自然语言学习笔记第8页

【6】搜索剪枝优化学习笔记

前言WFLS2023寒假集训Day4Day5搜索剪枝的复杂度很玄学，最好还是能剪枝就剪枝，只要不是错误的，总没有坏处。最优化剪枝当题目要求求最优解的时候，此时如果已经求出一个可行解，那么答案超过这个可行解的分支一定不是最优解，所以这些分支可以剪掉。找到可行解if(check()&&nowans)return;例题111：P1213[USACO1.4][IOI1994]时钟TheClocks剪枝11

W9095·2025-03-12 22:13

异常控制流学习笔记——fork函数和wait函数

初步理解异常控制流中调用fork函数和wait函数的错误处理在计算机系统中，异常有中断、陷阱、故障和终止四种类别，具体的内容我们不在此处展开，但是无论如何，当异常出现时，计算机系统都会对其进行处理，其大致流程如下图所示：作为初学者，我们平常练习时所编写的代码其实是极为朴素简单的，在代码中加入进行错误处理也不会导致程序难以阅读。但实际上，我们日常生活、工作生产中使用的大部分程序其实都是非常复杂的。当

Lunapius·2025-03-12 22:43

Vue.js-Vue实例

·2025-03-12 22:19

侯捷 C++ 课程学习笔记：C++ 新标准11/14

演进、环境与资源C++2.0（C++11/14）新特性语言（只谈新东西），需要具备，C++语法和语意的基础C++Standard之演化C++98（1.0）、C++03（TR1，TechnicalReport1）、C++11（2.0）、C++14。C++2.0新特性包括语言和标准库两个层面，后者以headerfiles形式呈现。C++标准库的headerfiles不带副档名（.h），如#includ

『六哥』·2025-03-12 22:41

C++学习笔记（十三）——指针

一、指针的作用指针（Pointer）是C++中的一种特殊变量，它存储的是另一个变量的内存地址，而不是具体的值。指针有以下作用：直接操作内存地址，提高效率。动态内存分配，如new和delete。数组与字符串的操作，如遍历数组。函数参数传递，提高性能，避免数据拷贝。实现数据结构，如链表、树等。二、指针的声明、取地址和解引用(1)指针的声明作用：定义指针变量。语法：数据类型*指针变量名;示例：inta=

奕天者·2025-03-12 21:40

FPGA 学习笔记：Vivado 2020.2 MicroBlaze MIG 测试 DDR3 篇二

前言因为FPGADDR3测试的工程搭建步骤比较的多，所以分成几篇来写，这样利于把复杂的事情拆分，利于理解与实际的操作上一篇搭建了初步的HelloWorld工程，还没写什么代码或者改什么配置，所以FPGA开发，并不是上来就写VerilogHDL，而是要把更多的时间用在：目标是什么？DDR3测试，正常DDR3能否当RAM一样使用清楚要做什么，这里通过搭建嵌入式软核处理器的方式，快速验证实现与验证：搭建

zhangsz_sh·2025-03-12 21:35

Adobe Firefly 技术浅析（二）：Transformer生成模型

1.基本原理1.1Transformer模型简介Transformer模型最初由Vaswani等人在2017年提出，用于自然语言处理（NLP）任务。其核心是自注意力机制（Self-Attention

爱研究的小牛·2025-03-12 20:32

ROS学习笔记

下载使用鱼香ROS，一键下载十分好评~学习地址官网网站：ros.wiki调试打开终端，输入roscore，发现最后输出startcoreservice，说明安装成功尝试小海龟，打开另一个终端，输入rosrunturtlesimturtlesim_node，出现小海龟的窗口，说明成功其他小海龟玩法：小海龟画圆关于文件结构最高层是home中自己建的workspace，在里面应该有三大部分：buildd

xiyuping24·2025-03-12 20:32

deepseek+ansible实现AI自动化集群部署

[架构图示意]用户交互层→AI决策层→执行引擎层→数据反馈层││││▼▼▼▼Web/CLI→DeepSeek引擎→Ansible→监控系统用户交互层Web界面：支持自然语言输入（如"部署10节点Kafka

大囚长·2025-03-12 20:59

linux 学习笔记

#Linux学习笔记##1Linux入门###1.1概述Linux内核最初只是芬兰人在赫尔辛基大学上学时处于个人爱好而编写的。

IT 古月方源·2025-03-12 20:28

如何增强机器学习基础，提升大模型面试通过概率

我的好朋友没有通过面试所以我给我的好朋友准备了这一篇学习路线随着大模型（如Transformer、GPT-4、LLaMA等）在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和多模态任务中的广泛应用，AI行业的招聘竞争愈发激烈

weixin_40941102·2025-03-12 19:55

【AI论文】SEAP: 无训练稀疏专家激活修剪，解锁大型语言模型的潜力

摘要：大型语言模型在各种自然语言处理任务中取得了显著成功，然而其在推理过程中的高计算成本仍然是一个主要瓶颈。

东临碣石82·2025-03-12 19:53

熊猫烧香之手动查杀

对熊猫烧香进行手动查杀学习笔记：手动查杀：只不通过代码的方式对病毒进行查杀，通过鼠标指指点点+DOS命令实现杀毒粗浅，往往不能查杀干净并不代表什么软件都不用，专业分析软件手动查杀病毒木马固定的流程：1.

梦断九歌·2025-03-12 19:52

网络工程师如何用DeepSeek提升效率？10大实战场景解析

DeepSeek应用：自然语言生成拓扑图输入需求：“构建北京-上海双中心架构，上海部署阿里云VPC，北京使用本地VMware集群，双线BGP冗余，终端延迟30ms

IT99_·2025-03-12 16:02

大模型问答机器人如何实现自然交互

大模型问答机器人如何实现自然交互关键词：大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来，随着人工智能技术的飞速发展，

杭州大厂Java程序媛·2025-03-12 16:02

各大AI平台优缺点分析：选对工具，让AI更高效

1.OpenAI(ChatGPT、DALL·E、Codex)优点：自然语言处理（NLP）能力强：ChatGPT在对话、文本生成、翻译等方面表现优异，

JXY_AI·2025-03-12 14:23

Transformer 的原理是什么？

它在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功，并逐渐扩展到计算机视觉（CV）和其他领域。Transforme

玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:08

大模型微调：定义、方法、应用与未来展望

例如，在自然语言处理中，预训练模型可能无法准确理解特定领域的专业术语或逻辑。通过微调，模型可以学习到特定领域的特征和规律，从而在特定任务上表现出更高的专业性和准确率。微调的过程可以被视为一

软件职业规划·2025-03-12 11:33

LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型

一、大语言模型的特点和能力LLM(LargeLanguageModel,大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。

大模型学习教程·2025-03-12 08:44

大模型面试--大模型（LLMs）基础面

目前主流的开源大模型体系有以下几种：1.Transformer系列Transformer模型是深度学习中的一类重要模型，尤其在自然语言处理（NLP）领域。

TAICHIFEI·2025-03-12 08:13

netlink学习笔记(一)

ascend__a1·2025-03-12 07:38

机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch

机器学习入门指南：从TensorFlow到PyTorch机器学习（MachineLearning）是人工智能的核心领域之一，近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。

6v6-博客·2025-03-12 06:23

前端（AJAX）学习笔记（CLASS 4）：进阶

1、同步代码和异步代码同步代码：浏览器按照书写代码的顺序一行一行去执行代码，逐行执行，需要原地等待结果后，才继续向下执行异步代码：调用后耗时，不阻塞代码继续执行，在将来完成后触发一个回调函数2、回调函数地狱和Promise链式调用概念：在回调函数中嵌套回调函数，从而形成回调函数地狱缺点：可读性差，异常无法捕获，耦合性严重，牵一发动全身promise-链式调用概念：依靠then()方法会返回一个新生

肥肠可耐的西西公主·2025-03-12 05:22

学习笔记 -《量子计算与编程入门》- 量子程序

文章目录1量子计算原理1.1酉变换1.2矩阵的指数函数1.3单量子比特逻辑门1.3.1泡利矩阵1.3.2常见逻辑门以及含义·Hadamard(H)门·Pauli-X门·Pauli-Y门·Pauli-Z门·旋转门（rotationoperators）1.4多量子比特逻辑门·控制非门（Control-NOT）（CNOT门）·控制相位门（Controlledphasegate）（CR/CPhase门）·

诸葛思颖·2025-03-12 05:18

如何使用 SparkLLM 进行自然语言处理

在当代自然语言处理领域，拥有强大的跨域知识和语言理解能力的模型至关重要。iFLYTEK开发的SparkLLM便是这样一个大规模认知模型。

shuoac·2025-03-12 04:36

使用OpenAI API实现自然语言处理应用

使用OpenAIAPI实现自然语言处理应用技术背景介绍随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）在各种应用中的地位越来越重要。

shuoac·2025-03-12 04:06

2024年大数据技术4：Lambda和Kappa架构区别_lambda架构和kappa架构区别，2024年最新你花了多久弄明白架构设计

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资料的朋友，可以戳这里获取虽然Lambda架构使用起来十分灵活

2401_84182146·2025-03-12 03:32

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理

shiter·2025-03-12 02:21

【基于KG的大模型对话系统（fastapi）完整可上手】

大模型：利用OpenAIGPT进行自然语言处理。查询解析：将用户输入解析为知识图谱查询，并结合LLM生成回答。主要功能：解析用户输入：检查用户输入是否包含知识图谱查询内容。

放飞自我的Coder·2025-03-12 02:50

【AI深度学习网络】Transformer时代，RNN（循环神经网络）为何仍是时序建模的“秘密武器”？

在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域，数据本质上是序列化的——即当前数据点与前后数据点存在依赖关系。传统的前

arbboter·2025-03-12 02:18

多模态大模型：技术原理与实战模型压缩实战

ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：多模态大模型，技术原理，模型压缩，实战，TensorFlow，PyTorch，模型压缩方法，应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，多模态大模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用越来越广泛

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-12 01:16

Stream 流【学习笔记】Java 基础

学习视频【黑马Java基础教程】Stream流从入门到精通】【黑马程序员Java零基础视频教程】（上部）【黑马程序员Java零基础视频教程】（下部）Java基础（查缺补漏）Java集合【学习笔记】Java

燕赵韩魏555·2025-03-12 00:30

第6篇：Transformer架构详解（下）：多头注意力机制与位置编码

Transformer模型自提出以来，已经在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功。其核心创新包括多头注意力机制和位置编码，这些技术使得Transformer能够高效处理长序列数据。

Gemini技术窝·2025-03-12 00:00

rust学习笔记13-18. 四数之和

上一篇已经说到了两数之和，索性将三数之和与四数之和一起都复习一下15.三数之和给你一个整数数组nums，判断是否存在三元组[nums[i],nums[j],nums[k]]满足i!=j、i!=k且j!=k，同时还满足nums[i]+nums[j]+nums[k]==0。请你返回所有和为0且不重复的三元组。注意：答案中不可以包含重复的三元组。示例1：输入：nums=[-1,0,1,2,-1,-4]输

水蜜桃one·2025-03-12 00:59

零基础快速上手STM32开发（手把手保姆级教程）-转载学习

安装详细教程：零基础快速上手STM32开发（手把手保姆级教程）-CSDN博客部件详细教程：【STM32】江科大STM32学习笔记汇总(已完结)_stm32江科大笔记-CSDN博客

曹瑞曹瑞·2025-03-11 23:53

H800实战应用深度解析endofsentence

下表展示了H800在不同场景下的性能表现对比：场景类型训练速度提升推理延迟降低能效比提升自然语言处理35%22%40%计算机视觉28%18%33%推荐系统41%29%37%资深系统架构师指出："H800

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

DeepSeek高效AI创作成本革新endofsentence

该系统通过多任务联合训练框架，在自然语言理解、代码生成和跨模态处理方面展现出显著优势。其混合专家架构采用动态路由机制，实现参数利用率提升40%以上，在保持模型容量的同时将推理成本降低68%。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

AIGC视频生成模型：ByteDance的PixelDance模型

好评笔记·2025-03-11 21:09

DeepSeek大语言模型下几个常用术语

站看到复旦赵斌老师说的一句话“科幻电影里在人脑中植入芯片或许在当下无法实现，但当下可以借助AI人工智能实现人类第二脑”（大概是这个意思）更多内容，可关注公众号“一名程序媛”，我们一起从0-1学编程基本概念AI人工智能NLP自然语言处理

曲幽·2025-03-11 21:36

Golang后端学习笔记 — 6. Golang操作数据库事务的方法

之前，学习了对数据库的每个表执行CRUD操作。真实的场景中，我们经常需要执行一个事务，它组合了多个表的相关操作。本节学习如何在Golang中实现它。在开始之前，先聊一下事务。什么是数据库事务？它是一个单一的工作单元，通常由多个表操作组成。比如：在我们的小银行项目中，我们要从张三的账户中向李四的账户中转账10元。该交易就包括5个操作，涉及到accounts表、entries表和transfers表：

宝码·2025-03-11 19:50

Zookeeper+kafka学习笔记

Zookeeper是Apache的一个java项目，属于Hadoop系统，扮演管理员的角色。配置管理分布式系统都有好多机器，比如我在搭建hadoop的HDFS的时候，需要在一个主机器上（Master节点）配置好HDFS需要的各种配置文件，然后通过scp命令把这些配置文件拷贝到其他节点上，这样各个机器拿到的配置信息是一致的，才能成功运行起来HDFS服务。Zookeeper提供了这样的一种服务：一种集

CHR_YTU·2025-03-11 16:01

autoMate - AI实现电脑任务自动化的本地工具

它将大型语言模型的智能理解与RPA的流程执行能力结合，用户只需用自然语言描述任务，如“整理桌面文件”或“生成周报”，即可

小众AI·2025-03-11 16:28

Zookeeper与Kafka学习笔记

一、Zookeeper核心要点1.核心特性分布式协调服务，用于维护配置/命名/同步等元数据采用层次化数据模型（Znode树结构），每个节点可存储<1MB数据典型应用场景：HadoopNameNode高可用HBase元数据管理Kafka集群选举与状态管理2.设计限制内存型存储，不适合大数据量场景数据变更通过版本号（Version）控制，实现乐观锁机制采用ZAB协议保证数据一致性二、Kafka核心架构

上海研博数据·2025-03-11 15:51

【LLM】从零开始实现 LLaMA3

BPE（BytePairEncoding，字节对编码）是一种数据压缩算法，也被用于自然语言处理中的分词方法。它通过逐步将常见的字符或子词组合成更长的词元（tokens），从而有效地表示文本中的词汇。

FOUR_A·2025-03-11 15:21

机器学习之线性代数

数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一

珠峰日记·2025-03-11 15:20

GO语言学习笔记

一、viper笔记【七米】https://liwenzhou.com/posts/Go/viper/二、优雅关机和平滑重启https://liwenzhou.com/posts/Go/graceful-shutdown/三、gin使用zaphttps://liwenzhou.com/posts/Go/zap-in-gin/四、flag用于命令行传参https://liwenzhou.com/pos

螺旋式上升abc·2025-03-11 15:49

Oracle创建表空间、删除、状态、重命名、修改、增加、移动

目录Oracle基本学习笔记创建表空间1.表空间创建格式3.表空间状态属性4.重命名表空间5.修改表空间数据文件的大小6.删除表空间的数据文件7.修改表空间中数据文件的状态8.表空间中数据文件的移动Oracle

水煮白菜王·2025-03-11 13:05

学习笔记09——并发编程之线程基础

线程基础1.1进程与线程的区别，Java中线程的实现（用户线程与内核线程）进程是操作系统分配资源的基本单位，而线程是CPU调度的基本单位。每个进程有独立的内存空间，而同一进程内的线程共享内存.可以从资源分配、切换开销、通信方式和独立性四个方面来比较两者的区别资源分配进程：操作系统分配资源（如内存、文件句柄等）的基本单位，拥有独立的地址空间。线程：隶属于进程，共享进程的资源（如内存、文件等），是CP

码代码的小仙女·2025-03-11 13:03

学习笔记10——并发编程2线程安全问题与同步机制

线程安全问题与同步机制线程安全的本质问题线程安全问题源于多线程环境下对共享资源（数据或状态）的非原子性、非可见性、非有序性访问，导致程序行为不符合预期。主要表现如下：竞态条件（RaceCondition）：多个线程对同一资源进行非原子操作，导致结果依赖线程执行顺序。示例：两个线程同时执行count++（非原子操作，实际包含读-改-写三步）。内存可见性问题：线程修改共享变量后，其他线程无法立即看到最

码代码的小仙女·2025-03-11 13:33

Java学习笔记——并发编程（三）

一、wait和notifywait和notify原理Owner线程发现条件不满足，调用wait方法，即可进入WaitSet变为WAITING状态BLOCKED和WAITING的线程都处于阻塞状态，不占用CPU时间片BLOCKED线程会在Owner线程释放锁时唤醒WAITING线程会在Owner线程调用notify或notifyAll时唤醒，但唤醒后并不意味着立刻获得锁，仍需进入EntryList重

__________习惯·2025-03-11 13:32

推荐频道

自然语言学习笔记