【NLP

从 “啃书焦虑” 到 “项目通关”：NLP 学习的破局之道

在CSDN上潜水这么久，我总能看到很多像你我当年一样，怀揣着NLP大厂梦的同学。我猜，你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”，书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。

木旭林晖·2025-06-29 20:22

Promptify：简化NLP任务的高效工具箱

Promptify：简化NLP任务的高效工具箱PromptifyPromptEngineering|PromptVersioning|UseGPTorotherpromptbasedmodelstogetstructuredoutput.JoinourdiscordforPrompt-Engineering

金斐茉·2025-06-29 17:02

Promptify与ReActAgent

一、Promptify定位：NLP任务的「自动化流水线」1.解决什么问题？

frostmelody·2025-06-29 17:00

理解不同层的表示（layer representations）

在机器学习和深度学习领域，特别是在处理音频和自然语言处理（NLP）任务时，"层的表示"（layerrepresentations）通常是指神经网络不同层在处理输入数据时生成的特征或嵌入。

科学禅道·2025-06-29 11:48

【深度学习解惑】如果用RNN实现情感分析或文本分类，你会如何设计数据输入？

以下是用RNN实现情感分析/文本分类时数据输入设计的完整技术方案：1.引言与背景介绍情感分析/文本分类是NLP的核心任务，目标是将文本映射到预定义类别（如正面/负面情感）。

云博士的AI课堂·2025-06-28 03:36

大语言模型(LLM)量化基础知识(一)

-派神-·2025-06-27 23:42

对话云蝠智能：大模型如何让企业呼叫系统从 “成本中心” 变身 “价值枢纽”？

该架构覆盖语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）、语音合成（TTS）及软交换六大层级，实现从基础设施到操作层的闭环设计。这一分

MARS_AI_·2025-06-27 16:20

Jenkins JNLP与SSH节点连接方式对比及连接断开问题解决方案

一、JNLPvsSSH连接方式优缺点对比对比维度JNLP（JavaWebStart）SSH（SecureShell）核心原理代理节点主动连接Jenkins主节点，通过加密通道通信，支持动态资源分配。

tianyuanwo·2025-06-27 15:14

用AI写一个自动记录手机支付记录的小插件

以下是通过训练让AI写代码实现方案：基础方案：手动输入+AI分类（无需权限）#使用Python+Tkinter（界面）+简易NLP分类importtkinterastkfromdatetimeimportdatetimeimportreclassPaymentTracker

·2025-06-26 18:46

AI 销售系统：重塑销售格局的科技利器

一、AI销售系统的概念与核心技术AI销售系统是基于人工智能技术构建的一套综合性销售管理平台，它整合了自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、数据分析、预测建模等多种核心技术。通过这

小柔说科技·2025-06-26 18:41

【炼丹炉】Conda环境离线迁移

1.背景笔者所在公司最近要在局域网内部署NLP算法模型，由于需求方对数据安全有严格要求，新服务器所在局域网不能直接访问Internet，因此需要将模型所需的运行环境离线迁移到新服务器中。

黑白象·2025-06-26 15:52

NLP市场规模将破千千亿，哪些岗位会成为新风口？

近年来，自然语言处理（NLP）技术在全球范围内掀起了一场“语言革命”。从智能客服到机器翻译，从情感分析到内容生成，NLP正以惊人的速度重塑人类与机器的交互方式。

duolapig·2025-06-26 08:08

RNN、LSTM、GRU详解

RNN、LSTM、GRU详解在深度学习领域，序列数据（如语音识别、机器翻译、文本生成等）广泛应用于自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音和视频处理等任务中。

昔颜1121·2025-06-26 03:36

小白的进阶之路系列之十六----人工智能从初步到精通pytorch综合运用的讲解第九部分

从零开始学习NLP在这个由三部分组成的系列中，你将构建并训练一个基本的字符级循环神经网络(RNN)来对单词进行分类。

金沙阳·2025-06-25 23:41

使用Hugging Face的BGE模型进行文本嵌入

技术背景介绍文本嵌入是将文本数据转换为可计算向量的过程，这在自然语言处理（NLP）中具有

lirxx·2025-06-25 11:39

第8章：智能菜谱生成器——语言模型如何解析烹饪秘方

当传统NLP系统将其简单译为"煮浓"，新一代Transformer模型却精准解析出粘度为1500-2000cP的物性指标，并据此生成控温方案。这背后的核心技术便是基于烹饪

白嫖不白嫖·2025-06-25 07:44

WebRTC 语音激活检测(VAD)算法

通常搭建机器人聊天系统主要包括以下三个方面:语音转文字(ASR/STT)语义内容(NLU/NLP)文字转语音(TTS)

u013250861·2025-06-25 07:13

Java企业技术趋势分析：AI驱动下的Spring AI、LangChain4j与RAG系统架构

从自然语言处理（NLP）到机器学习（ML），再到生成式AI（GenerativeAI），Java开发者正在积极拥抱这些新兴技

在未来等你·2025-06-25 05:28

【资源共享】eBook分享大集合

文章目录eBook分享大集合服务器系统类(9)机器学习类(17)NLP算法类(19)网络类(6)程序语言类C/C++语言(8)Python语言(14)Java语言(14)PHP语言(4)C#/.NET语言

天堂的鸽子·2025-06-25 00:23

预训练目标：BERT 更适配 “理解类” 任务

在NLP任务中，更倾向于用BERT而非GPT做预训练，核心原因与两者的模型设计、任务适配性、资源成本有关，具体可从以下维度拆解：一、预训练目标：BERT更适配“理解类”任务BERT的双向预训练目标：通过掩码语言模型

·2025-06-24 17:26

PyABSA 入门指南：基于深度学习的情感分析工具包

在自然语言处理（NLP）领域，情感分析（SentimentAnalysis）一直是热门任务之一。

是纯一呀·2025-06-24 16:51

AI智能时代SEO优化，AISEO-人工智能搜索引擎优化

如今的搜索引擎借助自然语言处理（NLP）和机器学习算法，能够深入理解用户搜索词背后的语义和意图，实现更精准的内容匹配。AI智能时代SEO优化，AISEO-人工智能搜索引

weixin_ggwwsscc·2025-06-24 16:17

大语言模型应用指南：多模态大语言模型

ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：多模态大语言模型(MMLM),多媒体数据处理,自然语言理解,图像文本生成,应用场景探索1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的迅速发展，特别是自然语言处理(NLP

AI天才研究院·2025-06-23 19:07

Milvus 向量数据库详解与实践指南

它支持近似最近邻搜索（ANN），适用于图像检索、自然语言处理（NLP）、推荐系统、语义搜索、智能问答、多模态数据处理等AI应用场景。

JJJ@666·2025-06-23 18:28

【AI论文】MultiFinBen：一个用于金融大语言模型评估的多语言、多模态且具备难度感知能力的基准测试集

摘要：近期，大型语言模型（LLMs）的进展加速了金融自然语言处理（NLP）及其应用的发展，然而现有的基准测试仍局限于单语言和单模态场景，往往过度依赖简单任务，无法反映现实世界金融交流的复杂性。

东临碣石82·2025-06-23 16:46

小白的进阶之路系列之十七----人工智能从初步到精通pytorch综合运用的讲解第十部分

NLP从零开始：使用字符级RNN生成姓名这是我们“NLP从零开始”系列三部分教程中的第二部分。在第一个教程中，我们使用了RNN将姓名分类到其语言来源。这次我们将反过来，从语言生成姓名。

金沙阳·2025-06-23 06:37

6月19日复盘

6月19日复盘二、分词与词向量分词和词向量是NLP的基础技术。1.分词分词是将连续的文本分割成独立的词汇单元（tokens）的过程。这些单元可以是单词、符号或子词。

四万二千·2025-06-23 06:06

程序代码篇---ESP32-S3小智固件

A1：该系统采用“语音采集→唤醒词检测→ASR→NLP→TTS→语音播放”的流水线架构：硬件层：ESP32-S3芯片+麦克风阵列（如INMP441）+扬声器（如MAX98357A）。

Atticus-Orion·2025-06-22 23:21

NLPIR智能语义：大数据精准挖掘是信息化发展趋势

随着信息技术的高速发展、数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据量急剧增长，大量的信息给人们带来方便的同时，也带来了诸如：信息过量难以消化，信息真假难以辨识，信息安全难以保证，信息形式不一致难以统一处理等问题。如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。数据挖掘就是对观测到的数据集进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其

weixin_33778544·2025-06-22 22:40

从代码学习深度学习 - 情感分析及数据集 PyTorch版

今天，我们将深入探讨自然语言处理（NLP）中的一个核心任务：情感分析。随着互联网的普及，从产品评论、社交媒体到论坛讨论，我们每天都在产

飞雪白鹿€·2025-06-22 21:03

文本表示的发展概述

文本表示是NLP领域中的一项基础性和必要性工作，它直接影响甚至决定着NLP系统的质量和性能。

抱抱宝·2025-06-22 20:56

Linux根据进程id获取此进程的端口号

netstat-nlp|grep2、执行上面命令，结果如下，其中8501就是37这个进程的端口号3、根据端口号查找进程lsof-i:或者

·2025-06-22 18:13

深度解析 ImportError: cannot import name AdamW from transformers——从报错原理到完美解决方案

在自然语言处理(NLP)领域，HuggingFace的transformers库已成为事实上的标准工具。

Tadas-Gao·2025-06-22 12:35

美元反弹压制金价：基于ARIMA-GARCH模型的汇率-黄金联动效应解构

摘要：本文采用LSTM-Attention混合模型进行价格序列特征提取，结合自然语言处理（NLP）构建政策不确定性指数（PUI），运用ARIMA-GARCH模型预测美元流动性溢价因子（DLP）变动。

金融小师妹·2025-06-22 09:16

Python 爬虫实战：华尔街见闻精选文章爬取（反反爬 + 投资情绪分析）

BeautifulSoup（HTML解析）反反爬模块：fake-useragent（随机UA）、proxypool（代理池）、playwright-stealth（反检测）数据分析：Pandas（数据处理）、SnowNLP

Python核芯·2025-06-21 16:03

小白学大模型：Hugging Face Tokenizer

Tokenizer介绍在自然语言处理（NLP）领域，Tokenizer（分词器）是准备输入模型的关键步骤之一。

AI大模型_学习君·2025-06-21 11:02

【大模型开发】Hugging Face的Transformers库详解介绍与案例

深入解析HuggingFaceTransformers及开源大模型微调实践HuggingFaceTransformers已成为自然语言处理（NLP）乃至多模态（跨语言、图像、音频等）应用中最为流行、功能最完备的开源框架之一

云博士的AI课堂·2025-06-21 11:01

检索增强生成（RAG）领域关键数据集综述：分类、挑战与展望

检索增强生成（RAG）领域关键数据集综述：分类、挑战与展望摘要检索增强生成（RAG）通过融合外部知识库与大型语言模型，已成为解决知识密集型自然语言处理（NLP）任务的关键范式。

致Great·2025-06-21 10:23

lxdnlpab.dll lxdjsk0.dll LGBCpwr.dll lxduinpa.dll LPCOptb.dll lgSSQVGA.dll lxdxlpab.dll

在使用电脑系统时经常会出现丢失找不到某些文件的情况，由于很多常用软件都是采用MicrosoftVisualStudio编写的，所以这类软件的运行需要依赖微软VisualC++运行库，比如像QQ、迅雷、Adobe软件等等，如果没有安装VC++运行库或者安装的版本不完整，就可能会导致这些软件启动时报错，提示缺少库文件。如果我们遇到关于文件在系统使用过程中提示缺少找不到的情况，如果文件是属于运行库文件的

a***0738·2025-06-21 10:50

自然语言处理之文本分类：Transformer：文本分类数据集分析

自然语言处理之文本分类：Transformer：文本分类数据集分析自然语言处理基础NLP概述自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，专注于使计算机能够理解

zhubeibei168·2025-06-21 09:46

Happy-LLM task2 第一章 NLP 基础概念（2天）

NLP基础概念简介自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能领域的核心分支，旨在让计算机理解、处理并生成人类语言，实现人机自然交互。

unityのkiven·2025-06-20 22:34

循环神经网络RNN

3.应用场景自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音识别、音乐生成......4.自然语言处理概述主要是通过计算机算法来理解自然语言。

Xyz_Overlord·2025-06-20 16:55

【深度学习pytorch-88】BERT

BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）简介BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言表示模型，旨在通过大规模无监督学习来提升下游自然语言处理（NLP

超华东算法王·2025-06-20 15:46

AI转型指南

点击跳转到网站一、AI行业全景扫描（认知篇）技术图谱解构机器学习/深度学习/强化学习的技术边界NLP/CV/语音/推荐系统等细分赛道的就业热度对比传统计算机技能与AI能力的交叉点（如分布式计算、系统

HeartException·2025-06-20 00:35

2025年大模型学习新攻略！掌握未来AI的关键技能

1.公开课（视频）：李宏毅机器学习斯坦福CS336：从零开始构建语言模型卡内基梅隆大学【多模态机器学习】RAGFromScratchHuggingFaceNLP课程2.机器学习和编程基础：pytorch

AI大模型-大飞·2025-06-19 21:09

AAAI2022国际顶会Workshop将会讨论些什么？

来源:AINLPer微信公众号（每日论文干货分享！！）

AINLPer·2025-06-19 14:43

深入探讨：如何使用OutputFixingParser修复LLM输出的解析错误并确保数据结构的完整性

深入探讨：如何使用OutputFixingParser修复LLM输出的解析错误并确保数据结构的完整性在当今的自然语言处理（NLP）领域，大型语言模型（LLM）如GPT-3等，已成为解决复杂问题的重要工具

m0_57781768·2025-06-19 12:58

自然语言处理分类

NLP学习Nlp基本分类NLP领域的任务分为两个类别:第一类是人工智能NLP。包括词性标注，分词，语法解析，语言模型，信息检索，信息抽取，语义表示，文本分类。

要奋斗呀·2025-06-18 10:58

《大模型应用开发极简入门》——笔记

2.NLP技术从n-gram到LLM的

孟柯coding·2025-06-18 08:15

自然语言处理(NLP)核心技术：从词嵌入到Transformer

1.NLP基础与文本表示1.1文本预处理技术importreimportnltkfromnltk.corpusimportstopwordsfromnltk.stemimportPorterStemmer

软考和人工智能学堂·2025-06-17 23:21

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