MindNLP

MindSpore 是一个全场景 AI 计算框架，它的特性是可以显著减少训练时间和成本（开发态）、以较少的资源和最高能效比运行（运行态），同时适应包括端、边缘与云的全场景（部署态）。 针对不同的运行环境，MindSpore 框架架构上支持可大可小，适应全场景独立部署。MindSpore 框架通过协同经过处理后的、不带有隐私信息的梯度、模型信息，而不是数据本身，以此实现在保证用户隐私数据保护的前提下

null

图引擎模块(GE)由C++实现，位于前端模块MindSpore/Tensorflow和底层硬件之间，起到承接作用。图引擎模块以ME/TF下发的图作为输入，然后进行一系列的深度图优化操作，最后输出一张可以在底层硬件上高效运行的图。GE针对昇腾AI处理器的硬件结构特点，做了特定的优化工作，以此来充分发挥出昇腾AI处理器的强大算力。在进行模型训练/推理时，GE会被自动调用而用户并不感知。GE主要由GE

MindSpore Reinforcement是一个开源的强化学习框架，支持使用强化学习算法对agent进行分布式训练。MindSpore Reinforcement为编写强化学习算法提供了干净整洁的API抽象，它将算法与部署和执行注意事项解耦，包括加速器的使用、并行度和跨worker集群计算的分布。MindSpore Reinforcement将强化学习算法转换为一系列编译后的计算图，然后由Mi

我正在为一个收藏建立一个文档相似性图。我已经做了所有基本的事情，比如标记化、词干分析、停止单词删除和单词袋表示来表示文档，并使用Jaccard系数计算相似度。我现在正在尝试提取命名实体，并评估这些实体是否有助于提高文档相似性图的质量。我花了很多时间寻找用于分析的基本事实数据集。我对消息理解会议（MUC）数据集非常失望。它们很难理解，需要充分的数据清理/处理，才能在不同的平台（如Scala）上使用

请问有什么开源的基于react的博客开源项目呢？