自然语言处理（贪心学院）第3页

RSA加密算法

当时他们三人都在麻省理工学院工作。RSA就是他们三人姓氏开头字母拼在一起组成的。RS

不会搬砖的淡水鱼·2025-03-20 17:07

近期计算机领域的热点技术

AI和ML技术已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域，并取得了显著的成果。随着技术的不断进步，AI和ML将更深入地渗透到各个行业，为人类社会带来更多便利和效益。在

0dayNu1L·2025-03-20 15:21

书籍-《动手学深度学习（英文版）》

AlexanderJ.Smola出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《动手学深度学习（英文版）》01书籍介绍深度学习已经彻底改变了模式识别，为计算机视觉、自然语言处理和自动语音识别等领域提供了强大的工具

·2025-03-20 14:25

向量数据库 PieCloudVector 进阶系列丨打造以 LLM 为基础的聊天机器人

在自然语言处理任务中涉及到大量对文本数据的处理、分析和理解，而向量数据库在其中发挥了重要的作用。本文为《PieCloudVector进阶系列》的第三篇，将为大家介绍如何利用PieCl

·2025-03-20 14:52

【十自然语言处理项目实战】【10.2 数据收集与预处理】

各位在数据泥潭里打滚的勇士们，今天咱们要聊的这个话题，就像学做川菜必须掌握的"火锅底料炒制法"——数据收集与预处理！这玩意儿看着像脏活累活，实则是决定你模型上限的生死关卡。作为一个曾把BERT训成人工智障的老司机，这就把五年掉坑经验熬成一锅十全大补汤！（戴上橡胶手套准备掏数据）一、数据收集的野路子：比盗墓还刺激的冒险1.1公开数据集寻宝图（附藏宝坐标）①正道的光：Kaggle（数据界的沃尔玛）：搜

再见孙悟空_·2025-03-20 13:39

LeetCode 热题 100_跳跃游戏（78_55_中等_C++）（贪心算法）

LeetCode热题100_跳跃游戏（78_55）题目描述：输入输出样例：题解：解题思路：思路一（贪心算法）：代码实现代码实现（思路一（贪心算法））：以思路一为例进行调试题目描述：给你一个非负整数数组nums

Dream it possible！·2025-03-20 11:16

实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法）

引言近年来，深度强化学习（DRL）已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具，尤其是在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用。

大富大贵7·2025-03-20 10:10

[0482]基于JAVA的养老服务监控智慧管理系统的设计与实现

毕业设计（论文）开题报告表姓名学院专业班级题目基于JAVA的养老服务监控智慧管理系统的设计与实现指导老师（一）选题的背景和意义选题背景与意义：随着全球社会老龄化的不断加剧，养老服务的信息化、智能化转型已成为必然趋势

阿鑫学长【毕设工场】·2025-03-20 07:09

理解并使用基于n-gram重叠的示例选择器

在AI及自然语言处理任务中，选择与输入最相似的示例可以显著提升生成的质量和上下文相关性。

shuoac·2025-03-20 04:52

每日OJ_牛客_MT1最大差值_模拟+贪心_C++_Java

目录牛客_MT1最大差值_模拟+贪心题目解析C++代码Java代码牛客_MT1最大差值_模拟+贪心最大差值_牛客题霸_牛客网描述：有一个长为n的数组A，求满足0≤a≤b&A,intn){//vectorarr

GR鲸鱼·2025-03-20 04:20

蓝桥杯练习-3.17

蓝桥杯练习-3.17代码练习•旅行家的预算-贪心问题描述一个旅行家想驾驶汽车以最少的费用从一个城市到另一个城市（假设出发时油箱是空的）。

梨绘小棠·2025-03-20 03:40

文本纠错（Text Correction）

文本纠错（TextCorrection）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在自动检测并修正文本中的错误，包括拼写、语法、语义等层面的错误。

dundunmm·2025-03-20 02:31

使用CharacterTextSplitter实现文本按字符拆分

技术背景介绍文本拆分是自然语言处理（NLP）中的一个基础步骤，尤其在大文本分块处理、文本摘要等任务中。CharacterTextSplitter是langchain-text-splitters

bavDHAUO·2025-03-20 02:31

【产品小白】什么是AI产品经理

与传统互联网产品经理相比，AI产品经理的独特之处在于：技术深度参与：需理解机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术原理，并参与数

百事不可口y·2025-03-20 01:48

LeetCode135☞分糖果

关联LeetCode题号135本题特点贪心两次遍历，一次正序遍历，只比较左边，左边比右边大的情况i-1i一次倒序遍历，只比较右边的，右边比左边大i+1i本题思路classSolution:defcandy

fantasy_4·2025-03-20 00:42

LeetCode134☞加油站

关联LeetCode题号134本题特点贪心局部最优解-部分差值如果小于0（消耗大于油站油量）就从下一个加油站开始，因为如果中间有小于0的情况当前站就不可能是始发站，整体最优解-整体差值如果小于0，那么就是不能有始发站本题思路

fantasy_4·2025-03-20 00:41

LeetCode56☞合并区间

关联LeetCode题号56本题特点贪心本题思路将二维数组排序按照左边界排序。排序后，右边界的大小成为找到局部最大值的关键。

fantasy_4·2025-03-20 00:41

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中，大规模语言模型（LLMs）已经展示了强大的能力。然而，在应对复杂的推理问题时，传统的提示方法常常力不从心。

VYSAHF·2025-03-19 20:43

DeepSeek从入门到精通「清华团队」

由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后及其团队撰写文档的核心内容围绕DeepSeek的技术特点、应用场景、使用方法以及如何通过提示语设计提升AI使用效率等方面展开，帮助用户从入门到精通

YuKeeHgg·2025-03-19 18:24

「清华大学、北京大学」DeepSeek 课件PPT专栏

名称链接团队简介类型DeepSeek——从入门到精通1️⃣DeepSeek从入门到精通「清华团队」清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室PPT课件DeepSeek如何赋能职场应用?

YuKeeHgg·2025-03-19 17:53

【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型

动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型

打酱油的葫芦娃·2025-03-19 17:17

低代码平台未来发展趋势有哪些？

例如，JNPF平台有望通过自然语言处理技术，让开发者仅需用自然语言描述需求，平台即可自动生成初步的应用架构和代码逻辑。

·2025-03-19 16:15

Dyn-VQA：含1452动态问题的视觉问答数据集，需灵活提供知识检索方案，查询、工具与检索时间皆可变。

数据集地址：Dyn-VQA|多模态检索数据集|自然语言处理数据集一、研究背景：在多模态大型语言模型（MLLMs）中，解

·2025-03-19 11:09

OpenLSD是一个自适应开源数据集，旨在支持逻辑综合中的多种机器学习任务。

2024-11-14，由中国科学院计算技术研究所、鹏城实验室和北京大学等联合创建OpenLSD数据集，目的为逻辑综合过程中的机器学习任务提供一个自适应的数据集生成框架。

·2025-03-19 11:34

未来5年AI人工智能与信息技术领域发展趋势

更值得关注的是类脑计算的突破，中国科学院自动化研究所提出"基于内生复杂性"的类脑神经元模型

海宁不掉头发·2025-03-19 11:03

统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解

统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位，还在工业界有广泛应用，如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。2.核心概念与联系2.1统计学与机器学习的关系统计学关注数据的收

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-19 09:11

蓝桥杯Python赛道备赛——Day1：基础算法

本博客就蓝桥杯中的基础算法（这一部分说是算法，但更是一些简单的操作）进行罗列，包括：枚举、模拟、前缀和、差分、二分查找、进制转换、贪心、位运算和双指针。

SKY YEAM·2025-03-19 04:26

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构

深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。

AI大模型应用之禅·2025-03-19 02:09

使字符串平衡的最小交换次数(贪心、双指针)

题目：1963.使字符串平衡的最小交换次数方法一：对于符合要求的字符串，需要任何[0,i]部分，“[”都不比“]”少。[视为+1，]视为-1，那么任何前缀和sum都不能出现sum0){sum--;}else{while(s[j]!='['){j--;}s[j]=']';sum++;ans++;}}}returnans;}};JAVA版本：classSolution{publicintminSwap

岁忧·2025-03-19 01:32

用 AI 提高开发效率：自动生成代码、优化 SQL 查询、写测试用例

1.AI代码生成：提升开发效率1.1ChatGPT代码生成ChatGPT具备强大的自然语言处理能力，可以

Js_x·2025-03-18 22:11

RAG 在多模态数据处理中的应用探索：结合图像与文本生成

在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV

hy098543·2025-03-18 22:40

理解深度学习1-简介

我们常常用自然语言处理（Nat

shangjg3·2025-03-18 21:35

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

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

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

AI API：快速集成智能化功能的开发利器

桂花饼·2025-03-18 11:16

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

LeetCode——5840. 使字符串平衡的最小交换次数(Minimum Number of Swaps to Make the String Balanced)[中等]——分析及代码（Java）

LeetCode——5840.使字符串平衡的最小交换次数[MinimumNumberofSwapstoMaketheStringBalanced][中等]——分析及代码[Java]一、题目二、分析及代码1.贪心

江南土豆·2025-03-18 07:43

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

当你简历有一个agent项目如何准备问答

博主现在即将参加xx大学计算机学院研究生复试，现在梳理一下项目中的细节。以下是我的简历上的项目描述：核心技术与创新点为什么需要Agent？

喂喂喂喂位·2025-03-18 02:51

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

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

二分查找 -- 分巧克力

P8647[蓝桥杯2017省AB]分巧克力-洛谷思路：”二分+贪心“由于目标是使每个人所分的的巧克力的边长尽可能大，（注意要保证公平，全部同一大小），设边长L*L,最小(L=1);最大min(H_i,W_i

Vaiey22·2025-03-17 23:00

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

【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

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