自然语言学习笔记第4页

TCP/IP学习笔记(5) --IP选路

静态IP选路一个简单的路由表选路是IP层最重要的一个功能之一。前面的部分已经简单的讲过路由器是通过何种规则来根据IP数据包的IP地址来选择路由。这里就不重复了。首先来看看一个简单的系统路由表。命令:routeprint|more对于一个给定的路由器，可以打印出五种不同的flag。U表明该路由可用。G表明该路由是到一个网关。如果没有这个标志，说明和Destination是直连的，而相应的Gatewa

ox0080·2025-03-20 06:32

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

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

书籍-《自然语言理解解析》

书籍：UnderstandingNaturalLanguageUnderstanding作者：ErikCambria出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《自然语言理解解析

·2025-03-20 01:06

如何创建自定义回调处理器

技术背景介绍在使用AI模型时，尤其是在处理自然语言生成任务时，可能需要对生成的每个标记（token）进行处理。

bBADAS·2025-03-20 01:56

程序员集体失业？DeepSeek这6个反常识用法竟能替代写代码

你可能不信，现在用自然语言描述需求就能生成可运行代码。就像上周我接到个紧急任务：要在三天内完成电商平台的优惠券系统。当

·2025-03-20 01:34

【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

NL2SQL 优化之 Schema 编写标准

写在前面在自然语言转SQL（NL2SQL，或Text-to-SQL）任务中，数据库Schema的质量和表示方式对模型的性能有着至关重要的影响。

kakaZhui·2025-03-19 23:04

嵌入式C语言学习笔记（2）

1.数组指针数组指针本质上就是一个指针，它里面存放的是数组的首地址。#includevoidshow(int(*p)[4],intn){for(inti=0;i4*4=16;3.命令行传递参数，main函数的标准格式intmain(intargc,constchar*argv[]){return0;}//argc：参数的个数包括./a.out//argv：参数的值列表argv[0]="./a.ou

愿抬头有阳光·2025-03-19 23:32

C++学习笔记：引用

引用是已知变量的别名，通过将引用变量用作参数，函数将使用原始数据而不是其副本。下面将r作为a的别名：inta;int&r=a;就像char*是指向char的指针一样，int&是指向int的引用。（a和r指向相同的值和内存单元)注意：&r表示r引用变量的地址。引用和指针的区别1.必须在声明引用时将其初始化，而不能像指针那样先声明再赋值。2.引用更接近const指针，一旦与某个变量关联起来便有一直效忠

etp_·2025-03-19 23:32

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

openai 标准化协议 Structured Outputs 具体示例教程

用户可以输入自然语言描述（如“昨天我花了50元买了午餐”），助手将提取关键信息并以结构化JSON格式返回，包括日期、金额、类别和备注。

weixin_40941102·2025-03-19 19:38

React学习笔记20

一、React.forward1.1、作用通过ref暴露子组件的DOM1.2、场景说明1.3、语法实现//子组件constInput=forwardRef((props,ref)=>{return})//父组件functionfather_component(){constinputRef=useRef(null)constfocus=(ref)=>{ref.current.focus()}ret

充气大锤·2025-03-19 17:22

【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

第十天-字符串：编程世界的文本基石

在编程的广阔领域中，字符串是极为重要的数据类型，它就像一座桥梁，连接着人类的自然语言和计算机能够理解与处理的数字信息。下面，让我们深入探索字符串的世界。

大橙子房·2025-03-19 16:43

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

C++学习笔记:函数重载及函数模板

函数重载默认参数能让你使用不同数目的参数调用同一个函数，而函数多态（函数重载）能让你使用多个同名函数。----一般完成类似的工作，但一定使用不同的参数列表（函数特征标）。下面定义一组原型如下的print()函数voidprint(constchar*str,intwidth);voidprint(doubled,intwidth);voidprint(longl,intwidth);编译器根据参数

etp_·2025-03-19 14:26

Gymnasium学习笔记

1.Customwrapper[doc]1.1reset()方法重写说明重写函数模板：defreset(self,**kwargs):obs=super().reset(**kwargs)...returnobs1.1.1签名解释Deepseek-r1-Cursor:reset()方法的定义如下：defreset(self,*,seed=None,options=None):...注意参数前的星号

songyuc·2025-03-19 12:15

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

Trae智能协作AI编程工具IDE：如何在MacBook Pro下载、安装和配置使用Trae？

在AI编程新时代，Trae通过以下突破性功能重新定义开发体验：双向智能增强：AI不仅提供代码补全，更能理解上下文主动建议架构优化方案自然语言编程：支持"用Python写一个带JWT验证的FastAPI用户系统

·2025-03-19 11:34

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

ROS学习笔记之深度相机仿真、小结

通过Gazebo模拟kinect摄像头，并在Rviz中显示kinect摄像头数据。实现流程:kinect摄像头仿真基本流程:已经创建完毕的机器人模型，编写一个单独的xacro文件，为机器人模型添加kinect摄像头配置；将此文件集成进xacro文件；启动Gazebo，使用Rviz显示kinect摄像头信息。1.Gazebo仿真Kinect1.1新建Xacro文件，配置kinetic传感器信息//这

要好好养胃·2025-03-19 05:10

ROS学习笔记之摄像头仿真及显示

通过Gazebo模拟摄像头传感器，并在Rviz中显示摄像头数据。实现流程:摄像头仿真基本流程:已经创建完毕的机器人模型，编写一个单独的xacro文件，为机器人模型添加摄像头配置；将此文件集成进xacro文件；启动Gazebo，使用Rviz显示摄像头信息。1.Gazebo仿真摄像头1.1新建Xacro文件，配置摄像头传感器信息有几个要自行修改的地方，基本设置和laser有相同的部分，不做赘述。//实

要好好养胃·2025-03-19 05:09

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

lxml学习笔记

问题1：有一个XML文件，如何解析问题2：解析后，如果查找、定位某个标签问题3：定位后如何操作标签，比如访问属性、文本内容等fromlxmlimportetree->导入模块，该库常用的XML处理功能都在lxml.etree中requests+lxml解析小from lxml import etree import requests page = 1 url = 'http://www.

weixin_33843409·2025-03-19 01:01

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

AI：188-利用Python进行自然语言生成和文本摘要

正在不断更新中~一.利用Python进行自然语言生成和文本摘要近年来，人工智

一键难忘·2025-03-18 21:36

零基础Python快速入门：核心概念+基础语法详解

1.语言优势简洁易读：接近自然语言的语法结构#其他语言实现循环for(inti=0;i=3)#返回True#逻辑运算符print((5>3)and(2=90:grade='A'elifscore>=80

中意可口可乐·2025-03-18 21:36

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

谷粒商城学习笔记，第七天：性能压测+缓存+分布式锁

谷粒商城学习笔记，第七天：性能压测+缓存+分布式锁一、性能压测我们希望通过压测发现其他测试更难发现的错误：内存泄漏、并发与同步。

「已注销」·2025-03-18 18:44

STM32学习笔记

STM32系列(HAL库)——内部FLASH读写实验_简约版在此篇文章前，写过另外一篇关于STM32内部FLash读写的文章——点击跳转。之前那篇文章的代码是移植于正点原子的，比较复杂，因为它考虑了写入字节大于1K或2K时需要换页写入的问题。但是在实际使用过程中，我们需要写入的数据常常远小于1K，因此本篇文章的代码适用于写入小量数据使用(即小于1K或2K——取决于单片机最小写入页)。本次代码是借鉴

李兆源—电子工程师·2025-03-18 18:43

分布式电商项目谷粒商城学习笔记＜4＞

文章目录十五、压力测试1.一些基本概念2.JVM内存机制3.压测记录4.Nginx动静分离5.优化三级分类查询十六、redisson分布式锁与缓存1.概念2.redis3.缓存失效缓存穿透缓存雪崩缓存击穿互斥锁：4.缓存击穿如何复制微服务：5.分布式缓存概念原则基本流程6.Redisson环境搭建可重入锁锁的续期读写锁信号量（Semaphore）闭锁7.缓存和数据库一致性十五、压力测试这里是使用j

怎么又有bug单·2025-03-18 18:39

3D-AFFORDANCELLM: HARNESSING LARGE LANGUAGE MODELS FOR OPEN-VOCABULARY AFFORDANCE DETECTION

这种范式依赖于预定义的标签，缺乏理解复杂自然语言的能力，导致在开放世界场景中的泛化能力有限。为了解决这些限制，我们将传统的可及性检测范式重新定义为指令推理可及性分割（IRAS）任务。

UnknownBody·2025-03-18 16:00

【Unity入门教程】第一章游戏引擎基础【中国大学MOOC游戏引擎原理及应用】

以下均为来自中国大学mooc游戏引擎原理及应用时的学习笔记，不含商用，仅供学习交流使用，如果侵权请联系作者删除。

晴夏。·2025-03-18 16:57

edger多组差异性分析_R语言统计分析微生物组数据

我的已有笔记汇总如下：宏基因组学习笔记宏基因组学习笔记2宏基因组笔记(第二章)R语言宏基因组学统计分析学习笔记(第三章-1)R语言宏基因组学统计分析学习笔记(第三章-2)https://link.springer.com

weixin_39961636·2025-03-18 16:57

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

C#学习笔记（3）：调用YOLOv8

最近做的项目需要C#编写上位机程序，同时也要使用yolo进行深度学习检测。使用pythonnet调用写好的py文件，C#代码如下:Runtime.PythonDLL="python310.dll";PythonEngine.Initialize();using(Py.GIL()){dynamicsys=Py.Import("sys");dynamictorch=Py.Import("torch")

playerofIE·2025-03-18 15:50

Java学习笔记（二十二）

1Redis是单线程的那如何处理多个客户端发送的命令Redis虽然是单线程的，但它能够高效地处理多个客户端发送的命令，这主要得益于其内部使用的I/O多路复用技术和事件驱动模型。以下是Redis处理多个客户端命令的详细解释：1.1I/O多路复用技术Redis通过使用I/O多路复用技术，能够同时监听多个客户端连接上的I/O事件。当任何一个客户端连接上有读、写或异常等I/O事件发生时，I/O多路复用机制

路上阡陌·2025-03-18 15:19

Java~二叉树进阶练习题：根据先序遍历和中序遍历构建二叉树与根据后序遍历和中序遍历构建二叉树

《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》，点击传送门，即可获取！先序遍历中第一个一定是根结点。

Java墨言·2025-03-18 14:47

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

【2025 最新 Cursor AI 教程 05】用 Cursor AI 解决常见开发问题

文章目录5.1更快的代码生成与减少重复工作1.通过自然语言提示生成代码示例2.自动化重复性代码模式示例3.AI驱动的代码建议，减少人为错误5.2更好的代码理解与维护1.AI驱动的代码库导航2.解析遗留代码

江帅帅·2025-03-18 14:40

【Python学习笔记】一些关于多线程，xls文件读取，PyQt5，PyInstaller打包等问题的解决方案记录

背景：最近利用休息时间写了个小型exe程序，主要涉及的技术点有：多线程，读取xls文件，基于PyQt5的简单GUI页面，利用PyInstaller打包成exe。虽然有ChatGPT等协助，但难免还是在开发过程中遇到了一些疑难问题，所以开个记录贴刊登解决方式。问题&解决方式：1.PyQt+PyInstaller：tqdm报错AttributeError:‘NoneType‘objecthasnoat

百里香酚兰·2025-03-18 13:05

AI API：快速集成智能化功能的开发利器

桂花饼·2025-03-18 11:16

2024年HarmonyOS鸿蒙最新鸿蒙应用开发当前支持的颜色枚举值(2)，2024年最新社招面试题目

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新需要这份系统化的资料的朋

2401_84850323·2025-03-18 10:39

侯捷 C++ 课程学习笔记：C++常用标准库

标准库#include万能头是一个简写方式，用来一次性包含C++标准库中的许多常用部分，比如输入输出流（iostream）、算法（algorithm）、向量（vector）、列表（list）、队列（queue）、栈（stack）、映射（map）、集合（set）等。使用它可以让程序员在编写解决特定问题的代码时，不必一一列出所需的所有头文件，简化了代码的编写过程。在实际的工程项目或更专业的编程实践中，

Three～stone·2025-03-18 10:39

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

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