哈工大ltp，分词，词性标注，命名实体识别技术的特征提取

多模态大模型：技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点 AI天才研究院 Agentic AI 实战计算 AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
多模态大模型：技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习方法1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2GPT系列模型的发展1.3.3多模态大模型的兴起2.核心概念与联系2.1
AI原生应用必知：5大高效多轮对话框架对比 AI原生应用开发 AI-native easyui 前端 ai
AI原生应用必知：5大高效多轮对话框架对比关键词：AI原生应用、多轮对话、对话框架、自然语言处理、上下文管理、意图识别、对话状态跟踪摘要：本文深入探讨了构建AI原生应用时必备的5大多轮对话框架，包括Rasa、Dialogflow、MicrosoftBotFramework、AmazonLex和IBMWatsonAssistant。通过对比分析它们的架构设计、核心功能和应用场景，帮助开发者选择最适合
【LangChain编程：从入门到实践】LangChain与其他框架的比较 AI天才研究院 Agentic AI 实战计算 AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
【LangChain编程：从入门到实践】LangChain与其他框架的比较1.背景介绍1.1人工智能发展现状在当今时代，人工智能(AI)已经成为科技领域中最热门和最具革命性的话题之一。随着计算能力的不断提升和算法的持续优化,AI系统正在不断扩展其应用范围,包括自然语言处理、计算机视觉、决策系统等各个领域。1.2LangChain概述在这种背景下,LangChain作为一个新兴的AI框架应运而生。L
Nystromformer：一种基于 Nyström 方法的自注意力近似算法 AI专题精讲 Paper阅读人工智能自然语言处理 AI
1.摘要Transformer已经成为广泛自然语言处理任务中的强大工具。推动Transformer展现出卓越性能的一个关键组件是self-attention机制，它对每个token编码了其他token的影响或依赖关系。虽然self-attention机制具有诸多优势，但其在输入序列长度上的二次复杂度限制了其在较长序列上的应用——这是当前社区积极研究的一个主题。为了解决这一限制，我们提出了Nystr
供应链风险管理：AI预测潜在风险 AI智能应用 AI大模型应用入门实战与进阶 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,风险评估,供应链可视化1.背景介绍在当今全球化经济体系中，供应链的复杂性和脆弱性日益凸显。供应链风险是指任何可能对供应链正常运行造成负面影响的事件或因素。这些风险可能来自自然灾害、政治动荡、经济波动、技术故障、供应商违约等方面。一旦供应链风险爆发，可能会导致生产中断、产品短缺、成本飙升、品牌形象受损等严重后果。传统供应链风险管理方法主要依
供应链风险管理：AI如何预测供应链风险 AI大模型应用之禅 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,时间序列分析,风险评估1.背景介绍在当今全球化经济体系中，供应链风险已成为企业面临的重大挑战。供应链的复杂性和不可预测性使得企业更容易受到各种风险的影响，例如自然灾害、政治动荡、经济波动、疫情爆发等。这些风险可能导致供应中断、成本增加、交付延迟，甚至损害企业声誉。传统供应链风险管理方法主要依赖于经验和专家判断，缺乏数据驱动和预测能力。随着
使用Python爬虫与自然语言处理技术抓取并分析网页内容 Python爬虫项目 python 爬虫自然语言处理 javascript 数据分析人工智能
1.引言在如今数据驱动的时代，网页爬虫（WebScraping）和自然语言处理（NLP）已成为处理大量网页数据的重要工具。利用Python爬虫抓取网页内容，结合NLP技术进行文本分析和信息抽取，能够从大量网页中提取有价值的信息。无论是新闻文章的情感分析、社交媒体的舆情分析，还是电商网站的商品评论挖掘，这些技术都发挥着至关重要的作用。本文将介绍如何利用Python爬虫与自然语言处理技术抓取并分析网页
GPT在AI原生应用领域的无限潜力
GPT在AI原生应用领域的无限潜力关键词：GPT、AI原生应用、自然语言处理、无限潜力、应用场景摘要：本文深入探讨了GPT在AI原生应用领域所展现出的无限潜力。首先介绍了相关背景知识，包括GPT的基本概念和AI原生应用的定义。接着详细解释了GPT的核心概念，以及它与AI原生应用的紧密联系。通过数学模型和公式对GPT的工作原理进行了阐述，并给出了实际的代码案例。还探讨了GPT在多个实际应用场景中的表
深度学习前置知识全面解析：从机器学习到深度学习的进阶之路
一、引言：人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代，人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支，深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展，彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发，系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法，为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
AI 加持下的智能家居行业：变革、挑战与机遇低代码老李人工智能智能家居
在当今科技迅猛发展的浪潮中，人工智能（AI）已深深融入智能家居领域，成为推动其蓬勃发展的关键力量，为人们的生活带来了诸多便利和创新体验，同时也面临着一系列亟待解决的问题。一、AI驱动的智能家居功能升级（1）智能语音交互与控制智能语音助手作为智能家居的核心交互方式，借助自然语言处理（NLP）技术，让用户仅通过简单的语音指令，就能轻松操控家中各类智能设备，如精准控制灯光的开关与亮度调节、窗帘的开合、电
视觉表征和多模态融合一只齐刘海的猫语言模型
视觉表征和多模态融合是当前人工智能领域的研究热点，特别是在计算机视觉和自然语言处理的交叉领域。视觉表征是指将图像或视频信息转化为模型可以处理的向量形式，而多模态融合则是将不同类型的数据（如视觉、文本、音频等）进行整合，以实现更全面、准确的信息理解和处理。视觉表征(VisualRepresentation)目的：将图像或视频数据转化为深度学习模型可以理解的特征向量。方法：卷积神经网络(CNN)：传
NLTK库全解析：用Python打开自然语言处理的第一把钥匙
引言你是否好奇过，手机里的智能助手是如何“听懂”你说的话？电商平台的差评分析又是怎样精准提取“物流慢”“质量差”这些关键词？这些看似神奇的自然语言处理（NLP）功能，背后都藏着一个“入门神器”——NLTK（NaturalLanguageToolkit）。作为Python生态中最经典的NLP库，NLTK就像一本“NLP百科全书”，从最基础的文本拆分到复杂的语义理解，它用简单的代码接口，带我们推开自然
VLA模型
一介绍在机器人领域，视觉-语言-动作(VLA)模型的发展经历了显著的演变，这得益于计算机视觉和自然语言处理领域的进步。VLA模型代表了一类旨在处理多模态输入的模型，整合了来自视觉、语言和动作的信息。这些模型对于实现具身智能至关重要，使机器人能够理解物理世界并与之互动。以下是VLA模型发展的时间线：早期阶段：计算机视觉和自然语言处理的集成大约在2015年开始，随着视觉问答(VQA)系统的出现。这些系
循环神经网络（RNN）：序列数据处理的强大工具 LNL13 rnn 人工智能深度学习
在人工智能和机器学习的广阔领域中，处理和理解序列数据一直是一个重要且具有挑战性的任务。循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）作为一类专门设计用于处理序列数据的神经网络，在诸多领域展现出了强大的能力。从自然语言处理中的文本生成、机器翻译，到时间序列分析中的股票价格预测、天气预测等，RNN都发挥着关键作用。本文将深入探讨RNN的工作原理、架构特点、训练方法、常见类型以及其
大语言模型应用指南：Gemini简介 AI大模型应用之禅人工智能数学基础计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍自然语言处理（NLP）一直是人工智能领域的热门话题之一。在NLP中，语言模型是一个重要的概念，它可以用来预测下一个单词或字符的概率。近年来，随着深度学习技术的发展，大型语言模型的研究和应用也越来越受到关注。其中，Gemini是一种新型的大型语言模型，它在多项任务上取得了优异的表现。本文将介绍Gemini的核心概念、算法原理、数学模型和公式、项目实践、实际应用场景、工具和资源推荐、未来发
深入了解Transformer模型及其优缺点
目录前言1Transformer结构特点1.1注意力机制（Self-Attention）1.2编码器-解码器架构1.3位置编码和基于注意力的损失函数2Transformer模型优缺点分析2.1Transformer模型的优点2.2Transformer模型的缺点3应用领域结语前言在当今人工智能领域，自然语言处理的关键问题之一是解决文本理解和生成中的挑战。传统的循环神经网络虽然在处理序列数据方面取得
Anconda环境下Vscode安装Python Java后时代程序员 python 学习面试
最后Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
蒙特卡罗方法与深度学习的关系 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
蒙特卡罗方法与深度学习的关系作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来蒙特卡罗方法和深度学习都是近年来在计算科学和人工智能领域取得重大突破的技术。蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法，广泛应用于物理、工程、金融等领域。深度学习则是一种基于人工神经网络的学习方法，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显
新华妙笔：AI智能写作助手，让高效写作触手可及东风西巷 AI写作 android 软件需求智能手机
在当今快节奏的时代，无论是职场人士、学生还是创作者，都面临着大量的写作任务。从工作总结、调研报告到公文写作、商业文案，高效且高质量的写作能力成为了提升个人竞争力的关键。然而，写作不仅需要丰富的知识储备和扎实的文字功底，还需要大量的时间和精力去打磨。为了帮助用户更高效地完成写作任务，新华妙笔APP应运而生。它是一款功能强大的AI智能写作助手，依托自然语言处理（NLP）和大数据分析技术，能够快速生成各
【大模型面试】大模型Prompt Engineer面试题及参考答案大模型知识 prompt 人工智能开发语言 python chatgpt 深度学习大模型
一、基础概念类1.什么是大模型？大模型通常指具有庞大参数规模的机器学习模型，尤其是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。这些模型能够学习到大量数据中的复杂模式和特征，具备强大的泛化能力，可在多种任务上表现出色，如GPT系列、BERT等。2.大模型与传统机器学习模型的区别是什么？传统机器学习模型参数规模相对较小，往往针对特定任务进行设计和训练，需要较多人工特征工程。而大模型参数数量庞大，通过在
！LangChain链的并行执行与异步处理深度解析(32) Android 小码蜂测试专栏 langchain
LangChain链的并行执行与异步处理深度解析一、LangChain链的基础概念与执行逻辑1.1LangChain链的定义与作用LangChain链（Chain）是LangChain框架的核心组件之一，它通过将多个组件（如提示模板、大语言模型、输出解析器等）串联起来，形成一个完整的处理流程，以实现特定的自然语言处理任务。例如，在问答系统中，链可以先使用提示模板构建问题，然后调用大语言模型生成回答
AI产品经理技术篇：AI领域常用术语解析让我看看好学吗人工智能产品经理机器学习深度学习学习
作为AI产品经理，深入理解人工智能领域的核心术语是高效沟通、需求定义和产品落地的关键。无论是与算法工程师协作优化模型，还是向业务方解释技术方案，准确掌握专业术语能显著提升决策效率，避免因概念混淆导致的开发偏差。本文系统梳理了模型与算法、NLP（自然语言处理）、CV（计算机视觉）、数据处理、核心评估指标等领域的核心术语，帮助产品经理快速构建AI技术认知框架。目录1.基础概念2.模型与算法3.自然语言
AI大模型的2种模型能力Function call 和ReAct DeepSeek-大模型系统教程人工智能 react.js 前端 git ai 语言模型
近年来，随着AI大模型的快速发展，如何让这些模型更好地与现实世界交互成为了一个重要课题。FunctionCall和ReAct作为两种重要的模型能力，为大模型提供了更强大的工具调用和任务执行能力。我们将深入探讨这两种能力的背景、原理、应用场景以及它们之间的对比。帮助你深入了解他们的价值。01背景介绍AI大模型（如GPT-4、PaLM等）在自然语言处理、文本生成等任务中表现出色，但它们的能力往往局限于
大模型算法工程师面试宝典：精选面试题及参考答案全解析，助你备战AI算法工程师岗位！大模型入门学习人工智能产品经理大数据机器学习程序员大模型大模型学习
大模型应该算是目前当之无愧的最有影响力的AI技术。它正在革新各个行业，包括自然语言处理、机器翻译、内容创作和客户服务等，正成为未来商业环境的重要组成部分。截至目前大模型已超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关面试也是越来越卷。我今天给大家分享一篇大模型的面试题总结，内容较长，喜欢记得收藏、关注、点赞。ii.为什么会出现LLMs复读机问题？出现LLMs复读机问题可能
百度颠覆了自己，飞算JavaAI造福了中国程序员！飞算JavaAI开发助手百度
在当今这个科技日新月异的时代，企业纷纷寻求技术突破，以期在激烈的市场竞争中脱颖而出。百度，作为中国互联网行业的领军企业之一，凭借其强大的科技实力和创新能力，在人工智能等多个领域取得了显著成就，并正在逐步颠覆自身的传统形象。百度自成立之初，就将技术创新视为企业的生命线。从最初的搜索引擎技术，到如今的深度学习、自然语言处理、计算机视觉等前沿领域，百度始终走在技术革新的前沿。其自主研发的飞桨深度学习平台
零基础起步：基于GpuGeek的文本生成模型实战昊昊该干饭了人工智能 nlp 深度学习 gpu算力 gru
在自然语言处理（NLP）领域，文本生成任务广泛应用于问答系统、智能摘要、内容创作等方向。本文将带领读者使用GpuGeek平台，从注册、上传数据到实例部署与训练，完整构建一个基于GPT2模型的文本生成系统，实战掌握AI模型的云端开发流程。目录一、GpuGeek平台使用流程详解1.注册与登录2.数据上传3.创建训练实例4.启动与使用实例5.关闭实例（手动&自动）二、文本生成实战任务：微调GPT-21.
大模型智能运维详解：技术架构、落地挑战与行业实践 FreeTools FreeAiGuard 运维架构人工智能运维开发科技
大模型智能运维详解：技术架构、落地挑战与行业实践作者：开源大模型智能运维FreeAiOps在数字化转型加速的背景下，企业IT系统复杂度呈指数级增长，传统运维模式面临效率低下、故障定位困难、成本高昂等瓶颈。大模型技术的出现为智能运维提供了突破性解决方案，其通过自然语言处理、多模态数据分析与自动化决策能力，正在重塑运维工作的底层逻辑。本文将从技术原理、落地挑战、行业实践三个维度，系统解析大模型智能运维
Prompt Engineering 指南教程班磊闯Andrea
PromptEngineering指南教程Prompt-Engineering-Guidedair-ai/Prompt-Engineering-Guide:是一个用于指导对话人工智能开发的文档。适合用于学习对话人工智能开发和自然语言处理。特点是提供了详细的指南和参考资料，涵盖了多种对话人工智能技术和算法，并且可以自定义学习路径和行为。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirr
电子词典开源项目源代码完全解析
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：电子词典作为数字化学习工具，已由传统硬件发展为可定制的开源软件应用。本源代码提供深入理解其工作机制的机会，包括用户界面设计、词典数据库、查询引擎、翻译算法等。源代码通常由主流编程语言编写，涉及到数据结构与算法、UI设计、数据库管理、自然语言处理、本地化与多语言支持、版本控制、软件工程、API接口以及开源社区的协作和交流。1.电子词典工作原理和定制功能电子词典工
Python知识点：如何使用Nvidia Jetson与Python进行边缘计算杰哥在此 Python系列 python 边缘计算开发语言面试编程
开篇，先说一个好消息，截止到2025年1月1日前，翻到文末找到我，赠送定制版的开题报告和任务书，先到先得！过期不候！如何使用NvidiaJetson与Python进行边缘计算NvidiaJetson平台是专为边缘计算设计的一系列AI计算机，它们能够处理和分析来自物联网(IoT)设备和边缘节点的数据。这些设备小巧、节能且功能强大，非常适合用于执行机器学习、计算机视觉和自然语言处理等任务。Python
VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite iwindyforest vmware mac os 10.10 workstation player
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统，安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下， MacOS X 10.9以下的文章，只能提供大概的思路，但是实际安装起来由于版本问题，走了不少弯路，所以我尝试写以下总结，希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。写在前面的话：其实安装好后发现，由于我的th
关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑？ deathwknight JavaScript java 框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整，从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟，成长为只会java和javascript语言的老菜鸟（个人邮箱：[email protected]）一路走来，跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间，瞎搞一个小东西（基于模型驱动的B/S在线开发平台，非MVC框架、非代码生成）。希望与大家一起分享，同时有许些疑虑，希望有人可以交流下平台
如何把maven项目转成web项目 Kai_Ge maven MyEclipse
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主管？？？ Array_06 工作
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最近一直在看python的document，打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面，其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的，其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
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前言项目中存在视频播放的功能，前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备，必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解，不了解不知道，水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识，说起来很惭愧。视频结构本该直接介绍html5的<video>的，但鉴于本人对视频
解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat bewithme httpclient
如果你构建了一个https协议的站点，而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发，那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误 javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
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变与不变 bingyingao 不变变亲情永恒
变与不变周末骑车转到了五年前租住的小区，曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在，各种店铺都换了好几茬，这些是变的。三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。三年前还运行的好好的一家公司，今天也已经不复存在。一座座高楼拔地而起，
【Scala十】Scala核心四：集合框架之List bit1129 scala
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Nested Functions in C bookjovi c closure
Nested Functions 又称closure，属于functional language中的概念，一直以为C中是不支持closure的，现在看来我错了，不过C标准中是不支持的，而GCC支持。既然GCC支持了closure，那么 lexical scoping自然也支持了，同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap BrokenDreams Collections
总结这个类之前，首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种：强引用、软引用、弱引用和虚引用。强引用：就是常见的代码中的引用，如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret bylijinnan java 设计模式
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