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教学2024大模型以及算力2021AIpython语言模型人工智能自然语言处理python深度学习pytorch
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- 基于深度学习的语音识别
SEU-WYL
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基于深度学习的语音识别技术利用深度学习模型将语音信号转换为文本。这项技术在智能助理、自动字幕生成、电话客服系统、语音翻译等领域有着广泛的应用。以下是对这一领域的系统介绍:1.任务和目标语音识别的主要任务和目标包括:语音转文本(ASR,AutomaticSpeechRecognition):将语音信号转换为相应的文本。关键词检测:从连续语音流中检测特定的关键词或短语。说话人识别:识别或验证说话人的身
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LLLiucc
sqlsqlwithas
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- SQL中with as用法
Ricardo_N
skillsql
WITHAS短语,也叫做子查询部分,定义一个SQL片断后,该SQL片断可以被整个SQL语句所用到。有的时候,withas是为了提高SQL语句的可读性,减少嵌套冗余。withAas(select*fromuser)select*fromA,customerwherecustomer.userid=user.id**先执行select*fromuser把结果放到一个临时表A中,作为全局使用。witha
- SQL 全文检索原理
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3MinuteGerman-Course2|LanguageLessonsForBeginners3分钟德语-课程2|初学者语言课程MP4|视频:h264、1920x1080|音频:AAC,44.1KHz语言:英语|大小:393.59MB|时长:4h1m以您在课程1中学到的德语技能为基础,学习如何在更多情况下进行交流。您将学到什么学习一些可以在很多情况下使用的有用问题短语学习一些动词并开始为您的语
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知其黑、受其白
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silence250
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在文本搜索、自然语言处理、智能推荐等场景中,「分词」是一个基础但至关重要的技术点。无论是用数据库做模糊查询,还是构建搜索引擎,分词都是提高效率和准确度的核心手段。一、什么是分词?分词(Tokenization)是指将一段连续的文本切分为有意义的「词语」或「短语」的过程。它是NLP(自然语言处理)和全文搜索的第一步。举个例子:原始文本:“我爱自然语言处理”分词结果(中文):我/爱/自然语言/处理英文
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- 嵌入模型和大型语言模型的区别
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嵌入模型和大型语言模型在自然语言处理(NLP)和机器学习中扮演着不同的角色:嵌入模型:目的:将单词、短语或句子表示为数值向量,这些向量能够捕捉到语义和句法信息。功能:将文本数据映射到一个连续的向量空间中,在这个空间中向量之间的接近程度反映了它们对应的文本项目的相似度。示例:Word2Vec、GloVe、FastText。大型语言模型:目的:生成类似人类的文字,理解上下文,并执行各种自然语言处理任务
- 离线语音识别 ( 小语种国家都支持)可定制词组
微信15323794243
新唐嵌入式硬件
1产品介绍离线语音模组采用神经网络算法,支持语音识别、自学习等功能。运用此模组将AI技术赋能产品,升级改造出语音操控的智能硬件(例如风扇、台灯、空调、马桶、按摩椅、运动相机、行车记录仪等)。支持全球多种语言识别,如中文,英语,日语,韩语,俄语,西班牙语,德语,越南语等,应用市场非常广泛。2.硬件外观模组PCBA外观如图所示:模组正面有2.0mm间距10PIN卧式针座,通过10PIN排线对接主板,给
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模型理解和处理的基本单位就是Token,那模型处理的基本单位又是什么呢?它可以是单词、字符、短语甚至图像片段、声音片段等。例如,一句话会被分割成多个Token,每个标点符号也会被视为单独的Token。Token的划分方式会影响模型对数据的理解和处理。例如,中英文的Token划分方式就存在差异。对于中文,由于存在多音字和词组的情况,Token的划分需要更加细致。大型语言模型(LLM)是不能真直接正理
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未禾
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LLM大语言模型(LargeLanguageModels,LLM)什么是大型语言模型?大型语言模型(LargeLanguageModels,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。底层转换器是一组神经网络,这些神经网络由具有自注意力功能的编码器和解码器组成。编码器和解码器从一系列文本中提取含义,并理解其中的单词和短语之间的关系。转换器LLM能够进行无监督的训练,但更精确的解释是转换器
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1.提示词架构概述OpenManus的提示词组件采用了模块化设计,为不同类型的智能体提供专门的提示词模板。每个提示词模块通常包含两种核心提示词:系统提示词(SystemPrompt)和下一步提示词(NextStepPrompt)。这种设计使得提示词可以独立于智能体代码进行管理和优化,同时保持了提示词与智能体之间的紧密集成。2.提示词类型与设计2.1系统提示词(SystemPrompt)设计特点:定
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亚马逊广告主要有以下几种类型:一、赞助广告(SponsoredAds)商品推广(SponsoredProducts)这是按点击付费的广告,推广单个商品。展示在搜索结果页、商品详情页等。有自动和手动投放两种方式,自动投放由亚马逊匹配关键词和页面,手动投放卖家可自己选择关键词、商品和匹配类型(如广泛匹配、词组匹配、精准匹配)。例如,卖家销售一款品牌为A的运动手环,手动投放时可以选择“运动手环”“品牌A
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题目来自洛谷网站:字典树trie思路:题目要求我们找到最长的词链,题目告诉我们:如果在一个由一个词或多个词组成的表中,除了最后一个以外,每个单词都被其后的一个单词所包含,即前一个单词是后一个单词的前缀,则称词表为一个词链。①将输入的字符串存入字典树中,在存入的过程中,我们用dp数组来记录以这个字符串末尾结尾的字符串链接了几个字符串。②也就是说,题目的最长词链一定是树上最长的支,当我们找完了这个字符
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该项目是基于vite创建的vue3+ts+vue-router+pinia项目;启动项目:npminstallnpmrundev启动后遇到了以下问题:问题1:Componentname"Person"shouldalwaysbemulti-word.eslint(vue/multi-word-component-names)解释:组件名“Person”应该总是由多个单词组成(组件名name:‘Pe
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where子句与having短语的区别在于作用的对象不同where:作用于基本表或者是试图表示的是个体存在的条件是分组统计前对个体进行的筛选where不能使用聚集函数having:是对于分组以后对统计量进行的判断条件作用于组,从中选择满足条件的组having可以使用聚集函数用比较形象的解释来说就是,当全校的学生在操场上你需要将人聚集你的面前,当你叫全体男生来到主席台面前是你需要用的是wherese
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u013250861
#NLP/词向量_预训练模型bert人工智能深度学习
五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征,即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么?首先,这些嵌入对于关键字/搜索扩展、语义搜索和信息检索非常有用。例如,如果你希望将客户的问题或搜索与已经回答的问题或文档化的搜索相匹配,这些表示将帮助准确的检索匹配客户意图和上下文含义的结果,即使没有关键字或短语重叠。其次,或许更重要的是,这些向量被
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大数据泛目录
快云站群程序的SEO优化功能围绕搜索引擎算法设计,具体包含以下核心模块:1.关键词智能布局密度检测与优化:自动分析内容关键词密度,建议合理区间(2%-8%),避免堆砌或遗漏;多词策略支持:可针对单篇内容设置主关键词+长尾词组合,覆盖更多搜索场景;标题/摘要自动生成:根据关键词智能生成高点击率的标题和Meta描述,提升搜索展示效果。2.内链自动化系统内容关联推荐:基于语义分析,自动在文章中插入相关内
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49.字母异位词分组给你一个字符串数组,请你将字母异位词组合在一起。可以按任意顺序返回结果列表。字母异位词是由重新排列源单词的所有字母得到的一个新单词。示例1:输入:strs=["eat","tea","tan","ate","nat","bat"]输出:[["bat"],["nat","tan"],["ate","eat","tea"]]示例2:输入:strs=[""]输出:[[""]]示例3:
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在AI及自然语言处理任务中,选择与输入最相似的示例可以显著提升生成的质量和上下文相关性。本文将介绍如何使用NGramOverlapExampleSelector工具,通过n-gram重叠来筛选和排序示例,从而帮助实现这一目标。技术背景介绍n-gram重叠技术通过比较输入文本与示例文本在字符或词组上的相似度,计算一个介于0到1之间的分数来表示相似度。这个分数越高,表示文本间的重叠越大。NGramOv
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
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同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
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JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
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完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
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数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1