文本提取第8页

深入探究YOLO系列的骨干网路

骨干网络是深度学习模型中的核心部分，负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干

编码实践·2025-03-16 10:59

如何用deepseek炒股

新闻与舆情：使用DeepSeek的NLP能力分析新闻、社交媒体和公告，提取市场情绪和事件影响。宏观经济数据：收集GDP、利率、通胀等数据，分析其对股市的影响

Real Man★·2025-03-16 10:29

基于 svm 的金融咨询情感分析

github：https://github.com/ouprince/svm处理流程：（1）金融咨询处理1.利用7万多条利好/利空语料（已经标注好的，分为1正性，-1负性两类），首先采用B-gram卡方差提取特征词汇

ouprince·2025-03-16 10:28

《Hello YOLOv8从入门到精通》4，模型架构和骨干网络Backbone调优实践

一、骨干网络（Backbone）Backbone部分负责特征提取，采用了一系列卷积和反卷积层，同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。

Jagua·2025-03-16 10:54

华为OD机试 - 代码编辑器（Java & JS & Python）

程序的输入为已有的代码文本和指令序列，程序需输出编辑后的最终文本。指针初始位置位于文本的开头。

清水乐园·2025-03-16 09:53

基于人工智能的智能视频内容分析系统

基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波：去除视频画面中的噪点和干扰画质增强：调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取：减少数据量，提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型

小彭律师·2025-03-16 09:21

postgis与高德地图转化

3.数据提取：从PostGIS中提取所需的地理

Vic2334·2025-03-16 09:21

【基于PyTorch】多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务

多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务介绍多项式朴素贝叶斯（MultinomialNaiveBayes,MultinomialNB）是一种常用于文本分类的算法，特别适用于多类别文本分类。

鱼弦·2025-03-16 09:16

·2025-03-16 08:54

你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求？（附特征优化方案）

1特征工程的意义nlp任务中，原始文本经数值映射后形成的词向量序列，难充分表达语言深层语义特征。

·2025-03-16 08:23

【STM32】USART串口收发HEX数据包&收发文本数据包

有关串口知识参考：【STM32】USART串口协议&串口外设-学习笔记-CSDN博客HEX模式/十六进制模式/二进制模式：以原始数据的形式显示文本模式/字符模式：以原始数据编码后的形式显示参考上面文章查看

傍晚冰川·2025-03-16 07:37

Hive SQL 精进系列： JSON_TUPLE 快速提取多键值

目录一、引言二、json_tuple函数基础2.1基本语法参数解释返回值简单示例三、应用场景3.1数据提取与分析3.2数据集成与转换3.3复杂JSON数据处理四、json_tuple、get_json_object

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 06:34

elasticsearch analyzer 学习笔记

searching的时候，也即在搜索时，分析需要搜索的词语analysisCharacterfiltering(字符过滤器):使用字符过滤器转换字符Breakingtextintotokens(把文字转化为标记):将文本分成一组一个或多个标记

weixin_40455124·2025-03-16 06:00

大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐

这些模型在问答、翻译、文本生成等方面展现出惊人的能力，但同时也引发了

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-16 05:52

Redis 常用数据类型

Redis常用数据类型的详细介绍及其典型应用场景：String（字符串）描述：最基本的数据类型，可存储文本、数字或二进制数据（最大512MB）。

27xixi·2025-03-16 05:22

NLP-二分类的应用-区分外卖评论好评/差评

目录一、概念二、二分类实战-划分好评/差评1.处理步骤2.实战代码一、概念文本分类一般可以分为二分类、多分类、多标签分类三种情况。

左岸Jason·2025-03-16 03:13

Python 爬虫实战：电影评论数据抓取与自然语言处理

本项目旨在爬取IMDb上的电影评论，并对评论进行自然语言处理（NLP），以提取情感、

西攻城狮北·2025-03-16 03:43

useblackbox黑箱AI编码助理

它使您能够把任何问题变成代码和功能,如从任何视频提取代码和代码自动完成。它有以下几个特点：可以从视频、图片、PDF等格式中复制代码。可以将任何问题转换成代码。可以快速找到任何代码片段，并开始编码。

百态老人·2025-03-16 03:11

正则表达式全解析 + Java常用示例

目录一、正则表达式基础（一）元字符（二）字符集（三）量词二、正则表达式常用示例（一）验证邮箱格式（二）验证电话号码格式（三）提取网页中的链接（四）验证日期格式（五）验证URL格式三、正则表达式在Java

我真的不想做程序员·2025-03-16 02:05

使用 Python 编写网络爬虫：从入门到实战

一、原理介绍网络爬虫是一种自动化程序，通过模拟浏览器的行为向网络服务器发送HTTP请求，获取网页内容并进一步提取所需信息的过程。网络爬虫主要用于数据采集

Manaaaaaaa·2025-03-16 02:33

RapidOCRPDF 项目教程

extractthePDFcontent.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RapidOCRPDF1.项目介绍RapidOCRPDF是一个基于RapidOCR的开源项目，旨在快速提取

侯深业Dorian·2025-03-16 02:00

Linux线程

1.线程轻量级的进程2.线程的创建线程由某个进程创建，从属于某个进程内存：由所在进程为其分配独立的栈区空间（默认8M）与其他线程和所在的进程共用堆区，数据区，文本去。内核存储线程控制块。

Ccc030.·2025-03-16 01:57

MySQL 全文搜索 (FULLTEXT) vs 合并字段模糊查询 (LIKE) 对比

以下是详细对比：1.FULLTEXT索引的优势专门优化：FULLTEXT索引是为全文搜索设计的，能够高效处理文本匹配。分词搜索：FULLTEXT支持分词搜索（基于空格或特定字符），可以快速定位关键词。

曹天骄·2025-03-15 23:37

Burp Suite 的安装、证书安装导入及配置代理

一、BP安装1、在bp官方网站下载bp专业版链接：https://pan.baidu.com/s/1QQPT7yT3D88FEBt7XmtcOA提取码：w7hq2、安装java环境进入“20230304

He_Donglin·2025-03-15 22:59

5分钟看懂数据中台的典型架构

在这一层中，运用高效的数据采集工具和技术是核心要点，常见的工具涵盖ETL（提取、

isNotNullX·2025-03-15 21:53

大模型工程师学习日记（十四）：检索增强生成（RAG）

如何递归分割文本递归分割(recursively)，这个文本分割器是用于通用文本的推荐工具。它接受一个字符列表作为参数。它会按顺序尝试在这些字符上进行分割，直到块足够小。

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

iOS OC使用正则表达式去除特殊符号并加粗文本，适用于接入AI大模型的流模式数据的文字处理

1、编写逻辑使用分类(Category)的方法拓展NSString，本文使用NSString(Markdown)，NSString的分类来编写一个通用方法，使用正则表达式匹配字符串实现去除特殊字符，并自定义文字属性。在接入AI大模型后，返回的字符串会带有特殊字符用于做文字处理，下面代码简单进行了文字处理展示。2、代码实现1、NSString+Markdown.h#importNS_ASSUME_N

MrZWCui·2025-03-15 20:21

Python 爬虫：一文掌握 SVG 映射反爬虫

SVG映射反爬虫的示例3.应对SVG映射反爬虫的方法3.1解析SVG图像3.2处理自定义字体3.3使用OCR技术3.4动态生成SVG的处理4.实战案例4.1使用SVG映射显示价格4.2解析SVG文件并提取其中的内容和属性

数据知道·2025-03-15 20:50

Transformer动画讲解 - 工作原理

Transformer模型在多模态数据处理中扮演着重要角色，其能够高效、准确地处理包含不同类型（如图像、文本、音频、视频等）的多模态数据。

ghx3110·2025-03-15 19:16

TEX Quotes(UVA 272)

题目标签:点这里懒人题干给你一文本，将其中奇数个"替换为``（两个`），偶数个"替换为''（两个'）。DescriptionTEX是由DonaldKnuth开发的一种排版语言。

(❁´◡`❁)Jimmy(❁´◡`❁)·2025-03-15 19:42

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

【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

MySQL数据库备份与恢复

首先，我要仔细阅读提供的搜索结果，从中提取有用的信息，并按照要求引用相应的网页编号。用户的问题是关于MySQL数据库的备份和恢复，我需要确保答案涵盖备份方法、恢复步骤以及最佳实践。

Kboy01·2025-03-15 15:40

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

fetch java_拦截Java语言中的Fetch（）API响应和请求

我想拦截Javascript中的提取API请求和响应。例如：在发送请求之前，要拦截请求URL，一旦获得响应，就要拦截响应。以下代码用于拦截所有XMLHTTPRequest的响应。

就大概是这样·2025-03-15 14:28

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

智能 Uber 发票 PDF 合并工具

在这篇博客中，我将带你一步步构建一个结合PyQt5、pdfplumber和PyPDF2的智能Uber发票合并工具，不仅能自动提取数据，还能动态显示进度条，给用户带来极佳的使用体验。

机器懒得学习·2025-03-15 13:56

SEORoal·2025-03-15 13:53

百度快速收录2025秒收方法实战解析

通过我们部署的蜘蛛池智能调度系统，配合标题关键词矩阵布局（含’标题内提取’技术），成功实现48小时内全站收录。

SEO黑猫·2025-03-15 13:23

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

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

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

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

基于纯视觉的 GUI 代理的屏幕解析工具（OmniParser）

一、技术原理1.数据集构建：从流行网页和应用中提取数据，构建可交互图标检测数据集和图标描述数据集，为模型训练提供基础。

deepdata_cn·2025-03-15 09:51

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