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免费的GPT可在线直接使用（一键收藏） kkai人工智能 gpt
1、LuminAI（https://kk.zlrxjh.top）LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统，旨在自然语言处理（NLP）的技术开发领域发光发热。此系统展现了卓越的语义把握与内容生成能力，轻松驾驭多样化的自然语言处理任务。VisionAI在NLP界的应用领域广泛，能够胜任从机器翻译、文本概要撰写、情绪分析到问答等众多任务。通过对大量文本数据的
机器学习-聚类算法不良人龍木木机器学习机器学习算法聚类
机器学习-聚类算法1.AHC2.K-means3.SC4.MCL仅个人笔记，感谢点赞关注！1.AHC2.K-means3.SC传统谱聚类：个人对谱聚类算法的理解以及改进4.MCL目前仅专注于NLP的技术学习和分享感谢大家的关注与支持！
轻量级模型解读——轻量transformer系列 lishanlu136 #图像分类轻量级模型 transformer 图像分类
先占坑，持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读，但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读，ViT解读)，其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现，其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran
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FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入（textembeddings）的库，适合处理自然语言处理（NLP）中的各种任务。嵌入（embeddings）是将文本表示为连续向量，能够捕捉语义上的相似性，常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。官方文档链接：FlagEmbedding官方GitHub一、FlagEmbedding库概述1.1什么是FlagEmbeddi
【NumPy】深入解析numpy.zeros()函数二七830 numpy
欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是二七830，一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我积累了丰富的经验，能够处理各种复杂的自然语言任务。技术专长：我熟练掌握Python编程语言，并深入研究了机
CV、NLP、数据控掘推荐、量化海的那边- AI算法自然语言处理人工智能
下面是对CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍：1.CV（计算机视觉，ComputerVision）定义：计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息，并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务：图像分类：识别图像中的物体并分类，比如猫、狗、车等。目标检测：在图像或视频中定位并识别多个对象，如人脸检测
深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式 m0_57781768 语言模型 json 人工智能
深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式在现代自然语言处理（NLP）的应用中，大型语言模型（LLM）已经成为了重要的工具。这些模型能够生成丰富的自然语言文本，适用于各种应用场景。然而，在某些应用中，开发者不仅仅需要生成文本，还需要将这些生成的文本转换为结构化的数据格式，例如JSON。这种结构化的数据格式在数据传输、存储以及进一步处理时具有显著优势。本文将深
使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注 aehrutktrjk langchain python
使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注引言在自然语言处理(NLP)领域，文本标注是一项重要且常见的任务。它涉及为文本分配标签，如情感、语言、风格等。本文将介绍如何使用LangChain和OpenAI的API来实现高效的文本标注系统。我们将探讨如何设置环境、定义标注模式，以及如何使用OpenAI的模型来执行标注任务。环境准备首先，我们需要安装必要的库并设置API密钥：%pipinsta
【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】一蓑烟雨紫洛 nlp rnn lstm gru nlp
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基于深度学习的文本引导的图像编辑 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能
基于深度学习的文本引导的图像编辑（Text-GuidedImageEditing）是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。它结合了图像生成和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。1.文本引导的图像编辑的挑战文本和图像之间的对齐：如何将文本中的语义信息准确地映射到图像中的特定区域或元素是一个关键挑战。这涉及到多模态数据的对齐和理解。编
甘超波：NLP婚姻中如何与老人相处甘超波
哈喽，大家好我是甘超波，是一名NLP爱好者，每天一篇原创文章或视频，分享我的实战经验和案例，希望给你些启发和帮助看一下，在家庭中子女与老人观念不一致时案例1：在教育孩子方面，老人习惯用老一套教育方式教育孙子，子女受不了老人这种习惯，从而发生口舌之争？2：在生活习惯方面，老人喜欢吃剩菜剩饭，子女受不了老人这种习惯，从而发生口舌之争？.....这样的事情，我相信你或多或少都听过和看过，甚至了深有感悟。
transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解 AI架构设计之禅大数据AI人工智能 Python入门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
transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词：Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,NLP,机器翻译作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理（NLP）领域的发展经历了从规则驱动到统计驱动再到深度学习驱动的三个阶段。
英伟达（NVIDIA）B200架构解读 weixin_41205263 芯际争霸 GPGPU架构 gpu算力人工智能硬件架构
H100芯片是一款高性能AI芯片，其中的TransformerEngine是专门用于加速Transformer模型计算的核心部件。Transformer模型是一种自然语言处理（NLP）模型，广泛应用于机器翻译、文本生成等任务。TransformerEngine的电路设计原理主要包括以下几个方面：
《昇思 25 天学习打卡营第 25 天 | 基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别》 Sam9029 Mindscope模型学习深度学习
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基于人工智能的智能语音助手人工智能发烧友人工智能
语音助手的自然语言处理模块是语音助手系统的关键组成部分。通过这个模块，系统能够识别用户的意图并做出相应的回应。我们可以使用NLP技术来解析文本输入，并将其转换为系统可以理解的命令或指令。在本项目中，我们将结合语音识别、自然语言处理和语音合成技术，构建一个功能简化的语音助手。一、项目背景与需求分析1.1项目目标本项目旨在创建一个语音助手系统，它可以：1.语音识别：从用户的语音输入中提取文本信息。2.
NLP_jieba中文分词的常用模块 Hiweir · NLP_jieba的使用自然语言处理中文分词人工智能 nlp
1.jieba分词模式（1）精确模式:把句子最精确的切分开,比较适合文本分析.默认精确模式.（2）全模式:把句子中所有可能成词的词都扫描出来,cut_all=True,缺点:速度快,不能解决歧义（3）paddle:利用百度的paddlepaddle深度学习框架.简单来说就是使用百度提供的分词模型.use_paddle=True.（4）搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再进行切分,提高召回率,
Linux如何查看端口 lanhuazui10 linux操作系统 linux
方法一：lsof-i:端口号用于查看某一端口的占用情况，比如查看9092端口使用情况，lsof-i:9095可以看到9095端口已经被nginx占用方法二：netstat-tunlp|grep端口号，用于查看指定的端口号的进程情况，如查看5050端口的情况，netstat-tunlp|grep5050-t(tcp)仅显示tcp相关选项-u(udp)仅显示udp相关选项-n拒绝显示别名，能显示数字的
【笔记】自然语言处理NLP---概论 xhanZ NLP相关
（from人文学院开设课程）目录1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1自然语言的特点1.1.2自然语言处理研究的意义1.1.3国外研究现状1.2NLP的方法、特点和规律1.2.1理性主义与经验主义1.2.2语料库语言学：经验主义研究方法1.2.3汉语语言处理的方法1.2.4基于知识图谱的深度学习1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1自
【笔记与idea】——ACL2017论文报告会胖胖的飞象深度学习人工智能笔记 idea
这篇是2017年我有幸参加了中文信息学会组织的ACL2017论文报告会记的笔记，当时还是研一新生，对NLP感兴趣，偶然通过老师知晓了这次报告会，所以想去现场听听大牛们的idea、和大牛们交流（然而由于当时没有入门，啥也不懂，交流失败。。。）但是总的来说，非常感谢组织这次报告会的老师们，尽管没能和大牛们有效的交流，但是这次报告会相当于在最短的时间内读懂了数十篇精彩论文的核心内容，对我后面的学习起到了
如何利用AI技术来提升用户的个性化体验和社区参与度？ Itfuture03 AI前沿技术人工智能
要利用AI技术提升用户的个性化体验和社区参与度，可以采取以下几种策略：个性化推荐系统：通过AI算法分析用户的行为和偏好，提供定制化的服务和内容推荐，如智能推荐活动、健康管理等，让居民感受到社区的温暖和关怀。智能助手与聊天机器人：引入AI驱动的虚拟助手，提供实时帮助、个性化建议和交互式对话，改善客户体验。自然语言处理（NLP）：实现具有AI能力的NLP，创建对用户友好的应用程序，简化用户体验，如客服
【Python】成功解决IndexError: list index out of range 高斯小哥 BUG解决方案合集 python list 新手入门学习 debug
【Python】成功解决IndexError:listindexoutofrange下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地！博主简介：985高校的普通本硕，曾有幸发表过人工智能领域的中科院顶刊一作论文，熟练掌握PyTorch框架。技术专长：在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计一对一为数百位用户提供近千次专业服务，助力他们少走
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使用Python和Jieba库进行中文情感分析：从文本预处理到模型训练的完整指南情感分析（SentimentAnalysis）是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要分支，旨在从文本中识别出情绪、态度或意见等主观信息。在中文文本处理中，由于语言特性不同于英语，如何高效、准确地分词和提取关键词成为情感分析的关键步骤之一。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用Python和Jieba库进行中文情感分析，
论文阅读笔记: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision 小夏refresh 论文计算机视觉深度学习论文阅读笔记深度学习计算机视觉人工智能
DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https://github.com/facebookresearch/dinov2摘要大量数据上的预训练模型在NLP方面取得突破，为计算机视觉中的类似基础模型开辟了道路。这些模型可以通过生成通用视觉特征(即无
第3篇：LangChain的架构总览与设计理念 Gemini技术窝 langchain 架构大数据人工智能 AIGC nlp
LangChain库是一个专为自然语言处理（NLP）设计的强大工具包，致力于简化复杂语言模型链的构建和执行。在本文中，我们将深入解析LangChain库的架构，详细列出其核心组件、设计理念及其在不同场景中的应用，并讨论其优缺点。文章目录1.LangChain库简介2.核心组件2.1数据输入模块作用2.2数据预处理模块作用2.3数据增强模块作用2.4数据加载与批处理模块作用2.5模型训练模块作用2.
读李中莹先生论“阿Q精神" 猫咪06
这阵子重读《重塑心灵》，对“阿Q精神"一段很有感慨，在我们从小的信念里，阿Q的精神胜利法是被贬低的，是对无能力改变自己的境遇时，似手只能采用自我安慰的人的讽刺。李中莹先生在他的书中结合对话者的认可，定义阿Q精神“只求精神胜利，罔顾真实情况"，他就针对这两句话，解析阿Q精神，并进行了肯定‘，。首先“精神胜利"指的是自己内心有成功的感觉，这很符合NLP!如果所有人都认为你成功，而你自己没有成功的喜悦，
书单用户5521
提高思维（13本）：影响力逻辑思维（理查德·尼斯贝特）离经叛道:不按常理出牌的人如何改变世界（只看最后一章总结即可）改变:问题形成和解决的原则语言的魔力:谈笑间转变信念之NLP技巧（意识到语言顺序的重要性）改变心理学的40项研究对伪心理学说不你的误区:如何摆脱负面思维掌控你的生活战胜拖拉你的灯亮着吗?别做正常的傻瓜学会提问:批判性思维指南不确定世界的理性选择小说（5本）：霍乱时期的爱情那些回不去的
【Python】解决AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘xxxx‘ 云天徽上 Pandas python 开发语言 pandas 机器学习 numpy
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【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用 @我们的天空人工智能技术 nlp 人工智能深度学习 python 机器学习自然语言处理 scikit-learn
自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科，致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支，旨在缩小人与机器之间的交流障碍，使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。自然语言处理NLP概述基本任务：文本分类：将文本划分为预定义的类别，如情感分析、主题分类等
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开源AI图像识别：支持扫描文件批量识别快速对接数据库存储思通数科x 人工智能计算机视觉图像处理 OCR 文本识别
随着数字化转型的不断深入，图像识别技术在各行各业中的应用越来越广泛。文件封识别作为图像识别技术的一个分支，能够有效地提高文件处理的自动化程度和准确性。本文将探讨文件封识别技术的原理、应用场景以及如何将识别后的内容批量对应数据库字段进行存储。开源项目介绍(可本地部署，支持国产化)思通数科研发了一款多模态AI能力引擎，专注于提供自然语言处理（NLP）、情感分析、实体识别、图像识别与分类、OCR识别和语
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mysql高级特性之数据分区 annan211 java 数据结构 mongodb 分区 mysql
mysql高级特性 1 以存储引擎的角度分析，分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。 2 分区的原理分区表由多个相关的底层表实现，这些底层表也是由句柄对象表示，所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎)，分区表的索引只是
JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数 chiangfai js 地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){ var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)"); var r = window.location.search.substr(1).match(reg); if(r!=null
怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表) Array_06 powerDesigner
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logbackのhelloworld 飞翔的马甲日志 logback
一、概述 1.日志是啥？当我是个逗比的时候我是这么理解的：log.debug()代替了system.out.print(); 当我项目工作时，以为是一堆得.log文件。这两天项目发布新版本，比较轻松，决定好好地研究下日志以及logback。传送门1：日志的作用与方法： http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log 上面的作
新浪微博爬虫模拟登陆随意而生新浪微博
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synchronized 香水浓 java thread
Java语言的关键字，可用来给对象和方法或者代码块加锁，当它锁定一个方法或者一个代码块的时候，同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时，一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而，当一个线程访问object的一个加锁代码块时，另一个线程仍然
maven 简单实用教程 AdyZhang maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9，注意maven2和maven1有很大区别，阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源见官方网站；The 5 minute test，官方简易入门文档；Getting Started Tutorial，官方入门文档；Build Coo
Android 通过 intent传值获得null aijuans android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错，空指针,我是getMap方法进行传值，代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9 public void getMap(View view){ Intent i =
apache 做代理报如下错误：The proxy server received an invalid response from an upstream baalwolf response
网站配置是apache＋tomcat,tomcat没有报错，apache报错是： The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
Tomcat6 内存和线程配置 BigBird2012 tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区（在windows server 2008 下时间少了8个小时）在Tomcat上运行j2ee项目代码时，经常会出现内存溢出的情况，解决办法是在系统参数中增加系统参数： window下，在catalina.bat最前面 set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
Karam与TDD bijian1013 Karam TDD
一.TDD 测试驱动开发（Test-Driven Development,TDD）是一种敏捷（AGILE）开发方法论，它把开发流程倒转了过来，在进行代码实现之前，首先保证编写测试用例，从而用测试来驱动开发（而不是把测试作为一项验证工具来使用）。 TDD的原则很简单： a.只有当某个
[Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States bit1129 zookeeper
public enum States { CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用，客户端处于尝试链接状态 ASSOCIATING, //？？？ CONNECTED, //链接建立，可以与Zookeeper服务器正常通信 CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态，只读模式可以在
【Scala十四】Scala核心八：闭包 bit1129 scala
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android发送json并解析返回json ronin47 android
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一份IT实习生的总结 brotherlamp PHP php资料 php教程 php培训 php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了，现在可能不算是真正意义上的实习吧，因为现在自己才大三，在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是，我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么，这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把，让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1，3，9。。。3^N。将重物放到天平左侧，问在两边如何添加砝码 bylijinnan java
public class ScalesBalance { /** * 题目： * 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1，3，9。。。3^N。（假设N无限大，但一种重量的砝码只有一个） * 将重物放到天平左侧，问在两边如何添加砝码使两边平衡 * * 分析： * 三进制 * 我们约定括号表示里面的数是三进制，例如 47=(1202
dom4j最常用最简单的方法 chiangfai dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip 解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
简单HBase笔记 chenchao051 hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求描述：可以缓存客户端的请求，以此来减少RPC的次数，但是缓存只是被存在一个ArrayList中，所以多线程访问时不安全的。可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。默认关闭。二、Scan的Caching 描述： next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES daizj mysql mysqdump 导数据
　　执行　mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql　导出表时，会报 mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES 解决
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从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多，有的人也许不知道css是怎么去工作的，写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢？当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时，是否应该多了解一下呢？一、浏览器的发展与CSS
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Part Ⅰ: 《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白 Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
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Json在数据传输中很好用，原因是JSON 比 XML 更小、更快，更易解析。在Java程序中，如何使用处理JSON，现在有很多工具可以处理，比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson，具体使用如下： 1、读取json然后处理 class ReadJSON { public static void main(String[] args)
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动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景，比如像京东商品详情页，其页面逻辑是非常复杂的，需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎，如目前我在使用的lua-resty-template，可以渲染很复杂的页面，借助LuaJIT其性能也是可以接受的。如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话，应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行；而lua-r
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系统简介：大数据的特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。大数据搜索引
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