NER任务第2页

提示词优化——分析性思维导师

一、原提示词角色：分析性思维导师注意激励模型深入思考角色配置细节，确保任务完成。专家设计应考虑使用者的需求和关注点。使用情感提示的方法来强调角色的意义和情感层面。

由数入道·2025-07-11 15:58

Kutools：替代重复操作，搞定原生 Office 搞不定的事批量删空白行多功能

它的核心功能老强大了，集成了好几百个一键式操作，能把那些复杂任务简单得不能再简单，办公效率直接起飞！下面给大家详细说说它的核心功能分类哈。

小飞软件园·2025-07-11 15:26

Python 语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取

Python语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取前言1.预加重、分帧和加窗2.提取特征3.可视化特征4.总结前言语音识别特征提取是语音处理中的一个重要环节，其主要任务是将连续的时域语音信号转换为连续的特征向量

·2025-07-11 14:25

Manus AI与多语言手写识别

的技术架构深度学习在手写识别中的应用多语言支持的模型设计数据预处理与特征提取方法多语言手写识别的关键挑战不同语言字符的多样性处理上下文语义与书写风格适应性低资源语言的训练数据获取解决方案与优化策略迁移学习在多语言任务中的应用端到端模型的优化与轻量化用户反

·2025-07-11 13:45

头哥教学实践平台 Python初识-基本语法

任务描述利用Python提供的print()内置函数，打印输出HelloPython!，初步体验和感受Python编程的魅力。输入无输出HelloPython!

·2025-07-11 13:45

【论文阅读】【IEEE TCYB 2023】Edge-Guided Recurrent Positioning Network forSalient Object Detection in Opt

引言任务：光学遥感图像中显著目标检测论文地址：Edge-GuidedRecurrentPositioningNetworkforSalientObjectDetectioninOpticalRemoteSensingImages

·2025-07-11 12:11

Flowable24服务任务脚本任务-----------持续更新中

服务任务（ServiceTask）服务任务是BPMN2.0规范中的核心元素之一，在Flowable工作流引擎中扮演着至关重要的角色。

·2025-07-11 12:39

python非阻塞用async 和 await来替换gather函数

核心思路：手动创建并启动任务（asyncio.create_task()）使用await分别等待每个任务完成，但需确保任务在等待前已全部启动二、示例代码：手动管理多个协程的并发执行importasyncioimporttimeasyncdeftask

·2025-07-11 12:08

asyncio.to_thread() Python同步代码异步化工具

一、核心机制对比特性async/await原生异步机制asyncio.to_thread()线程池机制执行环境单线程，事件循环调度协程交替执行多线程，将同步任务放入线程池执行阻塞风险仅在await处

serve the people·2025-07-11 12:07

Python 强化学习算法实用指南（三）

在本章中，我们将提供另一种解决序列任务的方法，那就是使用一类黑盒算法——进化算法（EA）。EAs由进化机制

绝不原创的飞龙·2025-07-11 12:07

使用Python进行机器学习入门指南

Python作为机器学习领域的主流编程语言，提供了丰富的库和工具来实现各种机器学习任务。本文将介绍如何使用Python进行机器学习，包括基本概念、常用库以及一个实战项目示例。目录

软考和人工智能学堂·2025-07-11 11:36

SQL Server通过存储过程调用DLL程序集发送飞书卡片消息

SQLServer作为一款功能强大的关系型数据库管理系统，可以通过存储过程实现各种自动化任务，包括发送通知消息。

Favor_Yang·2025-07-11 11:35

大模型 Agent（智能体）技术简介

大模型Agent（智能体）技术是当前人工智能领域的前沿方向，它赋予大型语言模型（LLM）自主感知、规划、决策和行动的能力，使其不再局限于“被动应答”，而是能主动完成复杂任务。

北京地铁1号线·2025-07-11 11:35

少样本图学习（few-shot learning on graph）知识背景

Few-ShotLearningonGraph少样本学习简介少样本图学习简介1.SupportSet和QuerySet（针对单个任务）（1）SupportSet（支持集）（2）QuerySet（查询集）

so.far_away·2025-07-11 11:34

Python contextvars：跨异步任务的上下文管理利器

1.为何需要contextvars？问题的根源在构建复杂的应用程序，尤其是Web服务和并发系统时，我们经常面临一个共同的挑战：如何将某些“隐式”的上下文信息（如请求ID、用户信息、数据库事务对象）在程序的调用链中传递下去，以便在任意深度的函数中都能方便地访问？传统的解决方案各有弊端：全局变量：在并发环境下会产生竞态条件，不同请求的数据会互相干扰。threading.local：它只能做到线程级别的

·2025-07-11 11:03

数据结构课程设计

课程设计任务要求：任务：实现图的深度遍历（递归和非递归两种方法）以及实现图的广度遍历（队列）要求：1.程序能够正确运行，实现图的深度遍历和广度

秋悠然·2025-07-11 11:32

微软刚发布的Copilot+PC为什么让Intel和AMD尴尬？2024 AI PC元年——产业布局及前景展望

美国东部时间5月20日在微软位于华盛顿的新园区举行的发布会上，宣布将旗下AI助手Copilot全面融入Windows系统，能够在不调用云数据中心的情况下处理更多人工智能任务。

高性能服务器·2025-07-11 11:02

Data Agent：从技术本质到企业级实践的全景解析

在人工智能技术飞速迭代的今天，智能体（Agent）作为一种能够主动感知、规划决策并执行任务的自主系统，正在深刻改变人机协作的边界。

熊猫钓鱼>_>·2025-07-11 10:24

机器学习与光子学的融合正重塑光学器件设计范式

m0_75133639·2025-07-11 10:21

解决Minizip压缩后解压时的头部错误问题

最近，在处理文件压缩的任务时，我遇到了一个有趣的问题。使用Minizip库进行文件压缩后，在解压过程中收到了一个关于"头部错误"的警告。

超喜欢下雨天·2025-07-11 10:51

深入浅出 Python Asynchronous I/O：从 asyncio 入门到实战

特别是在处理网络请求、文件读写等I/O密集型任务时，传统的同步编程模型可能会因为等待而浪费大量时间。为了解决这个问题，异步编程应运而生。

·2025-07-11 10:19

C 指针

通过指针，可以简化一些C编程任务的执行，还有一些任务，如动态内存分配，没有指针是无法执行的。所以，想要成为一名优秀的C程序员，学习指针是很有必要的。

智慧浩海·2025-07-11 09:49

高危Lucee漏洞（CVE-2025-34074，CVSS 9.4）：通过计划任务滥用实现认证RCE，Metasploit模块已公开

该漏洞编号为CVE-2025-34074，CVSS评分高达9.4，允许已认证管理员通过滥用Lucee计划任务功能执行任意远程代码。

·2025-07-11 09:45

C语句和数据的输入输出

C语句都是用来完成一定的操作任务。C语句必须依赖于函数存在。

2501_90124553·2025-07-11 08:39

Ruby 安装 - Linux

在Linux系统上安装Ruby是许多开发者的首要任务。本文将详细介绍如何在Linux系统上安装Ruby，包括准备工作、安装过程和常见问题解决。

lly202406·2025-07-11 08:36

量子化学仿真软件：NWChem_（12）.并行计算技术

随着计算化学任务的复杂度和数据规模的不断增长，传统的单核计算已经无法满足高性能计算的需求。并行计算通过利用多个处理器或计算节点来分担计算任务，可以在显著减少计算时间的同时提高计算效率。

kkchenjj·2025-07-11 07:03

FreeRTOS基础知识学习指南

以下内容涵盖FreeRTOS的核心概念，包括任务管理、调度、中断、互斥量与信号量、队列和内存管理等主题。每部分提供基本原理说明，并辅以简要的代码示例帮助理解。

·2025-07-11 06:25

使用 FreeRTOS 实现简单多任务调度（初识 RTOS）

使用FreeRTOS实现简单多任务调度（初识RTOS）“裸机是手动挡，RTOS是自动挡。程序员也要学会偷懒！”——《从延时到调度：嵌入式人的进阶之路》一、什么是RTOS？为啥你迟早会用上它？

欢乐熊嵌入式编程·2025-07-11 05:22

全身动作捕捉系统在人形机器人训练中提供精准数据的重要性

人形机器人作为复杂的移动操作平台，其运动精度直接影响任务执行可靠性。与工业机械臂相比，人形机器人需同时处理浮动基座动力学、多体耦合误差及非结构化环境适应，使得运动学误差分析更具挑战性。

·2025-07-11 05:52

人工智能基础知识PPT课件

人工智能基础知识定义与概念：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能行为的综合性科学，其目的是让计算机系统具备执行人类智能任务的能力。

智慧化智能化数字化方案·2025-07-11 04:45

C++11 future、promise实现原理

前言针对异步调用实现，可以将整体任务分为两个部分：任务的提交和任务结果的获取。通过分离这两个部分可以将任务的执行阶段交给其他线程执行，对于一些耗时任务、阻塞任务来说会提升任务提交线程的任务处理能力。

Hx__·2025-07-11 04:13

大模型卷积神经网络（CNN）的架构原理

一、卷积神经网络（CNN）的核心原理与架构CNN是一种专为结构化数据（如图像、文本）设计的深度学习模型，其核心在于层次化特征提取与参数高效共享，使其成为大模型中视觉和多模态任务的基础组件。

hao_wujing·2025-07-11 03:38

告别文件上传难题：用 Spring RestTemplate.exchange 高效上传文件！

今天，我们就来深入探讨如何使用Spring的RestTemplate的exchange方法，来优雅且高效地完成文件上传任务，特别

码觉客·2025-07-11 02:06

云原生信息提取系统：容器化流程与CI_CD集成实践

在实际开发中，我们经常需要对互联网页面进行结构解析与内容提取，但这些任务常常陷入以下困境：本地测试没问题，一旦部署到线上环境便频繁出错；环境配置不一致导致执行失败；内容接口更新频繁，人工维护成本高；无法做到自动更新与持续运行

·2025-07-11 02:04

异构推理系统动态负载调度与资源分配实战：多节点协同、任务绑定与智能分发策略全解析

异构推理系统动态负载调度与资源分配实战：多节点协同、任务绑定与智能分发策略全解析关键词异构调度、Kubernetes调度器、GPU任务绑定、MIG分配、推理流量调度、服务亲和性、任务隔离、资源优先级、边缘协同

观熵·2025-07-11 02:32

跨集群异构推理系统协同调度实战：边缘-中心联合部署与多租户算力调度架构解析

跨集群异构推理系统协同调度实战：边缘-中心联合部署与多租户算力调度架构解析关键词跨集群调度、边缘推理、GPU-NPU协同、KubeFed、资源分域、任务下发、多租户隔离、MLOps联邦调度、推理闭环、负载均衡摘要在

观熵·2025-07-11 02:32

Julia爬取数据能力及应用场景

然而，关于数据爬取（即网络爬虫）方面，我们需要明确以下几点：虽然它是一门通用编程语言，但它的强项不在于网络爬取（WebScraping）这类任务。而且Julia的生态系统在爬虫方面还不够成熟和丰富。

q56731523·2025-07-11 01:29

时尚搭配助手，深度解析用Keras构建智能穿搭推荐系统

当算法遇见时尚第一章数据工程：时尚系统的基石1.1数据获取的多元化途径1.2数据预处理全流程1.2.1图像标准化与增强1.2.2多模态数据处理第二章模型架构设计：从分类到推荐2.1基础CNN模型（图像分类）2.2多任务学习模型

忆愿·2025-07-11 01:28

如何在统信UOS上安装应用程序

以下是一些具体的步骤和建议：一、使用UOS应用商店安装应用打开应用商店：点击桌面底部的任务栏中的“应用商店”图标，或者通过“开始”菜单找到并打开应用商店。

Botiway·2025-07-11 01:55

玛哈特网板矫平机：精密矫平金属开平板的利器

网板矫平机（也称为开平板矫平机、整平机）正是为完成这一核心任务而设计的专业化设备。它是连接卷材开卷线与后续剪切、冲压、折弯等工序的关键桥梁，对最终产品的质量起着决定性作用。一、何为“网板”？

MAHATMA玛哈特·2025-07-11 00:51

Lua嵌入式爬虫实现步骤

在Lua中实现嵌入式爬虫，通俗点说就是指在一个宿主程序（如Nginx/OpenResty、Redis等）中使用Lua脚本来完成网络爬取任务。

q56731523·2025-07-11 00:50

Scala实现网页数据采集示例

Scala可以轻松实现简单的数据采集任务，结合AkkaHTTP（高效HTTP客户端）和Jsoup（HTML解析库）是常见方案。

·2025-07-11 00:50

Oracle 数据库管理与维护实战指南（用户权限、备份恢复、性能调优）

用户权限管理、冷热备份、RMAN备份、AWR报告、SQL调优、等待事件分析✅摘要在企业级Oracle数据库运维中，用户权限管理、数据备份恢复机制、性能监控与调优是保障系统安全、稳定和高效运行的三大核心任务

白仑色·2025-07-10 23:16

【论文阅读笔记】TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series

TimesURL:Self-supervisedContrastiveLearningforUniversalTimeSeriesRepresentationLearning摘要学习适用于多种下游任务的通用时间序列表示

少写代码少看论文多多睡觉·2025-07-10 22:39

从数据集视角看——大语言模型（LLMs）的训练、微调和推理

微调：针对特定任务调整模型参数，类似于“针对考试复习重点内容”。指令微调：在对话或指令数据集上优化，使模型更适合交互式任务。推理：使用训练好的模型进行预测或生成。1.2核心组件数据集

爱看烟花的码农·2025-07-10 22:38

【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement

Meta-SE通过元学习的方法，利用先验的元知识快速适应新的任务和噪声类型，即使只有少量训练样本也能表现出色。背景知识与研究动机语音增强技术旨在从带噪语音信号中恢复目标语音，提升语音质量和可懂度。深度

Bosenya12·2025-07-10 22:38

《重构项目》基于Apollo架构设计的项目重构方案（多种地图、多阶段、多任务、状态机管理）

1.项目结构设计project/├──config/#配置文件（定义Scenario、Stage、Task的映射）├──src/│├──base/#抽象基类定义││├──scenario_base.h/.cpp││├──stage_base.h/.cpp││└──task_base.h/.cpp│├──scenarios/#不同样本架地图的Scenario实现││├──map_a_scenario

A小庞·2025-07-10 21:31

【机器学习&深度学习】为什么分类任务中类别比例应接近 1:1？

目录前言一、什么是类别不平衡？二、为什么类别比例应接近1:1？2.1⚠模型容易“偏科”2.2精确率、召回率失真2.3模型训练失衡，梯度方向偏移三、现实案例中的“灾难性后果”四、如何应对类别不平衡问题？4.1数据层面处理4.2模型训练层面优化4.3评估指标替代五、实际场景举例六、模拟场景：银行信用卡欺诈检测6.1场景描述6.2数据集情况6.3模型训练结果（未处理不平衡）6.4模型做了什么？6.5实际

一叶千舟·2025-07-10 20:24

第八十九篇大数据开发中的数据算法：贪心策略 - 生活中的“精打细算”艺术

目录一、贪心算法核心思想：当下即最优二、三大核心应用场景详解（附原创图表）1.文件压缩优化：Huffman编码2.任务调度优化：SPT算法3.网络拓扑优化：Prim算法三、贪心算法适用性分析四、大数据工程最佳实践五

·2025-07-10 19:46

AI技术正在深度重构全球产业格局，其影响已超越工具属性，演变为推动行业变革的核心引擎。

多模态扩展：结合图像/语音识别（如GPT-4V），实现图文分析、医学影像解读等跨模态任务。行业变革客服行业：AI客服处理70%+常规咨询（如阿里小蜜），人力转向复杂问题

·2025-07-10 18:43

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