文本生成音乐第9页

如何评估大语言模型生成文本的质量？

目录如何评估大语言模型生成文本的质量？

gs80140·2025-03-21 08:42

Pollinations AI文生图html源码

源码介绍用deepseek辅助制作了一个电脑端文生图小程序，html语言的，接口使用的是Pollinations，上传服务器访问首页即可一次生成4张，提示词最好用英文，点击小图可以预览大图，也可以点击下载按钮直接下载截图预览源码免费获取

酷爱码·2025-03-21 08:42

AI图像技术：真实与虚假的博弈

标题：AI图像技术：真实与虚假的博弈文章信息摘要：随着AI生成图像技术的快速发展，虚假信息的传播风险急剧增加，引发了社会对信息真实性的广泛担忧。

XianxinMao·2025-03-21 08:41

GOT-OCR2.0：突破性端到端架构与高精度文本识别的技术创新

GOT-OCR2.0在技术上的突破与优势GOT-OCR2.0在技术上实现了对传统OCR系统的显著超越，主要体现在其采用了统一的端到端（End-to-End）架构。这一架构的创新性设计带来了多方面的提升，具体包括以下几个关键方面：1.统一的端到端架构传统OCR系统的局限：传统的OCR流程通常由多个独立的模块组成，如图像预处理、字符分割、特征提取、分类识别等。这种多步处理方式不仅增加了系统的复杂性，还

XianxinMao·2025-03-21 08:40

深入理解正则表达式：语法全解析

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：正则表达式是一种用于文本匹配的模式，广泛应用在文本处理、数据验证等领域。

谢兴豪·2025-03-21 08:09

使用提示词进行信息抽取的实用方法

通过精心设计的提示词（prompt）可以指导模型输出特定格式的信息，然后对其进行解析以生成结构化数据。这种方法依赖于创建良好的提示词，并将LLM的输出解析为所需的Python对象。

scaFHIO·2025-03-21 08:38

笔记：代码随想录算法训练营day57：99.岛屿数量深搜、岛屿数量广搜、100.岛屿的最大面积

学习资料：代码随想录注：文中含大模型生成内容99.岛屿数量卡码网题目链接（ACM模式）先看深搜方法：找到未标标记过的说明找到一片陆地的或者一片陆地的一个角落，dfs搜索是寻找相连接的陆地其余部分并做好标记

jingjingjing1111·2025-03-21 07:36

正则表达式：编程中的瑞士军刀，如何借助智能工具实现高效开发

它广泛应用于文本处理、数据验证、搜索和替换等场景中。然而，正则表达式的复杂性和晦涩性常常让编程初学者望而却步。幸运的是，随着AI技术的进步，像InsCo

inscode_039·2025-03-21 07:05

正则表达式：文本处理的瑞士军刀

正则表达式：文本处理的瑞士军刀正则表达式（RegularExpression，简称Regex）是一种用于匹配、查找和操作文本的强大工具。

六七_Shmily·2025-03-21 07:01

浏览器 DOM 深度解析：从节点类型到遍历操作的全攻略

其核心设计遵循树形结构，每个节点都继承自Node接口，主要分为以下类型：1.基础节点类型Element：对应HTML标签，包含属性和子节点（）Text：文本内容节点Comment：注释节点Document

码农的时光故事·2025-03-21 07:01

浏览器工作原理深度解析（阶段一）：从 URL 到页面渲染的完整流程

这一过程大致分为六个关键步骤：网络请求：通过HTTP/HTTPS协议获取页面资源构建DOM树：解析HTML代码生成文档对象模型样式计算：解析CSS规则并应用到对应元素布局渲染：计算元素位置和尺寸生成渲染树合成优化

码农的时光故事·2025-03-21 07:31

Neo4j GDS-02-graph-data-science 插件库安装实战笔记

apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用Neo4jAPOC-04-图数据库apoc实战使用使用apoc.path.spanningTree最小生成树

·2025-03-21 07:28

JAVA学习-练习试用Java实现“实现一个Spark应用，对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选”

问题：实现一个Spark应用，对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选。

守护者170·2025-03-21 07:30

Transformer与图神经网络的融合与应用

Transformer与图神经网络的融合与应用关键词：Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。

AI天才研究院·2025-03-21 07:58

如何使用 Python 和 FFmpeg 下载 B站视频

在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python脚本结合FFmpeg下载并合并B站视频的流，生成一个完整的视频文件。

木觞清·2025-03-21 07:26

使用 OpenAI Chat 模型进行对话开发的入门指南

eahba·2025-03-21 06:54

【无标题】

KVCache在自回归生成中的作用及显存优化1.什么是KVCache？

gs80140·2025-03-21 06:19

使用LLM自动化生成微电网Simulink模型

使用LLM自动化生成微电网Simulink模型！⚡在构建微电网仿真模型时，我们通常需要手动拖拽模块、设置参数，耗费大量时间。

MC数据局·2025-03-21 06:48

LLM(7)：文本分词 token 化

下面讨论如何将输入文本分割成独立的token，这是为LLM创建嵌入所需的预处理步骤。这些tokens要么是单独的词语，要么是特殊字符，包括标点符号，如图2.4所示。

CS创新实验室·2025-03-21 05:17

【BERT和GPT的区别】

BERT采用完形填空（MaskedLanguageModeling,MLM）与GPT采用自回归生成（AutoregressiveGeneration）的差异，本质源于两者对语言建模的不同哲学导向与技术目标的根本分歧

调皮的芋头·2025-03-21 05:17

基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素

文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法

AI天才研究院·2025-03-21 05:13

【微信小程序（云开发模式）变通实现DeepSeek支持语音】

界面模仿DeepSeek，支持文本编辑。后端（云函数+Node.js）：使用云函数调用腾讯云语音识别（ASR）服务。调用DeepSeekAPI处理文本。

技术与健康·2025-03-21 04:09

NLU-预训练模型-2018：Bert（二）【“Masked LM”缺点：①预训练与微调不一致；②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度：O(n^2·d)；n：输入序列长度（规定最长512）】

五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？

u013250861·2025-03-21 04:08

论文学习11：Boundary-Guided Camouflaged Object Detection

GitHub-thograce/BGNet:Boundary-GuidedCamouflagedObjectDetection模块作用BGNet利用额外的目标相关边缘语义信息来引导COD任务的特征学习，从而强制模型生成能够突出目标结构的特征

zl29·2025-03-21 04:07

使用 MistralAI 平台进行开源模型托管与调用

技术背景介绍MistralAI的服务包括了如聊天模型和嵌入模型等，这些模型适用于聊天机器人、文本嵌入等各种场景。使用这些模型需要注册并获取一个有效的API密钥

VYSAHF·2025-03-21 04:05

DeepSeek提示词大合集：周报速成、爆款文案、旅行攻略一键生成

引言：AI时代，为什么你的提示词总“词不达意”？“同样的AI工具，同事用DeepSeek半小时写完周报还附赠数据分析图，我却只会问‘帮我总结本周工作’？”这可能是多数职场人的真实写照。AI工具的能力边界早已超越基础问答，但90%的用户仍停留在“无效提问”阶段10。而真正拉开差距的，是一套精准的提示词指令库——它能将模糊需求转化为AI可执行的“操作指南”，让效率提升10倍不止。一、职场效率：从“加班

阳光永恒736·2025-03-21 04:05

Neo4j GDS-04-图的中心性分析介绍

apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用Neo4jAPOC-04-图数据库apoc实战使用使用apoc.path.spanningTree最小生成树

·2025-03-21 03:55

部分标签数据集生成与过滤特定标签方法

完整代码总结这段代码的目的是通过构建一个部分标签学习（PartialLabelLearning,PLL）框架来生成一个包含部分标签的数据集，并且支持根据给定的标签列表对数据集进行筛选和过滤。

阳光明媚大男孩·2025-03-21 03:32

实测 Gemini 2.0 Flash 图像生成：多模态 AI 的创作力边界

近日，Google发布了Gemini2.0Flash的实验性图像生成功能（Gemini2.0Flash(ImageGeneration)Experimental）。

·2025-03-21 03:54

在LangChain中传递运行时值给工具

本指南将详细介绍如何在LangChain中实现这一点，即防止模型生成某些工具参数，并在运行时进

bavDHAUO·2025-03-21 03:31

HTML 教程：从零开始掌握常用语法

HTML（HyperTextMarkupLanguage，超文本标记语言）是网页开发的基石，它负责定义网页的结构和内容。无论你是想成为一名前端开发者，还是仅仅想了解网页背后的魔

LoveYa!·2025-03-21 03:30

【DeepSeek干货总结】对不同类型学术内容进行润色的顶级提示词汇总！

AIWritePaper官网AIWritePaper宝子们在写学术论文的过程中要想让DeepSeek发挥出最佳效能，尤其在进行文本润色时，精确和具体的提示词至关重要。

AIWritePaper官方账号·2025-03-21 02:24

【自学笔记】NFT基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录NFT（非同质化代币）基础知识点总览1.NFT简介2.NFT的应用场景3.NFT的工作原理4.NFT的创建和发行5.代码示例代码解释总结

Long_poem·2025-03-21 02:51

关于Linux SSH的那些知识点

、SSH核心知识点协议版本SSH-1（不安全，已淘汰）vsSSH-2（推荐，默认协议）加密机制：非对称加密（RSA/ECDSA）交换密钥+对称加密（AES/ChaCha20）传输数据密钥认证流程客户端生成私钥

协议捕手·2025-03-21 02:19

更好地进行SQL问题回答的提示技术

在SQL问题回答过程中，提示工程是生成正确SQL查询的关键。通过使用create_sql_query_chain，我们将探讨如何优化提示技术，以改善SQL查询生成。

bavDHAUO·2025-03-21 02:17

DeepSeek多语言670亿参数高效创作解析

内容概要本文聚焦DeepSeek系列模型的核心技术突破与应用价值，通过解析其混合专家架构（MoE）的设计逻辑与670亿参数的规模化优势，揭示其在多语言处理、视觉语言理解及代码生成领域的创新表现。

智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

详解如何通过Python的BeautifulSoup爬虫+NLP标签提取+Dijkstra规划路径和KMeans聚类分析帮助用户规划旅行路线

根据地点特征（如经纬度、描述文本）打上标签（如“适合家庭”、“适合冒险”）。地理数据处理模块（地图API）：使用地图API获取地点的详细信息（如地址、距离、路径等）。计算地点之间的距离或路径。

mosquito_lover1·2025-03-21 01:12

Qwen2-Audio：通义千问音频大模型技术解读

引言：从llm到mlm（audio）大型语言模型（LLM）的发展日新月异，它们在文本理解、生成、推理等方面展现出惊人的能力。

kakaZhui·2025-03-21 01:41

TikTokenizer 项目常见问题解决方案

tiktokenizerOnlineplaygroundforOpenAPItokenizers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizer项目基础介绍TikTokenizer是一个开源项目，主要用于文本处理

齐飞锴Timothea·2025-03-21 01:11

DeepSeek混合专家架构赋能智能创作

该架构将视觉语言理解、多语言语义解析与深度学习算法深度融合，构建出覆盖文本生成、代码编写、学术研究等场景的立体化能力矩阵。

智能计算研究中心·2025-03-21 00:38

抖音用户视频批量下载工具开发全解析

端防护体系抖音采用五层防御机制保护数据接口：graphLRA[浏览器指纹检测]-->B[请求参数签名]B-->C[Cookie动态验证]C-->D[请求频率限制]D-->E[IP信誉评级]1.2核心参数解密参数名称作用原理生成方式有效期

木觞清·2025-03-21 00:37

一种基于swagger 2.0 yaml文件的接口异常用例生成算法，单因子变量法

详细解决方案一、设计思路基于Swagger2.0的YAML定义，为每个参数生成两类测试用例：正常用例：所有参数均符合约束。

xiyubaby.17·2025-03-21 00:32

Dify 项目开源大模型应用开发平台

Dify是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在简化生成式AI应用的创建、部署和持续优化流程。

魔王阿卡纳兹·2025-03-20 23:30

[科普] EEPROM、NOR Flash、NAND Flash 是常用的非易失性存储器（断电后保留数据）(DS-R1生成)

在电子系统中，EEPROM、NORFlash、NANDFlash是常用的非易失性存储器（断电后保留数据），但它们在性能、结构、用途上有显著差异。以下是核心对比：1.EEPROM（ElectricallyErasableProgrammableROM）写入方式支持按字节擦写，无需全片擦除即可修改单个字节数据。容量通常为几KB到几MB，适合存储少量数据（如设备配置参数、校准数据）。速度写入速度较慢（m

兴趣使然_·2025-03-20 23:30

[科普] SRAM 和 PSRAM 易失性存储器（断电后数据丢失）(由DS-R1生成)

在易失性存储器（断电后数据丢失）中，SRAM和PSRAM是两种常见的高速存储方案，但它们的技术原理和应用场景有明显差异。以下是详细对比和扩展说明：1.SRAM（StaticRandom-AccessMemory）核心特性静态存储：通过6晶体管（6T）锁存结构存储数据，无需外部刷新电路，数据在通电时永久保持。速度：读写速度极快（纳秒级延迟），远高于DRAM或Flash，常见于高速缓存场景。功耗：静态