情感语料库，用于机器学习，将结果用于业务逻辑，并能为业务提供相关功能，

测量语言模型中的社会偏见贡献者对应于：（）WuChiyu（）概括TLDR：我们设计了一个基准套件，以测试预训练语言模型中是否存在代表性的社会偏见。
我们的指标捕获了单词和句子级别的偏见，并返回了在公平性和性能之间取得平衡的整体评分。
动机随着机器学习方法被部署在诸如医疗保健，法律系统和社会科学等现实世界中，至关重要的是要认识到它们如何在这些敏感的决策过程中形成社会偏见和成见。
在这样的现实世界中，部署大规模的预训练语言模型（LM）可能会表现出不良的代表性偏见，而这种偏见可能是危险的-刻板印象产生的有害偏见会传播涉及性别，种族，宗教和其他社会建构的负面概括。
为了提高LM的公平性，我们在提出新的基准和度量标准之前，仔细定义了代表偏见的几种来源。
该存储库包含一组工具，用于对LM中的社会偏见进行基准测试。
相关工作最近的工作集中于定义和评估社会偏见[1,2]以及其

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借国庆长假的机会写了这篇长文，全面地整理了个人从虚拟化到云计算各个层面的看法。
主要的内容涉及虚拟化、虚拟化管理、数据中心虚拟化、云计算、公有云与私有云、以及开放源代码。
本文的全部内容均属于作者的个人观点，而不代表任何公司的观点。
欢迎讨论。
虚拟化是指在同一台物理机器上模拟多台虚拟机的能力。
每台虚拟机在逻辑上拥有独立的处理器、内存、硬盘和网络接口。
使用虚拟化技术能够提高硬件资源的利用率，使得多个应用能够运行在同一台物理机上各自拥有彼此隔离的运行环境。
虚拟化的也有不同的层次，例如硬件层面的虚拟化和软件层面的虚拟化。
硬件虚拟化指的是通过模拟硬件的方式获得一个类似于真实计算机的环境，可以运行一个完整的操

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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。