自然语言学习笔记第3页

Deepseek接入微信生态

要将DeepSeek接入微信，通常是指将DeepSeek的AI能力（如自然语言处理、数据分析等）集成到微信平台中，以便通过微信公众号、小程序或企业微信提供服务。

小赖同学啊·2025-03-08 10:48

前端开发中如何使用ChatGPT辅助开发？

以下是前端开发中使用ChatGPT辅助开发的完整指南，涵盖核心应用场景、实践方法及注意事项：一、代码生成与优化基础代码生成HTML/CSS/JS框架搭建：通过自然语言描述需求（如"生成带导航栏的响应式页面

破碎的天堂鸟·2025-03-08 10:14

【蓝桥杯学习笔记】12.数据结构——单调栈

系列文章目录【蓝桥杯学习笔记】1.入门基本语法及练习题【蓝桥杯学习笔记】2.常用模型----最大公约数和最小公倍数【蓝桥杯学习笔记】3.质数判断【蓝桥杯学习笔记】5.矩阵乘法【蓝桥杯学习笔记】6.一图看懂差分数组

Master_L u·2025-03-08 10:13

人工智能与深度学习的应用案例：从技术原理到实践创新

从计算机视觉到自然语言处理，从医疗诊断到工业制造，深度学习通过模拟人脑神经网络的层次化学习机制，实现了对复杂数据的高效分析与决策。

accurater·2025-03-08 08:07

深度学习模型：原理、应用与代码实践

引言深度学习作为人工智能的核心技术，已在图像识别、自然语言处理、代码生成等领域取得突破性进展。其核心在于通过多层神经网络自动提取数据特征，解决复杂任务。

accurater·2025-03-08 07:43

SVN学习笔记

SVN学习笔记SVN背景知识SVN，全称Subversion，是一个开放源码的集中式版本控制系统，这里需要注意的一个点就是集中式，所谓的集中式，就是说，SVN管理的所有仓库都位于一个集中的服务器上，如下图所示

颜洛滨·2025-03-08 06:39

【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统

然而，传统的语音交互系统往往采用“语音识别（ASR）-自然语言理解（NLU）-对话管理（DM）-自然语言生成（NLG）-语音合成（TTS）”的级联式架构，这种架构存在着诸多弊端，如：错误累积：每个模块的错误都会传递到下一个模块

kakaZhui·2025-03-08 02:53

【YOLOv12改进trick】StarBlock引入YOLOv12，创新涨点优化，含创新点Python代码，方便发论文

改进优势：简单粗暴的星型乘法涨点却很明显适用场景：目标检测、语义分割、自然语言处理等多种场景高效紧凑的模型，不适用于大模型思路来源：CVPR2024《RewritetheStars》目录1.设计动机2.

zy_destiny·2025-03-08 02:46

新型模型架构（参数化状态空间模型、状态空间模型变种）

文章目录参数化状态空间模型状态空间模型变种 Transformer模型自问世以来，在自然语言处理、计算机视觉等多个领域得到了广泛应用，并展现出卓越的数据表示与建模能力。

三月七꧁ ꧂·2025-03-08 00:28

awesome python 中文版相见恨晚！(pythonNB的第三方资源库)

原文链接：Python资源大全内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。

weixin_30788731·2025-03-08 00:28

【有啥问啥】深入浅出：大模型应用工具 Ollama 技术详解

深入浅出：大模型应用工具Ollama技术详解引言近年来，大型模型（LargeModels，LLMs）技术突飞猛进，在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的能力。

有啥问啥·2025-03-08 00:21

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。深度学习和机器学习的区别：在机器学习中，特征提取通常需要人工设计和选择，依赖于领域专家的知识来确定哪些特征对模型最为重要;而在深度学习中，特征提取是自动进行的，通过多层神经网络结构直接从原始数据(也可能需要初步处理)中学习复杂特征，减少了对人工干预的依赖，使得模型能够处理更加复杂的数据和任务。计算

肆——·2025-03-07 23:45

uniapp学习笔记之知识点大总结

文章目录一、uniapp介绍二、环境搭建2.1、利用HbuilderX初始化项目2.2、运行项目2.3、介绍项目目录和文件作用三、网络1、发起请求2、上传3、下载4、SocketTask1、SocketTask.onMessage(callback)2、SocketTask.send(object)3、SocketTask.close(object)4、SocketTask.onOpen(call

Qiuxuntao·2025-03-07 22:02

DeepSeek大模型如何提升论文与代码效率

其核心技术突破体现在多语言处理能力、视觉语言理解模块以及深度优化的自然语言处理算法上，能够覆盖学术研究、代码开发、内容创作等多元场景。

智能计算研究中心·2025-03-07 21:55

2025年AI编程的进展与突破

2025年AI编程的进展与突破1.AI编程能力达到中级工程师水平核心技术突破：大语言模型（如GPT-4、Claude3.5）通过海量代码训练，已能理解自然语言需求并生成符合规范的代码，支持复杂任务（如多文件修改

调皮的芋头·2025-03-07 20:19

Manus AI：全球首款通用型 AI Agent 的创新与挑战

与传统的AI助手相比，Manus不仅能够理解用户的自然语言指令，还能拆解任务、自动执行，并交付完整的成果。这标志着AI进入了一个新的发展

萧鼎·2025-03-07 19:33

Spring AI 实战：手把手教你打造一个智能客服机器人！

SpringAI框架为我们提供了一个强大的工具集，结合自然语言处理（NLP）技术，我们可以轻松地构建一个功能强大的智能客服机器人。本文将从零开始，一步步教你如何利用SpringAI和相关技术打造一个

Leaton Lee·2025-03-07 18:24

STM32江科大学习笔记

STM32江科大学习笔记-制作中...GPIO操作其它的库函数输出流程输出的库函数输出的例子输入流程输入的库函数输入的例子栗子按键开关类1个按键-控制开跟关2个按键-分别控制开跟关按键双击事件按键长按事件外设模块类蜂鸣器

weixin_38647099·2025-03-07 17:09

江科大51单片机学习笔记之LED点阵屏

文章目录一、LED点阵屏介绍二、LED点阵屏工作原理三、74HC595四、实验1补充：C51的sfr、sbit1、位声明2、74HC595写入字节函数3、测试写入字节函数4、显示数据函数5、LED点阵屏显示笑脸（实验最终现象）四、实验21、点阵屏模块化2、利用文字取模软件生成图像数据3、保存图像数据4、主函数一、LED点阵屏介绍LED点阵屏由若干个独立的LED组成，LED以矩阵的形式排列，以灯珠亮

刘小橙666·2025-03-07 16:04

江科大51单片机学习笔记之蜂鸣器

文章目录一、蜂鸣器介绍二、常用驱动电路三、实验1、将所需的文件添加到工程中2、测试按键和数码管功能是否正常3、添加蜂鸣器功能4、模块化一、蜂鸣器介绍蜂鸣器是一种将电信号转换为声音信号的器件，常用来产生设备的按键音、报警音等提示信号蜂鸣器按驱动方式可分为有源蜂鸣器和无源蜂鸣器•有源蜂鸣器：内部自带振荡源，将正负极接上直流电压即可持续发声，频率固定•无源蜂鸣器：内部不带振荡源，需要控制器提供振荡脉冲才

刘小橙666·2025-03-07 16:04

Unity AI 技术浅析（二）

UnityAI涵盖了从智能代理（Agents）、机器学习（MachineLearning）到自然语言处理（NLP）等多个领域。

爱研究的小牛·2025-03-07 16:33

51单片机学习笔记——第二天：蜂鸣器

今天是51单片机学习的第二天，今天学习了如何使用蜂鸣器，学习笔记如下：蜂鸣器主要分为压电式蜂鸣器和电磁式蜂鸣器两种类型。压电式蜂鸣器，也叫做无源蜂鸣器。这里的源不是指“电源”，而是振荡源。

bit__bit·2025-03-07 16:32

pandas学习笔记—DataFrame查询

1、列查询importpandasaspd#创建测试dfdf_book=pd.DataFrame(data=[['论语',5,5],['三体',10,6],['资治通鉴',8,9],['DEEPLEARNING',3,5],['黄帝内经',7,10]],columns=['书名','数量','单价'],index=['a','b','c','d','e'])#用列名直接访问，单列会返回series

风之小西·2025-03-07 16:59

2024年Python最新蓝桥杯基础练习全解答案+解析共17题 python，三年经验Python开发面经总结

Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。

2401_84139963·2025-03-07 16:26

人工智能基础知识

二：自然语言处理nlp（语音识别）处理（文本）方面解决（说和听的问题），RNN，LSTM，attention，transformer（基于规则的翻译，超越普通

yzx991013·2025-03-07 16:24

大模型不确定性量化与提示词校准

大模型不确定性量化与提示词校准关键词大模型不确定性量化提示词校准自然语言处理计算机视觉推荐系统摘要本文旨在探讨大模型不确定性量化与提示词校准这一前沿技术。

AI天才研究院·2025-03-07 15:20

Uboot启动学习笔记之四-uboot之初体验

u-boot初体验在这里我们首先要问自己一个问题，前面将了那么多准备的工作，就是为了启动个uboot，那么uboot到底有什么用?它是一致运行的吗，或者叫她的生命周期如何?uboot属于bootloader的一种，是用来引导启动内核的，它的最终目的就是，从flash中读出内核，放到内存中，启动内核.1.uboot的作用1)uboot主要作用是用来启动操作系统内核。体现在uboot最后一句代码就是启

six2me·2025-03-07 11:16

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法，能熟练运用聚类、分类、回归、排序等模型解决有挑战性的问题，有大数据处理的实战经验;有强烈求知欲，对人工智能领域相关技术有热情，内推链接：https://u.ali

飞300·2025-03-07 10:59

地球科学数据学习笔记---流向与风向、浪向

一、流向（current）流向一般指流体前进的方向、去向，一般以正北方向为正，例如流体从南流向北，则流向为0°，其示意图如下二、风向与浪向风向与浪向一般都指来向，与流向相反，例如风从南吹向北，则为南风，风向为180°。气象数据中一般会将风速数据存成u、v两个分量（雷达数据除外），u分量表示纬向风，v分量表示经向风。u为正，表示西风，风向为270°；v为正，表示南风，风向为180°。示意图如下所示，

fried-ghost·2025-03-07 10:18

深入理解Kettle：ETL工具的学习与实践

本学习笔记着重于Kettle的核心——转换引擎，详细探讨其数据处理的各个步骤，包括数据的输入、转换、输出以及工作原理，提供了一系列的学习资源和实践操作指南，旨在帮助学习者深入理解并掌握Kettle的转换引擎

未知方程无解·2025-03-07 10:14

Bert模型学习笔记

Bert模型学习笔记Fromhttps://www.bilibili.com/video/BV1Ey4y1874yemmm讲实话这个视频太简单了，不建议看。

文三路张同学·2025-03-07 09:39

Bert学习笔记

一、Bert架构BERT使用了双向的TransformerGPT使用从左到右的单向信息ELMo把单独训练的从左到右及从右到左的LSTM模型进行合并二、Bert预训练任务2.1遮蔽语言模型MLM任务：随机屏蔽（masking）部分输入token，然后只预测那些被屏蔽的token。问题：预训练任务与微调任务不一致原因：在finetuning期间从未看到[MASK]token，预训练和finetunin

缓释多巴胺。·2025-03-07 09:05

【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系

一、cuda和cudnnNVIDIACUDAToolkit（CUDA）为创建高性能GPU加速应用程序提供了一个开发环境。借助CUDA工具包，您可以在GPU加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和HPC超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括GPU加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及用于部署应用程序的运行时库。全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN

longii11·2025-03-07 08:56

【AI辅助工具】Trae和Cursor 对比分析

主要特点：智能问答与代码自动补全：支持通过自然语言描述需求，自动生成相应的代码，减少手动编写代码的时间。Builder模式：类似于Cursor的Composer功能，帮助用户从零开始构建完整

Hello kele·2025-03-07 08:22

DeepSeek：AI赋能的无限可能——从日常生活到职业进阶的全场景探索

引言在人工智能技术飞速发展的今天，DeepSeek作为一款国产AI工具，凭借其强大的推理能力、自然语言处理效率和场景化应用潜力，正在重塑人类解决问题的方式。

Hello kele·2025-03-07 08:21

RAG 检索增强生成：技术详解与应用展望

RAG检索增强生成：技术详解与应用展望一、引言随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域迎来了前所未有的变革。

君君学姐·2025-03-07 07:18

人工智能开发趋势

从自然语言处理到计算机视觉，从自动化决策到自主学习，AI的发展方向正变得更加智能化、自动化和人性化。本文将探讨当前AI开发的最新趋势，并展望未来的发展方向。

光影少年·2025-03-07 06:10

大模型驱动的智能代码生成系统

大模型驱动的智能代码生成系统关键词大模型智能代码生成自然语言处理计算机视觉系统设计与实现摘要本文深入探讨了基于大模型的智能代码生成系统的构建与实现。

AI天才研究院·2025-03-07 05:58

rhcsa个人学习笔记

一、配置网卡cd/etc/sysconfig/network-scripts/进入网卡文件夹vimifcfg-eth0修改网卡配置ipaddr=172.25.250.10netmask=255.255.255.0gateway=172.25.250.254dns=172.25.250.254systemctlrestartNetworkManagerifdowneth0;关闭网卡ifupeth0;

小峰彩铃·2025-03-07 05:25

Linux | 学习笔记

Linux|学习笔记用户管理用户和组管理#查看用户身份[admin@CentOS8~]$idadminuid=1000(admin)gid=1000(admin)组=1000(admin),10(wheel

Fomalhaut α PsA·2025-03-07 05:24

LLM辅助编程：代码自动生成与优化

LLM,代码生成,代码优化,编程辅助,AI编程,自然语言处理,深度学习1.背景介绍随着软件开发的日益复杂化，程序员面临着越来越高的开发压力和效率要求。

AI智能涌现深度研究·2025-03-07 05:54

神经网络ＶＳ决策树

适用性广泛:神经网络适用于分类、回归、图像处理、语音识别、自然语言处理等多种任务。多层结构:通过增加隐藏层，神经网络可以逐层提

Persistence is gold·2025-03-07 01:16

学习笔记 3.容器化技术 1.2 Docker进阶

Docker进阶Docker进阶数据挂载数据卷挂载主机目录Compose集成式应用组合Compose简介安装和卸载使用Compose构建dubbo-admin服务Compose命令说明Compose模板文件Docker进阶数据挂载在容器中管理数据主要有两种方式：数据卷（Volumes）：在Docker可管理的范围内挂载主机目录（Bindmounts）：在宿主机上的内存数据卷数据卷是一个可供一个或者

薛定谔的悠米·2025-03-07 01:15

YOLOv12改进之A2(区域注意力)

注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术，已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中，注意力机制扮演着关键角色。

清风AI·2025-03-07 00:39

飞书多维表格+DeepSeek R1：打工人必备的AI神器，效率暴涨1000%！[特殊字符]

批量处理的工业级效率单次处理1000+条数据，告别传统API逐条调用支持跨表格数据联动（如从CRM系统自动抓取客户需求）实时监控处理进度，失败任务自动重试2.零代码的极简交互无需Python环境配置直接输入自然语言指令

sherlock__cc·2025-03-07 00:36

系统架构设计师-第8章-系统质量属性与架构评估-学习笔记

开发期质量属性主要指在软件开发阶段所关注的质量属性，主要包含6个方面。(1)易理解性:指设计被开发人员理解的难易程度。(2)可扩展性:软件因适应新需求或需求变化而增加新功能的能力，也称为灵活性。(3)可重用性:指垂用软件系统或某一部分的难易程度。(4)可测试性:对软件测试以证明其满足需求规范的难易程度.(5)可维护性:当需要修改缺陷、增加功能、提高质量属性时，识别修改点并实施修改的难易程度.(6)

2401_83974370·2025-03-06 23:22

11页PDF | DeepSeek平民化：AI助力数据治理整体方案（附下载）

一、前言这份报告介绍了一种基于人工智能（AI）的智能数据治理整体方案，旨在通过AI的自然语言处理、学习能力、理解与推理能力等技术手段，解决传统数据治理中存在的问题，提升企业数据管理能力和效率。

Leo.yuan·2025-03-06 21:41

C++学习笔记（十二）——函数

一、函数的作用函数是C++代码模块化的基础。函数有以下作用：提高代码复用性：相同的代码块可多次调用，而不必重复编写。增强程序可读性：将逻辑拆分，使代码结构更清晰。便于调试和维护：修改函数不会影响其他部分，降低错误风险。二、函数的基本语法语法：返回类型函数名(参数列表){//函数体return返回值;//如果返回类型是void，则不需要return}注意：返回类型：函数返回值的数据类型（如int、d

奕天者·2025-03-06 21:38

人工智能 - AI IDE | AI 编程产品字节跳动Trae、Cursor 和通义灵码在功能上的对比分析

下是针对字节跳动Trae、Cursor和通义灵码在AI开发IDE功能上的对比分析，结合技术特性、适用场景及生态差异：1.核心功能对比功能字节跳动TraeCursor通义灵码代码生成弱（侧重调试与性能分析）强大（自然语言生成代码

天机️灵韵·2025-03-06 20:28

目前市场上的人工智能大模型有哪些？

截至最后更新时间（2024年3月中旬），以下是国内外部分知名的人工智能大模型，按类别和用途大致分类如下：国外：自然语言处理（NLP）大模型：OpenAIGPT系列：GPT-3：迄今为止最为知名的自然语言处理大模型之一

国货崛起·2025-03-06 19:48

推荐频道

自然语言学习笔记