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基于 HanLP 的句子结构分析与关系抽取

一、引言自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。句子结构分析和关系抽取是NLP中的关键任务，它们可以帮助我们理解句子的语法结构和语义关系。
梦落青云·2025-02-19 12:10

深入解析TCP/IP协议：从理论到实践的全链路剖析

第一章：TCP/IP协议基础与分层模型1.1TCP/IP协议族的四层架构TCP/IP协议族是互联网通信的基石，其核心设计理念是分层处理，共分为四层：链路层（LinkLayer）：负责物理介质上的数据传输
秋水为渡·2025-02-19 12:10

AI大模型对决：DeepSeek与Grok 3，谁才是真王者？

（一）性能对比在性能方面，Grok3和DeepSeek各有千秋。在数学任务的AIME'24数学能力测试中，Grok3取得了52分，而DeepSeek-V3仅获得39分，Grok3展现出更强的数学推理能力；在GPQA科学知识评估中，Grok3以75分领先于DeepSeek-V3的65分，在科学专业知识的理解和应用上更胜一筹。在编程任务中，Grok3的表现也较为出色，能够生成逻辑清晰、效率较高的代码，
广拓科技·2025-02-19 12:07

本地部署Deepseek：从零开始，打造你的私人AI助手！

简单来说，Deepseek是一个基于深度学习的AI模型，它可以帮助你完成各种任务，比如自然语言处理、图像识别、数据分析等等。
软件求生·2025-02-19 12:36

AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow：自然语言处理在工作流中的应用

AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow：自然语言处理在工作流中的应用关键词：AI代理工作流管理自然语言处理业务流程自动化交互式AI助手1.背景介绍1.1问题的由来随着数字化转型的深入，企业对提高运营效率的需求日益迫切
AI大模型应用之禅·2025-02-19 11:02

DeepSeek R1 模型详解与微调

目录引言DeepSeekR1模型概述DeepSeekR1模型架构3.1输入层3.2编码器层3.3解码器层3.4输出层DeepSeekR1核心原理
zhangjiaofa·2025-02-19 11:59

spark为什么比mapreduce快？

首先澄清几个误区：1：两者都是基于内存计算的，任何计算框架都肯定是基于内存的，所以网上说的spark是基于内存计算所以快，显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数（相比于mapreduce计算模型而言
·2025-02-19 11:55

AI大模型在代码审查中的应用

AI大模型在代码审查中的应用关键词：AI大模型，代码审查，应用，算法，系统架构，实战摘要：本文深入探讨了AI大模型在代码审查中的应用，从背景介绍、核心概念与联系、算法原理讲解、系统分析与架构设计、项目实战和最佳实践等方面
AI天才研究院·2025-02-19 11:56

DeepSeek-V3的混合专家（MoE）架构

DeepSeek-V3的混合专家（MoE）架构具有多方面的创新设计，以下是详细介绍：架构原理模块构成：MoE架构核心是在前馈网络（FFN）中采用专家混合模型。
阿湯哥·2025-02-19 11:25

redis基础篇——redis常用的数据类型

数据模型Redis的存储我们叫做key-value存储，或者叫做字典结构。key的最大长度限制是512M，值的限制不同，有的是用长度限制的，有的是用个数限制的。
石灰聪·2025-02-19 11:25

spark为什么比mapreduce快？

首先澄清几个误区：1：两者都是基于内存计算的，任何计算框架都肯定是基于内存的，所以网上说的spark是基于内存计算所以快，显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数（相比于mapreduce计算模型而言
·2025-02-19 11:22

网络共享基于什么原理，为什么MAC可以编辑局域网的windows系统文件？

正文网络共享的实现原理及跨平台文件编辑能力主要基于以下几点：网络共享的核心原理文件共享协议：通过SMB/CIFS（Windows默认）、NFS（Unix系）或AFP（传统Mac）等协议实现跨设备文件访问网络分层模型
互联网之路.·2025-02-19 09:18

2.4g和5g要不要合并_路由器2.4G和5G合并有什么利弊？

展开全部按照IEEE802.11及其改进32313133353236313431303231363533e4b893e5b19e31333433616232标准的规定，无线局域网所使用的载波频率分为2.4GHz
weixin_39645308·2025-02-19 09:46

AI架构师必知必会系列：强化学习在金融领域的应用

文章目录AI架构师必知必会系列：强化学习在金融领域的应用1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系1.强化学习交易系统的总体架构2.强化学习模型训练流程3.
AI天才研究院·2025-02-19 09:45

关于DeepSeek与ChatGPT等模型的原始训练数据

DeepSeek与ChatGPT等模型的原始训练数据是否一样训练数据的相似性与差异性相似性：DeepSeek和ChatGPT等模型在训练数据上有一定的重叠。
月光技术杂谈·2025-02-19 09:44

青少年编程与数学 02-009 Django 5 Web 编程 19课题、RESTful API开发

青少年编程与数学02-009Django5Web编程19课题、RESTfulAPI开发一、RESTfulAPI核心概念特点设计原则应用场景优势挑战二、DRF核心特性使用场景优势示例代码安装DRF配置项目定义模型创建序列化器创建视图配置
明月看潮生·2025-02-19 09:13

揭秘Linux：从服务器到智能家居，一个操作系统如何改变世界

一个操作系统如何改变世界文章目录揭秘Linux：从服务器到智能家居，一个操作系统如何改变世界引言：Linux，不仅仅是一个操作系统Linux在企业级应用中的霸主地位云计算与虚拟化：Linux的天下大数据与人工智能
寒水馨·2025-02-19 09:42

一个基于SNMP-AGENT的分布式方案

摘要:本文在简要介绍SNMP协议的起源和发展之后，总结了SNMP的网络管理模型，并提出了三种SNMPAgent的设计模式，最后讨论了在分布式网管系统中的SNMPAgent的实现。
ocelight·2025-02-19 09:41

2025年顶级AI模型DeepSeek

目录顶级5个DeepSeek替代品比较最佳DeepSeek替代品列表1.ChatGPT(OpenAI)ChatGPT的关键特点ChatGPT的优点*ChatGPT的缺点*2.Claude3*Claude3的关键特点**Claude3的优点**Claude3的缺点**3.GoogleGeminiAdvanced**GoogleGeminiAdvanced的关键特点**GoogleGeminiAdva
知识小报童·2025-02-19 08:39

DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决

DeepSeek与ChatGPT作为当前AI语言模型领域的代表性产品，分别展现了中美两国在技术路线、应用场景与商业模式上的差异化探索。
芯作者·2025-02-19 08:38

用deepseek学大模型08-长短时记忆网络 (LSTM)

deepseek.com从入门到精通长短时记忆网络(LSTM),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导
wyg_031113·2025-02-19 08:35

《大模型应用开发极简入门》随记

术语：自然语言处理（NLP)人工智能（AI）大预言模型（LLM）机器学习（ML)深度学习（DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗，例如：n-gram模型
hoypte·2025-02-19 08:34

虚幻UE4/UE5程序性能分析及优化

谈到ue程序性能优化，不得不提下ue程序运行的几个主要线程：1/GameThread-游戏线程，负责处理游戏逻辑，更新各种状态2/DrawThread-渲染线程，处理场景中模型/灯光的渲染操作，从游戏线程获取渲染信息
余额多多多·2025-02-19 08:03

情感分析研究综述：方法演化与前沿挑战

文章目录摘要abstract1.引言2.模型方法2.1文本情感分析2.1.1文档级情感分类2.1.2句子级情感分类2.1.3方面级情感分类2.2文本情感分析方法2.2.1基于词典的方法2.2.2基于机器学习的方法
next_travel·2025-02-19 07:32

AI 百炼成神：线性回归，预测房价

这是一个经典的机器学习入门项目，可以帮助你理解如何使用线性回归模型来预测连续的数值。第一个项目：线性回归预测房价项目目标学习线性回归的基本概念。使用历史房价数据建立一个预测模型。
github_czy·2025-02-19 07:31

《人工智能所需的数学基础》：开启AI领域的数学之旅

《人工智能所需的数学基础》：开启AI领域的数学之旅【下载地址】人工智能所需的数学基础人工智能所需的数学基础欢迎来到《人工智能所需的数学基础》资源页面项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit
杨焕月Great·2025-02-19 07:31

基于基于强化学习(Q-Learning)用于底层动态频谱接入(DSA)认知无线电网络的资源分配研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、动态频谱接入（DSA）的基本原理与挑战1.DSA的核心机制2.关键挑战二、Q-Learning在DSA资源分配中的应用框架1.算法原理2.典型应用场景三、关键参数与模型设计
长安程序猿·2025-02-19 07:01

用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)

yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示
wyg_031113·2025-02-19 07:30

DeepSeek自研AI芯片，AI算力新变革？

AI算力告急，成本掣肘发展当下，AI技术迅猛发展，从科研领域的复杂模型训练，到日常生活里智能语音助手的实时交互，算力成了决定AI发展的关键因素。作为大模型领域的后起之秀，DeepSeek对计算资源
·2025-02-19 07:19

RabbitMQ，RocketMQ，Kafka 消息模型对比分析

消息模型消息队列的演进消息队列模型早期的消息队列是按照”队列”的数据结构来设计的。
Java架构设计·2025-02-19 06:57

深度求索-DeepSeek-R1本地部署指南

1、参考：部署指南2、参考：deepseek本地部署只需三步DeepSeek本地部署只需三步：1、安装运行环境：安装Ollama：Ollama官网：官网2、下载模型：参数越大，需要物里硬件越多3、安装部署前端交互程序
0小和尚化缘12·2025-02-19 06:54

Python网络爬虫-WebSocket数据抓取

博主介绍：✌专注于前后端、机器学习、人工智能应用领域开发的优质创作者、秉着互联网精神开源贡献精神，答疑解惑、坚持优质作品共享。
程序小勇·2025-02-19 06:22

Pytorch实现论文之三元DCGAN生成RGB图像用于红外图像着色生成

论文题目：InfraredImageColorizationbasedonaTripletDCGANArchitecture（基于三元DCGAN架构的红外图像着色）会议：2017IEEEConferenceonCo
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 05:50

2024年AI虚拟伴侣应用趋势深度剖析：技术前沿与社会影响

随着人工智能技术的飞速发展，AI虚拟伴侣市场在2024年迎来了前所未有的繁荣期。
花生糖@·2025-02-19 05:46

AI与育儿领域的融合——探索未来的可能性

随着人工智能（AI）技术的不断进步，AI在育儿领域的应用逐渐展现出巨大的潜力，不仅能够为父母提供及时有效的支持，还能在很大程度上改善育儿体验。
花生糖@·2025-02-19 05:46

【人工智能】AI现状分析 || 神经网络的数学基础 || 人工智能交叉领域的发展和技术应用 || 附：小白入门人工智能 学习步骤

目录1.AI现状分析（人工智能基础入门概念）1.1人工智能基础概念1.2人工智能的技术发展路线1.3产业发展的驱动因素1.4人工智能薪资岗位介绍2.神经网络的数学基础2.1神经网络的生物表示2.2神经网络的数学表示
追光者♂·2025-02-19 05:15

yolov5 pt-＞onnx-＞om yolov5模型转onnx转om模型转换

yolov5pt->onnx->omyolov5-6.1版本models/yolo.pyDetect函数修改classDetect(nn.Module):defforward(self,x):z=[]#inferenceoutputforiinrange(self.nl):x[i]=self.m[i](x[i])#convbs,_,ny,nx=x[i].shape#x(bs,255,20,20)t
qq_43650438·2025-02-19 05:14

Flutter：动态表单（在不确定字段的情况下，生成动态表单）

关于数据模型：模型就是一种规范约束，便于维护管理，在不确定表单内会出现什么数据时，就没有模型一说。
sunly_·2025-02-19 05:43

LVS高性能原因揭秘

OSI网络分层我们都应该知道，有OSI网络分层模型这么一个概念。此外，由于我们学的是软件工程学，为什么有一个工程这俩字在里面，那就说明了不是纯学术上的一个研究，是有具体的工程去做的。
天亮i·2025-02-19 05:43

【虚拟仿真】Unity3D中如何实现让3D模型显示在UI前面

一、前言最近有小伙伴在群里问我，如何将3D模型显示在UI前面，比如这样：
恬静的小魔龙·2025-02-19 05:12

数据权限校验实践

数据权限控制实践最近在实习中为公司项目完成一个文件数据权限校验代码的转换重构，写这篇博客来记录前后两种权限校验的实现方案与相关概念原实现方案：RBAC-基于角色的访问控制RBAC（Role-BasedAccessControl）RBAC是一种常见的访问控制模型
fengdongnan·2025-02-19 05:11

为什么数据库和数据库连接池不采用类似java nio的IO多路复用技术使用一个连接来维护和数据库的数据交换？

类似java的nio相比于传统阻塞io模型来说，有效率高（特别在高并发情况下）和资源耗费相对较少的优点。
harmful_sheep·2025-02-19 04:35

PaddleOCR面板恢复python脚本--针对pdf的面板恢复

问题在做一个项目的时候，使用PaddleOCR提供的模型，实现对图片或者pdf进行面板恢复，并保存为.docx文档。
zsh669·2025-02-19 03:00

DeepSeek 实用集成 - 大模型能力轻松接入各类软件

将DeepSeek大模型能力轻松接入各类软件详细点击awesome-deepseek-integration/README_cn.mdatmain·deepseek-ai/awesome-deepseek-integration
code在飞·2025-02-19 03:30

Deepseek 组合落地都是王炸

思维即资产，模型是股东。有了Deepseek模型，思维资产才能增值。
qqxinxi·2025-02-19 03:58

Python库 - transformers

它提供了大量的预训练模型，这些模型可以用于各种NLP任务，如文本分类、问答、翻译、摘要生成等。
司南锤·2025-02-19 03:28

【NLP-04】tranformers库保姆级使用教程---以BERT模型为例

安装要安装一个非常轻量级的Transformers库，您可以执行以下步骤：1、打开终端或命令提示符。2、运行以下命令来安装Transformers库：pipinstalltransformers这将使用pip工具从PythonPackageIndex（PyPI）下载并安装Transformers库。请确保您的计算机上已经安装了pip。然后，您可以在Python代码中导入Transformers库：
云天徽上·2025-02-19 03:28

一文读懂！深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

深度学习作为人工智能领域的核心技术，正深刻改变着诸多行业。PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架，它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。
a小胡哦·2025-02-19 03:27

流行编程语言全解析：优势、应用与短板

机器学习与人工智能：构建和训练模型。典型示例：OpenAI在很多人工智能项目中广泛使用Python，如GPT系列模型的研发。网络爬虫：轻松从网页
a小胡哦·2025-02-19 03:27

Python 用pytorch从头写Transformer源码，一行一解释；机器翻译实例代码；Transformer源码解读与实战

1.Transformer简介Transformer模型被提出的主要动机是解决序列处理任务的长距离依赖问题。
医学小达人·2025-02-19 03:24
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