自然语言出

2025预测趋势：AI知识库工具挑选指南

1.AI知识库的智能化：趋势预计到2025年，AI知识库工具将更加智能化，通过深度学习和自然语言处理技术，实现更精准的语义搜索和智能问答功能。这些工具将能够理解用户的查询意图，提供更准确和相关的信息。
·2025-02-24 23:17

深入浅出微服务基础设施：服务调用

在微服务架构的丰富生态系统中，服务调用是连接各个独立服务的关键机制。有效的服务调用协议不仅能够确保服务间的顺畅通信，还能够提升整体系统的性能和可靠性。本文将深入探讨三种主要的服务调用技术：HTTP、gRPC以及Go语言内置的RPC系统。HTTP/RESTfulAPI因其简单性、通用性和跨语言支持而成为服务调用的首选。它使用标准的HTTP方法来处理资源，易于理解和实现，且有大量的工具和库支持。然而，
·2025-02-24 23:16

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

岗位面向：社招、应届毕业生，所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项：乐于探索AI新工具，善用AI新工具；拥有解读论文的能力，能深入浅出讲解原理；有写代码能力；量子位长期读者。加入我们，你可以获得：
·2025-02-24 19:14

深入浅出微服务基础设施：服务发现的设计与实现

服务发现是微服务架构中的一个核心组件，它允许服务实例在启动时向注册中心注册自己的元数据，如网络地址、服务名称和标签等。这些信息使得其他服务能够发现并与之通信，从而实现服务间的动态解耦和高效协作。在本文中，我们将深入探讨服务发现的客户端接口设计。服务发现的客户端接口通常包括注册、注销和查询服务实例的方法。服务注册是服务实例将自己信息注册到注册中心的过程，注销则是服务实例在停止时从注册中心删除自己的信
·2025-02-24 19:12

【DeepSeek零基础入门】从零开始：如何训练自己的AI模型

是图像识别、自然语言处理，还是预测分析？明确目标后，选择一个合适的机器学习框架至关重要。Ten
Evaporator Core·2025-02-24 18:20

RAG+Agent人工智能平台：RAGflow实现GraphRAG知识库问答，打造极致多模态问答与AI编排流体验

2024-08-22支持用RAG技术实现从自然语言到SQL语句的转换。2024-08-02支持GraphRAG启发于graphrag和思维导图。2024-07-
汀、人工智能·2025-02-24 17:11

ollama安装(ubuntu20.04)

Ollama是一款开源的自然语言处理工具，它可以帮助开发者快速构建文本处理应用。
名栩·2025-02-24 17:10

单入单出队列性能优化（Lock-Free）

关键字：单入单出队列,Lock-Free,伪共享，索引缓存，性能优化  CppCon中有一个单入单出Lock-Fr
落樱弥城·2025-02-24 16:36

DeepSeek在MATLAB上的部署与应用

DeepSeek作为一款备受瞩目的大语言模型，其在自然语言处理领域展现出强大的能力。而MATLAB，作为科学计算和工程领域广泛应用的专业软件，拥有丰富的工具包和高效的算法环境。
CodeJourney.·2025-02-24 16:03

为什么词向量和权重矩阵dot运算就能得到想要的效果呢？

具体来说，在自然语言处理任务中，这种操作通常出现在如Transformer模型中的自注意力机制里。让我们深入探讨一下为什么这种方
cjl30804·2025-02-24 15:02

Engineering A Large Language Model From Scratch

从头开始设计一个大语言模型摘要1引言2Atinuke算法3结果4相关工作5讨论6结论摘要自然语言处理（NLP）中深度学习的激增导致了创新技术的发展和发布，这些技术能够熟练地理解和生成人类语言。
UnknownBody·2025-02-24 15:31

浅谈大模型RAG架构落地的十大挑战

1、增强：结合检索出的上下文和问题，构造Prompt。2、生成：将Prompt输入大模型，产出答案。3、从工程视角划分，RAG实施
Python程序员罗宾·2025-02-24 15:31

智能测试执行 利用算法 利用图像识别、自然语言处理等技术实现自动化测试执行

以下将从Web应用和移动应用两个方面，给出利用图像识别、自然语言处理等技术实现自动化测试执行的实例，并附上部分代码示例。
小赖同学啊·2025-02-24 15:28

如何在Java中实现多头注意力机制：从Transformer模型入手

多头注意力机制（Multi-HeadAttention）是Transformer模型中的关键组件，广泛用于自然语言处理（NLP）任务中。
省赚客app开发者·2025-02-24 14:26

DeepSeek 赋能教育教学：开启智能教育的无限可能

它能助力教师快速生成教学课件，整合丰富素材，简化制作流程；依据课程大纲设计在线课程内容，规划模块、设计互动；通过分析多维度学习数据，为学生提供个性化辅导建议和学习计划；利用自然语言处理等技术辅助作业批改和答疑解惑
AI_DL_CODE·2025-02-24 14:55

DeepSeek 深度赋能客服岗：效率与洞察的双重飞跃

它能凭借自然语言处理技术，快速理解客户咨询，精准提供解答方案；自动生成标准化、个性化的回复话术，大幅提升客服效率；利用机器学习对客户反馈进行深度分析，挖掘潜在需求与市场趋势。
AI_DL_CODE·2025-02-24 14:55

Transformer大模型实战 教师 学生架构

Transformer大模型实战教师学生架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来近年来，随着深度学习技术的飞速发展，自然语言处理
AI智能涌现深度研究·2025-02-24 14:19

如何在Java中设计高效的Transformer模型架构

Transformer模型自从2017年提出以来，凭借其出色的性能和灵活性，在自然语言处理（NLP）和其他领域取得了显著的成功。
省赚客app开发者·2025-02-24 13:43

MTTK Vue Wrap 应用场景详解（二）

关键字:Vue3,配置开发,快速开发,组件封装,低代码前文提要：探讨了基于配置文件渲染出表单的具体应用场景以及和SFC的对比优势。
MTTKbelinda·2025-02-24 10:21

哈希表入门到精通：从原理到 Python 实现全解析

02-算法复杂度全解析：时间与空间复杂度优化秘籍03-线性数据结构解密：数组的定义、操作与实际应用04-深入浅出链表：Python实现与应用全面解析05-栈数据结构详解：Python实现与经典应用场景06
吴师兄大模型·2025-02-24 10:51

基于大模型的 SDL 需求阶段安全需求挖掘实战指南 —— 四步法实现从业务需求到风险矩阵的智能转换

随着大模型技术的发展，我们可以利用其强大的自然语言处理和知识图谱能力，实现从业务需求到风险矩阵的智能转换。本文将介绍一种基于大模型的四步法，帮助安全团队高效挖掘安全需求。
大F的智能小课·2025-02-24 08:09

史上最全的Unity面试题（含答案）

是指在显示器上为了显示出图像而经过的一系列必要操作。渲染管道中的很多步骤，都要将几何物体从一个坐标系中变换到另一个坐标系中去。
Sindywangkeai·2025-02-24 07:01

AI Agent 对 DSL 产生较大影响的应用领域有那些？

AIAgent具备强大的自然语言理解能力，用户只需用自然语言描述数据需求，如“查询上个月销售总额超过100万的地区及销售额”，AI
低代码老李·2025-02-24 07:57

忘掉 DeepSeek：Qwen 2.5 VL 与 Qwen Max 来了

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Qwen系列又推出了两款令人瞩目的新模型：Qwen2.5VL和Qwen2.5Max。
·2025-02-24 05:16

交互设计实战：如何设计让人爱不释手的用户界面

借助用户调研的罗盘，访谈的灯塔，以及数据分析的精密地图，我们悉心勾勒出用户痛点的轮廓，捕捉他们内心深处的需求呢喃与期望的微光。
UI设计兰亭妙微·2025-02-24 03:05

金融大模型应用的机遇与挑战

大模型本质特征大模型通常指大语言模型（LargeLanguageModel，LLM），是基于深度学习算法的自然语言处理技术，是通用大模型。
Python程序员罗宾·2025-02-24 03:34

FPGA基础知识----第三章 第2节 综合和仿真

在Verilog描述出硬件功能后需要使用综合器对Verilog代码进行解释并将代码转化成实际的电路来表示，最终产生实际的电路，也被称为网表。这种**将Verilog代码转成网表的工具就是综合器**。
原来如此呀·2025-02-24 02:26

DeepSeek vs ChatGPT：AI 领域的华山论剑，谁主沉浮？

而在人工智能的众多分支中，自然语言处理（NLP）因其与人类日常交流和信息处理的紧密联系，成为了最受瞩目的领域之一。
晨陌y·2025-02-24 02:52

pythonmatplotlib绘图小提琴_python 箱线图和小提琴图

它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、及上下四分位数。箱形图绘制须使用常用的统计量，能提供有关数据位置和分散情况的关键信息，尤其在比较不同的母体数据时更可表现其差异。
奥利奥东·2025-02-24 01:20

GPU与FPGA加速：硬件赋能AI应用

从语音识别和计算机视觉,到自然语言处理和推荐系统,AI已广泛应用于各个领域。然而,训练和部署AI模型需要大量计算资源,这对传统的CPU架构提出了巨大挑战。
AI天才研究院·2025-02-24 01:20

DeepSeek学习教程 从入门到精通pdf下载：快速上手 DeepSeek

它广泛应用于智能办公、教育辅助、编程开发、商业分析等领域，支持自然语言交互，用户无需复杂提示词即可获得高质量
不会编程的程序猿ᅟ·2025-02-24 01:19

忘掉 DeepSeek：Qwen 2.5 VL 与 Qwen Max 来了

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Qwen系列又推出了两款令人瞩目的新模型：Qwen2.5VL和Qwen2.5Max。
·2025-02-24 01:42

WPF 复杂页面布局及漂亮 UI 界面设计全解析

本文将深入探讨如何在WPF中实现复杂页面布局以及设计出令人眼前一亮的UI界面。
code_shenbing·2025-02-23 23:37

ACM招新赛＜赛后题解与反思总结＞②

问题A:再遇“HelloWorld”(Easy)题目描述鉴于上次出的“HelloWorld”过于恐怖导致好多人都做不出来，所以小劉同学打算再给大家出一道"HelloWorld"(Easy).现在小劉同学要参加一场算法比赛
Moring.·2025-02-23 22:27

如何在 Hugging Face 上下载和使用模型—全面指南

1.引言在自然语言处理（NLP）领域，HuggingFace已成为一个不可忽视的平台。
Hello.Reader·2025-02-23 18:01

【Day25 LeetCode】贪心Ⅲ

有一个结论：如果以iii位置出发最远可达jjj位置，那么在在这段区间里的任意一点出发都不可能达到比jjj位置更远的地方。反证法可以得出。可以通过这个结论避免大量重复搜索，每个位置只会经过一次。
银河梦想家·2025-02-23 17:54

deepseek给我出的面试题，你能写多少？

以下是针对您的项目经历和技能整理的面试题目，分为技术深度、项目实践和综合设计三类：一、技术深度类Java基础如何理解JMM中的可见性、有序性和原子性？结合volatile和synchronized说明它们的实现原理。请解释ConcurrentHashMap在JDK7和JDK8中的线程安全实现差异，为什么JDK8改用CAS+synchronized？JVM垃圾回收算法中，标记-复制和标记-整理分别适
Xia0Mo·2025-02-23 17:51

微软Copilot官网入口- Copilot中文版国内使用入口

核心功能：不止于智能，更在于赋能微软Copilot的核心在于其对自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）的深度融
·2025-02-23 16:03

零代码构建AI Agent，解读华为云AI原生应用引擎的架构与实践

摘要：深入浅出地介绍华为云AI原生应用引擎，通过分钟级智能生成Agent应用的方式帮助企业完成从传统应用到智能应用的竞争力转型，使能千行万业智能应用创新。
华为云开发者联盟·2025-02-23 15:08

《深入理解JAVA虚拟机》第三章 垃圾收集器与内存分配策略

《深入理解java虚拟机笔记》第三章垃圾收集器与内存分配策略如何判断出对象已死?
weixin_41262453·2025-02-23 15:35

大白话深入浅出讲嵌入式C语言多线程编程

目录第一章线程基础与操作1.1线程的创建与启动1.2线程资源的管理与释放第二章线程同步与通信2.1互斥锁与条件变量的运用2.2线程间的消息传递与共享内存第三章锁机制与线程安全3.1锁的类型与选择3.2线程安全问题的识别与修复第四章并发算法与性能优化4.1并发算法的实现4.2多线程程序的性能调优第五章高级主题与应用实例5.1线程库的实现与线程本地存储5.2真实世界中的多线程应用5.2.1网络服务器中
大模型大数据攻城狮·2025-02-23 12:18

国内怎样使用claude？亲测有效的使用方法来了！新手必备

它不仅拥有令人惊叹的自然语言处理能力，更兼具卓越的上下文理解和无与伦比的安全性，正以迅雷不及掩耳之势席卷全球AI领域！克劳德的目标很简单：成为更安全、更友好、更可靠的AI系统。
·2025-02-23 12:59

AIGC：开启内容创作的新纪元

目录引言AIGC是什么基于GANs的AIGC示例AIGC的发展历程AIGC在各领域的应用1.新闻媒体2.艺术创作3.广告营销4.教育领域AIGC的技术实现自然语言生成（NLG）图像生成音频生成AIGC面临的挑战与机遇挑战机遇未来展望引言在当今数字化飞速发展的时代
顾漂亮·2025-02-23 12:15

人工智能：从基础到前沿

2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络（CNN）4.4循环神经网络（RNN）5.自然语言处理
顾漂亮·2025-02-23 12:15

深入浅出机器学习：概念、算法与实践

目录引言机器学习的基本概念什么是机器学习机器学习的基本要素机器学习的主要类型监督学习（SupervisedLearning）无监督学习（UnsupervisedLearning）强化学习（ReinforcementLearning）机器学习的一般流程总结引言在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长。机器学习作为一门多领域交叉学科，致力于让计算机系统从数据中自动学习模式和规律，进而实现对未知数据的预测和
倔强的小石头_·2025-02-23 11:43

深入理解 Uniapp 中的 px 与 rpx

本文将深入浅出地介绍这两个单位，帮助大家在实际开发中做出更合适的选择。二、传统的px单位2.1什么是pxpx即像素（Pixel），它是屏幕上显示的最小单位。
烂蜻蜓·2025-02-23 10:05

C语言-数据结构-队列

目录1.队列的特点2.队列的实现2.1.初始化队列2.2.入队列2.2.1.入空队列2.2.2.入非空队列2.3.出队列2.4.销毁队列2.5.完整代码3.实际应用1.队列的特点队列是一种常见的数据结构
努力的CV战士·2025-02-23 09:22

洛谷P9240 [蓝桥杯 2023 省 B] 冶炼金属

这个炉子有一个称作转换率的属性V，V是一个正整数，这意味着消耗V个普通金属O恰好可以冶炼出一个特殊金属X，当普通金属O的数目不足V时，无法继续冶炼。
欧了111·2025-02-23 08:47

大语言模型架构：从基础到进阶，如何理解和演变

引言你可能听说过像ChatGPT这样的AI模型，它们能够理解并生成自然语言文本。这些模型的背后有着复杂的架构和技术，但如果你了解这些架构，就能明白它们是如何工作的。
运维小子·2025-02-23 08:44

如何将DeepSeek集成到自己的项目中：从入门到精通

无论你是想构建一个图像分类系统，还是开发一个自然语言处理应用，DeepSeek都能帮助你快速实现目标。
木觞清·2025-02-23 08:43
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