")
                 print(f"Exact matches: {exact(task_truth, task_preds)}")
                 print()
             except:
                 pass
         elif task == "binary classification":
             try:
                 task_truth = [int(t) for t in output_dict[task]["truth"]]
                 task_preds = [int(p) for p in output_dict[task]["preds"]]
                 results_dict[task] = {
                     "F1 Score": f1_score(task_truth, task_preds),
                     "Accuracy Score": accuracy_score(task_truth, task_preds),
                 }
                 print(f"Scores for {task}:")
                 print(f"F1 score: {results_dict[task]['F1 Score']}")
                 print(f"Accuracy Score: {results_dict[task]['Accuracy Score']}")
                 print()
             except:
                 pass
         if task == "similarity":
             task_truth = [float(t) for t in output_dict[task]["truth"]]
             task_preds = [float(p) for p in output_dict[task]["preds"]]
             results_dict[task] = {
                 "Pearson Correlation": pearson_corr(task_truth, task_preds),
                 "Spearman Correlation": spearman_corr(task_truth, task_preds),
             }
             print(f"Scores for {task}:")
             print(f"Pearson Correlation: {results_dict[task]['Pearson Correlation']}")
             print(f"Spearman Correlation: {results_dict[task]['Spearman Correlation']}")
             print()
     
    
     with open(f"results/result_{datetime.now()}.json", "w") as f:
         json.dump(results_dict, f)

    Note that a ": “ is inserted between the prefix and the input_text when preparing the data. This is done automatically when training but needs to be handled manually for prediction.

    请注意,在准备数据时,在prefixinput_text之间插入一个": “ 。训练时会自动完成此操作,但需要手动进行预测。

    If you’d like to read more about the decoding arguments (num_beams, do_sample, max_length, top_k, top_p), please refer to this article.

    如果您想了解有关解码参数( num_beams do_sample max_length top_k top_p )的更多信息,请参考 本文

    Time to see how our model did!

    是时候看看我们的模型如何了!

     -----------------------------------
    Results:
    Scores for binary classification:
    F1 score: 0.96044512420231
    Accuracy Score: 0.9605263157894737 Scores for multilabel classification:
    F1 score: 0.923048001002632
    Exact matches: 0.923048001002632 Scores for similarity:
    Pearson Correlation: 0.8673017763553101
    Spearman Correlation: 0.8644328787107548

    The model performs quite well on each task, despite being trained on 3 separate tasks! We’ll take a quick look at how we can try to improve the performance of the model even more in the next section.

    尽管接受了3个单独的任务训练,该模型在每个任务上的表现都非常好! 在下一节中,我们将快速介绍如何尝试改善模型的性能。

    总结思想 (Closing Thoughts)

    可能的改进 (Possible improvements)

    A potential issue that arises when mixing tasks is the discrepancy between the sizes of the datasets used for each task. We can see this issue in our dataset by taking a look at the training sample counts.

    混合任务时出现的潜在问题是用于每个任务的数据集的大小之间的差异。 通过查看训练样本数,我们可以在数据集中看到此问题。

     binary classification        560000
    multilabel classification 143613
    similarity 5702

    The dataset is substantially unbalanced with the plight of the similarity task seeming particularly dire! This can be clearly seen in the evaluation scores where the similarity task lags behind the others (although it’s important to note that we are not looking at the same metrics between the tasks).

    由于similarity任务的困境看起来特别可怕,因此数据集基本上是不平衡的! 从similarity任务落后于其他任务的评估分数中可以清楚地看出这一点(尽管必须注意,我们没有在任务之间寻找相同的指标)。

    A possible remedy to this problem would be to oversample the similarity tasks so that the model.

    解决此问题的一种可能的方法是对similarity任务进行过度采样 ,以便对模型进行建模。

    In addition to this, increasing the number of training epochs (and tuning other hyperparameters) is also likely to improve the model.

    除此之外,增加训练时期(以及调整其他超参数)的数量也可能会改善模型。

    Finally, tuning the decoding parameters could also lead to better results.

    最后,调整解码参数也可以带来更好的结果。

    结语 (Wrapping up)

    The text-to-text format of the T5 model paves the way to apply Transformers and NLP to a wide variety of tasks with next to no customization necessary. The T5 model performs strongly even when the same model is used to perform multiple tasks!

    T5模型的文本到文本格式为将Transformers和NLP应用到各种各样的任务铺平了道路,而无需定制。 即使使用同一模型来执行多个任务,T5模型也能发挥出色的性能!

    Hopefully, this will lead to many innovative applications in the near future.

    希望这将在不久的将来带来许多创新的应用。

    翻译自: https://towardsdatascience.com/the-guide-to-multi-tasking-with-the-t5-transformer-90c70a08837b

    网口变压器选型指南

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  • 网口变压器作用.pdf

    2019-06-04 11:09:55
    中间抽头为什么有些接电源?有些接地?这个主要是与使用的 PHY芯片UTP口驱动类型决定的, 这种驱动类型有两种, 电压驱动和 电流驱动。电压驱动的就要接电源; 电流驱动的就直接接个电容到地 即可!...
  • 一般的RJ45是不带网口变压器的,同时也不带什么POE功能,但是最近在一次项目中遇到了PULSE ELECTRONICS公司制造的JXK0-0190NL变压器,搞了好一会才明白各个引脚功能。废话不多说,上内部结构图再介绍1、其中2脚3脚、...

    一般的RJ45是不带网口变压器的,同时也不带什么POE功能,但是最近在一次项目中遇到了PULSE ELECTRONICS公司制造的

    JXK0-0190NL变压器,搞了好一会才明白各个引脚功能。废话不多说,上内部结构图再介绍

    1、其中2脚3脚、4脚5脚、10脚11脚、8脚9脚为差分线,百兆网接2个,千兆网接4个。

    2、MDCT1、 MDCT2、 MDCT3、 MDCT4分别是CENTERTAP(中心抽头):在变压器或电感线圈中点引出的电气接头,通常线圈中心抽头两端的匝数应相等。

    RJ45前头有一个Transformer(1:1的变压器线圈)用来隔离网线和网卡(通常它们不在一个电气地上),为了给线圈两端的信号一个中位电压和终结通道,所以需要一个中心抽头,一般连接一个终结电阻和一个电容。如下图2、7脚所示。

    3、17脚、18脚、19脚、20脚。为POE供电设计,简单点说就是通过输入48V电压来对接入该网口的遵循IEEE 802.3af 规范的标准受电设备(PD)进行直流供电,

    什么是POE了?POE的系统构成:一个完整的POE系统包括供电端设备(PSE, Power Sourcing Equipment)受电端设备(PD, Powered Device)两部分。主要就是对摄像头之类的一些入网低功耗设备直接供电。功率之类的如下所示。

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  • 华强盛电子导读:本文对以太网络变压器即网口变压器进行一些大纲类简述,同时对网络变压器的基本结构,功能及典型的以太网口电路都做了简明扼要的叙述    网络(网口)变压器简介  一,以太网设备在收发器和...

      华强盛电子导读:本文对以太网络变压器即网口变压器进行一些大纲类简述,同时对网络变压器的基本结构,功能及典型的以太网口电路都做了简明扼要的叙述

      

     

     

      网络(网口)变压器简介

      一,以太网设备在收发器和网线间使用变压器,其包含中心抽头变压器,自耦变压器,共模电感。最新的以太网设备通过变压器提供48V电源,采用集成边接器,应用越来越广泛。这些器件的特性对于EMI的抑制很关健

      二,不可能通过变压器的data sheet判断变压器的特性。可以使用网络变析仪测试,但要注意系统性能是不同的,如果不了解的系统的特性,不能完全判断变压器的特性。并且测试方法也没有一定的标准。

      三,本文解释那些影响以太网变压器EMI性能的主要参数,在通常配置下,需要一个bench-level测试方法来测试变压器特性、

      

     

     

      以太网变压器的功能:

      1,满足IEEE802.3中电气隔离的要求

      2,不失真的传输以太网信号

      3,EMI抑制

      EMI特性直接与CM特性相关

      相关信息不会出现在data sheet中

      结构中寄生参数有明显的影响

      手工绕线——影响共模性能的一致性

      封装中的布线很重要

      封装尺寸及HV的要求限制了一些可能的选择

      价格方面的考虑

      以太网变压器的构成

      1,脉冲(隔离)变压器

      2,共模电感

      3,自耦变压器

      4,电容

      5,电阻

      6,封装/结构(集成变压器中的连接器管脚和走线)

      典型的以太网口电路

      

     

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  • RJ45网口.rar

    2020-06-12 22:25:27
    介绍网口变压器的工作原理以及设计指南,适合初学者,欢迎下载 介绍网口变压器的工作原理以及设计指南,适合初学者,欢迎下载 介绍网口变压器的工作原理以及设计指南,适合初学者,欢迎下载 介绍网口变压器的工作...
  • 变压器千兆网口

    2013-05-17 22:09:09
    变压器千兆网口封装,allegro格式,这个上面都标尺寸的哟,对下手册,一眼就知道能不能用。
  • 不使用变压器网口PHY芯片直连心得首先我们必须知道一件事情,网口PHY芯片对于TX与RX的驱动方式有电压驱动和电流驱动之分。最简单的一个识别方式就是看其推荐原理图,如果网络变压器的中心抽头需要提供一个VCC(3.3V、...
  • 不使用变压器网口PHY芯片直连心得热度9已有2890次阅读2013-5-310:40|个人分类:心得|系统分类:接口电路我想很多人都考虑过,当同一块板卡上的两块网口PHY芯片对连的时候,能不能省略两个网络变压器而直接对连呢,...
  • 仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除谢谢1很多人都考虑过,当同一块板卡上的两块网口PHY芯片对连的时候,能不能省略两个网络变压器而直接对连呢,答案当然是肯定的。不过我实际操作过后,发现里面还是有很多陷阱...
  • 许认为,当连接同一板上的两个网络端口PHY芯片时,是否可以通过省略两个网络变压器来直接连接?当然答案是肯定的. 但是,在实际操作之后,我发现仍然存在很多陷阱,现在我将一一给您. 首先,我们必须知道一件事,...
  • 二,网络变压器如何与RJ45网口之间进行连接 网络变压器结构如下: RJ45连接器端口属性如下: RJ45的连接RJ45.1,RJ45.2,RJ45.3,RJ45.6做信号线连接,连接如下: RJ45.1----RX+ RJ45.2----RX- RJ45.3----TX+ RJ45.6-...
  • 我想很多人都考虑过,当同一块板卡上的两块网口PHY芯片对连的时候,能不能省略两个网络变压器而直接对连呢,答案当然是肯定的。不过我实际操作过后,发现里面还是有很多陷阱,现在给大家一一道来。
  • 网络变压器(Ethernet Transformer,也称数据汞/网络隔离变压器),它主要包含中间抽头电容、变压器、自耦变压器、共模电感。工作时,由收发器送出的上行数据信号从网络变压器的一端进入,由另一端输出,经RJ45型转...
  • 华强盛电子导读:千兆光猫上用到哪些网络变压器网口和电话插座  千兆光猫是一款很常见的网络通讯产品,  千兆光猫里  有用到我们的网口产品有有1*4口RJ45网口 非屏无灯 黄色为主 E1456B01Z  单口电话插口 ...
  • 变压器铁芯多点接地的影响很大,因为铁芯多点接地会造成变压器铁芯短路的影响,目前从实际工程数据上看,造成铁芯多点接地的原因是在生产、安装和运行过程中产生的。其中,变压器生产过程中的多点接地故障虽然消除了...
  • 网络变压器具体有T1/E1隔离变压器;ISDN/ADSL接口变压器;VDSL高通/低通滤波器模块、接口变压器;T3/E3、SDH、64KBPS接口变压器;10/100BASE、 1000BASE-TX网络滤波器;RJ45集成变压器;还可根据客户需要设计专用变压器。...
  • 这个变压器的作用到底是什么呢?1、中间抽头为什么有些接电源?有些接地?这个主要是与使用的PHY芯片UTP口驱动类型决定的,这种驱动类型有两种,电压驱动和电流驱动。电流驱动的就要接电源;电压驱动的就直接接个...
  • 网口的防雷可以采用两种思路:一种思路是要给雷电电流以泄放通路,把高压在网络变压器之前泄放掉,尽可能减少对变压器影响,同时注意减少共模过电压转为差模过电压的可能性。另一种思路是利用网络变压器的绝缘耐压,...
  • 为什么变压器要掏空隔离?为什么网口中心抽头的电容要尽可能短?网口的组成是什么? 杨老师分析:PCB设计中,掌握信号流和电源树是非常重要的,你要知道信号从哪里来,到哪里去;电源从哪里进从哪里出,给哪些器件...
  • 华强盛电子导读:网络变压器,RJ45以太网口的电磁兼容性关系到通讯设备的稳定运行,本文从网络变压器,RJ45网口电路原理图设计方面来论述其EMC设计方案      网络变压器及RJ45网口在PCB板上的  EMC电路...
  • 在旋转变压器的连续旋转过程中VCO产生脉冲,直到计数器的计数值对应于输入时转子角度的模拟值,即旋转变压器转子角度的偏移量,同时,电压控制振荡器的频率与旋转变压器转子的转速成正比,因此积分器的输出电压可以...
  • 华强盛导读:此篇文章具体阐述标准RJ45与百兆网络变压器之间的连接方式一,首先认识RJ45端口及连接属性:RJ45R 连接针RJ45.1 RJ45.2 RJ45.3 RJ45.6做信号线的连接,对应网络变压器的连接如下:RJ45.1--RX+RJ45.2——...
  • 网口都使用了东莞铭普光磁生产的H2038DG以太网网络隔离变压器。 在路由器市场迎来迭代更换潮的情况下,作为路由器的重要常规配件,网络变压器的需求也异常火爆,当前甚至面临供不应求的局面。 目前,市面上的网络...

空空如也

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网口变压器