自然排名

python机器学习

前提Python机器学习的应用领域A.图像识别和计算机视觉B.自然语言处理和文本分析C.数据挖掘和推荐系统深度学习A.神经网络的基本原理B.常用的深度学习框架和算法C.深度学习在图像

方安乐·2025-01-25 16:57

情感分析常见算法与模型及实现步骤

【1】常见算法与模型情感分析（SentimentAnalysis）是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的主观信息，如情绪、态度和意见。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

基于深度学习的舆论分析与检测系统应用与研究

近年来，基于深度学习的自然语言处理技术取得了显著进步，这为提高舆论分析的准确性和效

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

自然语言处理（NLP）-总览图学习

文章目录自然语言处理（NLP）-总览图学习1.一张总览图的学习1.语音学（Phonology）2.形态学（Morphology）3.句法学（Syntax）4.语义学（Semantics）5.推理（Reasoning

汤姆和佩琦·2025-01-25 16:24

读论文 Situated Instruction Following

情境指令的意义通过人类的过去行动和预期未来行为自然展开。在我们的设置中，指令具有以下特征：(1)模糊不清，(2)具有时间演变的意图，(3)可以通过代理的动态行动更精确地解释。SIF中的任务包括两个

MhZhou0412·2025-01-25 16:53

基于Python的自然语言处理系列（2）：Word2Vec（负采样）

在本系列的第二篇文章中，我们将继续探讨Word2Vec模型，这次重点介绍负采样（NegativeSampling）技术。负采样是一种优化Skip-gram模型训练效率的技术，它能在大规模语料库中显著减少计算复杂度。接下来，我们将通过详细的代码实现和理论讲解，帮助你理解负采样的工作原理及其在Word2Vec中的应用。1.Word2Vec（负采样）原理1.1负采样的背景在Word2Vec的Skip-g

会飞的Anthony·2025-01-25 15:51

GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系

简介近年来，人工智能技术飞速发展，特别是在自然语言处理领域。GPT-4是OpenAI推出的新一代大模型，而GPT-4O和GPT-4O-mini是其优化版本，专门为不同应用场景和计算资源需求进行调整。

surfirst·2025-01-25 14:14

30个整数映射到1个字节，查表法实现小范围内常数时间素性判定

自然是1个bit代表1个整数的素性，同时，偶数不用存，个位为5的整数不用存，只有个位为1、3、7、9的整数才可能是素数，也就是每20个整数中只有8个数可能是素数，正好1个字节。

磁悬浮青蛙呱呱呱·2025-01-25 14:41

计算机视觉：卷积核

本文重点卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中，卷积核是网络的核心组件之一。

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-25 12:23

Agent实战系列：快速自定义Agent在业务线落地：从入门到高级[实现tool串联、多轮对话、多Agent动态编排、静态编排等]

tool串联让Agent能够调用多种工具和服务，多轮对话则让Agent能够与用户进行更加自然和深

汀、人工智能·2025-01-25 10:15

DigitalOcean Kubernetes现已支持VPC natvie集群

这意味着你的DOKS集群可以作为现有VPC网络架构的自然扩展，提供更流畅的连接和更好

DO_Community·2025-01-25 09:37

Rasa的工作流程

Rasa的工作流程分为两个主要部分：NLU（自然语言理解）和Core（对话管理）。

不会编程的程序猿ᅟ·2025-01-25 08:29

国内的AI大模型有可能超过ChatGPT吗？

以下是对这一问题的详细探讨：1.技术基础（1）现状国内AI技术：国内的AI技术发展迅速，尤其在深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域已经取得了显著进展。

AIWritePaper官方账号·2025-01-25 08:28

【Lora微调】提高模型效率的创新方法

前言在自然语言处理（NLP）和机器学习的研究和应用中，随着模型规模的不断扩大，模型训练的计算成本和存储需求也不断攀升。

@fishv·2025-01-25 07:19

再分享API形式调用Dify项目应用

福安德信息科技·2025-01-25 06:40

基于深度学习的鸟类识别系统详解（UI界面 + YOLOv10 + 数据集）

引言鸟类识别是计算机视觉领域中一个独具挑战性的任务，尤其是在复杂的自然环境中，识别不同种类的鸟类需要非常强大的模型和丰富的数据集。

2025年数学建模美赛·2025-01-25 05:34

Java 大视界 -- Java 大数据中的自然语言生成技术与实践（63）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视

青云交·2025-01-25 03:52

你知道吗？其实这些都是AI——智能聊天机器人

智能聊天机器人AI的核心在于其强大的自然语言处理能力。通过分析用户的输入文本，这些系统能够理解用户的意图，并生成相应的回复。例如，当用户在购物平台上询

贫苦游商·2025-01-25 02:41

Transformer大模型实战 BART模型的架构

TextGenWebUILLMTransformer大模型实战BART模型的架构1.背景介绍1.1问题的由来随着大规模预训练模型的兴起，如BERT、GPT系列等，研究人员发现基于Transformer架构的模型在自然语言处理任务上表现出了显著的优势

AI天才研究院·2025-01-24 23:23

【Unity 天空和昼夜循环系统插件】Procedural Sky Shader & Day Night Cycle - Jupiter 旨在为游戏项目提供动态、真实的天际效果和昼夜变化

该插件使用程序生成的方式实时模拟天空的变化，提供了多种自定义选项，帮助开发者创建美丽且自然的环境光照和大气效果，适用于各种游戏类型，包括开放世界、冒险、角色扮演等。

Unity游戏资源学习屋·2025-01-24 22:14

从文字到思维：呆马GPT在人工智能领域的创新之旅

GPT领域的发展推动了自然语言处理（NLP）技术

呆码科技·2025-01-24 20:28

BERT模型在情感分析中的应用：探寻文本情感的智能之路

随着互联网的普及和社交媒体的兴起，情感分析（SentimentAnalysis）已成为自然语言处理（NLP）领域的重要研究方向。

Echo_Wish·2025-01-24 20:26

二战计算机考研,计算机考研复习：二战上海交通大学经验贴

首先，过不了复试分数线，也就没有复试的机会;其次，初试分数的比重很高，交大的最终排名是按照初试分数加复试分数来计算的，而初试总分500分，复试总分200分，比重可想而知。

摸金校尉73·2025-01-24 19:54

FPGA在空间领域应用的权衡之道

价格是市场新进入者的唯一机会，FPGA行业自然也不例外。当下火热的“智算概念”，如果说GPU在数据中心堆算力的方式有多风光，那么在追求性能之外，必须权衡SWa

forgeda·2025-01-24 19:21

想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？

转行到人工智能（AI）领域需要系统的学习和实践，以下是详细的路径建议，涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备：一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛，建议先了解细分方向（如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理

张登杰踩·2025-01-24 18:10

# AI计算模式神经网络模型深度神经网络多层感知机卷积神经网络循环神经网络长短期记忆网络图像识别、语音识别、自然语言轻量化模型和模型压缩大模型分布式并行

AI计算模式AI技术发展至今，主流的模型是深度神经网络模型。近20年来，神经网络模型经过多样化的发展，模型总体变得越来越复杂和庞大，对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构，降低模型的参数量，但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高，模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理，如今需要使用GPU、TPU等设备，并通过分布式并行的

EwenWanW·2025-01-24 16:59

Encoder（编码器）和Decoder（解码器）有什么区别

编码器特别适合于自然语言理解（NLU）任务。解码器：解码器的主要功能是基于某种内部表示或前一个状态的输出来生成新的输出。解码器特别适合于自然语言生成（NLG）任务。

YiHanXii·2025-01-24 15:49

自然语言处理的发展历程

1.自然语言处理发展的7个阶段序号阶段时间贡献代表人物1起源期1913-1956思考使用图灵算法计量模型来描述自然语言，描述词语及词语之间的关系。

数亦有术·2025-01-24 15:44

【自然语言处理（NLP）】NLTK的使用（分句、分词、词频提取）

文章目录介绍NLTK主要功能模块安装使用分句分词去除标点符号去除停用词stopword噪音单词,词频提取个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍自然语言处理（NaturalLanguageProcessing

道友老李·2025-01-24 14:14

【自然语言处理（NLP）】序列数据研究（创建序列数据、简单的MLP模型、预测结果分析）

文章目录介绍序列数据研究导包安装d2l创建序列数据创建模型开始训练预测多步预测结论个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，

道友老李·2025-01-24 14:43

网络安全大模型和人工智能场景及应用理解

AI的一个重要分支是（NLP），即让计算机理解和生成自然语言。NLP的一个核

hao_wujing·2025-01-24 12:59

李开复：苹果发布AI应用的未来

苹果,AI,应用,未来,深度学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，并开始渗透到人们生活的方方面面。

AI大模型应用之禅·2025-01-24 12:25

使用Zapier Natural Language Actions与LangChain集成实现自动化工作流

技术背景介绍ZapierNaturalLanguageActions（NLA）提供了一种通过自然语言接口访问Zapier平台上5000多个应用和20000多个操作的方法。

srudfktuffk·2025-01-24 08:56

计算广告（一）

计算广告学是一个十分庞大的学科，里面涵盖了自然语言处理、机器学习、推荐系统等众多研究方向。

爱学习的菜鸟罢了·2025-01-24 08:53

快速入门Volc Engine的MaaS LLM模型

这个平台旨在让开发者更容易地集成和使用先进的自然语言处理能力。通过VolcEngine，开发者可以轻松实现文本生成、文

azzxcvhj·2025-01-24 08:17

人工智能和云计算带来的技术变革：人工智能实现自动化营销的方式

人工智能的目标是让计算机能够理解自然语言、解

AI天才研究院·2025-01-24 06:39

git——Bug分支（git stash命令的使用背景及作用）

背景：当你接到一个修复一个代号101的bug的任务时，很自然地，你想创建一个分支issue-101来修复它，但是，当前正在dev上进行的工作还没有提交（进行了add）此时可以使用gitstash命令，把当前工作现场

知北行·2025-01-24 06:06

使用SolarChat实现中英韩翻译的实战指南

SolarChat是一个方便的语言模型接口，能够帮助我们将自然语言处理任务集成到项目中。本文将详细介绍这个模型的核心原理，并通过示例代码展示如何使用它进行翻译。

azzxcvhj·2025-01-24 05:58

使用 Tokenizers 分割文本：深入了解与实践

在开发应用自然语言处理（NLP）模型时，一个常见的需求是将文本拆分为较小的块，通常称为“tokens”。

AWsggdrg·2025-01-24 03:42

异地容灾备份在数据安全

异地容灾备份在数据安全、病毒安全和下载保护方面具有以下显著优势：数据安全方面1.防止本地灾害：如火灾、洪水、地震等自然灾害可能会破坏本地的数据中心，导致数据丢失。

未来之窗软件服务·2025-01-24 02:02

大模型GUI系列论文阅读 DAY3：《GPT-4V(ision) is a Generalist Web Agent, if Grounded》

在本研究中，我们探讨了LMMs（如GPT-4V）作为通用网页代理的潜力，这类代理能够根据自然语言指令完成任意网站上的任务。

feifeikon·2025-01-24 01:58

人工智能与人工计算的发展——孙凝晖院士

2022年11月30日，OpenAI公司推出一款人工智能对话聊天机器人ChatGPT，其出色的自然语言生成能力引起了全世界范围的广泛关注，2个月突破1亿用户，国内外随即掀起了一场大模型浪潮，Gemini

一位安分的码农·2025-01-24 01:26

基于遗传算法的城市旅行问题（TSP）求解

1.遗传算法背景介绍遗传算法是一种基于生物进化论中的自然选择和遗传机制的优化算法，模拟了生物进化过程以搜索最优解。通过仿真染色体的交叉、变异等操作，遗传算法将求解过程转换为类似生物进化的迭代运算。

NovakG_·2025-01-24 00:19

Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析

前言在自然语言处理（NLP）领域，情感分析是一个非常常见且重要的应用。情感分析通常用于识别文本中的情感，例如判断一条微博或评论是正面、负面还是中性。

程序员徐师兄·2025-01-24 00:47

PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别

模型与数据集分析2.1数据集分析2.2模型分析3.实现手写文本识别模型小结系列链接0.前言手写文本识别，也称为手写文本的光学字符识别(OpticalCharacterRecognition,OCR)，是计算机视觉和自然语言处理中的一项具有挑战性的任务

盼小辉丶·2025-01-23 22:36

深入理解旋转位置编码（RoPE）及其在大型语言模型中的应用

RoPE的实现细节1、RotaryEmbedding类设计2、apply_rotary_pos_emb函数3、demo_apply_rotary_pos_emb函数三、完整RoPE代码Demo前言随着自然语言处理

tangjunjun-owen·2025-01-23 21:00

python LTP 安装 failed building wheel for pyltp

LTP提供了一系列中文自然语言处理工具，用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。

Waldenz·2025-01-23 21:25

网站HTTP改成HTTPS

您不仅需要知道如何将HTTP转换为HTTPS，还必须在不妨碍您的网站自成立以来建立的任何搜索排名权限的情况下进行切换。为什么应该从HTTP转换为HTTPS？

Gworg·2025-01-23 20:50

1024基金会发起人冯雷受邀参与国家自然科学基金会《数智时代创新驱动创业理论建构与实践对话》

11月15日，由国家自然科学基金委员会管理科学部主办，自然科学基金项目“创新驱动创业的重大理论与实践问题研究”项目组、浙大管理学院联合承办的“数智时代创新驱动创业理论建构与实践对话”会议在浙江杭州圆满落幕

·2025-01-23 18:53

面向 Data+AI 的统一数据目录探索 | Data Infra NO.22 回顾（含资料发布）

随着生成式人工智能（GenerativeAI）的崛起，从图像生成、自然语言处理到个性化推荐系统，生成式AI技术正迅速改变着各行各业的面貌。而在这场变革背后，数据的管理和治理显得尤为重要。

·2025-01-23 17:52

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