标签文本第11页

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

正则表达式全解析 + Java常用示例

它使用特定的语法来定义匹配模式，可以在文本处理、表单验证、数据提取等场景中发挥重

我真的不想做程序员·2025-03-16 02:05

NPU的工作原理：神经网络计算的流水线

4.结果输出·计算完成后，输出结果（如分类标签、检测框）返回给主机或其他处理器。5.任务调度·在多任务场景下，NPU的任

绿算技术·2025-03-16 02:28

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

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都

bug菌¹·2025-03-16 01:26

uniapp中生成视频的第一帧图片

封面要求是视频里面的内容，然后点击出现弹窗，视频在弹窗里面播放constvideo_url='.mp4'一.最好用的办法是，直接用背景图二.就是用renderjs了(因为app没有dom)，通过创建video标签

进阶的巨人001·2025-03-16 00:51

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

JavawebJavaServer Pages Standard Tag Library知识点

以下是这些知识点的总结：1.JSTL标签库JSTL是JavaServerPages的一种标准标签库，旨在简化JSP页面的开发。它通过提供预定义的标签，来实现常见任务，如条件判断、循环处理、国际化等。

一朵忧伤的蔷薇·2025-03-15 22:34

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

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

Cohen‘s Kappa 系数（κ系数）

.计算公式Cohen’sKappa计算方式如下：[\kappa=\frac{p_o-p_e}{1-p_e}]其中：(p_o)（ObservedAgreement）：观察到的一致性，即两个标注者给出相同标签

大霸王龙·2025-03-15 19:09

【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

springMvc36-JavaEE-JSP基础-EL表达式和JSTL标签库(Taglibs)

EL表达式和JSTL标签库:在JSP页面代替java代码,便于编写一.EL表达式作用:${}简化脚本表达式j2ee1.4以前版本需指定j2ee1.4以后版本默认支持EL表达式1.EL内置对象EL内置11

前端歌谣·2025-03-15 18:03

（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

html字段最大长度限制,html input 限制输入的长度并提示的方法

html中input标签的value值的长度理论上应该是2^32(数据来源于资料，没有测试过)，但为了防止一些input的输入数据过长来做一些限制，该如何实现呢？

朱佳顺·2025-03-15 16:21

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

Maven中的依赖管理: ＜dependencies＞与＜dependencyManagement＞的区别

在pom.xml文件中，我们可以通过标签列出项目所需的所有库和组件。每个依赖项都包括groupId、artifactId和v

Fhoro·2025-03-15 14:33

Win32 SDK Gui编程系列之--Win32 API通用控件

1.标签、控件只显示标签、控件的程序tabctrl.c和根据按下的标签进行显示的程序tabcontr0l.c和各自的执行结果如下所示。Tabctrl01.c#include#i

「已注销」·2025-03-15 14:32

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

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

监督学习经济价值以及定义监督学习是机器学习中创造了99%经济价值的类型，它是学习输入到输出映射的算法，关键在于给学习算法提供包含正确答案（即给定输入X的正确标签Y）的学习例子。

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

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

Vue动态组件完全指南：原理、使用场景与最佳实践

核心特性：二、基本使用方式1.基础语法2.组件注册方式3.动态组件生命周期三、六大典型应用场景1.标签页切换系统2.多步骤表单流程3.动态仪表盘4.权限驱动视图5.插件系统集成6.服务端驱动界面四、高级使用技巧

北辰alk·2025-03-15 08:40

(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

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

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

XMI（XML Metadata Interchange）和XML之间的关系

它是一种自描述的语言，即标签（tags）是由用户定义的，因此XML文档的结构和内容可以由创建者自行决定。XMI：XMI（XMLMetadataInterchange）是由OMG（

huaqianzkh·2025-03-15 04:34

CORS解决跨域as been blocked by CORS policy: Response to preflight request doesn‘t pass access control ch

tpassaccesscontrolcheck:No‘Access-Control-Allow-Origin’headerispresentontherequestedresource.解决跨域的方法：1、JSONP通过script标签的

humannoid·2025-03-15 04:32

Gone 从 v1 到 v2 的更新分析

docs/gone-v1-to-v2-analysis.md文章目录1.概念简化与术语变更2.接口重新设计2.1组件定义的简化2.2组件加载方式的统一2.3生命周期方法的优化3.依赖注入逻辑重写3.1注入标签的简化

dapeng-大鹏·2025-03-15 02:42

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

HTML星球大冒险之路线图

比喻：HTML是网页世界的「乐高积木」，用标签搭建一切可见内容目标：理解HTML的作用，掌握第一个声明1.2认识HTML文档的「骨骼结构」趣味比喻：HTML文档像汉堡包是包装盒（根标签）是配料表（元信息

我自纵横2023·2025-03-15 01:03

使用Nexus从私服上传和下载依赖

从私服中下载依赖【第一步】在maven的settings.xml中标签中配置，此时就需要注释掉aliyun的配置。

北省1332·2025-03-15 00:32

React 和 Vue _使用区别

目录一、框架介绍1.Vue2.React二、框架结构1.创建应用2.框架结构三、使用区别1.单页面组成2.样式3.显示响应式数据4.响应式html标签属性5.控制元素显隐6.条件渲染7.渲染列表react

开心小老虎·2025-03-15 00:30

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

推荐频道

标签文本