文本序列

Transformer架构在生成式AI中的应用解析

文章目录1.Transformer架构概述1.1Transformer的核心思想1.2Transformer架构的优势2.Transformer在文本生成中的应用2.1GPT系列：基于Transformer
二进制独立开发·2025-03-15 19:11

1llama源码学习·model.py[3]ROPE旋转位置编码(1)原理

零：(导学)Transformer位置编码（1）为什么需要位置编码位置编码描述序列中实体的位置信息，为每个位置分配唯一的表示。
小杜不吃糖·2025-03-15 18:07

【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤

.记住了就可以跟同学装起来了嗷....目录.纯干货回归问题分类问题图像分类文本情感分析自然语言处理自动驾驶金融类...........纯干货..................在刚刚开始学习算法的时候，
.Boss.·2025-03-15 18:05

DeepSeek 使用教程及部署指南：从入门到实践

1.2DeepSeek的核心功能1.3DeepSeek的应用场景第二部分：DeepSeek使用教程2.1注册与登录2.2创建项目2.3数据导入2.4数据分析2.5文本挖掘2.6信息检索2.7保存与分享第三部分
点我头像干啥·2025-03-15 18:05

（大模型微调大模型学习路线大模型入门）_大模型 学习，吹爆！2025最详细的大模型学习路线已整理！手把手带你高效入门，大模型论文全打通！

你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。
大模型老炮·2025-03-15 17:28

python 基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统

-对文本数据进行预处理（分词、去停用词、向量化等）。2.推荐算法设计
mosquito_lover1·2025-03-15 17:25

探究Visual Studio中的乱码问题

三个字符集概念源码字符集MSVC中/source-charset即源代码文本文件的字符集，NodePad++、记事本、VSCode这样类似的文本编辑器，可以打开源文件看一下你的字符集（文件编码）。
L-Super·2025-03-15 17:25

2025年开源大模型全景：语言、多模态与开发工具的前沿探索

它支持文本生成、问答、翻译等多种任务，尤其在处理长篇文本时表现出色，支持高达128K的上下文长度。
软件职业规划·2025-03-15 15:08

机器学习_重要知识点整理

贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立（如t检验、卡方
嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

我与DeepSeek读《大型网站技术架构》（4）

压缩资源：Gzip压缩文本文件（HTML/CSS/JS）、图片优化（WebP格式）。CDN加速：静态资源
诺亚凹凸曼·2025-03-15 15:35

图解AUTOSAR_CP_ComM

2.1.模块上下文视图2.2.内部组件结构3.状态机3.1.通道状态机3.2.PNC状态机4.配置模型4.1.配置结构4.2.用户-PNC-通道映射5.服务接口5.1.API概述5.2.主要功能6.通信序列
KaiGer666·2025-03-15 14:33

C++（八）vector

vector的介绍1.vector是表示可变大小数组的序列容器2.就像数组一样，vector也采用的连续存储空间来存储元素也就是意味着可以采用下标对vector的元素进行访问，和数组一样高效但是又不像数组
cloud_disspated·2025-03-15 14:00

长文本、知识库、微调对比

长文本、知识库和微调是三种不同的技术手段，用于增强大模型的能力。1.长文本处理•核心目标：理解和生成长篇内容。•优点：•连贯性强，适合处理需要深入理解背景信息的任务。
司南锤·2025-03-15 13:56

Weblogic XMLDecoder反序列化漏洞复现(CVE-2017-10271)

#WeblogicXMLDecoder反序列化漏洞(CVE-2017-10271)#一、漏洞简介weblogic的WLSSecurity组件对外提供webservice服务，其中使用了XMLDecoder
又菜又爱倒腾·2025-03-15 13:56

Shiro反序列化漏洞原理与复现指南

漏洞背景：Shiro在1.2.5及以下版本中，默认使用硬编码的AES加密密钥（kPH+bIxk5D2deZiIxcaaaA==），攻击者可通过构造恶意RememberMeCookie触发反序列化漏洞，导致远程代码执行
豪门土狗·2025-03-15 13:24

适合企业内训的AI工具实操培训教程（37页PPT）（文末有下载方式）

AIGC指利用人工智能技术自动生成文本、图像、音频、视频等内容，让AI协助甚
极客11·2025-03-15 12:16

数据结构 -- 字符串

字符串串的定义串，即字符串（String）是由零个或多个字符组成的有限序列，一般记为S=‘a1a2a3a4’（n≥0）其中，S是串名，单引号括起来的是字符序列是串的值；ai可以是字母、数字或是其他字符；
_安晓·2025-03-15 12:43

QLineEdit控件：基础用法、样式表与扩展应用

本文将全面解析QLineEdit的使用方法，涵盖以下内容：基础用法：文本输入、占位符、输入限制样式表美
Quz·2025-03-15 11:40

BT、BT Mesh、WiFi、Zigbee技术对比分析

跳频扩频（FHSS）原理：在2.4GHz频段的79个1MHz信道中，按伪随机序列快速切换频率。比喻：像两人在嘈杂派对上不断更换餐桌位置私聊，躲避他人监听。
莫道桑榆晚-为霞尚满天·2025-03-15 11:40

【测试语言篇四】Python进阶篇之json模块

只需导入它，就可以使用JSON数据了：importjsonJSON的一些优点：JSON作为“字节序列”存在，在我们需要通过网络传输（流）数据的情况下非常有用。
m0_37135615·2025-03-15 10:32

Django REST Framework中的序列化器类和视图类

序列化器类一、Serializer序列化类Serializer是DRF的序列化器基类，提供基本功能，使用Serializer类需要自己定义字段名称和类型。
八九燕来·2025-03-15 10:31

数据标注工具及其对预训练模型性能的影响

这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练，学习到丰富的语言知识和语义表示，并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现，标志着NLP领域进入了一个新的时代。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-15 10:00

Java 入门指南：Java 8 新特性 —— Stream 流

Stream可以看作是一系列支持高效的、函数式操作的元素序列。通过使用S
热带鱼Tech·2025-03-15 09:26

吴恩达机器学习笔记复盘（二）监督学习和无监督学习

语音识别，输入音频剪辑，输出文本记录。机器翻译，输入一种语言文本，输出其他语言的相应翻译。在线广告，输入广告和用户信息，预测用户是否点击广告，为公司带来大量
wgc2k·2025-03-15 09:21

大数据技术【7】

A.结构化B.非结构化C.文本D.半结构化2.Kmeans算法包括如下步骤：①在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类；②更新中心点为每类的均值；③随机选取k个中心点；④j选择一项：a
星绘搜题·2025-03-15 09:50

cv君独家视角 | AI内幕系列七：EfficientViT模型：基于多尺度线性注意力模块，实现高效的高分辨率密集预测

通过一系列精心策划的文章，我们将带您深入了解AI的各个领域，从计算机视觉到文本语音等多模态领域，从基础理论到前沿技术，从行业应用到未来趋势。
cv君·2025-03-15 09:19

Leetcode Hot100 第40题 297.二叉树的序列化和反序列化

/***Definitionforabinarytreenode.*structTreeNode{*intval;*TreeNode*left;*TreeNode*right;*TreeNode(intx):val(x),left(NULL),right(NULL){}*};*/classCodec{public:intindex;//Encodesatreetoasinglestring.str
onlyzzr·2025-03-15 08:12

UNet 改进：添加Transformer注意力机制增强捕捉长距离依赖关系的能力

目录1.Transformer注意力机制2.Unet改进3.代码1.Transformer注意力机制TransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件，广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务
听风吹等浪起·2025-03-15 08:41

(学习总结28)Linux 基本命令3

Linux基本命令3工具使用命令使用vim编辑器命令vim使用nano文本编辑器命令nano使用gcc/g++编译器命令gcc/g++使用gdb/cgdb调试器命令gdb/cgdb使用自动化构建命令make
瞌睡不来·2025-03-15 07:34

Jump Desktop for Mac v9.0.94 优秀的远程桌面连接工具 支持M、Intel芯片

应用介绍JumpDesktopforMac是一款Mac上非常强大和易用的远程桌面控制软件，支持RDP、VNC协议，无论速度、性能和流畅度上都非常不错，支持全屏、文本粘贴复制、快捷键发送等功能，在各种细节上要比微软的远程桌面优秀很多
Macdo_cn·2025-03-15 07:04

Fastjson反序列化漏洞分析：挖掘思维与研究方法

致谢首先，感谢我的小迪老师的指导与启发，让我有机会深入学习这个经典漏洞案例理解前辈们的安全研究思路。引言当分析一个广泛使用的库时，我们应该思考：为什么一个JSON解析库需要这么多特殊功能？大多数JSON库只做一件事：把JSON字符串转成对象，或者反过来。但Fastjson不同，它实现了更多功能。作为学习者，我们需要理解那些发现Fastjson漏洞的前辈们的研究方法。下面我们一起分析这个经典漏洞的发
恩师小迪·2025-03-15 07:03

DAY31 回溯算法 排列问题

491.非递减子序列-力扣（LeetCode）这道题限制了nums的取值范围，所以可以使用数组来去重，如果范围过大要使用哈希表。
Useee·2025-03-15 07:32

eBest AI Hub全场景接入Deepseek

一、技术赋能，智创未来Deepseek的强大基因将为eBest产品注入新的活力即时智能响应：融合海量行业智慧与互联网搜索精华，提供秒级智能建议；多模态理解能力：突破界限，无缝融合文本、代码与图像理解
eBest数字化转型方案·2025-03-15 07:01

如何优化AI模型的Prompt：深度指南

随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI模型在文本生成、翻译、问答等领域的应用越来越广泛。在使用这些模型时，**Prompt（提示）**的质量直接影响输出结果的好坏。
Earth explosion·2025-03-15 06:23

向量库集成指南

其中，语义文本搜索是一个典型的应用，用
三月七꧁ ꧂·2025-03-15 05:16

CCF CSP 第30次（2023.09）（1_坐标变换_C++）（先输入再计算；边输入边计算）

）：代码实现代码实现（思路一（先输入再计算））：代码实现（思路一（边输入边计算））：时间限制：1.0秒空间限制：512MiB题目描述：对于平面直角坐标系上的坐标(x,y)，小P定义了一个包含n个操作的序列
Dream it possible！·2025-03-15 05:14

大语言模型（LLMs）全面学习指南（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

这些模型，包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等，已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力，使它们成为各行各业的宝贵工具。
网络安全大白·2025-03-15 04:38

每日一练题目及题解6 全保AC

一.最长公共子序列描述给你一个序列X和另一个序列Z，当Z中的所有元素都在X中存在，并且在X中的下标顺序是严格递增的，那么就把Z叫做X的子序列。
「已注销」·2025-03-15 04:59

序列化和反序列化

目录一、什么是序列化和反序列化？
南林yan·2025-03-15 03:27

DeepSeek开源：FlashMLA深度解析：Hopper架构上的大模型推理革命

这款专为NVIDIAH800/H100系列优化的MLA（Multi-headLatentAttention）解码内核，通过突破性算法设计与硬件协同优化，在可变长度序列处理场景中实现了3000GB/s内存带宽与
花生糖@·2025-03-15 03:55

Flutter 按钮组件 ElevatedButton 详解

目录1.引言2.ElevatedButton的基本用法3.主要属性4.自定义按钮样式4.1修改背景颜色和文本颜色4.2修改按钮形状和边框4.3修改按钮大小4.4阴影控制4.5水波纹效果5.结论相关推荐1
帅次·2025-03-15 01:05

for循环及其应用场景

for循环及其应用场景一,for循环语法for循环结构主要用于(‘序列’:字符串,列表,元组,集合以及字典)类型数据的遍历(循环)操作.for循环主要用于序列类型数据的循环操作(遍历操作).另外,当循环次数未知的情况
烈焰猩猩·2025-03-15 01:04

HTML星球大冒险之路线图

第二章：标签大狂欢：从基础到变形2.1文本标签的魔法咒语✨幽默教学：：
我自纵横2023·2025-03-15 01:03

DeepSeek面试——分词算法

其核心原理是将文本分解为字节（Byte）序列，通过统计高频相邻字节对的共现频率进行逐层合并，最终形成128K扩展词表。二、BBPE的核心优势1.多语言统一处理能力跨语言
mzgong·2025-03-15 00:27

使用Python的 multiprocessing 模块实现多进程并行计算（上完整代码）

以下是一个更具体、复杂且详尽的多进程并行计算代码示例，用于分析多个大型文本文件中单词出现的频率：importmultiprocessingimporttimeimportrefromcollectionsimportCounter
小码小李·2025-03-14 23:56

自然语言处理（NLP）技术介绍

NLP技术可以应用于多个领域，例如机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统等。以下是一些NLP技术的示例：机器翻译：NLP技术可用于将一个语言的文本自动翻译成另一个语言。
风吹晚风悠·2025-03-14 23:56

多分类—微调DistilBERT对生物医学文本进行实验方法多分类：Automated Text Mining of Experimental Methodologies from Biomedical

AutomatedTextMiningofExperimentalMethodologiesfromBiomedicalLiterature从生物医学文献中自动挖掘实验方法文本paper：https:/
小小帅AIGC·2025-03-14 23:56

数据挖掘技术介绍

数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、
柒柒钏·2025-03-14 23:25

医学文本分析中的命名实体识别：从理论到实践

数据预处理主要包括医学文本的标注、清洗以及数据增强三个方面。1.1医学文本的标注标注是数据预处理中的关键环节，其目的是将医学文本中的实体明确标记出来，以便模型能够学习到实体的特征和边界。
软件职业规划·2025-03-14 23:51

LLM推理和优化（1）：基本概念介绍

关键步骤：输入编码：将初始prompt转换为token序列（如[C
AndrewHZ·2025-03-14 23:50
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