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自然语言处理NLP
探索OpenAI和LangChain的适配器集成:轻松切换模型提供商
#探索OpenAI和LangChain的适配器集成:轻松切换模型提供商##引言在人工智能和
自然语言处理
的世界中,OpenAI的模型提供了强大的能力。
nseejrukjhad
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2024-09-16 09:20
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使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南
#使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南##引言在
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nseejrukjhad
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深入理解 MultiQueryRetriever:提升向量数据库检索效果的强大工具
深入理解MultiQueryRetriever:提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和
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领域,高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。
nseejrukjhad
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2024-09-16 09:19
数据库
python
自然语言处理
_tf-idf
importpandasaspdimportmath1.数据预处理docA="Thecatsatonmyface"docB="Thedogsatonmybed"wordsA=docA.split("")wordsB=docB.split("")wordsSet=set(wordsA).union(set(wordsB))print(wordsSet){'on','my','face','sat',
_feivirus_
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2024-09-16 07:34
算法
机器学习和数学
自然语言处理
tf-idf
逆文档频率
词频
免费的GPT可在线直接使用(一键收藏)
1、LuminAI(https://kk.zlrxjh.top)LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统,旨在
自然语言处理
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kkai人工智能
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2024-09-16 05:15
gpt
推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成!文末附免费教程!
千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和
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技术的AI写作助手,旨在帮助用户快速生成高质
小猪包333
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2024-09-16 05:44
写论文
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AI论文题目生成器怎么用?9款论文写作网站简单3步搞定
一、千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款功能强大的AI论文生成器,基于最新的
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技术,能够一键生成高质量的毕业论文、开题报告等文本内容。
小猪包333
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2024-09-16 05:14
写论文
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深度学习
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AI大模型的架构演进与最新发展
随着深度学习的发展,AI大模型(LargeLanguageModels,LLMs)在
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季风泯灭的季节
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2024-09-16 04:13
AI大模型应用技术二
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机器学习-聚类算法
1.AHC2.K-means3.SC传统谱聚类:个人对谱聚类算法的理解以及改进4.MCL目前仅专注于
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的技术学习和分享感谢大家的关注与支持!
不良人龍木木
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2024-09-16 03:06
机器学习
机器学习
算法
聚类
轻量级模型解读——轻量transformer系列
文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文,最早应用于
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领域的机器翻译工作,Transformer解读
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2024-09-16 01:18
#
图像分类
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图像分类
FlagEmbedding
FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入(textembeddings)的库,适合处理
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吉小雨
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2024-09-15 23:07
python库
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【NumPy】深入解析numpy.zeros()函数
欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和
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二七830
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2024-09-15 23:04
numpy
Humanize 项目教程
该项目通过先进的算法和
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技术,使得AI生成的内容更加贴近人类的表达方式,从而提高
尤嫒冰
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2024-09-15 16:41
全自动解密解码神器 — Ciphey
Ciphey是一个使用
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K'illCode
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2024-09-15 16:10
python_模块
python
vscode
CV、
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、数据控掘推荐、量化
下面是对CV(计算机视觉)、
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海的那边-
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2024-09-15 13:47
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深度解析:如何使用输出解析器将大型语言模型(LLM)的响应解析为结构化JSON格式在现代
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m0_57781768
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2024-09-15 13:41
语言模型
json
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深入探讨:如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型(LLM)的Token使用情况在现代的人工智能开发中,大型语言模型(LLM)已经成为了不可或缺的工具,无论是用于
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、
m0_57781768
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2024-09-15 13:37
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langchain
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使用最大边际相关性(MMR)选择示例:提高AI模型的多样性和相关性
使用最大边际相关性(MMR)选择示例:提高AI模型的多样性和相关性引言在机器学习和
自然语言处理
领域,选择合适的训练示例对模型性能至关重要。
aehrutktrjk
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2024-09-15 12:35
人工智能
easyui
前端
python
使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注
使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注引言在
自然语言处理
(
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)领域,文本标注是一项重要且常见的任务。它涉及为文本分配标签,如情感、语言、风格等。
aehrutktrjk
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2024-09-15 12:34
langchain
python
【
NLP
5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】
RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN(RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络,它一般以序列数据为输入,通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征,一般也是以序列形式进行输出RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果,能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出)对当下时间步的输出产生影响2、R
一蓑烟雨紫洛
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2024-09-15 07:30
nlp
rnn
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gru
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基于深度学习的文本引导的图像编辑
它结合了图像生成和
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)的最新进展,使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。
SEU-WYL
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2024-09-15 06:50
深度学习dnn
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甘超波:
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婚姻中如何与老人相处
哈喽,大家好我是甘超波,是一名
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爱好者,每天一篇原创文章或视频,分享我的实战经验和案例,希望给你些启发和帮助看一下,在家庭中子女与老人观念不一致时案例1:在教育孩子方面,老人习惯用老一套教育方式教育孙子
甘超波
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2024-09-14 23:19
多模态Transformer之文本与图像联合建模 - Transformer教程
对于很多小伙伴来说,Transformer这个词已经不陌生了,但它不仅仅应用于
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shandianfk_com
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2024-09-14 22:52
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Transformer
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什么是AIGC?有哪些免费工具?
AIGC的背景与起源随着深度学习和
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技术的快速发展,人工智能已经不再局限于简单的任务,如分类、预测和数据分析,而是具备了生成内容的能力。生成式AI模型,如O
chent_某位
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2024-09-14 20:06
AIGC
transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解
transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词:Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,
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,机器翻译作者:禅与计算机程序设计艺术
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2024-09-14 16:47
大数据AI人工智能
Python入门实战
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大数据
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大型语言模型
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英伟达(NVIDIA)B200架构解读
Transformer模型是一种
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)模型,广泛应用于机器翻译、文本生成等任务。TransformerEngine的电路设计原理主要包括以下几个方面:
weixin_41205263
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2024-09-14 14:31
芯际争霸
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硬件架构
《昇思 25 天学习打卡营第 25 天 | 基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别 》
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Sam9029
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Mindscope模型
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使用LangChain与Together AI模型交互:深入探讨和实践指南
使用LangChain与TogetherAI模型交互:深入探讨和实践指南1.引言在人工智能和
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领域,TogetherAI已经成为一个强大的平台,提供了对50多个领先开源模型的访问。
llzwxh888
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OpenLM: 一个灵活的开源大语言模型接口工具
OpenLM:一个灵活的开源大语言模型接口工具引言在人工智能和
自然语言处理
快速发展的今天,大语言模型(LLM)已经成为许多应用的核心。
llzwxh888
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使用中专API实现AI模型调用与部署
引言随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型在
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任务中的表现尤为突出。然而,由于国内访问海外API存在一定限制,本文将使用中专API地址来解决这一问题,并展示如何在本地环境中配
llzwxh888
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前端
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深度学习入门篇:PyTorch实现手写数字识别
深度学习作为机器学习的一个分支,近年来在图像识别、
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等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中,PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点,受到了广泛的喜爱。
AI_Guru人工智能
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2024-09-14 02:43
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pytorch
人工智能
基于人工智能的智能语音助手
语音助手的
自然语言处理
模块是语音助手系统的关键组成部分。通过这个模块,系统能够识别用户的意图并做出相应的回应。我们可以使用
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技术来解析文本输入,并将其转换为系统可以理解的命令或指令。
人工智能发烧友
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2024-09-13 19:57
人工智能
深入掌握大模型精髓:《实战AI大模型》带你全面理解大模型开发!
大型深度学习模型(简称AI大模型)以其强大的表征能力和卓越的性能,在
自然语言处理
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努力的光头强
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2024-09-13 18:53
人工智能
langchain
prompt
transformer
深度学习
NLP
_jieba中文分词的常用模块
1.jieba分词模式(1)精确模式:把句子最精确的切分开,比较适合文本分析.默认精确模式.(2)全模式:把句子中所有可能成词的词都扫描出来,cut_all=True,缺点:速度快,不能解决歧义(3)paddle:利用百度的paddlepaddle深度学习框架.简单来说就是使用百度提供的分词模型.use_paddle=True.(4)搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再进行切分,提高召回率,
Hiweir ·
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2024-09-13 12:48
NLP_jieba的使用
自然语言处理
中文分词
人工智能
nlp
安装jina,并使用jina的向量化和重排序的功能
pipinstalljina如果需要特定的功能模块,例如
自然语言处理
相关的向量化模型,可以通过JinaHub获取。
MonkeyKing.sun
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2024-09-13 11:41
milvus
numpy
Linux如何查看端口
方法一:lsof-i:端口号用于查看某一端口的占用情况,比如查看9092端口使用情况,lsof-i:9095可以看到9095端口已经被nginx占用方法二:netstat-tu
nlp
|grep端口号,用于查看指定的端口号的进程情况
lanhuazui10
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2024-09-12 23:22
linux操作系统
linux
Matlab,Python,Java,C++的比较
适合做数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能、
自然语言处理
、爬虫、批量文件处理等,此外,Python开源免费,有很多的库,开发环境开发社区都比较友好;不过,Python是动态型的语言,需要更多的测试,并且错误仅仅是在运行的时候
Codefengfeng
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2024-09-12 21:37
python
java
c++
【笔记】
自然语言处理
NLP
---概论
(from人文学院开设课程)目录1.
自然语言处理
概论1.1
自然语言处理
研究的意义、历史与现状1.1.1自然语言的特点1.1.2
自然语言处理
研究的意义1.1.3国外研究现状1.2
NLP
的方法、特点和规律1.2.1
xhanZ
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2024-09-12 17:10
NLP相关
【笔记与idea】——ACL2017论文报告会
这篇是2017年我有幸参加了中文信息学会组织的ACL2017论文报告会记的笔记,当时还是研一新生,对
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感兴趣,偶然通过老师知晓了这次报告会,所以想去现场听听大牛们的idea、和大牛们交流(然而由于当时没有入门
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如何利用AI技术来提升用户的个性化体验和社区参与度?
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【拥抱AI】浅谈Prompt的书写规范及要点
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halcon第九讲,深度学习结合大数据实现AI智能识别思想
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Agent Q: 实现自主网页代理的提升
订阅:https://rengongzhineng.io/近年来,大型语言模型(LLMs)的能力在
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【Python】成功解决IndexError: list index out of range
技术专长:在CV、
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及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计一对一为数百位用户提供近千次专业服务,助力他们少走
高斯小哥
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BUG解决方案合集
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《
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Transformer 模型详解》
一、引言在
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领域,Transformer模型的出现是一个重大的突破。
黑色叉腰丶大魔王
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使用Python和Jieba库进行中文情感分析:从文本预处理到模型训练的完整指南情感分析(SentimentAnalysis)是
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论文阅读笔记: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision
LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https://github.com/facebookresearch/dinov2摘要大量数据上的预训练模型在
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第3篇:LangChain的架构总览与设计理念
LangChain库是一个专为
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)设计的强大工具包,致力于简化复杂语言模型链的构建和执行。
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读李中莹先生论“阿Q精神"
首先“精神胜利"指的是自己内心有成功的感觉,这很符合
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!如果所有人都认为你成功,而你自己没有成功的喜悦,
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