自然语言学习第26页

自主学习与自然语言处理的融合：实现更智能的聊天机器人

自然语言处理（naturallanguageprocessing，NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个分支，它涉及计算机如何理解、处理和生成人类语言。自主学习与自然语言处理的融合

AI天才研究院·2025-01-27 07:25

为什么手机需要这么多摄像头

以下是多摄像头设计的原因和功能：1.提供多种焦段选择主摄像头（广角镜头）：用于大多数拍摄场景，提供高分辨率和自然视角。超广角镜头：捕捉更广阔的视野，适合风景、建筑或大合照。

Channing Lewis·2025-01-27 07:22

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理22-fasttext文本分类

1文本分类介绍1.1文本分类概念文本分类的是将文档（例如电子邮件，帖子，文本消息，产品评论等）分配给一个或多个类别.当今文本分类的实现多是使用机器学习方法从训练数据中提取分类规则以进行分类,因此构建文本分类器需要带标签的数据.1.2文本分类种类二分类:文本被分类两个类别中,往往这两个类别是对立面,比如:判断一句评论是好评还是差评.单标签多分类:文本被分入到多个类别中,且每条文本只能属于某一个类别(

跟德姆(dom)一起学AI·2025-01-27 06:50

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理18-解码器部分实现

1解码器介绍解码器部分:由N个解码器层堆叠而成每个解码器层由三个子层连接结构组成第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接第二个子层连接结构包括一个多头注意力子层和规范化层以及一个残差连接第三个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接说明:解码器层中的各个部分，如，多头注意力机制，规范化层，前馈全连接网络，子层连接结构都与编码器中的实现相同.因此这里可

跟德姆(dom)一起学AI·2025-01-27 04:09

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理20-模型构建

1模型构建介绍通过上面的小节,我们已经完成了所有组成部分的实现,接下来就来实现完整的编码器-解码器结构.Transformer总体架构图:2编码器-解码器结构的代码实现EncoderDecoder函数完成编码解码的子任务，就是把编码和解码的流程进行封装实现。#编码解码内部函数类EncoderDecoder实现分析#init函数(self,encoder,decoder,source_embed,t

跟德姆(dom)一起学AI·2025-01-27 04:37

大数据平台建设整体架构设计方案

《大数据平台建设整体架构设计方案》关键词：大数据平台、分布式存储、分布式计算、数据仓库、数据湖、数据安全、数据质量管理、数据治理、数据挖掘、机器学习、图计算、自然语言处理、Hadoop、Spark、Flink

AI天才研究院·2025-01-27 02:55

如何使用Llama-2-7b-chat-hf模型进行对话生成

模型进行对话生成Llama-2-7b-chat-hf项目地址:https://gitcode.com/mirrors/NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf引言在当今的数字化时代，自然语言处理

娄泳含·2025-01-27 00:36

探索Llama Recipes：Meta Llama模型的实用示例库

探索LlamaRecipes：MetaLlama模型的实用示例库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在机器学习和自然语言处理的世界中，MetaLlama模型是一颗璀璨的新星，

郁英忆·2025-01-27 00:05

RAG理论到实践：高级、模块化RAG在AI工程架构中的行业通用解决方案与实施策略(Advanced RAG✨)

在机器学习和自然语言处理中，嵌入通常用于将离散的符号或对象表示为连续的向量空间中的点。在自然语言处理中，词嵌入（wordembedding）是一种常见的技术，它将单词映射到实数向量，以便

汀、人工智能·2025-01-26 23:57

4.连续小波变换的示例应用

许多自然发生的信号具有相似的特征，它们由缓慢变化的成分组成，中间穿插着剧变，小波在分析这类信号时非常有用，0数据介绍下面是一段地震信号，2次地震分别发生在30min和35min处。该信号以1Hz

赵孝正·2025-01-26 21:17

RabbitMQ 死信队列详解

将消息投递到Broker或者直接到Queue里了，Consumer从Queue取出消息进行消费，但某些时候由于特定的原因导致Queue中的某些消息无法被消费，这样的消息如果没有后续的处理，就变成了死信，有死信自然就有了死信队列

web18484626332·2025-01-26 19:02

【Eigen教程】矩阵操作（三）

3.1矩阵运算向下取整向上取整四舍五入正弦余弦正切反正弦反余弦反正切双曲正弦双曲余弦双曲正切有限值检查无穷大检查NaN检查最小值最大值自然对数常用对数指数平方根平方立方幂运算乘法绝对值转置共轭矩阵乘法点积叉积标量乘法标量除法加法减法

十年一梦实验室·2025-01-26 19:27

剥离情绪的内耗

1.认识情绪的本质情绪是对外界刺激的一种自然反应，它是无害的，甚至是有益的——情绪可以帮助我们应对环境、调节行为。但当我们对情绪产生过度的反应，或者被情绪

匹马夕阳·2025-01-26 19:27

代码随想录算法训练营第三十七天-动态规划-完全背包-理论基础

背包根本区别就是物品的数量完全背包，物品的数量是无限的，可以任意取多个01背包物品的数量则只有一个遍历顺序01背包的一维滚动数组必须要从后向前遍历，这是防止一个物品被多次加入背包中而完全背包就是要多次加入物品，所以遍历自然而然就变成正序遍历了

taoyong001·2025-01-26 18:49

神经网络入门推荐知识,神经网络入门书籍推荐

适合初学者的神经网络和遗传算法资料遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

快乐的小肥熊·2025-01-26 16:06

基于CNN+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)

财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理

矩阵猫咪·2025-01-26 16:34

【2024最新】python第三方库的概述——功能、特点

SciPy：matplotlib：Seaborn：三、Web开发Flask：Django：四、图像处理Pillow（PILFork）：OpenCV-Python：五、游戏开发Pygame：Pyglet：六、自然语言处理

西西很呆·2025-01-26 15:32

大语言模型应用指南：OpenAI大语言模型简介

大语言模型应用指南：OpenAI大语言模型简介1.背景介绍1.1问题的由来在过去几年中,自然语言处理(NLP)领域取得了长足的进步,这主要归功于大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs

AI大模型应用之禅·2025-01-26 15:02

除夕文化探究

这种岁末祭祀活动体现了古人对祖先和自然神灵的敬畏之情，也为除夕的形成奠定了基础。在古代，岁末祭祀不仅是对祖先的缅怀，也是对过去一年的总结和对未来一年的祈愿。这种传统一直延

南风过闲庭·2025-01-26 13:43

《剖析Transformer架构：自然语言处理飞跃的幕后英雄》

在人工智能的迅猛发展进程中，自然语言处理（NLP）领域取得了令人瞩目的突破，而Transformer架构无疑是这场变革的核心驱动力。

·2025-01-26 11:25

java语言学习（5）

第九章目录类变量和类方法理解main方法语法代码块单列设计模式final关键字抽象类接口类变量/静态变量该变量最大的特点就是会被本类的所有对象实例共享，类变量可以通过类名来访问分析代码，探讨内存的分配classChild{privateStringname;publicstaticintcount=0;//这个叫类变量或者叫静态变量publicChild(Stringname){this.name

memorycx·2025-01-26 11:58

java语言学习（6）

十章类部类枚举和注解自定义实现枚举enum关键字实现枚举JDK内置的基本注解类型元注解：对注解进行注解补充：类的五大成员属性方法构造器代码块内部类内部类定义：一个类的内部又完整的嵌套了另一个类结构。被牵头的类称为内部类，嵌套其他类的类称为外部类，内部类最大的特点就是可ui直接访问私有属性，并且可以体现类与类之间的包含关系局部内部类（有类名）基本语法*classOuter{//外部类classInn

memorycx·2025-01-26 11:58

java语言学习（3）------初级篇完稿

第七章续方法重载定义：java中允许一个类中，多个同名方法的存在，但是要求形参列表不一样。重载的好处：减轻了起名的麻烦减轻了记名的麻烦重载的细节：方法名必须相同形参列表必须不同（形参类型或个数或顺序，至少有一样不同，参数名无要求）返回类型无要求可变参数概念：java允许将同一个类中多个同名同功能但参数个数不同的方法，封装成一个方法。基本语法访问修饰符返回类型方法名（数据类型…形参名）快速入门cla

memorycx·2025-01-26 11:27

AI学习指南Ollama篇-Ollama简介

一、定义大语言模型（LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够生成文本、回答问题、翻译语言、撰写代码等。

俞兆鹏·2025-01-26 10:20

【Python高阶篇】探索人工智能：使用Python构建一个简单的聊天机器人

它通过模拟人类思考过程和智能行为来实现对复杂任务的自主处理和学习，已经被广泛应用于许多领域，包括语音识别、自然语言处理、机器人技术、图像识别和推荐系统等。

码农必胜客·2025-01-26 08:37

为AI聊天工具添加一个知识系统之70 详细设计之11 维度运动控制的应用：上下文受控的自然语言

下面我们从“维度”运动控制的一个典型应用场景：受控的自然语言”开始讨论。拼块文字型风格:维度运动控制下的受控自然语言演示了支持/支撑/支援的三因式分解（三化：化仪/化解/化法）效果。

一水鉴天·2025-01-26 07:27

大模型中的分词技术 BBPE

一、OOV问题和多语言场景在自然语言处理（NLP）中，OOV（Out-of-Vocabulary）问题是指模型在处理文本时遇到未在词表中出现过的词汇，导致无法有效处理这些词汇的情况。

禅与计算机技术·2025-01-26 01:05

Command Center AI

CommandCenterAI是一种先进的智能决策支持系统，专门用于应急指挥和资源调度管理，尤其在高压、复杂的环境中，如自然灾害应对、军事指挥、城市公共安全等领域，帮助决策者做出快速、有效的响应。

由数入道·2025-01-26 00:53

分形、大自然的分形几何、数据可视化、Python绘图

分形、大自然的分形几何、数据可视化、Python绘图中国传统中的『分形』大自然的分形几何数据可视化本系列采用turtle、matplotlib、numpy这三个Python工具，以分形与计算机图像处理的经典算法为实例

timedot-hj·2025-01-25 23:20

【自然语言处理（NLP）】jieba分词的使用（分词模式、关键词提取）

分词的使用1.安装2.jieba分词模式2.1精确模式2.2全模式2.3搜索引擎模式2.4词性标注2.5加载自己的分词文件3.查看词频4.关键词提取个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍**自然语言处理

道友老李·2025-01-25 23:49

改进候鸟优化算法之二：基于混沌映射的候鸟优化算法（MBO-CM）

一、候鸟优化算法（MBO）简介候鸟优化算法是一种自然启发的元启发式算法，由Duman等人于2011年（也有说法为2012年）提出。该算法模拟候鸟在迁徙过

搏博·2025-01-25 22:37

python机器学习

前提Python机器学习的应用领域A.图像识别和计算机视觉B.自然语言处理和文本分析C.数据挖掘和推荐系统深度学习A.神经网络的基本原理B.常用的深度学习框架和算法C.深度学习在图像

方安乐·2025-01-25 16:57

情感分析常见算法与模型及实现步骤

【1】常见算法与模型情感分析（SentimentAnalysis）是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的主观信息，如情绪、态度和意见。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

基于深度学习的舆论分析与检测系统应用与研究

近年来，基于深度学习的自然语言处理技术取得了显著进步，这为提高舆论分析的准确性和效

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

自然语言处理（NLP）-总览图学习

文章目录自然语言处理（NLP）-总览图学习1.一张总览图的学习1.语音学（Phonology）2.形态学（Morphology）3.句法学（Syntax）4.语义学（Semantics）5.推理（Reasoning

汤姆和佩琦·2025-01-25 16:24

读论文 Situated Instruction Following

情境指令的意义通过人类的过去行动和预期未来行为自然展开。在我们的设置中，指令具有以下特征：(1)模糊不清，(2)具有时间演变的意图，(3)可以通过代理的动态行动更精确地解释。SIF中的任务包括两个

MhZhou0412·2025-01-25 16:53

基于Python的自然语言处理系列（2）：Word2Vec（负采样）

在本系列的第二篇文章中，我们将继续探讨Word2Vec模型，这次重点介绍负采样（NegativeSampling）技术。负采样是一种优化Skip-gram模型训练效率的技术，它能在大规模语料库中显著减少计算复杂度。接下来，我们将通过详细的代码实现和理论讲解，帮助你理解负采样的工作原理及其在Word2Vec中的应用。1.Word2Vec（负采样）原理1.1负采样的背景在Word2Vec的Skip-g

会飞的Anthony·2025-01-25 15:51

GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系

简介近年来，人工智能技术飞速发展，特别是在自然语言处理领域。GPT-4是OpenAI推出的新一代大模型，而GPT-4O和GPT-4O-mini是其优化版本，专门为不同应用场景和计算资源需求进行调整。

surfirst·2025-01-25 14:14

30个整数映射到1个字节，查表法实现小范围内常数时间素性判定

自然是1个bit代表1个整数的素性，同时，偶数不用存，个位为5的整数不用存，只有个位为1、3、7、9的整数才可能是素数，也就是每20个整数中只有8个数可能是素数，正好1个字节。

磁悬浮青蛙呱呱呱·2025-01-25 14:41

计算机视觉：卷积核

本文重点卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中，卷积核是网络的核心组件之一。

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-25 12:23

Agent实战系列：快速自定义Agent在业务线落地：从入门到高级[实现tool串联、多轮对话、多Agent动态编排、静态编排等]

tool串联让Agent能够调用多种工具和服务，多轮对话则让Agent能够与用户进行更加自然和深

汀、人工智能·2025-01-25 10:15

DigitalOcean Kubernetes现已支持VPC natvie集群

这意味着你的DOKS集群可以作为现有VPC网络架构的自然扩展，提供更流畅的连接和更好

DO_Community·2025-01-25 09:37

Rasa的工作流程

Rasa的工作流程分为两个主要部分：NLU（自然语言理解）和Core（对话管理）。

不会编程的程序猿ᅟ·2025-01-25 08:29

国内的AI大模型有可能超过ChatGPT吗？

以下是对这一问题的详细探讨：1.技术基础（1）现状国内AI技术：国内的AI技术发展迅速，尤其在深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域已经取得了显著进展。

AIWritePaper官方账号·2025-01-25 08:28

【Lora微调】提高模型效率的创新方法

前言在自然语言处理（NLP）和机器学习的研究和应用中，随着模型规模的不断扩大，模型训练的计算成本和存储需求也不断攀升。

@fishv·2025-01-25 07:19

再分享API形式调用Dify项目应用

福安德信息科技·2025-01-25 06:40

基于深度学习的鸟类识别系统详解（UI界面 + YOLOv10 + 数据集）

引言鸟类识别是计算机视觉领域中一个独具挑战性的任务，尤其是在复杂的自然环境中，识别不同种类的鸟类需要非常强大的模型和丰富的数据集。

2025年数学建模美赛·2025-01-25 05:34

Java 大视界 -- Java 大数据中的自然语言生成技术与实践（63）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视

青云交·2025-01-25 03:52

你知道吗？其实这些都是AI——智能聊天机器人

智能聊天机器人AI的核心在于其强大的自然语言处理能力。通过分析用户的输入文本，这些系统能够理解用户的意图，并生成相应的回复。例如，当用户在购物平台上询

贫苦游商·2025-01-25 02:41

Transformer大模型实战 BART模型的架构

TextGenWebUILLMTransformer大模型实战BART模型的架构1.背景介绍1.1问题的由来随着大规模预训练模型的兴起，如BERT、GPT系列等，研究人员发现基于Transformer架构的模型在自然语言处理任务上表现出了显著的优势

AI天才研究院·2025-01-24 23:23

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