自然语言处理（NLP）学习笔记第3页

深入了解盘古大模型：技术、应用与未来

该模型以中文数据为主进行训练，旨在推动中文自然语言处理（NLP）以及跨模态应用的技

Hardess-god·2025-03-23 02:10

【Azure 架构师学习笔记】- Azure Networking(1) -- Service Endpoint 和 Private Endpoint

本文属于【Azure架构师学习笔记】系列。本文属于【AzureNetworking】系列。

發糞塗牆·2025-03-23 02:07

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？

GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。

Chaos_Wang_·2025-03-23 02:35

知识图谱中NLP新技术

知识图谱与自然语言处理（NLP）的结合是当前人工智能领域的前沿方向，其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。

魔王阿卡纳兹·2025-03-23 02:34

计算机基础：编码02，有符号数编码，原码

专栏导航本节文章分别属于《Win32学习笔记》和《MFC学习笔记》两个专栏，故划分为两个专栏导航。读者可以自行选择前往哪个专栏。

水饺编程·2025-03-23 02:33

「Kubernetes Objects」- Service（学习笔记） @20210227

Service，服务，用于暴露Pod以供访问。官方文档及手册KubernetesAPIv1.18/Servicev1coreService?Pod会被创建，并且还会消失，这由ReplicaSets控制。每个Pod都有自己的IP地址，但是这些IP地址不能视为可靠的。那么，如果前端的一部分Pod依赖于后端的Pod，那前端的这些Pod如何找出并追踪后端的Pod？ServiceService是一个抽象，定

k4nzdroid·2025-03-23 01:02

k8s学习笔记（3）--- kubernetes核心技术概念

kubernetes核心技术概念1.容器（Container）2.API对象3.集群（Cluster）4.Master5.Node6.Pod7.复制控制器（ReplicationController，RC）8.副本集（ReplicaSet，RS）9.部署(Deployment)10.服务（Service）11.任务（Job）12.定时任务（CronJob）13.后台支撑服务集（DaemonSet）

梦谜·2025-03-23 01:02

关于Go那些懒得看又不得不知道的东西

go的编译环境，模块管理以及一些基本的语法我认为还是很有必要去学习的，因此重新学习了这个部分并且写下下面的学习笔记！如果有写错或者不全面的地方，还希望大家及时纠正和指导。

Hock2024·2025-03-23 01:00

使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇

1.简介Transformer是一种强大的神经网络架构,在自然语言处理等多个领域取得了巨大成功。本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。

DASA13·2025-03-23 00:21

Eagle_Wood-滤波方式学习笔记

//1.移动平均滤波器（信号处理）#defineWINDOW_SIZE5floatmoving_average(float*buffer,floatnew_sample){ staticfloatsum=0; staticintindex=0; staticfloatsamples[WINDOW_SIZE]={0}; sum-=samples[index]; samples[ind

OverflowSummer·2025-03-23 00:19

Python 向量检索库Faiss使用

Faiss能够在几毫秒内搜索数亿个向量，这使得它非常适合于实现近似最近邻（ANN）搜索，这在许多应用中都非常有用，比如图像检索、推荐系统和自然语言处理。

懒大王爱吃狼·2025-03-22 23:48

AWS SAP学习笔记-概念

1、什么是ETL应用程序，举个例子说明？ETL（Extract,Transform,Load）应用程序是一种用于数据处理和迁移的工具或程序，它主要负责从多个数据源提取数据，对数据进行转换和清洗，然后将处理后的数据加载到目标数据仓库或数据库中。ETL应用程序广泛应用于数据集成、数据仓库构建、数据分析和数据迁移等场景。ETL的三个主要步骤：Extract（提取）：从各种数据源（如数据库、文件、API等

HainesFreeman·2025-03-22 23:16

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域，利用大语言模型（LLM）构建复杂的问答（Q&A）系统是一个重要应用。

m0_57781768·2025-03-22 21:33

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。

weixin_贾·2025-03-22 20:59

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

近年来，人工智能（AI）在各个领域的突破性进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面，引起了广泛关注。两项重要的技术方法——预训练和微调，成为了AI模型发展的基石。

小城哇哇·2025-03-22 20:26

文章去除AI味的指令

Profile:author:wirepullerVersion:5.2.0Language:中文Description:专门优化AI生成文章,使其更接近人类自然写作风格的专家Background:你是一位精通自然语言处理和人类写作风格的专家

wirepuller_king·2025-03-22 19:26

anythingLLM 使用教程

一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目

以下是一些基于大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的开源爬虫项目，它们结合了自然语言处理（NLP）技术与爬虫的功能，能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

Effective Modern C++ 条款6：auto推导若非己愿，使用显式类型初始化惯用法

举个栗子2·2025-03-22 16:59

AI时代个人财富增长实战指南：从零基础到精通变现的完整路径

（本文基于人工智能技术发展规律，结合互联网经济底层逻辑，为普通从业者构建系统性AI应用框架）一、建立AI认知基础：技术理解与工具掌握技术分类认知人工智能工具分为四大功能模块：自然语言处理（文本生成、对话交互

A达峰绮·2025-03-22 10:38

Linux内核学习之 -- epoll()一族系统调用分析笔记

作为自己的学习笔记，分析都在代码注释中，后续回顾的时候看注释好一点。

lagransun·2025-03-22 09:51

探索Astra DB与LangChain的集成：从向量存储到对话历史

AstraDB的独特之处在于其强大的向量存储能力，这在处理自然语言处理任务时尤为突出。

eahba·2025-03-22 05:43

Linux内核srio驱动,Zynq—Linux移植学习笔记（十四）：RapidIO驱动开发

#defineDRIVER_NAME"xiic-rio"#defineSRIO_ZYNQ_BASEADDR0x40000000#defineSRIO_ZYNQ_NODE_BASEADDR0x10100#defineSRIO_ZYNQ_MAX_HOPCOUNT13structxiic_rio{structmutexlock;u8*data;};/*Weneedglobalvarriableforma

weixin_39942572·2025-03-22 03:21

Kubernetes学习笔记-移除Nacos迁移至K8s

项目服务的配置管理和服务注册发现由原先的Nacos全面迁移到Kubernetes上。一、移除Nacos移除Nacos组件依赖。com.alibaba.cloudspring-cloud-starter-alibaba-nacos-discoverycom.alibaba.cloudspring-cloud-starter-alibaba-nacos-configorg.springframewor

人生偌只如初见·2025-03-22 02:43

腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件

通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术，该插件不仅能实时翻译网页内容，还能根据上下文进行智能推荐，实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技

大富大贵7·2025-03-22 00:34

使用大语言模型API在AI应用中的实现

随着人工智能技术的迅速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域的应用越来越广泛。

qq_37836323·2025-03-21 19:47

【NLP】 API在大语言模型中的应用

大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）通过API（应用程序接口）为开发者提供了便捷的调用方式，使其能够快速集成自然语言处理能力到各类应用中。

Nerous_·2025-03-21 18:13

自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来

它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。

ajie1117·2025-03-21 16:17

rust学习笔记16-206.反转链表(递归)

rust函数递归在14中已经提到，接下来我们把206.反转链表，用递归法实现递归函数通常包含两个主要部分：基准条件（BaseCase）：递归终止的条件，避免无限递归。递归步骤（RecursiveStep）：将问题分解为更小的子问题，并调用自身来解决这些子问题。//Definitionforsingly-linkedlist.#[derive(PartialEq,Eq,Clone,Debug)]pu

水蜜桃one·2025-03-21 13:59

知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究

阐述知识图谱的构建原理、表示方法，分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用，探讨面临的挑战并展望未来发展方向，全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。

@王威&·2025-03-21 13:50

《深度剖析：BERT与GPT——自然语言处理架构的璀璨双星》

在自然语言处理（NLP）的广袤星空中，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）与GPT（GenerativePretrainedTransformer

·2025-03-21 12:07

day11 学习笔记

文章目录前言一、类方法二、静态方法三、构造方法四、魔术方法前言通过今天的学习，我掌握了更多Python中有关面向对象编程思想中方法的概念与操作，包括类方法，静态方法，构造方法，魔术方法一、类方法类方法是属于类的行为，一般使用类而非对象进行调用类方法需要使用@classmethod装饰器定义类方法至少有一个形参用于绑定类，约定为cls类和该类的实例都可以调用类方法，但一般不用实例进行调用类方法不能访

豆豆·2025-03-21 11:35

Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）

HuggingFace是⼀家专注于NLP领域的AI公司，开发了⼀个名为Transformers的开源库，该开源库拥有许多预训练后的深度学习模型，如BERT、G

y江江江江·2025-03-21 10:31

Transformer与图神经网络的融合与应用

Transformer最初应用于自然语言处理领域，通过自注意力机制实现了并行计

AI天才研究院·2025-03-21 07:58

使用 OpenAI Chat 模型进行对话开发的入门指南

技术背景介绍OpenAI的对话模型（ChatOpenAI）为开发者提供了强大的自然语言处理功能，可以实现高度交互的AI应用。

eahba·2025-03-21 06:54

AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构

AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能（AI）技术的飞速发展，大规模AI模型的应用日益广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-21 03:34

使用spring data MongoDB对MongoDB进行简单CURD操作示例

本文章为作者个人学习笔记，仅作参考。

其实我就是个萌新·2025-03-21 03:00

详解如何通过Python的BeautifulSoup爬虫+NLP标签提取+Dijkstra规划路径和KMeans聚类分析帮助用户规划旅行路线

系统模块：数据采集模块（爬虫）：负责从目标网站抓取地点数据（如名称、经纬度、描述等）数据预处理模块（标签算法）：对抓取到的地点数据进行清洗和分类。根据地点特征（如经纬度、描述文本）打上标签（如“适合家庭”、“适合冒险”）。地理数据处理模块（地图API）：使用地图API获取地点的详细信息（如地址、距离、路径等）。计算地点之间的距离或路径。路径规划模块：根据用户输入的起点和终点，规划最优路径。支持多种

mosquito_lover1·2025-03-21 01:12

人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用

概率论和统计学的应用范围非常广泛，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中，概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题，

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-20 23:23

JDK8 Stream 数据流效率分析，Java开发你需要了解的那些事

集合类库也提供了便捷的方式使我们可以以操作流的方式使用集合、数组以及其它数据结构；作为阅读福利，小编也整理了一些Java学习笔记（包含面试真题+脑图

气质大叔·2025-03-20 20:01

一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行

1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。

AI天才研究院·2025-03-20 18:45

大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构

禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理

AI智能涌现深度研究·2025-03-20 18:14

numpy学习笔记3：三维数组 np.ones((2, 3, 4)) 的详细解释

numpy学习笔记3：三维数组np.ones((2,3,4))的详细解释以下是关于三维数组np.ones((2,3,4))的详细解释：1.三维数组的形状形状(2,3,4)表示：最外层维度：2个“层”（或

宁宁可可·2025-03-20 18:42

Ts学习笔记

一、Ts与Js区别TsJsJavaScript的超集，用于解决大型项目的代码复杂性一种脚本语言，用于创建动态网页。强类型，支持静态和动态类型动态弱类型语言可以在编译期间发现并纠正错误只能在运行时发现错误不允许改变变量的数据类型变量可以被赋予不同类型的值二、Ts基础类型：boolean,number,string,undefined,null,any,unknown,void，neverany,un

初学者7.·2025-03-20 17:35

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

numpy学习笔记2：ones = np.ones((2, 4)) 的详解

numpy学习笔记2：ones=np.ones((2,4))的详解np.ones()是NumPy中用于创建全1数组的核心函数，其用法和参数与np.zeros()类似，但生成的数组元素值全部为1。

宁宁可可·2025-03-20 14:17

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

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