国自然热点第8页

美颜sdk在实时音视频中的技术应用

前言：FaceBeauty美颜SDK是由前相芯科技员工组建创办的新晋美颜厂商品牌，致力于为用户提供更真实自然的美颜效果，以极致性价比，降低高性能美颜的使用门槛。

Face Beauty美颜SDK·2025-03-12 12:12

Transformer 的原理是什么？

它在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功，并逐渐扩展到计算机视觉（CV）和其他领域。Transforme

玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:08

LeetCode 1447. 最简分数题解

最简分数2022.02.10每日一题本题大意是求解最简分数，即判断两个数字是否有非1的公因数如果没有则i/ji/ji/j是最简分数，反之则不是有以下几种常见的求解公因数的方法辗转相除法：辗转相除法是求两个自然数的最大公约数的一种方法

小明不要写Bug·2025-03-12 11:05

大模型微调：定义、方法、应用与未来展望

例如，在自然语言处理中，预训练模型可能无法准确理解特定领域的专业术语或逻辑。通过微调，模型可以学习到特定领域的特征和规律，从而在特定任务上表现出更高的专业性和准确率。微调的过程可以被视为一

软件职业规划·2025-03-12 11:33

【threejs实战教程一】初识Three.js，场景Scene、相机Camera、渲染器Renderer

JavaScript3D图形库，用于在浏览器中创建和显示3D内容Three.js中最基础的三个关键要素就是场景Scene、相机Camera、渲染器Renderer通俗一点理解，场景就是我们生活中一个具体的场景，比如自然环境中的一栋建筑

编码七号·2025-03-12 10:26

LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型

一、大语言模型的特点和能力LLM(LargeLanguageModel,大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。

大模型学习教程·2025-03-12 08:44

大模型面试--大模型（LLMs）基础面

目前主流的开源大模型体系有以下几种：1.Transformer系列Transformer模型是深度学习中的一类重要模型，尤其在自然语言处理（NLP）领域。

TAICHIFEI·2025-03-12 08:13

【每日论文】Forgetting Transformer: Softmax Attention with a Forget Gate

虽然Transformer没有显式的循环形式，但我们展示了一种通过以数据依赖的方式降低未归一化注意力分数的自然方法，将遗忘门融入Transformer。我们称这种注意力机制为“遗忘注意力”，并

WHATEVER_LEO·2025-03-12 08:12

Python自定义鼠标指针工具(支持像素级编辑)

主要功能像素级编辑器支持16x16到64x64多种尺寸铅笔、橡皮擦工具直线、矩形、圆形等几何图形工具填充/空心图形选择取色器功能热点设置可视化热点标记精

木木黄木木·2025-03-12 06:00

机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch

机器学习入门指南：从TensorFlow到PyTorch机器学习（MachineLearning）是人工智能的核心领域之一，近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。

6v6-博客·2025-03-12 06:23

如何使用 SparkLLM 进行自然语言处理

在当代自然语言处理领域，拥有强大的跨域知识和语言理解能力的模型至关重要。iFLYTEK开发的SparkLLM便是这样一个大规模认知模型。

shuoac·2025-03-12 04:36

使用OpenAI API实现自然语言处理应用

使用OpenAIAPI实现自然语言处理应用技术背景介绍随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）在各种应用中的地位越来越重要。

shuoac·2025-03-12 04:06

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理

shiter·2025-03-12 02:21

【基于KG的大模型对话系统（fastapi）完整可上手】

大模型：利用OpenAIGPT进行自然语言处理。查询解析：将用户输入解析为知识图谱查询，并结合LLM生成回答。主要功能：解析用户输入：检查用户输入是否包含知识图谱查询内容。

放飞自我的Coder·2025-03-12 02:50

【AI深度学习网络】Transformer时代，RNN（循环神经网络）为何仍是时序建模的“秘密武器”？

在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域，数据本质上是序列化的——即当前数据点与前后数据点存在依赖关系。传统的前

arbboter·2025-03-12 02:18

深度解析短视频开源项目 MoneyPrinterTurbo 使用教程

随着短视频平台的迅速发展，自动化内容生产成为了一个热点。MoneyPrinterTurbo是一个非常受欢迎的开源项目，专注于自动生成短视频。

非著名架构师·2025-03-12 02:47

无人机热点共享无线连接技术概述

一、技术优势便捷性与低成本无人机通过WLAN热点共享技术，无需额外硬件即可实现设备间的无线连接。用户只需通过手机、平板等支持Wi-Fi的设备扫描热点即可快速接入，操作门槛低。

云卓SKYDROID·2025-03-12 02:17

多模态大模型：技术原理与实战模型压缩实战

ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：多模态大模型，技术原理，模型压缩，实战，TensorFlow，PyTorch，模型压缩方法，应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，多模态大模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用越来越广泛

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-12 01:16

第6篇：Transformer架构详解（下）：多头注意力机制与位置编码

Transformer模型自提出以来，已经在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功。其核心创新包括多头注意力机制和位置编码，这些技术使得Transformer能够高效处理长序列数据。

Gemini技术窝·2025-03-12 00:00

基于Python的新闻网站内容爬取与分析：从数据获取到文本挖掘的完整指南

通过新闻网站，用户能够快速了解时事热点、政治、经济、娱乐等各类信息。随着技术的发展，获取新闻数据已经变得越来越简单。

Python爬虫项目·2025-03-11 22:16

H800实战应用深度解析endofsentence

下表展示了H800在不同场景下的性能表现对比：场景类型训练速度提升推理延迟降低能效比提升自然语言处理35%22%40%计算机视觉28%18%33%推荐系统41%29%37%资深系统架构师指出："H800

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

DeepSeek高效AI创作成本革新endofsentence

该系统通过多任务联合训练框架，在自然语言理解、代码生成和跨模态处理方面展现出显著优势。其混合专家架构采用动态路由机制，实现参数利用率提升40%以上，在保持模型容量的同时将推理成本降低68%。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

DeepSeek大语言模型下几个常用术语

站看到复旦赵斌老师说的一句话“科幻电影里在人脑中植入芯片或许在当下无法实现，但当下可以借助AI人工智能实现人类第二脑”（大概是这个意思）更多内容，可关注公众号“一名程序媛”，我们一起从0-1学编程基本概念AI人工智能NLP自然语言处理

曲幽·2025-03-11 21:36

大数据面试之路 (一) 数据倾斜

常见场景Key分布不均：如某些Key对应的数据量极大（如用户ID为空的记录、热点事件）。数据分区

愿与狸花过一生·2025-03-11 17:34

雨滴谱仪：准确掌握降水情况，助力道路维护

一、引言降水是自然界中一种常见的天气现象，对道路交通、农业生产、城市排水等多个领域都有着重要影响。为了准确掌握降水情况，及时采取应对措施，科学家们研发了雨滴谱仪这一先进的气象监测设备。雨滴谱仪

tianhe8888_·2025-03-11 17:33

autoMate - AI实现电脑任务自动化的本地工具

它将大型语言模型的智能理解与RPA的流程执行能力结合，用户只需用自然语言描述任务，如“整理桌面文件”或“生成周报”，即可

小众AI·2025-03-11 16:28

【LLM】从零开始实现 LLaMA3

BPE（BytePairEncoding，字节对编码）是一种数据压缩算法，也被用于自然语言处理中的分词方法。它通过逐步将常见的字符或子词组合成更长的词元（tokens），从而有效地表示文本中的词汇。

FOUR_A·2025-03-11 15:21

机器学习之线性代数

数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一

珠峰日记·2025-03-11 15:20

【每日一题 | 2025】3.3 ~ 3.9

.【3.3】10387[蓝桥杯2024省A]训练士兵2.【3.4】P8601[蓝桥杯2013省A]剪格子3.【3.5】P9241[蓝桥杯2023省B]飞机降落4.【3.6】P10578[蓝桥杯2024国A

Guiat·2025-03-11 12:58

《Natural Actor-Critic》译读笔记

《NaturalActor-Critic》摘要本文提出了一种新型的强化学习架构，即自然演员-评论家（NaturalActor-Critic）。

songyuc·2025-03-11 11:21

大语言模型原理基础与前沿双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构

大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels

AI智能涌现深度研究·2025-03-11 09:07

DeepSeek + Cline：编程如何加速引擎

以下是具体实现方式及技术要点：一、智能规划与代码生成问题分析与规划（Plan模式）DeepSeek-R1模型擅长处理复杂逻辑推理，开发者可在Cline的Plan模式下用自然语言描述需求（如“用Python

meisongqing·2025-03-11 08:58

简单区分五大算法分析策略（分治、动态规划、贪心、回溯、分支限界）

2、递归算法分治法常常与递归结合使用：通过反复应用分治，可以使子问题与原问题类型一致而规模不断缩小，最终使子问题缩小到很容易求出其解，由此自然导致递归算法。

土味儿~·2025-03-11 06:42

llama.cpp框架下GGUF格式及量化参数全解析

前言：在人工智能领域，语言模型的高效部署和推理一直是研究热点。随着模型规模的不断扩大，如何在有限的硬件资源上实现快速、高效的推理，成为了一个关键问题。

Black_Rock_br·2025-03-11 06:40

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。

openwin_top·2025-03-11 04:54

开源向量数据库介绍说明

❀͜͡傀儡师·2025-03-11 04:52

在LangChain中运行Replicate模型的实用指南

LangChain是一个用于自然语言处理的库，它

fgayif·2025-03-11 04:50

使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储

尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。

dgay_hua·2025-03-11 04:49

×(笛卡尔积)、⋈(自然连接/连接) 的区别

文章目录前言一、笛卡尔积(×)二、自然连接(⋈)三、区别总结四、何时使用前言笛卡尔积（×）和自然连接（⋈）是两种不同的关系操作符，广泛用于数据库和关系代数中。

kse_music·2025-03-11 04:49

使用CharacterTextSplitter进行文本分割的实战指南

在处理长文本时，将其切割成较小的片段是常见的需求，尤其是在自然语言处理任务中。

bBADAS·2025-03-11 04:48

SEO完全指南：从原理到实战的搜索引擎优化手册

1.1定义解析SEO（搜索引擎优化）是通过技术手段和内容策略提升网站在搜索引擎自然搜索结果中排名的过程。

·2025-03-11 03:10

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇

它们通过深度学习技术，特别是基于变换器（Transformer）架构的模型，能够在自然语言处理（NLP）任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展，也在实际应用中展现了巨大的潜力。

AI大模型应用之禅·2025-03-11 02:07

AI Prompt 提示词工程入门指南：新手小白快速上手

近年来，人工智能（AI）发展迅猛，特别是大语言模型（LLMs）（如ChatGPT、Claude、Gemini、Llama等）的广泛应用，让人们可以用自然语言与AI进行互动。

机器学习司猫白·2025-03-11 02:37

快速入门OpenAI聊天模型的实战指南

##核心原理解析聊天模型利用自然语言处理技术生成响应，支持不

shuoac·2025-03-11 02:03

DeepSeek源码解析（2）

例如，在图像处理中，一张图片可以被表示为一个三维张量（高度、宽度、颜色通道数），而在自然语言处理中，一段文本可以被编码为一系列词向量组成的二维张量（句子长度、词向量维度

白鹭凡·2025-03-11 01:26

基于YOLOv5的烟雾检测系统：从数据集准备到UI界面实现

因此，烟雾检测的研究一直是计算机视觉领域中的一个热点问题。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-11 00:52

第N4周：NLP中的文本嵌入

本人往期文章可查阅：深度学习总结词嵌入是一种用于自然语言处理（NLP）的技术，用于将单词表示为数字，以便计算机可以处理它们。通俗的讲就是，一种把文本转为数值输入到计算机中的方法。

OreoCC·2025-03-10 18:05

打造RAG系统：四大向量数据库Milvus、Faiss、Elasticsearch、Chroma 全面对比与选型指南

在当今信息爆炸的时代，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）系统已成为自然语言处理（NLP）领域的重要工具。

橙子小哥的代码世界·2025-03-10 16:57

利用大型语言模型进行市场分析与预测

近年来，随着自然语言处理（NLP）技术的进步，大型语言模型（LLMs）在文本分析领域展现出强大的能力，为市场分析与预测带来了新的机遇。L

AI天才研究院·2025-03-10 16:27

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