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自然语言处理常用方法
ChatGPT vs 文心一言(AI助手全面比较)
随着人工智能的不断发展,ChatGPT(OpenAI)和文心一言都代表了当前先进的
自然语言处理
技术。它们在智能回复、语言准确性和知识库丰富度等方面都有各自的优势。
魔道不误砍柴功
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2024-01-20 13:36
AI
大模型
chatgpt
文心一言
人工智能
java.io.File 类
File类
常用方法
和文件名相关publicStringgetName()//取得文件或者目录
善倾
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2024-01-20 12:38
人工智能 |
自然语言处理
的发展历程
MichaelBeechanCSDN:https://blog.csdn.net/u011344545=====================================================
自然语言处理
的发展方向一
卡尔曼的BD SLAMer
·
2024-01-20 10:54
人工智能
人工智能
自然语言处理
发展历程
AIGC在农业领域的创新应用
AIGC是人工智能生成内容的简称,指的是利用人工智能技术,如
自然语言处理
、计算机视觉、机器学习等,自动或半自动地生成各种类型的内容,如文本、图像、音频、视频等。
AI明说
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2024-01-20 08:10
AIGC
AIGC
chatgpt
人工智能
语言模型
一文极速了解【自注意力机制】
Attention的最主要的用途是
自然语言处理
,比如机器翻译、情感分析;也有学者将其用于图像处理,比如VisionTransforme
全栈O-Jay
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2024-01-20 06:28
人工智能
transformer
注意力机制
自注意力
深度学习
第1周:Day 3 - PyTorch与TensorFlow的异同介绍(入门级)
PyTorch简介PyTorch是一个开源的机器学习库,广泛用于计算机视觉和
自然语言处理
等领域。
M.D
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2024-01-20 06:46
pytorch
tensorflow
人工智能
python
开创性论文Attention Is All You Need 注意力机制(Attention Mechanism) Transformer模型
“AttentionIsAllYouNeed”是一篇在2017年由谷歌的研究员发布的开创性论文,标志着
自然语言处理
(NLP)和机器学习领域的一个重要转折点。
小黄人软件
·
2024-01-20 06:08
transformer
深度学习
人工智能
AI智能大模型与低代码:现代应用开发的潮流趋势
AI智能大模型可以处理复杂的数据问题,并通过深度学习和
自然语言处理
等技术实现卓越的性能。而低代码开发则减少了传统软件开发的繁琐过程,使非专业开发者也能快速开发
液态不合群
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2024-01-20 04:13
人工智能
低代码
AI模型
人工智能发展简史第一章:起步期-20世纪50年代及以前
人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、
自然语言处理
和专家系统等。但是事实上,给一门学科界定范围是很难的,尤其对于一门正在快速发展的学科更是难上加难。
ChatGPT_X
·
2024-01-20 04:39
人工智能
人工智能发展简史第二章:第一次浪潮期-20 世纪 60 年代
到了20世纪60年代,人工智能出现了第一次高潮,发展出了符号逻辑,解决了若干通用问题,初步萌芽了
自然语言处理
和人机对话技术。
ChatGPT_X
·
2024-01-20 04:39
人工智能
图灵日记之java奇妙历险记--String类
目录String
常用方法
字符串构造String对象的比较字符串查找charcharAt(intindex)intindexOf(intch)intindexOf(intch,intfromIndex)intindexOf
图梓灵
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2024-01-20 04:07
java
java
开发语言
JavaScript中数组、对象等循环遍历的
常用方法
介绍
一、数组遍历方法1.forEach()forEach方法用于调用数组的每个元素,并将元素传递给回调函数。数组中的每个值都会调用回调函数。其语法如下:array.forEach(function(currentValue,index,arr),thisValue)该方法的第一个参数为回调函数,是必传的,它有三个参数:currentValue:必需。当前元素index:可选。当前元素的索引值。arr:
邹荣乐
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2024-01-20 04:58
javascript
forEach
map
数组遍历
对象遍历
for
of
filter
every
文心一言使用心得
文心一言基于百度强大的
自然语言处理
技术,通过对大量文本数据的训练,学会了生成自然语言的技能。在此,我想分享一下我使用文心一言的感受和思考。
零点三分
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2024-01-20 03:43
经验分享
文心一言
人工智能
字符串学习
字符串学习1.定义概念注意
常用方法
s.length():求字符串长度s.endWih(".jpg):判断字符串是否以.jpg结尾3.使用场景文件名更改image.png禁词过滤image.png文件类型统计
爱星_b9f1
·
2024-01-20 02:10
智慧之光:ChatGPT 引领工作效率新纪元
它具有强大的
自然语言处理
能力,能够理解和回答各种问题,协
灸哥漫谈
·
2024-01-20 01:20
人工智能
chatgpt
基于 Transformer 的 NLP 智能对话机器人实战课程(大纲1-10章)
GiteeTransformer101Q标签:Transformer,注意力机制,Attention机制,Transfomer课程,Transformer架构,Transformer模型,对话机器人,NLP课程,NLP,
自然语言处理
孙庚辛
·
2024-01-20 00:09
数据分析之Numpy
常用方法
【多维数组转换为一维数组 flatten()】
将numpy多维数组转换为一维数组有两种方法使用reshape()函数,这个方法是间接法,利用reshape()函数的属性,间接的把二维数组转换为一维数组使用flatten()函数,推荐使用这个方法,这个方法是numpy自带的函数importnumpyasnparr=np.arange(12).reshape(3,4)print(arr)d_1=arr.flatten()print(d_1)pri
捌椒
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2024-01-20 00:48
数据分析
多维数组转一维数组
numpy多维数组转一维数组
多维数组转一维
【话题】
自然语言处理
的发展
随着深度学习和大数据技术的进步,
自然语言处理
取得了显著的进步。人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言,以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。
RisunJan
·
2024-01-19 23:39
自然语言处理
人工智能
Time包常用类详解(Java)
常用方法
有of(创建LocalDate实例)、parse(从字符串
喻师傅
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2024-01-19 22:11
javaSE
java
开发语言
追逐人工智能皇冠上的明珠 —— 机器自然语言
引对于
自然语言处理
技术的开发和精进一直是人工智能领域的重点研究课题之一。
语忆科技
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2024-01-19 21:05
4.Swing常用组件
Swing常用组件4.Swing常用组件4.1面板组件4.1.1JPanel4.1.1.1构造方法4.1.1.2
常用方法
4.1.2JScrollPane4.1.2.1构造方法4.1.2.2
常用方法
4.2
酷小洋
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2024-01-19 21:38
GUI(图形用户界面)
开发语言
java
idea
前端
AI软件工具大盘点:这五款热门好用的工具,建议收藏!
无论是语音识别、
自然语言处理
、机器学习还是对话系统、文档解析以及图像识别,海鲸AI都能提供强大
海鲸AI
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2024-01-19 19:18
人工智能
js中数组操作的
常用方法
1.map创建一个新数组,其元素是原始数组经过回调函数处理后的结果。用法:constnewArray=array.map(callback(element,index,array){//处理逻辑returntransformedElement;});示例:constnumbers=[1,2,3];constdoubledNumbers=numbers.map((num)=>num*2);conso
风流倜傥唐伯虎
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2024-01-19 18:56
javascript
前端
Java周总结
又过去了一周,这周时间主要在学习java,花了几天时间复习了一下Java的前八章,在看前八章的过程中发现自己对部分知识还是有些不了解,例如内部类,匿名内部类,与字符串有关的
常用方法
方法也需要了解,有时候往后学时
张家萌_2021强化班
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2024-01-19 18:54
书生·浦语大模型实战营-学习笔记3
目录(3)基于InternLM和LangChain搭建你的知识库1.大模型开发范式(RAG、Fine-tune)RAG微调(传统
自然语言处理
的方法)2.LangChain简介(RAG开发框架)3.构建向量数据库
Kinno酱
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2024-01-19 17:27
大模型
学习
笔记
自然语言处理
人工智能
chatgpt
nlp
神经网络
NLP |
自然语言处理
经典seq2seq网络BERT详解及代码
Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstandingBERT:用于语言理解的深度双向变换器的预训练论文地址:https://arxiv.org/abs/1810.048051.BERT概述BERT是Transformers双向编码器表示的缩写,是一种用于
自然语言处理
的机器学习
夏天|여름이다
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2024-01-19 17:54
-
NLP
-
#
-
Transformer
-
论文篇
-
深度学习
人工智能
自然语言处理
transformer
迁移学习
自然语言处理
大数据:spark ML Word2Vec详解
词向量已被证明在许多
自然语言处理
问题
nnnancyyy
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2024-01-19 17:23
机器学习
python
人工智能
自然语言处理
深度学习
python spacy_
自然语言处理
:使用Spacy和Python通过文本进行智能搜索
pythonspacySearchingthroughtextisoneofthekeyfocusareasofMachineLearningApplicationsinthefieldofNaturalLanguage.在自然语言领域,通过文本搜索是机器学习应用程序的重点关注领域之一。Butwhatifwehavetosearchformultiplekeywordsfromalargedocu
weixin_26746861
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2024-01-19 17:22
python
人工智能
自然语言处理
nlp
机器学习
AI伪原创实现批量文章伪原创
大家好啊,今天教大家AI伪原创实现批量文章伪原创,批量伪原创是一种基于人工智能技术的创作工具,通过采用先进的
自然语言处理
和机器学习算法,能够模仿人类的写作风格,并生成与人工创作相似的文章。
小狗AI
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2024-01-19 17:49
人工智能
【 文本到上下文 #4】NLP 与 ML
当我们进入第四部分时,焦点转移到机器学习(ML)和
自然语言处理
(NLP)之间的动态相互作用上。在本章中,我们将深入探讨ML和NLP的迷人协同作用,解开理论概念和实际应用。
无水先生
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2024-01-19 17:17
NLP高级和ChatGPT
人工智能
自然语言处理
人工智能
自然语言处理
-词向量技术
一.词向量技术的简介词向量(WordEmbedding)是一种将单词表示为实数向量的技术,它在
自然语言处理
(NLP)和机器学习中得到广泛应用。
Algorithm_Engineer_
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2024-01-19 17:38
自然语言处理
自然语言处理
人工智能
【人工智能】之深入了解嵌入模型中的 Token:NLP 中的语义之旅(1)
自然语言处理
(NLP)领域的发展在很大程度上受到了嵌入模型的推动。嵌入模型通过将文本中的每个token转换为向量表示,为计算机理解语言提供了强大的工具。
魔道不误砍柴功
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2024-01-19 17:37
AI
大模型
人工智能
自然语言处理
Java中创建List接口、ArrayList类和LinkedList类的
常用方法
(一)
List接口要了解List接口,就不得不说起Java的集合框架。(该图来自菜鸟教程)Collection接口和Map接口Java集合框架主要包括两种类型的容器,集合Collection和图Map。Collection接口代表了单列集合,它包含了一组Object元素,每个元素都有一个值。(这里有个“泛型擦除”的概念,在此不提及有兴趣可自行了解)Map接口代表了双列集合,它包含了一组键值对,每个键值对
阿常11
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2024-01-19 17:06
Java语言基础
java
list
算法
蓝桥杯
职场和发展
Java框架
开发语言
【昇思技术公开课笔记-大模型】Transformer理论知识
什么是TransformerTransformer是一种神经网络结构,由Vaswani等人在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed”中提出,用于处理机器翻译、语言建模和文本生成等
自然语言处理
任务
JeffDingAI
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2024-01-19 16:21
笔记
transformer
深度学习
AIGC在心理咨询领域的应用
AIGC的核心技术是
自然语言处理
(NLP),即让计算机能够理解和生成自然语言。近年来,随着深度学
AI明说
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2024-01-19 14:03
AIGC
AIGC
chatgpt
人工智能
语言模型
深度学习
【概述版】悲剧先于解析:在大型语言模型的新时代,历史重演了
这篇论文探讨了大型语言模型(LLM)的成功对
自然语言处理
(NLP)领域的影响,并提出了在这一新时代中继续做出有意义贡献的方向。
wwlsm_zql
·
2024-01-19 14:01
人工智能
RAG
NLP
集合介绍(2)
List接口分析
常用方法
List的三种遍历方式(LinkedList,Vector,ArrayList...)iterator迭代器;增强for;因为List本质底层是数组存储,因此也可以使用普通for
海色ha1se
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2024-01-19 14:46
java
ChatGPT 和文心一言哪个更好用?
ChatGPTChatGPT是一个由OpenAI开发的先进的
自然语言处理
模型。
俊524
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2024-01-19 13:28
chatgpt
文心一言
人工智能
gpt
AI作画
ai
人工智能作画
ChatGPT 与文心一言有可比性吗?
ChatGPT是一款非常强大的
自然语言处理
模型,它具有高度的通用性、灵活性和智能性。它可以生成非常自然和流畅的语言回复,并且能够处理各种类型的问题和话题。
我是时生
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2024-01-19 12:13
个人经历
人工智能
macbook怎么卸载软件,有哪些
常用方法
Mac电脑如果有太多无用的应用程序,很有可能会拖垮Mac系统的运行速度。因此,卸载电脑中无用的软件是优化Mac系统运行速度的最佳方式之一。本次,小编为大家带来了在Mac上卸载软件的几个方法,有需要的就接着往下看吧。方法一使用垃圾箱卸载Mac上的软件在Mac上卸载软件的最简单方法之一是将其从应用程序文件夹拖到Dock中的废纸篓。然后右键单击垃圾箱图标并选择清空垃圾箱。在Mac上打开一个新的Finde
yanling2023
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2024-01-19 12:28
mac软件
CleanMyMac
热门软件
macos
CleanMyMac
文心一言 —— 中国的语言大模型
引言在人工智能和
自然语言处理
领域,语言模型的发展正在引领一场技术革命。在这场革命中,中国的文心一言作为一颗新星,正以其独特的能力和特性引起广泛关注。
竹字头虫字底
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2024-01-19 12:16
人工智能
手机端测试
常用方法
介绍下工作中,手机端测试所涉及到的方法:前言:手机端测试常用的方法,功能测试、安卓与卸载测试、软件升级测试、权限测试、消息推送测试、前后台切换测试、UI测试、兼容性测试、网络环境测试、mokey测试、性能测试1>功能测试我就先来说一下功能测试吧,对于手机app来说,和我们测试web项目差不太多,也是各种测试方式需要考虑进来,比如说逻辑功能测试,现在移动端越来越火爆,大家用的软件也越来越多,对软件也
海淀小鸡腿
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2024-01-19 11:58
测试驿站
测试小白
手机端测试
app测试
mokey测试
语言模型与视觉生态:技术解析与实践
一、语言模型与视觉生态的基本概念语言模型是一种基于统计学习的
自然语言处理
技术,通过大量的语料库训练,学会生成和理解人类语言。视觉生态
a谷雨c
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2024-01-19 11:51
人工智能
AI赋能精益生产:一场科技与工业的完美融合!
AI可以通过大数据分析、机器学习、
自然语言处理
和计算机视觉等技术来实现。在精益生产中,AI可以用于优化生产流程、监测设备状态、预测故
天行健李国武老师
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2024-01-19 10:31
人工智能
科技
精益工程
ChatGPT 和文心一言哪个更好用?
ChatGPT主要用于
自然语言处理
和机器学习应用,可以处理各种语言,并回答各种问题。这意味着它可以应用于各种领域,例
奋斗的阿杰
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2024-01-19 10:23
人工智能
chatgpt
文心一言
神经网络算法 - 一文搞懂
自然语言处理
NLP(
自然语言处理
)定义:NLP是一种机器学习技术,使计算机能够解读、处理和理解人类语言。语言翻译与沟通的桥梁:人类通过语言来交流,狗通过汪汪汪来交流。机器也有自己的交流方式,那就是数字信息。
之乎者也·
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2024-01-19 09:42
AI(人工智能)
内容分享
NLP(自然语言处理)内容分享
神经网络
自然语言处理
人工智能
深度学习和大数据技术的进步在
自然语言处理
领域的应用
随着深度学习和大数据技术的迅猛发展,
自然语言处理
(NaturalLanguageProcessing,NLP)取得了显著的进步。
咕噜企业签名—美乐蒂
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2024-01-19 09:28
深度学习
大数据
自然语言处理
AI时代的财富创造:人工智能科技在金融领域的应用
机器学习、
自然语言处理
、数据挖掘等技术的融合,使得金融机构能够更加智能地处理大规模数据,提高
21CN科技
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2024-01-19 08:10
人工智能
科技
金融
X-former:不止一面,你想要的Transformer这里都有
参考论文:ASurveyofTransformers论文地址:https://arxiv.org/abs/2106.04554研究背景:Transformer在人工智能的许多领域取得了巨大的成功,例如
自然语言处理
NLP论文解读
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2024-01-19 08:46
Transformer的无限之路:位置编码视角下的长度外推
的无限之路:位置编码视角下的长度外推内容长度外推的定义及研究动机(5min)可外推的位置编码(20min)大模型时代的外推方法(10min)挑战和开放问题(5min)QA讨论环节(20mins)介绍在
自然语言处理
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2024-01-19 06:13
transformer
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