# numlockx

> Steuere den Num-Lock-Tasten-Status in X11-Sitzungen.
> Weitere Informationen: <http://www.mike-devlin.com/linux/README-numlockx.htm>.

- Zeige den aktuellen Status der Num-Lock-Taste an:

`numlockx status`

- Schalte die Num-Lock-Taste ein:

`numlockx on`

- Schalte die Num-Lock-Taste aus:

`numlockx off`

- Schalte die Num-Lock-Taste um:

For now, cite [the Arxiv paper](https://arxiv.org/abs/1810.04805):

```
@article{devlin2018bert,
  title={BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding},
  author={Devlin, Jacob and Chang, Ming-Wei and Lee, Kenton and Toutanova, Kristina},
  journal={arXiv preprint arXiv:1810.04805},
  year={2018}
}
```

的难度而开发的，后来的持续发展又扩展了它的能力，提供了两个任意序列的高度可塑对齐能力，而其两个可以同时学习神经网络参数。而 BERT 则是实现了双向建模获取以得到更好的语言表征能力。序列到序列学习和注意力机制的关键概念在基于统计学习和词局部表征的最佳系统上提高了基于分布式单词嵌入的神经机器翻译的性能，而 BERT 更重要的意义是双向获取同一文段的高维意义。在这一成功之后，这些概念也被成功地应用到许多其他与NLP相关的任务中，如图像字幕（Karpathy and Fei-Fei 2015; Devlin et al. 2015）、语音识别（Chorowski et al. 2015）、一次性学习、句法分析、唇读、文本理解、摘要以及问答系统等。撇开他们巨大的经验成功不谈，基于神经网络的深度学习模型往往比早期浪潮中的传统机器学习模型更简单、更容易设计。在许多应用中，在端到端的任务中，模型的所有部分都同时进行深度学习，从特征抽取到预测。导致神经网络模型相对简单的另一个因素是，相同的模型构建成的块（即不同类型的层）通常在许多不同的应用中使用。为多种任务使用相同的构建块，这种方法使得模型更容易迁移...

kevin.png...

传统\gls{language_model}仅仅报告自然语言句子的概率。 因为机器翻译涉及给定输入句子产生输出句子，所以将自然\gls{language_model}扩展为条件的是有意义的。 如\secref{sec:learning_conditional_distributions_with_maximum_likelihood}所述可以直接地扩展一个模型，该模型定义某些变量的边缘分布，以便在给定上下文$C$（$C$可以是单个变量或变量列表）的情况下定义该变量的条件分布。 \citet{Devlin-et-al-ACL2014}在一些统计机器翻译的基准中击败了最先进的技术，他给定源语言中的短语$\RSs_1, \RSs_2,\ldots, \RSs_k$后使用~\glssymbol{MLP}~对目标语言的短语$\RSt_1, \RSt_2,\ldots, \RSt_k$进行评分。 这个~\glssymbol{MLP}~估计$P(\RSt_1, \RSt_2,\ldots, \RSt_k \mid \RSs_1, \RSs_2,\ldots, \RSs_k)$。 这个~\glssymb...

lightclient <******@****.***> 1666952737 -0600

传统语言模型仅仅报告自然语言句子的概率。
因为机器翻译涉及给定输入句子产生输出句子，所以将自然语言模型扩展为条件的是有意义的。
如\sec?所述可以直接地扩展一个模型，该模型定义某些变量的边缘分布，以便在给定上下文$C$（$C$可以是单个变量或变量列表）的情况下定义该变量的条件分布。
{Devlin-et-al-ACL2014}在一些统计机器翻译的基准中击败了最先进的技术，他给定源语言中的短语$\RSs_1, \RSs_2,\ldots, \RSs_k$后使用~MLP~对目标语言的短语$\RSt_1, \RSt_2,\ldots, \RSt_k$进行评分。
这个~MLP~估计$P(\RSt_1, \RSt_2,\ldots, \RSt_k \mid \RSs_1, \RSs_2,\ldots, \RSs_k)$。

    0.0
    >>> kelvin_to_celsius(300)
    26.85
    >>> kelvin_to_celsius("315.5")
    42.35
    >>> kelvin_to_celsius("kelvin")
    Traceback (most recent call last):
        ...
    ValueError: could not convert string to float: 'kelvin'
    """
    return round(float(kelvin) - 273.15, ndigits)


def kelvin_to_fahrenheit(kelvin: float, ndigits: int = 2) -> float:
    """

    /**
    Remove all occurrences of an object in the array.

    ```javascript
    let cities = ['Chicago', 'Berlin', 'Lima', 'Chicago'];

    cities.removeObject('Chicago');  // ['Berlin', 'Lima']
    cities.removeObject('Lima');     // ['Berlin']
    cities.removeObject('Tokyo')     // ['Berlin']
    ```

    @method removeObject
    @param {*} obj object to remove
    @return {EmberArray} receiver
    @public

        ...
    ValueError: Invalid inputs. Enter positive value.
    """
    if moles < 0 or kelvin < 0 or volume < 0:
        raise ValueError("Invalid inputs. Enter positive value.")
    return moles * kelvin * UNIVERSAL_GAS_CONSTANT / volume


def volume_of_gas_system(moles: float, kelvin: float, pressure: float) -> float:
    """
    >>> volume_of_gas_system(2, 100, 5)
    332.57848