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zhumin726
智能家居智能家居
一、概述设计一款安卓平台上的家庭智能控制软件,通过语音识别指令控制家用电器。该软件结合离线语音识别技术、红外线和WIFI通讯技术,实现对家电的智能控制,如开关机、调温度、调频道等操作。二、主要功能模块离线语音识别模块功能:识别用户的语音指令。技术:使用离线语音识别API,如PocketSphinx或Kaldi。操作流程:用户说出指令→语音数据被传输到离线语音识别引擎→引擎返回文本指令。命令解析模块
- Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析
程序员徐师兄
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前言在自然语言处理(NLP)领域,情感分析是一个非常常见且重要的应用。情感分析通常用于识别文本中的情感,例如判断一条微博或评论是正面、负面还是中性。在过去的几年中,随着深度学习的发展,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)模型迅速成为了处理自然语言的强大工具。BERT是一种基于Transformer架构的预训练模型,它能够
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心之飞翼
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基于Hough变换与分数阶变分PDE的图像去雨算法实现(附带Matlab源码)图像去雨是计算机视觉领域的一个重要问题,它的目标是从雨滴造成的图像中恢复出原始的清晰图像。本文将介绍一种基于Hough变换和分数阶变分PDE(PartialDifferentialEquation)的图像去雨算法,并提供相应的Matlab源代码。算法步骤如下:导入图像首先,我们需要导入包含雨滴的图像。可以使用Matlab
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- 深入理解旋转位置编码(RoPE)及其在大型语言模型中的应用
tangjunjun-owen
语言模型-多模态大模型语言模型人工智能自然语言处理RoPE旋转位置编码
文章目录前言一、旋转位置编码原理1、RoPE概述2、复数域内的旋转1、位置编码生成2、应用位置编码二、RoPE的实现细节1、RotaryEmbedding类设计2、apply_rotary_pos_emb函数3、demo_apply_rotary_pos_emb函数三、完整RoPE代码Demo前言随着自然语言处理(NLP)领域的快速发展,预训练的语言模型如BERT、GPT系列、PaLM、Qwen等
- python LTP 安装 failed building wheel for pyltp
Waldenz
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LTP(LanguageTechnologyPlatform)语言技术平台。LTP提供了一系列中文自然语言处理工具,用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。主页GitHubpyltpwin10pip直接安装pyltp时的各种报错,Faildbuildingwheelforpyltp或者Runningsetup.pybdist_wheelforpyltp...error
- 【揭秘】图像算法工程师岗位如何进入?
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人工智能算法图像算法工程师
“图像算法工程师,主要专注于开发图像处理和计算机视觉算法,广泛应用于各行业。本文,我们来揭秘一下他们的日常工作,以及如何成为这一领域的专业人才。”01图像算法工程师的日常工作算法设计与开发图像算法工程师的核心任务是设计和开发算法,以解决特定的图像处理或计算机视觉问题。常见的任务包括:图像分类:使用卷积神经网络(CNN)对图像进行分类,常见算法如ResNet、VGG。目标检测:在图像中定位并标注物体
- 面向 Data+AI 的统一数据目录探索 | Data Infra NO.22 回顾(含资料发布)
数据库
随着生成式人工智能(GenerativeAI)的崛起,从图像生成、自然语言处理到个性化推荐系统,生成式AI技术正迅速改变着各行各业的面貌。而在这场变革背后,数据的管理和治理显得尤为重要。对于企业来说,数据不仅是基础资源,更是构建AI应用和增强业务能力的关键。ApacheGravitino(incubating)与Databend作为数据领域两个知名的开源项目,正通过各自的创新技术和实践,为数据管理
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双足机器人(也称为人形机器人或仿人机器人)是一个复杂的领域,涉及机械设计、电子工程、控制理论、计算机视觉等多个学科。对于想要探索或开发双足机器人的开发者来说,有许多开源项目可以提供帮助。这些项目通常包括硬件设计文件、固件代码以及高级软件框架,以实现运动控制、导航、感知等功能。双足机器人开源项目推荐1.OpenHumanoids简介:由GeorgiaTech的AMBER实验室开发的开源双足机器人平台
- 帮助应用实现实时语音与文本的相互转换
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课程简介本课程是【HarmonyOS主题课:HarmonyOSSDK开放能力】的第10课。本课程专为助力应用实现实时语音与文本相互转换而设。课程将深入讲解CoreSpeechKit这一基础语音服务,详细阐述其语音识别(SpeechRecognizer)能力,使开发者能精准掌握语音转文本的技术要点与应用方式。同时全面剖析文本转语音(TextToSpeech)功能,包括其原理、参数设置及优化策略。通过
- [python][whl]pyltp的whl格式文件所有版本下载地址汇总
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pyltp:Python中的中文自然语言处理工具在数字化时代,自然语言处理(NLP)成为了与机器进行交互的关键技术。对于中文,由于其独特的语言结构和复杂性,专门的工具和库显得尤为重要。pyltp正是这样一个为中文NLP任务设计的Python库,它封装了LTP(LanguageTechnologyPlatform)的核心功能,使得开发者能够轻松地在Python环境中进行中文文本的处理和分析。pylt
- Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理:从文本挖掘到智能对话
一只蜗牛儿
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在当今的信息化时代,数据成为了重要的资源。特别是文本数据,随处可见,如社交媒体、新闻网站、技术文档、客户反馈等,这些都包含着大量的潜在信息。因此,如何从海量的文本中提取有价值的信息,成为了大数据分析领域的重要课题。Java作为一种高效、灵活的编程语言,在大数据文本分析与自然语言处理(NLP)中发挥着至关重要的作用。本文将介绍如何利用Java开发大数据文本分析和自然语言处理(NLP)应用,带领你从文
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risc123456
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未登录词oov未登录词(Out-of-Vocabulary,OOV)是指在训练数据中没有出现过的词汇,但在测试数据或实际应用中却出现了。未登录词是自然语言处理(NLP)任务中常见的挑战之一,因为它们可能导致模型无法正确处理或理解这些词汇,从而影响模型的性能。以下是一些关于未登录词的详细解释和处理方法:###未登录词的来源1.**罕见词**:在训练数据中出现次数非常少的词,可能在训练过程中被忽略或未
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山山而川_R
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目录一、环境配置1、创建虚拟环境2、安装环境及pytorch官网:pytorch下载地址3、安装funasr之前,确保已经安装了下面依赖环境:python代码调用(推荐)4、模型下载5、启动funasr服务二、客户端连接2.1html连接三、推理识别模型1、实时语音识别2、非实时语音识别一、环境配置源码地址:FunASRFunASR/README_zh.mdatmain·alibaba-damo-
- 使用Google Vertex AI Search进行企业级高级搜索
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技术背景介绍GoogleVertexAISearch(前称为EnterpriseSearchonGenerativeAIAppBuilder)是GoogleCloud提供的VertexAI机器学习平台的一部分。VertexAISearch允许组织快速建立由生成式AI驱动的搜索引擎,为客户和员工提供服务。它基于各种GoogleSearch技术,包括语义搜索,通过使用自然语言处理和机器学习技术来推断内
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大语言模型原理与工程实践:网页数据1.背景介绍在当今信息爆炸的时代,网页数据成为了大数据的重要来源之一。网页数据不仅包含了丰富的文本信息,还包括了图像、视频、音频等多媒体内容。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)作为自然语言处理(NLP)领域的前沿技术,能够从海量的网页数据中提取有价值的信息,进行文本生成、情感分析、问答系统等多种任务。大语言模型的成功离不开深度学习技术的
- 大语言模型原理与工程实践:案例介绍
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大语言模型原理与工程实践:案例介绍作者:禅与计算机程序设计艺术近年来,随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)在自然语言处理领域取得了突破性进展,展现出强大的文本生成、理解和推理能力。从智能对话到机器翻译,从代码生成到诗歌创作,LLM正在深刻地改变着我们与信息交互的方式,并为人工智能应用开拓了更广阔的空间。1.背景介绍1.1大语言模型的兴起大语言模型的
- Jetbrains Ai Assistant插件越来越好用了
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在IntelliJIDEA中,JetBrainsAI是JetBrains集成的人工智能功能,旨在提高开发效率,辅助开发者更智能地编写、优化和理解代码。JetBrainsAI作为IntelliJIDEA的一部分,通过自然语言处理和机器学习技术,提供了许多智能代码建议和自动化功能。点击这里:获取JetbrainsAiAssistant插件 以下是JetBrainsAI在IntelliJIDEA中的一
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文章标题《AI驱动电商搜索导购:技术创新与应用》关键词:人工智能,电商搜索导购,机器学习,深度学习,推荐系统,自然语言处理,个性化搜索,图像识别,应用案例,未来展望。摘要:本文旨在探讨人工智能(AI)在电商搜索导购领域的应用,分析其技术创新和实际应用案例,探讨AI驱动电商搜索导购的未来发展趋势。文章首先介绍了AI在电商搜索导购中的角色和优势,然后深入探讨了AI基础理论和搜索导购技术原理。接着,文章
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2024-11-30,由Area-25团队开发的一个专门用于生成高质量网络内容数据集的Python库。该数据集旨在为大型语言模型(LLM)和人工智能应用的训练提供丰富的数据资源。数据集地址:WebRoverDataset|自然语言处理数据集|AI模型训练数据集一、让我们一起来看一下WebRoverWebRover通过智能网络爬虫技术,自动从网络中提取与特定主题相关的内容,并支持多种输入格式,如JS
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- 探索LangChain中OpenAI模型的token级log probabilities
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在AI模型的开发和调试中,了解每个生成token的概率是非常有用的。这些信息可以帮我们理解模型的决策过程,识别可能的错误。本篇文章将介绍如何通过LangChain与OpenAI整合来获取这些token级的logprobabilities。技术背景介绍什么是LogProbabilities?在自然语言处理中,logprobabilities是一种对token生成概率的度量。通常,这个值越高,表示生成
- 使用VolcEngine Maas Chat进行语言模型对话的入门指南
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技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中,向量化文本(嵌入)是许多下游任务(如语义搜索、文本分类、问答系统等)的核心步骤之一。通过将文本转换为密集向量表示,我们可以在高维向量空间中构建更加高效的表示和检索算法。ModelScope是阿里云开源的一个模型和数据集管理平台,提供了大量预训练模型,涵盖了各种领域和任务。ModelScopeEmbeddings是一个与LangChain社区集成的工具类,
- 机器学习笔记 - 机器学习/深度学习实战案例合集
坐望云起
深度学习从入门到精通机器学习深度学习人工智能案例应用神经网络
一、简述如何学习机器学习/深度学习,理论和实践都很重要,理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手,实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践?借用欧阳修《卖油翁》的话”无他,但手熟尔“。就是多看多写多跑。下面创建这个github的目的是为了存放一些图像处理/计算机视觉/机器学习/深度学习的示例代码集合,不定期会添加新的示例,可供参考。GitHub-bashendixie/ml_too
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Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习1.背景介绍近年来,深度学习在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。传统的循环神经网络(RNN)在处理长序列数据时存在效率低下和梯度消失等问题。为了解决这些问题,谷歌于2017年提出了Transformer架构,并将其应用于机器翻译任务,取得了突破性的成果。Transformer的核心创
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程序员WANG
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摘要随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其影响力已逐渐渗透到各个行业,程序员群体也面临着前所未有的冲击。本文深入探讨AI对程序员在编程工作模式、技能需求以及职业发展路径等方面带来的冲击,并分析程序员应对这些冲击的策略与方向,旨在为程序员在AI时代的职业发展提供参考。一、引言AI技术近年来取得了突破性进展,其在自然语言处理、机器学习、深度学习等领域的应用日益广泛。在软件开发领域,AI不再仅仅是辅助工
- WebRover: 专为训练大型语言模型和 AI 应用程序而设计的 Python 库
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- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置