合成文本数据集

27、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-做一个简单的项目识别一组电影评论，来判断电影评论是积极的，还是消极的。

一、如果我们要做这个项目，第一步我们要做的就是需要有对应的训练数据集。
小宇爱·2025-02-14 10:39

【Elasticsearch】文本分析Text analysis概述

文本分析概述文本分析使Elasticsearch能够执行全文搜索，搜索结果会返回所有相关的结果，而不仅仅是完全匹配的结果。
risc123456·2025-02-14 10:05

猿创征文｜ OceanBase 集群管理、测试和监控

前言OceanBase集群通常由运维人员管理，OceanBase数据库集群将多个机器资源聚合成一个大的资源池之后再分配给不同租户（也称为实例）。
呆小杰·2025-02-14 09:04

2024-2025年主流的开源向量数据库推荐

以下是2024-2025年主流的开源向量数据库推荐，涵盖其核心功能和应用场景：1.Milvus特点：专为大规模向量搜索设计，支持万亿级向量数据集的毫秒级搜索，适用于图像搜索、聊天机器人、化学结构搜索等场景
大囚长·2025-02-14 09:32

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

原理与计算方式批量梯度下降（BGD）：BGD在每次迭代时，都会使用整个训练数据集来计算损失函数的梯度，然后根据梯度更新模型参数。例如，若训练集中有1000个样本，那么每次迭代
·2025-02-14 09:40

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。
机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

【Node 连载 6/9】探索面向未来标准的 Node.js Web 框架

感谢AI的发展，借助GPT的能力，最近我们终于可以非常高效地将各位讲师的精彩分享文本化后，分享给大家。
前端早早聊·2025-02-14 09:29

使用python调用ollama中的deepseek-r1模型接口

importrequestsimportjsondefgenerate_text(prompt,model="deepseek-r1:7b",base_url="http://localhost:11434"):"""调用Ollama接口生成文本
nfenghklibra·2025-02-14 08:26

基于PyTorch的生成对抗网络入门（5）——利用PyTorch搭建条件生成对抗网络（CGAN）超详解

目录一、案例描述二、代码详解2.1构建真实数据集2.2创建生成虚假数据2.3构建判别器2.3.1创建生成虚假标签2.3.2判别器类2.3.3测试判别器2.4构建生成器2.4.1生成器类2.4.2测试生成器
wendy_ya·2025-02-14 08:56

字符编码方式总结

以下是关于字符编码方式的一些详细解释：基本概念字符（Character）:字符是指文本中的一个符号或字母，例如A、中、等。在计算机系统中，每个字符都需要有一个唯一的标识符来区分它
CSUC·2025-02-14 06:13

视觉中的transformer：ViT

但是在cv领域用的很少，视觉里一般是和cnn一起用或者把某些conv替换成transformer（整体还是CNN）本篇文章证明纯的transformer直接在图片分类上也做得很好：在大量数据集上进行预训练的前提上
ch隔壁老张·2025-02-14 06:12

AI 写作（三）文本生成算法：创新与突破

生成式模型和判别式模型在多个方面存在明显差异。在优化准则上，生成式模型致力于学习联合概率分布，而判别式模型则专注于建立输入数据和输出之间的关系，学习条件概率分布。对于观察序列的处理，生成式模型模拟数据的生成过程，会对整个序列进行综合考虑；判别式模型更关注如何根据输入数据进行分类或预测，直接建模决策边界。在训练复杂度方面，生成式模型通常较为复杂，因为它需要学习更多的参数来模拟数据的生成过程。例如，常
sdgfsdfxcg·2025-02-14 06:11

【Elasticsearch】token filter分词过滤器

以下是Elasticsearch中常见的分词过滤器（TokenFilter）的详细说明，基于搜索结果中的信息整理：1.Apostrophe•功能：处理文本中的撇号（apostrophe），例如将“O'Reilly
risc123456·2025-02-14 06:40

【Elasticsearch】字符过滤器Character Filters

在Elasticsearch中，字符过滤器（CharacterFilters）是文本分析器的重要组成部分，用于在分词之前对原始文本进行预处理。它们可以对字符流进行转换，例如添加、删除或更改字符。
risc123456·2025-02-14 06:40

使用LangChain与OpenAI API进行向量嵌入和搜索的实战教程

今天，我们将详细探讨如何使用LangChain和OpenAIAPI进行向量嵌入和搜索，以构建一个可以对大量文本数据进行智能搜索的应用。
bBADAS·2025-02-14 06:06

计算机视觉（Computer Vision，CV）四大基本任务--分类、检测、定位、分割

文章目录前言一、计算机视觉任务一：目标分类常用数据集常见网络结构二、计算机视觉任务二：目标定位三、计算机视觉任务三：目标检测常用数据集常见网络结构四、计算机视觉任务四：目标分割常用数据集常见网络结构前言计算机视觉
明月光舞·2025-02-14 05:29

使用 OpenAI API 创建智能聊天机器人

2.核心原理解析OpenAI提供的GPT模型是目前最先进的语言生成模型之一，它可以生成自然流畅的文本。我们可以通过调用
vaidfl·2025-02-14 05:29

利用AZLyrics进行歌词数据加载和分析的实战指南

在现代AI应用中，文本数据的处理和分析是必不可少的，而歌词分析是其中一个有趣且实用的领域。本文将为大家介绍如何利用AZLyrics进行歌词数据的加载和分析，并通过实例代码演示其实际应用。
qahaj·2025-02-14 05:27

先进制造aps专题二十七 西门子opcenter aps架构分析

有很多特色，所以分析西门子aps主要分计划器和排产器两个部分计划器制定中长期计划，也就是粗排产，实现比较简单，这里就不分析了排产器主要架构是1数据访问模块，对各种数据库的访问，业务数据就存放在数据库里数据集成
lijianhua_9712·2025-02-14 05:56

使用OpenAI的API构建聊天机器人

核心原理解析聊天机器人主要依赖于生成式预训练模型（GPT），它通过大量文本数据训练，学习语言模式和上下文关联，从而能够生成
dgay_hua·2025-02-14 04:16

http 与 https 的区别?

HTTP（超文本传输协议）和HTTPS（安全超文本传输协议）是互联网通信的基础协议。随着网络技术的发展和安全需求的提升，HTTPS变得越来越重要。
祈澈菇凉·2025-02-14 03:30

【python Pandas】读取与存储hdf5文件

文章目录Pandas读取与存储HDF5文件1.HDF5文件简介通俗的介绍：学术概念：2.读取HDF5文件2.1读取简单的HDF5文件2.2读取多个数据集2.3使用过滤条件读取数据2.4读取HDF5文件的所有数据集
人才程序员·2025-02-14 02:24

利用gensim生成词袋模型（基于频次和基于TF-IDF）

前言参考文献：胡盼盼编著.自然语言处理从入门到实战[M].中国铁道出版社,2020.最近在学习文本表示的一种最简单方式——词袋模型，书中给出了使用gensim生成词袋模型的代码，原代码就来自于这本书，我加了一些注释
weixin_50291342·2025-02-14 01:17

零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程

1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中，我们通常遵循以下步骤：收集数据：获取数据集，例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据：处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。
山海青风·2025-02-14 01:14

《玩转AI大模型：从入门到创新实践》（5）第三章 对话AI：从“尬聊”到高效助手

第三章对话AI：从“尬聊”到高效助手3.1文本对话实战：ChatGPT与国产大模型一、青铜到王者的三段式提问进化论新手村任务：从“社恐”到“社牛”的进化还是要经历很多的阶段和AI毒打，父母直男式的话语总是不受欢迎
caridle·2025-02-14 00:13

GPT 系列模型发展史：从 GPT 到 ChatGPT 的演进与技术细节

核心突破：通过海量文本预训练+任务微调，GPT展示了强大的泛化能力。GPT-
Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

自然语言处理（NLP）入门：基础概念与应用场景

NLP的核心目标是将非结构化的自然语言（如文本和语音）转化为结构化数据，使机器能够高效处理、分析和生
Ash Butterfield·2025-02-14 00:38

COCO数据集

官网地址：http://cocodataset.org/#downloadCOCO是一个大规模的物体检测、分割和描述数据集。
是小果果蛋儿啊·2025-02-13 23:37

【AI系列】从零开始学习大模型GPT (2)- Build a Large Language Model (From Scratch)

系列】从零开始学习大模型GPT(1)-BuildaLargeLanguageModel(FromScratch)BuildaLargeLanguageModel背景第1章：理解大型语言模型第2章：处理文本数据第
Tasfa·2025-02-13 23:33

【语义分割专题文章】

一、数据篇【遥感】【道路】篇：【语义分割】【专题系列】一、MassachusettsRoadsDataset马萨诸塞州道路数据集获取二、CNN篇Unet(2015)：【语义分割】【专题系列】二、Unet
BoostingIsm·2025-02-13 22:59

deepseek和chatgpt对比

功能定位：ChatGPT是一个基于OpenAIGPT-3或GPT-4的聊天机器人，旨在进行人机对话、文本生成、问题解答等，广泛应用于教育、客服、创意写作等领域。
dev.null·2025-02-13 22:56

火语言RPA--HTML标签过滤删除

【组件功能】：过滤删除处理内容中指定的HTML标签配置预览配置说明源HTML文本支持T或#默认FLOW输入项处理的对象，若为空，以上一个组件的输出做为源HTML文本，支持文本或表达式输入。
oh,huoyuyan·2025-02-13 20:17

html+Canvas+js 实现 图片的剪裁效果

例如可以用它来画图、合成图象、做一些动画等。通常呢，我们在canvas上画图的方法是使用
慕容屠苏·2025-02-13 20:17

解锁Rust：融合多语言特性的编程利器

实际上，Rust巧妙地借鉴了众多其他语言的优秀特性，并将它们融合成了一个完美的整体。深入了解Rust这些重要特性的来源以及它是如何在此基础上进行拓展的，对于有效运用Rust至关重要。
老猿讲编程·2025-02-13 20:16

.NET Core中使用HttpClient模拟form-data格式数据提交

form-data格式作为一种在Web开发中广泛应用的数据编码类型，主要用于发送表单数据，其中既包含普通的文本字段，也支持文件上传，这一特性使其在众多场景中都扮演着关键角色。
步、步、为营·2025-02-13 19:09

Excel VBA 小程序 - 文本型数字转为数值型数字

实现功能：选中当前工作表中的所有数据内容，将文本型数字转换为数值型数字。
牧文山·2025-02-13 19:39

办公自动化—VBA将csv某列数字进行以0填充为文本再接着转Excel

目录专栏导读背景效果预览步骤完整代码总结专栏导读欢迎来到Python办公自动化专栏—Python处理办公问题，解放您的双手️‍博客主页：请点击——>一晌小贪欢的博客主页求关注该系列文章专栏：请点击——>Python办公自动化专栏求订阅此外还有爬虫专栏：请点击——>Python爬虫基础专栏求订阅此外还有python基础专栏：请点击——>
一晌小贪欢·2025-02-13 19:09

重磅：中国开源首个百万级机器人数据集，具身智能迎来ImageNet时刻

智元机器人携手上海人工智能实验室等机构，重磅发布AgiBotWorld数据集，这是全球首个基于真实场景的百万级机器人数据集。
吴脑的键客·2025-02-13 19:08

Excel-VBA：文本转换数字

WithSheet2.UsedRange.Value=.ValueEndWith
小鸿叔·2025-02-13 19:33

ASP.NET Core SignalR案例：导入英汉词典

Ecdict下载词典文件stardict.7z，解压，stardict.csv是一个CSV格式的文本文件，文件的第一行是表头，除第一行外，其他每行文本是一个单词的相关信息，用逗号分隔的就是各个列的值。
AAA猪饲料批发李师傅·2025-02-13 18:01

Langchain.js与ScriptEcho：推动AI文本生成与前端开发的创新

引言在当今快速发展的科技领域，AI文本生成和前端开发的结合正成为一个重要的趋势。Langchain.js作为一个强大的工具，正在为开发者提供前所未有的便利。
2401_89747417·2025-02-13 18:31

从零开始大模型开发与微调：Miniconda的下载与安装

这些模型通过在海量文本数据上进行预训练,能够捕捉到丰富的语义和上下文信息,从而在自然语言处理任务中表现出色。
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-13 18:30

如何避免交叉验证中的数据泄露？

大家好，我是小青在机器学习中，交叉验证（Cross-Validation）是一种常用的模型评估技术，目的是通过将数据集分割为多个子集，反复训练和验证模型，以便更好地估计模型的性能。
奋进小青·2025-02-13 17:25

深度学习-情感分析

以下将分别使用PyTorch和TensorFlow框架实现基于深度学习的情感分析，这里以影评的情感分析为例，数据集使用IMDB影评数据集。
小赖同学啊·2025-02-13 17:52

微软 LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练

LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练LayoutLMv3应用统一的文本-图像多模态Transformer来学习跨模态表示。
·2025-02-13 16:39

微软 LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练

LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练LayoutLMv3应用统一的文本-图像多模态Transformer来学习跨模态表示。
·2025-02-13 15:31

从零开始构建一个大语言模型-第七章第一节

第七章目录7.1指令微调简介7.2为有监督的指令微调准备数据集7.3将数据整理成训练批次7.4为指令数据集创建数据加载器7.5加载预训练的大语言模型7.6在指令数据上对大语言模型进行微调7.7提取并保存回复
释迦呼呼·2025-02-13 15:07

将 DeepSeek 接入 WPS，办公效率飞起

选中文本后，点击“调用DeepSeek”按钮，即可实现AI对话、写作、排版、绘画、校对、翻译、数据分析、公式执行等多种功能。
deepseek01·2025-02-13 15:07

国产编辑器EverEdit - 光标位置跳转

1.2使用方法1.2.1上一个编辑位置跳转到上一个编辑位置，即文本修改过的位置。选择主菜单查找->光标位置->上一个编辑位置。1.2.2下一个编辑位置跳转到下一个编辑位置。
彩虹小黑馬·2025-02-13 14:02

常见的深度学习模型总结

1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间：2006年左右，随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加，深度学习开始兴起。
编码时空的诗意行者·2025-02-13 13:29
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