深度学习nlp篇

〖Python 数据库开发实战 - MySQL篇⑰〗- 聚合函数的使用

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哈哥撩编程·2025-03-18 12:26

软件性能测试深度解析（进阶篇）：JMeter高阶应用与性能工程体系构建

六、JMeter内核机制深度剖析6.1JMeter架构设计原理JMeter采用模块化架构设计，核心模块包括：测试计划（TestPlan）：测试逻辑的容器，所有组件在此组织。线程模型：基于Java线程池实现虚拟用户（VirtualUser）并发，通过Ramp-Up参数控制线程启动梯度。请求处理引擎：采用事件驱动模型，每个Sampler（取样器）由独立线程执行，通过Timer（定时器）控制执行节奏。技
追寻向上·2025-03-18 12:24

Bluetooth Profile Specification之（AVRCP篇）5.0 AVRCP简介

蓝牙篇之BluetoothProfileSpecification深入详解汇总目录1.什么是AVRCP？2.协议栈模型关注文末微信公众号，回复【蓝牙规范】，即可获取AVRCP英文版协议。
心跳包·2025-03-18 12:51

AI API：快速集成智能化功能的开发利器

AIAPI的核心功能主要与AI技术相关，比如自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音处理、机
桂花饼·2025-03-18 11:16

大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系

近年来，人工智能领域取得了显著进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面。大模型和自然语言理解（NLU）作为NLP的两个重要分支，常常被提及，但它们之间存在着本质区别。
技术流 Gavin·2025-03-18 09:59

论文阅读：Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring

这是一篇去模糊的文章，后来发现直接套用不合适，无法获取到相应的特征，遂作罢，简单记录一下。
行走的歌·2025-03-18 09:26

spring框架学习 - spring IoC 之 Bean定义继承 及 容器扩展点

接上一篇博客：https://blog.csdn.net/qq_43605444/article/details/121948260?
TyuIn·2025-03-18 09:56

论文笔记：Deep Algorithm Unrolling for Blind Image Deblurring

这是一篇CVPR2020的去模糊论文，主要是通过传统与深度相结合，将迭代次数变成神经网络的层数，使网络结构的网络结构更加具有解释性。
爱学习的小菜鸡·2025-03-18 09:55

5个月的精华：Spring/SpringBoot扩展点手册：手册在手，编码无忧：全网独一份 - 第451篇

SpringBoot系列之一》《国内最全的SpringBoot系列之二》《国内最全的SpringBoot系列之三》《国内最全的SpringBoot系列之四》《国内最全的SpringBoot系列之五》导读第一篇扩展点文章发表于
悟纤·2025-03-18 09:24

组织效能突围战：从人效洼地到行业标杆（下）

正如上一篇文章所说，人效低下往往带来一系列严重后果。很多企业开始意识到人效提升的必要性，但苦于找不到好的提升方案，不知该如何下手。今天继续来看六大模块和四个案例，相信会带给你新的启发。
·2025-03-18 09:15

从零开始写C++3D游戏引擎（开发环境VS2022+OpenGL）之十一 从打光到材质 细嚼慢咽逐条读代码系列

写在篇前的话作为一个曾经在代码堆里面苦苦挣扎的萌新，困惑的事情在于库，各种依赖，包换文件，链接库，纠结于代码的作用意义。
金沙阳·2025-03-18 08:49

PyTorch 生态概览：为什么选择动态计算图框架？

一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀，通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。
小诸葛IT课堂·2025-03-18 07:12

学习pytorch

学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。
阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

大数据开发之Kubernetes篇----安装部署Kubernetes&dashboard

Kubernetes简介由于公司有需要，需要将外后的服务外加Tensorflow模型部署加训练全部集成到k8s上，所以特意记录下这次简单部署的过程。k8s安装部署首先，我们在部署任何大型的组件前都必须要做的事情就是关闭防火墙和设置hostname了vi/etc/hostsk8s001xxx.xxx.xxx.xxk8s002xxx.xxx.xxx.xx...systemctlstopfirewall
豆豆总·2025-03-18 06:02

【Java篇】无形至有形，法与道的编织：类与对象初探

文章目录类和对象（上）一、面向对象的初步认知1.1什么是面向对象1.2面向对象与面向过程二、类定义和使用2.1简单认识类2.2类的定义格式2.3小练习2.3.1定义一个狗类2.3.2定义一个学生类三、类的实例化3.1什么是实例化3.2类和对象的说明四、this引用4.1为什么要有this引用4.2什么是this引用4.3this引用的特性五、总结与展望5.1总结5.2展望类和对象（上）欢迎讨论：如
半截诗·2025-03-18 05:26

AI驱动的代码重构与优化技术

AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。
AI天才研究院·2025-03-18 05:55

代码随想录算法训练营| 总结篇

坚持了六十多天的算法，回头看感觉收获很大。之前刷题不管算法，只管能不能a，没有章法，只有一套乱拳，现在看到题目，会想着思考分析一下，可以用什么方法，用什么思路来解决。接下来要把力扣上的热题多刷反复刷！要做到看到题目能够有解法思路！春招接offer！offer四面八方来！！！
Rachela_z·2025-03-18 05:23

DeepSeek 助力 Vue3 开发：打造丝滑的表格（Table）之添加列宽调整功能,示例Table14_14树形数据的固定表头表格

前言：哈喽，大家好，今天给大家分享一篇文章！并提供具体代码帮助大家深入理解，彻底掌握！
宝码香车·2025-03-18 05:22

DeepSeek 助力 Vue3 开发：打造丝滑的表格（Table）之添加列宽调整功能,示例Table14_12自定义表头的固定表头表格

前言：哈喽，大家好，今天给大家分享一篇文章！并提供具体代码帮助大家深入理解，彻底掌握！
宝码香车·2025-03-18 05:21

人工智能技术篇*卷(三)

接下来，我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机（MLP）解决问题：多层感知机是一种基本的前馈神经网络，可用于解决分类和回归问题。它通过多个神经元层的非线性变换，能够学习复杂的非线性关系，对数据进行分类或预测连续值。例如，在手写数字识别中，它可以从数字图像的像素数据中学习到特征模式，从而判断该数字是0-9中的哪一个；在房价预测中，根据房屋的面积、房间数量等特征预测房价。案例：以手写数字识别为例
code_stream·2025-03-18 04:46

jolt json to json mapping第一篇

demo解读本文的主要目的是整理梳理对于joltjson的使用，主要使用场景就是jsonmapping模式的含义shift清空后输出default直接输出，类似于增量*匹配所有&取key值出现在value里例子：&=&0当前层级&1向上1级value里没有能力获取key值但是可以通过*，$配合使用$取key值出现在key里同上@取value值出现在key里例子：@(3,clientId)@取val
chizawu5345·2025-03-18 04:13

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。
程序先锋·2025-03-18 04:41

深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比

****在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。
从零开始学习人工智能·2025-03-18 03:37

Matplotlib通过subplots()函数创建多个子图

更多相关知识Spring中的创建对象的三种方式、第三方资源配置管理详细描述及使用（XML版完结篇）Spring中的bean的配置、作用范围、生命周期详细描述及使用（XML版上篇）Spring中的依赖注入
KJ.JK·2025-03-18 03:04

基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现

通过实际测试，该系统能够在平均3秒内对一篇5000
赵谨言·2025-03-18 03:03

MySQL探秘之旅：总体架构介绍

当然，这是一件非常不容易的事情，让每篇文章都能单独成篇且质量上乘，同时，把它们连起来以后又能构成一个体系，着实困难。但不管如何，我觉得这样的方向和做法没有问题，应该会受到大家的欢迎，那就迎难而上。
互联网全栈架构·2025-03-18 03:31

基于树莓派的轻量级AI数字人开发全流程指南 ——从硬件选型到语音视觉交互实战

其核心在于整合语音识别、视觉感知、自然语言处理（NLP）和动态反馈四大关键功能。本文将以树莓派5开发板为核心，搭配AI加速硬件，结合开源框架，为大家详细阐述如何实现本地化轻量级数字人开发。
zhz5214·2025-03-18 02:56

一篇文章让你实现前端JS 、 Golang 、 Python如何接入DeepSeek大模型实现自己的AI

本文将通过三种技术栈实现与DeepSeek大模型的对话交互，提供可直接运行的代码示例及详细注释。一、通用准备步骤1.获取API密钥登录DeepSeek开发者平台创建应用获取DEEPSEEK_API_KEY2.创建测试环境#项目结构deepseek-demo/├──frontend/#前端代码│└──index.html├──go-backend/#Golang后端│└──main.go├──py-
一只理智恩·2025-03-18 01:19

【多模态处理篇五】【DeepSeek文档解析：PDF/Word智能处理引擎】

你知道吗？全球每天产生的PDF文档超过10亿份，但90%的上班族还在用复制粘贴的笨办法处理文档！DeepSeek文档解析引擎就像给你的电脑装上了"文档翻译官"，能把PDF/Word里的文字、表格、公式甚至排版样式都变成AI能理解的"语言"。举个真实场景：法务小姐姐用这个工具处理200页的英文合同时，5分钟就能提取出关键条款、风险点、履约时间线，效率直接翻10倍！一、核心技术解析：文档处理的"庖丁解
再见孙悟空_·2025-03-18 01:48

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
一键难忘·2025-03-18 00:13

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型在自然语言处理（NLP）领域，Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）模型已经成为一种强大的工具，用于结合检索和生成能力来处理复杂的语言任务
从零开始学习人工智能·2025-03-18 00:12

macbook air怎么安装python_Python3安装完全攻略 Mac篇-Go语言中文社区

前言：mac系统自带python，不过以当前mac系统的最新版本为例，自带的python版本都是2.X版本，虽然不影响老版本项目的运行，但是python最新的3.X版本的一些语法与2.X版本并不相同，网上的教程大神们也肯定都更新出了最新版的教程，我们不论是学习还是使用，当然用最新版会更好一点。我的电脑是MacBookAir，系统版本是最新的macOSCatalina10.15.1一、熟悉系统自带的
郑丢丢·2025-03-18 00:42

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。
小风_·2025-03-18 00:41

【Mysql数据库 第6章】MySQL的多表操作—多表联合查询、子查询、内外连接

子查询的关键字all关键字any和some关键字in关键字exists关键字6、自关联查询作者：KJ.JK往期精彩知识Spring中的创建对象的三种方式、第三方资源配置管理详细描述及使用（XML版完结篇）
KJ.JK·2025-03-18 00:09

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。
代码之光_1980·2025-03-18 00:38

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

自然语言处理领域CCF推荐的A类期刊

在自然语言处理（NLP）这一蓬勃发展的领域，研究人员和学者们致力于探索语言的深层含义和应用。中国计算机学会（CCF）推荐的A类期刊和会议是该领域内公认的高质量研究发表平台。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

实战篇：GBase 8a MPP Cluster 安装部署过程

目录前言☀️环境准备安装介质下载操作系统安装安装前准备1、关闭防火墙2、禁用Selinux3、创建gbase用户4、创建目录并授权5、重启主机❤️GBase8aMPPCluster安装主节点上传安装介质主节点解压安装包分发配置文件配置环境变量修改主节点安装配置文件主节点执行安装命令检查集群状态申请和导入授权①导出集群各节点的指纹信息②邮件申请授权③主节点导入授权④检查授权情况所有节点启动集群服务主
Lucifer三思而后行·2025-03-17 23:03

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。
百态老人·2025-03-17 22:56

Matlab GPU加速技术

对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。
算法工程师y·2025-03-17 21:50

【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型

1.量化背景之所以做量化，就是希望在现有的硬件条件下，提升性能。量化能将模型权重从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8/FP16），内存占用可减少50%~75%。低精度运算（如INT8）在GPU等硬件上计算效率更高，推理速度可提升2~4倍。我们的任务是，将QwQ-32B微调后的推理模型，也就是bf16的精度，通过量化，压缩到int4。关于QwQ-32B微调，可以参考《利用ms-swift微
源泉的小广场·2025-03-17 21:19

pytorch中的DataLoader

它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。
朋也透william·2025-03-17 21:48

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。
x-jeff·2025-03-17 21:15

基础架构系列篇-系统WIN10使用VS+CMAKE编译AWS-SDK-CPP

基础架构系列篇-系统WIN10使用VS+CMAKE编译AWS-SDK-CPP目录1.下载GIT(https://git-scm.com/downloads)，本地安装2.下载CMAKE(https://
dong-123456·2025-03-17 21:14

AI如何创作音乐及其案例

AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。
alankuo·2025-03-17 21:44

输入：0.5元/百万tokens（缓存命中）或2元（未命中） 输出：8元/百万tokens

以下是对这句话的详细解释：1.关键术语解释Tokens：在自然语言处理（NLP）或数据处理领域，Token通常指文本的最小单位（如一个单词或一个字符）。在这里，Tokens是计费的单位。
杏花春雨江南·2025-03-17 20:12
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