NLP专题第4页

6月19日复盘

6月19日复盘二、分词与词向量分词和词向量是NLP的基础技术。1.分词分词是将连续的文本分割成独立的词汇单元（tokens）的过程。这些单元可以是单词、符号或子词。

四万二千·2025-06-23 06:06

vLLM专题（十三）-结构化输出（Structured Outputs）

vLLM支持使用outlines、lm-format-enforcer或xgrammar作为引导解码的后端来生成结构化输出。本文档展示了一些可用于生成结构化输出的不同选项示例。一、在线服务（OpenAIAPI）你可以使用OpenAI的Completions和ChatAPI生成结构化输出。支持以下参数，这些参数必须作为额外参数添加：guided_choice：输出将完全匹配其中一个选项。guided

AI专题精讲·2025-06-23 05:59

程序代码篇---ESP32-S3小智固件

A1：该系统采用“语音采集→唤醒词检测→ASR→NLP→TTS→语音播放”的流水线架构：硬件层：ESP32-S3芯片+麦克风阵列（如INMP441）+扬声器（如MAX98357A）。

Atticus-Orion·2025-06-22 23:21

NLPIR智能语义：大数据精准挖掘是信息化发展趋势

随着信息技术的高速发展、数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据量急剧增长，大量的信息给人们带来方便的同时，也带来了诸如：信息过量难以消化，信息真假难以辨识，信息安全难以保证，信息形式不一致难以统一处理等问题。如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。数据挖掘就是对观测到的数据集进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其

weixin_33778544·2025-06-22 22:40

从代码学习深度学习 - 情感分析及数据集 PyTorch版

今天，我们将深入探讨自然语言处理（NLP）中的一个核心任务：情感分析。随着互联网的普及，从产品评论、社交媒体到论坛讨论，我们每天都在产

飞雪白鹿€·2025-06-22 21:03

自定义 Hook：在 Vue3 中复用逻辑

前端开发工程师、技术日更博主、已过CET6阿珊和她的猫_CSDN博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》、《2024面试高频手撕题》、《前端求职突破计划》蓝桥云课签约作者

阿珊和她的猫·2025-06-22 20:58

`readonly` 与 `shallowReadonly`：Vue3 中的只读响应式对象

前端开发工程师、技术日更博主、已过CET6阿珊和她的猫_CSDN博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》、《2024面试高频手撕题》、《前端求职突破计划》蓝桥云课签约作者

阿珊和她的猫·2025-06-22 20:58

文本表示的发展概述

文本表示是NLP领域中的一项基础性和必要性工作，它直接影响甚至决定着NLP系统的质量和性能。

抱抱宝·2025-06-22 20:56

Linux根据进程id获取此进程的端口号

netstat-nlp|grep2、执行上面命令，结果如下，其中8501就是37这个进程的端口号3、根据端口号查找进程lsof-i:或者

·2025-06-22 18:13

【ARXML专题】_4_提取Arxml的模板信息

ARXML转DBC必备目录1AUTOSARSystemDescriptionNetworkExplorer中截图2Arxml中信息提取3结尾1AUTOSARSystemDescriptionNetworkExplorer中截图

汽车电子助手·2025-06-22 16:32

SWAT模型高阶应用暨无资料地区建模、不确定分析与气候变化、土地利用对面源污染影响模型改进及案例分析

专题一SWAT模型应用热点分析1.1SWAT模型应用文献解析及热点剖析1.2讨论专题二

小艳加油·2025-06-22 15:30

深度解析 ImportError: cannot import name AdamW from transformers——从报错原理到完美解决方案

在自然语言处理(NLP)领域，HuggingFace的transformers库已成为事实上的标准工具。

Tadas-Gao·2025-06-22 12:35

美元反弹压制金价：基于ARIMA-GARCH模型的汇率-黄金联动效应解构

摘要：本文采用LSTM-Attention混合模型进行价格序列特征提取，结合自然语言处理（NLP）构建政策不确定性指数（PUI），运用ARIMA-GARCH模型预测美元流动性溢价因子（DLP）变动。

金融小师妹·2025-06-22 09:16

Cesium面试题1-openlayer,mapbox,cesium之间的区别

优点：最具美感的专题地图缺点：没有球体运用于互联网场景复杂地理信息表达，追求地图可视化效果Openlay

团子WebGIS·2025-06-21 21:04

【平面波导外腔激光器专题系列】用于光纤传感的低噪声PLC外腔窄线宽激光器

摘要高性价比的1550nmDWDM平面外腔（PLANEX）激光器是干涉测量、布里渊、LIDAR和其他光传感应用的最佳选择。其线宽，散粒噪声限制为>500kHz。不存在光纤激光器典型的RIN峰值，更适合声学和地震传感干涉测量。与基于FBG的激光器（ECL和光纤激光器）相比，PLANEX腔坚固耐用且本质稳定，激光器的可靠性已通过Telcordia认证，集成模块设计用于在恶劣的环境条件和振动下运行。PL

见合八方-专业国产SOA供应商·2025-06-21 17:34

Python 爬虫实战：华尔街见闻精选文章爬取（反反爬 + 投资情绪分析）

BeautifulSoup（HTML解析）反反爬模块：fake-useragent（随机UA）、proxypool（代理池）、playwright-stealth（反检测）数据分析：Pandas（数据处理）、SnowNLP

Python核芯·2025-06-21 16:03

小白学大模型：Hugging Face Tokenizer

Tokenizer介绍在自然语言处理（NLP）领域，Tokenizer（分词器）是准备输入模型的关键步骤之一。

AI大模型_学习君·2025-06-21 11:02

【大模型开发】Hugging Face的Transformers库详解介绍与案例

深入解析HuggingFaceTransformers及开源大模型微调实践HuggingFaceTransformers已成为自然语言处理（NLP）乃至多模态（跨语言、图像、音频等）应用中最为流行、功能最完备的开源框架之一

云博士的AI课堂·2025-06-21 11:01

检索增强生成（RAG）领域关键数据集综述：分类、挑战与展望

检索增强生成（RAG）领域关键数据集综述：分类、挑战与展望摘要检索增强生成（RAG）通过融合外部知识库与大型语言模型，已成为解决知识密集型自然语言处理（NLP）任务的关键范式。

致Great·2025-06-21 10:23

lxdnlpab.dll lxdjsk0.dll LGBCpwr.dll lxduinpa.dll LPCOptb.dll lgSSQVGA.dll lxdxlpab.dll

在使用电脑系统时经常会出现丢失找不到某些文件的情况，由于很多常用软件都是采用MicrosoftVisualStudio编写的，所以这类软件的运行需要依赖微软VisualC++运行库，比如像QQ、迅雷、Adobe软件等等，如果没有安装VC++运行库或者安装的版本不完整，就可能会导致这些软件启动时报错，提示缺少库文件。如果我们遇到关于文件在系统使用过程中提示缺少找不到的情况，如果文件是属于运行库文件的

a***0738·2025-06-21 10:50

C语言专题：7.Queue（队列）与 Linked List（链表）

在数据结构中，队列（Queue）和链表（LinkedList）是两个常见的线性结构，具有不同的访问和操作特性。掌握它们的实现方式和使用场景，是深入理解C语言和算法设计的重要基础。一、队列（Queue）1.1基本概念队列是一种先进先出（FIFO）的线性数据结构。元素从队尾入队（enqueue），从队头出队（dequeue）。1.2循环队列的结构定义#define MAX_SIZE 100#defin

代码与烙铁·2025-06-21 10:20

AI向新·潮涌未来——2025浪潮数字企业创新大会震撼来袭！

本次大会由浪潮数字企业技术有限公司主办，国资报告鼎力支持，汇聚产学研界精英，通过1场全体大会+8场专题论坛+1场生态大会+1场技术成果展，覆盖AI+制造、服务等多元场景，全方位解码AI赋能企业变革的无限可能

浪潮易云·2025-06-21 09:18

自然语言处理之文本分类：Transformer：文本分类数据集分析

自然语言处理之文本分类：Transformer：文本分类数据集分析自然语言处理基础NLP概述自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，专注于使计算机能够理解

zhubeibei168·2025-06-21 09:46

Happy-LLM task2 第一章 NLP 基础概念（2天）

NLP基础概念简介自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能领域的核心分支，旨在让计算机理解、处理并生成人类语言，实现人机自然交互。

unityのkiven·2025-06-20 22:34

O-RAN专题系列-33：关于O-RAN常见问题的进一步澄清

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121534249目录O-RAN与3GPPO-RAN的诉求来自于运营商而不是设备O-RAN对运营商的商业价值与对应的技术实现并非所有的运营商对O-RAN都有诉求对O-RAN有诉求运营商，并非要求全

文火冰糖的硅基工坊·2025-06-20 17:30

循环神经网络RNN

3.应用场景自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音识别、音乐生成......4.自然语言处理概述主要是通过计算机算法来理解自然语言。

Xyz_Overlord·2025-06-20 16:55

【深度学习pytorch-88】BERT

BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）简介BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言表示模型，旨在通过大规模无监督学习来提升下游自然语言处理（NLP

超华东算法王·2025-06-20 15:46

【python】线程专题

第1章：线程是什么？1.1什么是线程？线程（Thread）是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它存在于进程内部，是进程的一部分。一个进程可以包含多个线程，这些线程共享内存空间和资源，但能并发执行代码。‍♂️比喻理解进程：是一家工厂。线程：是工厂里的工人，他们在一起干活（共享资源），但每个人可以做不同的事情（独立运行）。1.2为什么使用线程？线程的主要优势是：优点说明并发执行可以“同时”做多件事（

蜡笔小电芯·2025-06-20 04:56

AI转型指南

点击跳转到网站一、AI行业全景扫描（认知篇）技术图谱解构机器学习/深度学习/强化学习的技术边界NLP/CV/语音/推荐系统等细分赛道的就业热度对比传统计算机技能与AI能力的交叉点（如分布式计算、系统

HeartException·2025-06-20 00:35

2025年大模型学习新攻略！掌握未来AI的关键技能

1.公开课（视频）：李宏毅机器学习斯坦福CS336：从零开始构建语言模型卡内基梅隆大学【多模态机器学习】RAGFromScratchHuggingFaceNLP课程2.机器学习和编程基础：pytorch

AI大模型-大飞·2025-06-19 21:09

AAAI2022国际顶会Workshop将会讨论些什么？

来源:AINLPer微信公众号（每日论文干货分享！！）

AINLPer·2025-06-19 14:43

大模型时代的具身智能系列专题(十)

SergeyLevine团队SergeyLevine目前是UCBerkeley电气工程与计算机科学系的副教授，同时是RAIL(RoboticAI&LearningLab@BAIR)实验室主任。除了在Berkeley的教职，Levine也是GoogleBrain的研究员，他也参与了Google知名的机器人大模型PALM-E，RT1和RT2。SergeyLevine于2009年获得斯坦福大学计算机科学

视言·2025-06-19 13:40

深入探讨：如何使用OutputFixingParser修复LLM输出的解析错误并确保数据结构的完整性

深入探讨：如何使用OutputFixingParser修复LLM输出的解析错误并确保数据结构的完整性在当今的自然语言处理（NLP）领域，大型语言模型（LLM）如GPT-3等，已成为解决复杂问题的重要工具

m0_57781768·2025-06-19 12:58

Leetcode百题斩-链表

这个专题算是经典中的经典了，从之前的刷题记录就可以看出，一共14题，其中5题之前都刷过。

Owen_Q·2025-06-18 22:21

教育培训系统小程序ThinkPHP+UniApp

功能特性:课程购买：支持购买自己喜欢的课程实战营(专题板块)：支持创建多个实战营，精选课程为你推荐VIP模式：开通VIP可以免费学习限定课程卡密模式：支持批量生成卡密，

源码库saaskw·2025-06-18 19:06

TVP专家谈CodeBuddy：助力高效编程，潜力无限

导语|近日，由腾讯云TVP携手腾讯云代码助手CodeBuddy团队精心打造TVP吐槽大会腾讯云CodeBuddy专题线上研讨会圆满落幕，7位资深的行业专家深度体验CodeBuddy，分享真实体验和建议，

·2025-06-18 14:33

自然语言处理分类

NLP学习Nlp基本分类NLP领域的任务分为两个类别:第一类是人工智能NLP。包括词性标注，分词，语法解析，语言模型，信息检索，信息抽取，语义表示，文本分类。

要奋斗呀·2025-06-18 10:58

《大模型应用开发极简入门》——笔记

2.NLP技术从n-gram到LLM的

孟柯coding·2025-06-18 08:15

自然语言处理(NLP)核心技术：从词嵌入到Transformer

1.NLP基础与文本表示1.1文本预处理技术importreimportnltkfromnltk.corpusimportstopwordsfromnltk.stemimportPorterStemmer

软考和人工智能学堂·2025-06-17 23:21

「Happy LLM」机器与人类沟通的桥梁——NLP

如果说，编程语言是人类与机器“单方”交流的语言，那么NLP就是机器与人类进行“双向”交流的桥梁了。本章节我们会聊到：什么是NLP？NLP的预处理是怎样实现的？什么是NLP？

OvO_ll·2025-06-17 23:18

详解Byte Pair Encoding (BPE)原理

答案字节对编码（BytePairEncoding,BPE）是一种有效的数据压缩算法，广泛应用于自然语言处理（NLP）中的子词分割。

强化学习曾小健·2025-06-17 22:11

EasyFeature：智能要素提取的遥感技术创新

EasyFeature软件正是应对这一领域痛点的先锋解决方案，其核心“要素智能提取”特性，聚焦于云覆盖、道路、居民地/建筑物、林地、水系等关键专题信息的深度挖掘，彻底改变了工程化影像处理流程。

智绘空天·2025-06-17 15:54

Dify文档喂不饱模型？别慌！Embedding 微调就是你的救星！

在AI时代，Embedding是NLP任务的基石，直接决定了你的模型是「聪明绝顶」还是「笨拙不堪」。你是否遇到过这些让人头疼的问题：做智能问答时，模型总是答非所问，用户一脸懵圈？

大模型玩家·2025-06-17 13:41

PSP专辑17本PDF

PSP的专题杂志专辑，从游戏到PSP硬件，值得一看打包地址：https://pan.quark.cn/s/d2331e93eaa2

音乐节门票·2025-06-17 13:11

基于遥感解译与GIS技术生态环境影响评价图件制作（土地利用图、植被类型图、植被覆盖度图、土壤侵蚀图等）

在众多图件中，土地利用图、植被类型图、植被覆盖度图、土壤侵蚀图等专题图的制作需用到大量的遥感和GIS技术。

·2025-06-17 09:45

【Python打卡Day26】函数专题1：函数定义与参数 @浙大疏锦行

#DAY26函数专题1：函数定义与参数到目前为止，我们已经使用了许多Python内置的函数（如print(),len(),sum(),range()）以及各种库（如NumPy,Pandas）提供的函数。

可能是猫猫人·2025-06-17 09:40

NLP入门笔记

1、入门CNN能够有效地在上下文中挖掘语义信息，但是无法对远距离上下文信息进行建模，也无法处理词汇的顺序信息。与CNN不同，RNN(循环)可以处理词汇的顺序信息，并且具有灵活的计算步骤，可以提供更好的建模能力。由于RNN容易出现梯度消失的问题，对其进行改进的LSTM网络开始流行。此外，由于计算能力有限导致信息超载问题严重，注意力机制作为一种资源分配方案，通过将计算资源分配给更重要的任务，有效缓解了

ShaneHolmes·2025-06-17 02:57

使用ModelScopeEmbeddings进行文本嵌入

在AI开发中，文本嵌入是一种将文本转换为具有特定语义的数值向量的技术，这在自然语言处理(NLP)应用中非常重要。ModelScope是一个大型的模型和数据集库，提供了多种嵌入模型供开发者使用。

yunwu12777·2025-06-16 16:46

利用LangChain实现最新NLP研究技术

·2025-06-16 15:13

奇富科技费浩峻揭秘：信贷超级智能体如何重构金融风控

6月11日，在火山引擎Force原动力大会“模力跃迁，金融智变”专题论坛上，奇富科技首席算法科学家费浩峻，描绘了一幅大模型驱动金融核心能力升级的图景。

CSDN资讯·2025-06-16 11:13

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