自然语言出第5页

深入浅出 -- 系统架构之负载均衡Nginx配置SSL证书

一、Nginx配置SSL证书随着越来越多的网站接入HTTPS，因此Nginx中仅配置HTTP还不够，往往还需要监听443端口的请求，但在上篇《HTTP/HTTPS》中谈到过，HTTPS为了确保通信安全，所以服务端需配置对应的数字证书，当项目使用Nginx作为网关时，那么证书在Nginx中也需要配置，接下来简单聊一下关于SSL证书配置过程：①先去CA机构或从云控制台中申请对应的SSL证书，审核通过后

xiaoli8748_软件开发·2025-03-18 20:29

Tcp/UDP协议详解

只有把它们联合起来，电脑才会发挥出它最大的潜力。于是人们就想方设法的用电线把电脑连接到了一起。但是简单的连到一起是远远不够的，就好像语言不同

寂寂寂寂寂蝶丶·2025-03-18 18:10

3D-AFFORDANCELLM: HARNESSING LARGE LANGUAGE MODELS FOR OPEN-VOCABULARY AFFORDANCE DETECTION

这种范式依赖于预定义的标签，缺乏理解复杂自然语言的能力，导致在开放世界场景中的泛化能力有限。为了解决这些限制，我们将传统的可及性检测范式重新定义为指令推理可及性分割（IRAS）任务。

UnknownBody·2025-03-18 16:00

Java面试常见的面试题(持续更新版)

按下启动按钮面向对象:例子:我要洗衣服对象有我洗衣机我要做的事:把衣服放进去加入洗衣液关门按启动按钮洗衣机要做的事:清洗以上可以看出,面向过程比较高效比较直接,面向对象更易于扩展丶维护和复用封装明确标识出允许外部使用的所有成员函数和数据项

Java进阶八股文·2025-03-18 16:29

李开复：AI 2.0 时代的价值

人工智能，AI2.0，价值创造，伦理挑战，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理，AI已经渗透到我们生活的方方面面。

AI大模型应用之禅·2025-03-18 15:53

李开复：AI 2.0 时代的机遇

人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，应用场景，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-18 15:52

C语言实现队列数据结构：思路与代码详解

目录一、引言二、整体思路三、代码模块分析（一）头文件包含与宏定义（二）数据类型定义（三）队列操作函数1.队列初始化2.队列销毁3.入队操作4.出队操作5.获取队头元素6.获取队尾元素7.获取队列大小8.

共享家9527·2025-03-18 15:50

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

llama.cpp和LLM（大语言模型）的介绍，以及两者的关联与区别：1.LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）定义：LLM是基于深度学习技术（如Transformer架构）构建的超大参数量的自然语言处理模型

这个懒人·2025-03-18 14:12

运维Tips | Ubuntu 24.04 安装配置 samba 文件共享

samba文件共享描述：我们将Ubuntu24.04作为机器学习的工作站，往往需要将Ubuntu24.04中的数据或者代码共享给我们其他使用Windows系统的小伙伴，此时我们可以使用SAMBA，开辟出一个文件共享目录供大家进行数据交换使用

全栈工程师修炼指南·2025-03-18 14:12

AI在项目中的应用

以下是AI大模型在不同类型项目中的一些具体应用：1.自然语言处理（NLP）文本生成和摘要：AI大模型可以生成高质量的文本内容，自动撰写文章、新闻报道、博客或技术文档，甚至可以进行文献摘要，帮助内容创作者提高效率

酒江·2025-03-18 14:41

【2025 最新 Cursor AI 教程 05】用 Cursor AI 解决常见开发问题

文章目录5.1更快的代码生成与减少重复工作1.通过自然语言提示生成代码示例2.自动化重复性代码模式示例3.AI驱动的代码建议，减少人为错误5.2更好的代码理解与维护1.AI驱动的代码库导航2.解析遗留代码

江帅帅·2025-03-18 14:40

博客搭建之路：hexo使用next主题博客侧边栏标题点击不跳转

hexo使用next主题博客侧边栏标题点击不跳转hexo版本5.0.2npm版本6.14.7next版本7.8.0本着我肯定不是第一个出这个问题的人，去github上找了找，果然我不是第一个好吧，也跟着改吧

·2025-03-18 13:49

AI API：快速集成智能化功能的开发利器

桂花饼·2025-03-18 11:16

侯捷 C++ 课程学习笔记：C++常用标准库

使用它可以让程序员在编写解决特定问题的代码时，不必一一列出所需的所有头文件，简化了代码的编写过程。在实际的工程项目或更专业的编程实践中，

Three～stone·2025-03-18 10:39

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

数据结构之栈

基本操作：1.3代码实现1.3.1栈的初始化1.3.2栈的销毁1.3.3入栈1.3.4出栈1.3.5返回栈顶元素以及栈元素个数1.3.6判断栈是否为空1.栈1.1定义：栈是一种线性数据结构，它按照“先进后出”

泽0202·2025-03-18 08:22

力扣215.数组中第k个最大元素

intfindKthLargest(vector&nums,intk){//第一种方法：优先级队列////建立大堆//priority_queuep(nums.begin(),nums.end());////出前

失落的换海迷风·2025-03-18 04:15

MCP协议深度解析：从Cline插件到Cursor，跨平台AI开发的革命性突破

一、MCP协议技术架构全景1.协议核心定位MCP（ModelContextProtocol）由Anthropic提出，通过自然语言驱动的工具交互标准，打破传统API调用壁垒。

zhz5214·2025-03-18 02:57

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

二叉树非递归遍历算法分析

下次我忘记的时候，我需要一支笔，一张纸，重新设计出这个算法，而不是去找资料看视频。我想要知道的是，为什么如此，而不是仅仅知道如此而已。

小瓶子36·2025-03-18 02:24

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

CSS竟然开始支持函数了！编程语言的未来能否在此掀起波澜？

ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读当我第一次看到CSS即将支持原生函数时？没错，朋友，这是真的！

·2025-03-18 00:00

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

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

情感分析任务的概述

一、情感分析的概述1、什么是情感分析情感分析，也称为情感分类，是一种自然语言处理的任务，用于分析文本、语音或其他形式的数据中所包含的情感倾向。

阿你不是·2025-03-17 21:46

AI时代如何引流

个性化内容创作：运用AI的自然语言处理功能，依据客户特点和需求生成个性化的营销内容，如广告文案、产品推荐等。以电商平台为例，可针对不同用户生成符合其喜好的商品推荐文案。

alankuo·2025-03-17 21:43

LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南

LLM-PowerHouse:解锁大型语言模型的潜力在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正在掀起一场革命。

Nifc666·2025-03-17 21:43

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

深入浅出分布式事务原理

一、Seata四大事务模式详解模式实现机制事务一致性业务侵入性适用场景AT数据库本地事务+Undo日志+二阶段提交最终一致性无侵入电商、订单等高性能要求TCCTry-Confirm-Cancel强一致性强业务侵入金融支付、账户、转账等SAGA补偿事务（前进+回滚）最终一致性轻微侵入长事务，如营销活动XA标准XA协议强一致性无侵入银行、转账等二、逐个详细拆解每一种事务模式1.AT模式（Automat

梵高的猪v·2025-03-17 20:40

【人工智能基础2】Tramsformer架构、自然语言处理基础、计算机视觉总结

文章目录七、Transformer架构1.替代LSTM的原因2.Transformer架构：编码器-解码器架构3.Transformer架构原理八、自然语言处理基础1.语言模型基本概念2.向量语义3.预训练语言模型的基本原理与方法

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-17 19:59

AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型

概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。

AI天才研究院·2025-03-17 17:46

Cesium：开源的三维地球可视化引擎

特点：a.高性能：Cesium利用GPU加速和流式处理技术，能够处理大规模的地理数据，并实时渲染出逼真的三维地球场景。b.开放性：Cesium是一个开源项目

ZD1·2025-03-17 16:13

蓝桥杯网络安全春秋赛 Crypto RSA

假设你是一名密码安全研究者，你已获取了N值、两个密文和公钥，能否使用RSA的相关知识还原出明文m呢？#!python3.9fromCrypto.U

叁Three·2025-03-17 16:07

深入浅出Docker：从零构建容器化开发能力

目录一、容器革命：重新定义应用交付二、核心概念体系解析2.1镜像与容器2.2镜像构建哲学三、核心操作指令精要3.1容器生命周期管理3.2镜像管理进阶四、生产级实践指南4.1环境变量管理4.2持久化存储方案4.3网络架构设计五、持续交付流水线集成5.1Dockerfile优化原则5.2多环境配置策略六、安全加固要点一、容器革命：重新定义应用交付在传统软件部署中，环境差异导致的"在我机器上能跑"问题长

庸子·2025-03-17 15:04

前端初学者，有哪些适合的学习网站？

教程内容的讲解方式深入浅出，注重从基

四六的六·2025-03-17 15:32

Collab-Overcooked:专注于多智能体协作的语言模型基准测试平台

该平台基于《Overcooked-AI》游戏环境，设计了更具挑战性和实用性的交互任务，目的通过自然语言沟通促进多智能体协作。

·2025-03-17 15:08

Spring Boot 核心知识点精讲：助你快速上手与深度理解

本文将深入浅出地介绍SpringBoot的核心知识点，包括自动配置、起步依赖、依赖注入、外部化配置等，帮助读者快速上手SpringBoot并深入理解其运行机制，为高效开发SpringBoot应用打下坚实基础

无眠_·2025-03-17 13:51

Ollama 基本概念

Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。

Mr_One_Zhang·2025-03-17 13:47

【数据结构】栈和队列

压栈：栈的插入操作叫做进栈/压栈/入栈，入数据在栈顶出栈：栈的删除操作叫做出栈，出数据在栈顶1.2栈的实现栈的实现一般可以使用数组或者链表实现，相对而言数组的结构实现更加优一些，因为数组在尾上插入数据的代价比较小

加油，旭杏·2025-03-17 12:13

AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构

这些AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的应用潜力，但也对计算资源和数据存储提出了极高的要求。传统的计算架构难以满足AI大

AI智能涌现深度研究·2025-03-17 12:10

CSDN社区，到底该不该用DeepSeek AI生成文章？

作为AI技术的一个重要分支，自然语言处理（NLP）在内容创作、文本生成等方面展现出了巨大的潜力。DeepSeekAI作为一款先进的AI写作工具，能够自动生成高质量的文章，极大地提高了内容创作的效率。

Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-17 10:30

AI大模型从入门到精通，2025终极指南！好卷啊，又不能躺平，只能悄悄卷你们了！

这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力，可以应用于各种领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型？

大模型教程·2025-03-17 10:30

【数据结构实战篇】深入浅出：C语言中的栈数据结构

出

f狐0狸x·2025-03-17 10:57

AI大模型学习路线：从入门到精通的完整指南【2025最新】

它们不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现卓越，还在计算机视觉、多模态交互等领域展现出巨大潜力。

AI大模型-大飞·2025-03-17 10:27

基于GPT架构的视频生成工具（VideoGPT）

最初，研究人员尝试将自然语言处理中的GPT架构思想引入视频处理领域，开始探索如何利用其强大的语言理解和生成能力来处理视频的时空信息。

deepdata_cn·2025-03-17 08:16

深入解析两大AI模型的架构与功能

在人工智能（AI）领域，自然语言处理（NLP）一直是研究的热点之一。随着技术的不断进步，我们见证了从简单的聊天机器人到复杂语言模型的演变。

草莓屁屁我不吃·2025-03-17 08:12

深入探索Ajax技术与应用实践

通过学习Ajax，开发者可以设计出更加动态和高效的网页应用。1.Ajax技术概述和定义Ajax技术概述Ajax技术的核心在于其异步

Javen Fang·2025-03-17 08:40

从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装

LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm

AI天才研究院·2025-03-17 06:55

区块链架构、跨链和演进

为了从根本上说清楚区块链的架构内涵，作者先概括出区块链的本质，从区块链的本质出发，以发展的眼光给出一个区块链的详见附件架构，并对高阶的各个模块进行详细的说明。还会从区块链跨链的本质出发，说明区

Omni-Space·2025-03-17 06:54

当通用智能遇到深度推理：如何正确驾驭DeepSeek-V3与R1？

这两款模型看似师出同门，却在能力边界与应用场景上存在显著差异。本文将从技术本质、适用场景与实操技巧三个维度，剖析它们的差异与使用策略。

涛涛讲AI·2025-03-17 04:42

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