自然语言出

区块链和大模型的结合

spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=8d683f22b43d55b6630d3bec03cfdb6d通过使用自然语言询问有关Aptos
hanyongyi 1531·2025-03-16 22:51

豆包AI的详细介绍

二、主要功能及示例智能对话功能描述：豆包AI能够理解和解析自然语言，用户可以通过语音或者文字的方式输入问题，它
古龙飞扬·2025-03-16 21:50

热门AI创作助手推荐【第一期】

星游AI创作助手人工智能在现代科技中的应用非常广泛，涵盖了诸多领域，包括但不限于以下几个方面：1.语音识别和自然语言处理：人工智能技术被广泛应用于语音识别和自然语言处理领域，例如智能助手、翻译系统、语音交互系统等
量子星澜·2025-03-16 20:11

RAG技术深度解析：从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践

1.从信息处理到智能生成在自然语言处
小爷毛毛（卓寿杰）·2025-03-16 18:56

【NLP】 3. Distributional Similarity in NLP（分布式相似性）

DistributionalSimilarityinNLP（分布式相似性）分布式相似性（DistributionalSimilarity）是自然语言处理（NLP）中的核心概念，基于“相似的单词出现在相似的上下文中
pen-ai·2025-03-16 18:25

【解锁机器学习：探寻数学基石】

从图像识别到自然语言处理，从智能推荐系统到自动驾驶，机器学习的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。然而，在这看似神奇的机器学习背后，数学作为其坚实的理论基础，起着不可或缺的关键作用。
游戏乐趣·2025-03-16 17:23

DeepSeek 发布开源第二弹！让MoE架构效率提升的神助攻【DeepEP】

摘要：本文将针对DeepEP项目进行深入浅出的功能解析与设计分析，并在此基础上提出一些潜在的优化思路。本报告分为三个主要部分：功能解析、创新设计点、可能的优化方案。
碣石潇湘无限路·2025-03-16 17:51

常用 J2EE 应用服务器比较

WebLogic是美国bea公司出
King-Blog·2025-03-16 16:41

一篇文章介绍清楚什么是Web自动化智能体？

这些大模型赋予了智能体强大的自然语言理解和任务规划能力。任务理解：智能体能够准
霍格沃兹测试开发学社·2025-03-16 15:01

“深入浅出”系列之杂谈篇：（3）Qt5和Qt6该学哪个？

建议qt5且版本为qt5.14.2(百度搜qtarchieve获取)，更高版本的坚决不碰。建议这个版本的核心原因是之后的qt版本全部没有离线安装包，只有在线安装器，这个在线安装器经常会偷偷改掉你可以安装的qt版本以及该版本内部可安装的模块，比如(做个假设)你今天装了qt6.2.1然后安装时少安了几个模块，过一段时间你突然需要想安装，会发线在线安装器找不到这个版本了于是你只能把这个版本卸载了装更高的
我真不会起名字啊·2025-03-16 14:25

大规模语言模型从理论到实践 开源指令数据集

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集1.背景介绍大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。
AI天才研究院·2025-03-16 13:17

使用Python和LangChain创建可调用工具的智能对话机器人：全面指南

使用Python和LangChain创建可调用工具的智能对话机器人：全面指南在当今技术迅猛发展的时代，人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术的应用范围越来越广。
m0_57781768·2025-03-16 13:46

TRAE与Cursor最佳实践指南（截至2025年3月）

多模态输入：上传设计草图或错误截图，结合自然语言描述需求，提升代码生成精准度（例如电商页面开发可直接上传原型图）。版本控制：利用“历史会话回溯”功能快速回退到指定版本，避免代码修改失控。
xinxiyinhe·2025-03-16 11:05

Python 在人工智能领域的实际6大案例

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。
Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

软件需求-软件客户需求权利书

这将有助于开发人员设计出真正满足你的需要并达到你期望的优秀软件。为帮助开发人员和分析人员，可以考虑邀请他
workflower·2025-03-16 10:29

手撕multi-head self attention 代码

在深度学习和自然语言处理领域，多头自注意力（Multi-HeadSelf-Attention）机制是Transformer模型中的核心组件之一。
心若成风、·2025-03-16 07:07

使用 Dify 创建自然语言生成 Word 文档的应用（详细指南）

使用Dify创建自然语言生成Word文档的应用（详细指南）一、开发核心API1.1API功能规划1.2环境准备安装依赖库项目目录结构1.3核心代码解析（`app.py`）1.3.1初始化配置1.3.2关键功能模块
engchina·2025-03-16 06:33

DeepSeek：全栈开发者视角下的AI革命者

从自动驾驶到智能制造，再到自然语言处理和图像识别，AI正在逐渐渗透并改变着我们的生活和工作方式。
大富大贵7·2025-03-16 05:28

面试运维没工作经验怎么办？_没有运维经验去面试运维岗位

面试时候基本都是被拒之门外怎么办：今天我分享下我的经验：面试简历方面：一定要对自己的简历很熟悉，简历写得技能一定能说出一二，因为面试官很多问题都是挑的你的简历你写得问的，比如你写了熟练mysql主从同步原理集群搭建
慕烟疏雨·2025-03-16 05:28

Assembly语言的自然语言处理

Assembly语言在自然语言处理中的应用引言自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）作为人工智能的一个重要分支，致力于实现计算机与人类语言之间的互动。
花韵婷·2025-03-16 05:57

Julia语言的学习路线

特别是在科学计算、数据分析和机器学习等领域，Julia的表现十分出色，成为研究人员和开发者的热门选择。
樟松·2025-03-16 05:27

大模型+智能代理：自动化测试的终极组合？

这种“智能测试代理”能够利用大模型的自然语言
测试者家园·2025-03-16 05:55

详解PriorityQueue

优先级队列是一种特殊的队列，其中的元素按照优先级顺序出队，而不是按照插入顺序（FIFO）。默认情况下，PriorityQueue是一个最小堆，即优先级最小的元素最先出队。
27xixi·2025-03-16 05:54

大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐

ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）如GPT-3、LaMDA等，在自然语言处理
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-16 05:52

MySQL 深度分页如何优化？

例如select*fromt1orderby10000,10查询10000-10010页数据，mysql会先查询出100010页，再抛弃100000。
司徒阿宝·2025-03-16 04:47

mybatis一对多结果集,主表分页查询,子表条件查询

,这里做些伪代码方便大家理解总结太复杂了,有更简单的前言一对多查询mybatis中一对多的查询一般分为两种:嵌套查询:主表查询过程中,再次调用一个查询,取查询子表数据嵌套结果集查询:一次性查询主表关联出子表
寂寞旅行·2025-03-16 04:15

Python 爬虫实战：电影评论数据抓取与自然语言处理

引言作为一名对电影数据和自然语言处理感兴趣的内容创作者，我决定利用Python爬虫技术抓取IMDb上的电影评论数据，并进行自然语言处理分析。
西攻城狮北·2025-03-16 03:43

【云原生】深入浅出 K8s 设备插件技术（Device Plugin）

本文以NVIDIAGPUPlugin为例，通俗易懂并深入浅出地剖析注册、ListAndWatch、Allocate及kubelet管理流程，介绍常见问题和配置要点。
碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

【数据结构】线性表----栈详解

出栈和入栈栈有着先进后出的特点。所以它的出栈和入栈也遵循着这个特点。我们在存取元素的时候，一般是在栈顶进
Skrrapper·2025-03-16 03:06

数据结构-顺序栈详解（超基础的那种）

顺序栈的设计及运行1.顺序栈栈是在顺序表和链表的基础上学习的另一种存储形式，是只能在表的一端（栈顶）进行插入和删除的线性表，也就是遵循先进后出的原则，它与线性表一样，仍然是一对一的关系，根据存储关系不同
FifthDesign·2025-03-16 03:05

DeepSeek：技术创作者的内容革命，从代码到爆文的AI全栈攻略

写作卡顿：明明代码跑通了，却在技术原理描述环节反复修改效率瓶颈：既要写技术文档又要运营专栏，时间永远不够用DeepSeek的多模态理解能力（支持代码+自然语言混合输入）和领域自适应特性（自动识别技术文档
不想加班的码小牛·2025-03-16 02:59

NPU的应用场景：从云端到边缘

智能音箱：在语音助手中，NPU可以加速语音识别和自然语言处理任务。3.自动驾驶实时感知：NPU可以加速自动驾
绿算技术·2025-03-16 02:29

模型蒸馏：从复杂到精简，AI技术的“瘦身”秘籍

引言在人工智能的浪潮中，大型模型如BERT、GPT系列等在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域取得了显著的成果。
lmtealily·2025-03-15 23:41

Python自动化炒股：基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践

Python自动化炒股：基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践在股市中，信息的力量是巨大的。一条新闻、一篇报道，甚至一条推文，都可能引发股价的波动。
云策量化·2025-03-15 23:08

《侯捷 C++ 系列精品课学习之旅：知识盛宴与成长感悟》

一、初遇C++：基础与语法的探索课程伊始，侯捷老师以深入浅出的方式，为我们讲解了C++的基础语法。从变量、数据类型到控制结构，每一个知识点都被剖析得细致入微。我印象尤为深刻的是老师对指针的讲解。
一朵忧伤的蔷薇·2025-03-15 22:34

如何平衡用户需求与商业目标冲突

用户需求是产品设计和服务交付的起点，只有准确把握用户需求，企业才能设计出
·2025-03-15 18:09

【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

Python扑克牌小游戏

1.游戏规则概述玩家人数：3人牌数：一副扑克牌，共54张（包括大小王）发牌：每人17张牌，剩余3张作为底牌出牌规则：玩家依次出牌，必须出比上家更大的牌型，或者选择不出胜利条件：先出完手中牌的玩家获胜2.
Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-15 18:35

如何平衡用户需求与商业目标冲突

用户需求是产品设计和服务交付的起点，只有准确把握用户需求，企业才能设计出
·2025-03-15 18:36

红队内网攻防渗透：内网渗透之内网对抗：隧道技术篇&防火墙组策略&HTTP反向&SSH转发&出网穿透&CrossC2&解决方案

红队内网攻防渗透1.内网隧道技术1.1HTTP隧道搭建内网穿透：（解决目标出站限制做信息收集）1.1.1项目Neo-reGeorg1.1.2HTTP隧道搭建上线C2：（解决目标出站限制上线C2）1.1.3哥斯拉&冰蝎自带http上线1.1.3.1冰蝎1.1.3.2哥斯拉1.1.3.3CS上线http隧道1.1.3.3.1reverse反向连接1.1.3.3.2bind正向连接1.1.3.3.3ht
HACKNOE·2025-03-15 16:19

大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建

1.引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破，展现了强大的知识存储、推理和生成能力，为人工智能带来了新的可能性。
（initial）·2025-03-15 16:17

深入浅出C++ STL：统领STL全局

深入浅出C++STL：统领STL全局深入浅出C++STL：统领STL全局github主页地址前言一、STL的前世今生1.1什么是STL？
有梦想的电信狗·2025-03-15 15:16

2025年开源大模型全景：语言、多模态与开发工具的前沿探索

语言类开源大模型1.Llama系列开发者：Meta发布时间：2024年7月参数量：8B、70B、405B特点：Llama系列模型以其强大的多语言支持和广泛的自然语言处理能力而闻名。
软件职业规划·2025-03-15 15:08

机器学习-----决策树

决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练，建立出分类规则
多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

C++深入浅出（六）—— 模板初阶

文章目录1.泛型编程2.函数模板概念格式原理实例化隐式实例化显示实例化模板参数的匹配原则原则一原则二原则三3.类模板格式类模板的实例化1.泛型编程还记得在C语言中，如何实现交换两个对象的函数嘛？代码示例//交换两个整型变量voidSwap1(int*p1,int*p2){inttmp=*p1;
Albert Edison·2025-03-15 15:37

马斯克说的没错，DeepSeek确实厉害，但真正可怕的是...

当马斯克在达沃斯论坛上说出这句话时，全球科技圈的目光再次聚焦到了这个中国AI独角兽身上。然而，这位“硅谷钢铁侠”的下一句话却耐人寻味：“但它还不是革命性的，我们的Grok3会更好。”
PPT百科·2025-03-15 13:22

Pycharm中import torch报错解决方案（Python+Pycharm+Pytorch cpu版）

创建完解释器后，下方会显示出该解释器/虚拟环境下的所有软件包，看到有pytorch包即选
波波仔86·2025-03-15 11:07

《无声代码里的银杏时钟》

他攥紧咖啡杯，屏幕上是祖传的银行核心系统——用了二十年的COBOL代码，每个字符都像生锈的齿轮，稍碰就会崩出火星。第一个月，他在代码注释里画银杏叶。
·2025-03-15 10:55

数据标注工具及其对预训练模型性能的影响

1.背景介绍1.1预训练模型的崛起近年来，预训练模型（Pre-trainedModels）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成功。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-15 10:00

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

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
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