NLP专题

自然语言处理之命名实体识别：Flair：Flair框架概览与安装

自然语言处理之命名实体识别：Flair：Flair框架概览与安装自然语言处理之命名实体识别：Flair框架概览与安装Flair框架的起源与目标Flair,一个开源的自然语言处理(NLP)框架，由荷兰的InstituteforLanguage
zhubeibei168·2025-05-29 13:48

小波变换+Transformer：融合创新驱动多领域进步

小波变换是一种数学方法，用于分析信号的时间-频率特性，而Transformer则是一种深度学习模型，主要用于处理序列数据，特别是在自然语言处理（NLP）领域。将两者结合起来，可以创造出一些创新的应用。
YunTM·2025-05-29 06:53

camx eap问题分析二：【减法溢出sub-overflow‘】/vendor/bin/hw/vendor.qti.camera.provider crash 8655127

【关注我，后续持续新增专题博文，谢谢！！！】
一起搞IT吧·2025-05-28 23:32

Camera相机人脸识别系列专题分析之一：人脸识别系列专题SOP及理论知识介绍

【关注我，后续持续新增专题博文，谢谢！！！】
一起搞IT吧·2025-05-28 22:28

Transformers 库 Tokenizer 高级用法解析：从文本预处理到模型输入的一站式解决方案

在自然语言处理（NLP）任务中，文本预处理是连接原始文本与模型输入的关键环节。
佑瞻·2025-05-28 19:09

NLP 核心组件 Tokenizer：从文本到模型输入的转换奥秘

在NLP任务中，我们常常会遇到这样的问题：模型只能处理数字，可原始文本都是文字，怎么把它们转换成模型能懂的输入呢？这时候，tokenizer就成了关键角色。
佑瞻·2025-05-28 19:08

【Python】一文详细向您介绍 bisect_left 函数

技术专长：在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计提供近千次定制化产品服务，助力用户少走弯路、提高效率，近一年好评率100
高斯小哥·2025-05-28 19:31

【Python】一文详细向您介绍 `bisect_right` 函数

技术专长：在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计提供近千次定制化产品服务，助力用户少走弯路、提高效率，近一年好评率10
高斯小哥·2025-05-28 19:31

Large-Scale Language Models: In-Depth Principles and Pioneering Innovations

大规模语言模型（Large-ScaleLanguageModels,LLMs）是人工智能领域的璀璨明珠，深刻重塑了自然语言处理（NLP）并推动多模态应用的蓬勃发展。
Kelaru·2025-05-28 06:33

常用的一些在线效率工具汇总（数据分析，舆情监测、图片语义识别）

1.数据分析相关1、在线词频、语义、情感分析工具图悦:http://www.picdata.cn/http://ictclas.nlpir.org/nlpir/腾讯文智:http://nlp.qq.com
xzdangelliu·2025-05-28 05:20

机器学习在代谢组学、蛋白质组学、微生物组学、基因组学研究中的应用

如果您在从事生物医学方面的研究并且有发顶刊的想法下面这篇内容会给你思路和方法四大专题内容专题一：机器学习在蛋白质组学实践应用专题线上培训专题二：机器学习在代谢组学实践应用专题线上培训专题三：深度学习在基因组学实践应用专题线上培训专题四
MR_WCJ·2025-05-27 23:38

相机定屏问题分析四：【cameraserver 最大request buffer超标】后置视频模式预览定屏闪退至桌面

【关注我，后续持续新增专题博文，谢谢！！！】
一起搞IT吧·2025-05-27 22:30

（FreeRTOS专题）七、低功耗与内存管理

一、低功耗模式1.低功耗模式简介FreeRTOS的Tickless模式是一种特殊的运行模式，用于最小化系统的时钟中断频率,以降低功耗。在Tickless模式下，系统只在有需要时才会启动时钟中断，而在无任务要运行时则完全进入休眠状态，从而降低功耗。在滴中断重启时，会对RTOS滴计数值进行校正调整。Tickless模式的实现方式通常依赖于微控制器的硬件特性，尤其是低功耗定时器或实时时钟单元。以下是Ti
2301_80814410·2025-05-27 19:09

Hugging Face + Spark：打造高效的 NLP 大数据处理引擎(一)

在自然语言处理（NLP）领域，HuggingFace是不可或缺的处理库，而Spark则是大数据处理的必备工具。将两者的优势结合起来，可以实现高效的NLP大数据处理。
·2025-05-27 10:21

Matlab中的自然语言处理和文本挖掘

为了从这些海量文本数据中获取有用的信息和知识，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）和文本挖掘成为了研究和应用的热点领域。
vipfanxu·2025-05-27 09:40

MATLAB文本处理与自然语言处理方法

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是人工智能领域中的重要分支之一，它涉及到对自然语言的理解、生成、应用等多个方面。
vipfanxu·2025-05-27 09:40

MATLAB NLP 工具箱 文本预处理教程

文章目录前言一、文本预处理核心步骤二、MATLAB实现示例三、高级预处理技术四、预处理流程整合五、性能优化与注意事项六、实战案例：IMDB影评预处理前言以下是MATLAB自然语言处理(NLP)工具箱的文本预处理教程
tyatyatya·2025-05-27 09:38

《算法笔记》13.2小节——专题扩展-＞树状数组（BIT） 问题 A: 最少的交换

题目描述现在给你一个由n个互不相同的整数组成的序列，现在要求你任意交换相邻的两个数字，使序列成为升序序列，请问最少的交换次数是多少？输入输入包含多组测试数据。每组输入第一行是一个正整数n（n#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#defineIN
圣保罗的大教堂·2025-05-27 06:23

《算法笔记》13.2小节——专题扩展-＞树状数组（BIT） 问题 C: Count Inversions

题目描述给一个数组，算invertedpair的数目输入有多组测试样例。每组输入数据占一行，每一行是一个数组，数组之间的元素用空格分开输出每组输出结果占一行。对应于每组输入数据的inversions样例输入123213321样例输出013分析：给出一个数组，求逆序数。思路和A类似，同样用归并的方法做了。#include#include#include#include#include#include
圣保罗的大教堂·2025-05-27 06:21

分享全国数字人才技能提升师资培训班 第五期

线下（广州班）：大模型与AIGC多模态技术应用实战线下（青岛班）：Deepseek教学应用与智能体开发实战线上班（十二大专题）：DeepSeek大模型教学应用实战大模型与AIGC技术应用实战大模型部署与微调实战
泰迪智能科技01·2025-05-27 03:04

《算法笔记》12.2小节——字符串专题-＞KMP算法 问题 C: 剪花布条

题目描述一块花布条，里面有些图案，另有一块直接可用的小饰条，里面也有一些图案。对于给定的花布条和小饰条，计算一下能从花布条中尽可能剪出几块小饰条来呢？输入输入中含有一些数据，分别是成对出现的花布条和小饰条，其布条都是用可见ASCII字符表示的，可见的ASCII字符有多少个，布条的花纹也有多少种花样。花纹条和小饰条不会超过1000个字符长。如果遇见#字符，则不再进行工作。输出输出能从花纹布中剪出的最
圣保罗的大教堂·2025-05-27 03:32

自然语言处理 (NLP) 学习路线

自然语言处理学习路线1.基础准备（可参考mooc学习）2.学习基础NLP技术（可参考mooc学习）3.经典机器学习算法在NLP中的应用（可参考吴恩达机器学习课程）4.深度学习基础（基础参考吴恩达、工具看
我喝AD钙·2025-05-26 23:43

自然语言处理学习路线

学习目标NLP系统知识（从入门到入土）学习内容NLP的基本流程：自然语言处理学习路线（1）——NLP的基本流程-CSDN博客语料预处理：（待更）特征工程之向量化（word——>vector）：（待更）特征工程之特征选择
熬夜造bug·2025-05-26 23:13

NLP学习路线（自用）

NLP学习路线规划（从基础到科研）你的目标是申请NUSNLP方向的PhD，所以NLP学习路线不仅要涵盖基础知识，还要逐步深入到前沿技术、论文阅读、实验复现和科研能力提升。
�猫薄荷武士�·2025-05-26 23:42

NLP学习路线图（八）：常见算法-线性回归、逻辑回归、决策树

引言：当机器学习遇见自然语言自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）作为人工智能皇冠上的明珠，正在深刻改变人机交互的方式。
摸鱼许可证·2025-05-26 23:41

Mysql刷题之正则表达式专题

一、基本语法要找满足正则表达式的字段：SELECTcolumnFROMtableWHEREcolumnREGEXP'pattern';--或SELECTcolumnFROMtableWHEREcolumnRLIKE'pattern';要找不符合正则表达式的字段：selectcolumnfromtablewherecolumnnotregexp'pattern'二、常用正则元字符元字符说明示例^匹配
fieldsss·2025-05-26 12:43

【期刊】Science of The Total Environment【环境科学总论】

Aboutthejournal期刊简介Aimsandscope目标与范围Articletypes文章类型Peerreview同行评审Specialissuesandarticlecollections专题特刊和文章集
资源存储库·2025-05-26 12:42

5个生活场景告诉你：NLP早已无处不在

在人工智能（AI）的众多分支中，自然语言处理（NLP）可能是最贴近我们日常生活的技术之一。从清晨的智能闹钟到深夜的语音助手，NLP已经悄然渗透进我们的工作、社交、娱乐等各个领域。
duolapig·2025-05-26 05:28

当NLP能模仿人类写作：原创性重构而非终结

这个实验揭开了自然语言处理技术（NLP）发展的新帷幕：当机器能够流畅模仿海明威的简洁、卡夫卡的荒诞、张爱玲的苍凉时，人类是否正站在原创性消亡的悬崖边缘？这个问题的答案，远比表面看起来复杂得多。
duolapig·2025-05-26 05:26

Transformer大模型实战 针对下游任务进行微调

Transformer,微调,下游任务,自然语言处理,预训练模型,迁移学习,计算机视觉1.背景介绍近年来，深度学习在人工智能领域取得了突破性进展，其中Transformer模型凭借其强大的序列建模能力，在自然语言处理（NLP
AI大模型应用之禅·2025-05-26 04:21

NLP-gensim库

Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口。LSILDAHDPDTMDIMTF-IDFword2vec、paragraph2vec基本概念语料（Corpus）：一组原始文
安替-AnTi·2025-05-26 02:38

Python库： gensim

主要用于处理自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）任务。Gensim的设计目标是处理原始的、非结构化的文本数据，并且能够高效地处理大规模数据集。
司南锤·2025-05-26 02:38

Python训练营-Day11-常见的调参方式

超参数调整专题1知识点回顾网格搜索随机搜索（简单介绍，非重点实战中很少用到，可以不了解）贝叶斯优化（2种实现逻辑，以及如何避开必须用交叉验证的问题）time库的计时模块，方便后人查看代码运行时长今日作业
Mallow Flowers·2025-05-26 00:51

《算法笔记》13.1小节——专题扩展-＞分块思想 问题 A: 区间查询

题目描述食堂有N个打饭窗口，现在正到了午饭时间，每个窗口都排了很多的学生，而且每个窗口排队的人数在不断的变化。现在问你第i个窗口到第j个窗口一共有多少人在排队？输入输入的第一行是一个整数T，表示有T组测试数据。每组输入的第一行是一个正整数N（N#include#include#include#include#include#include#include#include#include#inclu
圣保罗的大教堂·2025-05-25 23:47

人工智能前沿技术：Transformer架构与BERT模型

前言近年来，自然语言处理（NLP）领域取得了飞速的发展，其中Transformer架构和BERT模型无疑是推动这一进步的关键力量。
人工智能教程·2025-05-25 22:07

开启信息科技跨学科融合新路径，OpenHydra亮相全国中小学人工智能与创客教育大会

01专题报告大会期间，OpenHydra开源项目发起人章津楠受邀出席，并在专题报告环节带来《用开源的力量助力人工智能教育——OpenHy
OpenInfra·2025-05-25 08:07

隐马尔科夫模型java实现

大概了看了下，讲的通俗易懂，这周还很忙，一直在做crf模型，周五比较闲，明天也五一，花了一下午的时间写了下代码实现隐马尔科夫模型，代码中最好是用对手的形式，hmm一旦长了，数字变小，会产生问题，我看了下hanlp
旭旭_哥·2025-05-25 07:59

使用DashScope的嵌入模型进行文本嵌入

在自然语言处理（NLP）和机器学习领域，文本嵌入已经成为一种非常流行且实用的技术。
azzxcvhj·2025-05-25 07:58

Python 基于 Bert 的中文情歌分析，多分类中文情感分析

前言在自然语言处理（NLP）领域中，情感分析是一项非常常见的任务。它的目标是判断文本的情感倾向，例如在社交媒体上的评论、产品评价、电影评论等数据中，识别文本是正面的、负面的，还是中性的。
程序员徐师兄·2025-05-25 06:52

评论观点抽取

目前支持13类产品用户评论的观点抽取，包括美食、酒店、汽车、景点等，可帮助商家进行产品分析，辅助用户进行消费决策https://ai.baidu.com/tech/nlp/comment_tag接口说明语音识别接口描述向远程服务上传整段语音
weixin_33940102·2025-05-25 02:28

自然语言处理核心技术：词向量（Word Embedding）解析

自然语言处理核心技术：词向量（WordEmbedding）全面解析在自然语言处理（NLP）领域，如何让计算机理解人类语言的语义一直是核心挑战。
扉间798·2025-05-24 20:50

python打卡训练营学习记录Day11

超参数调整专题1知识点回顾网格搜索随机搜索（简单介绍，非重点实战中很少用到，可以不了解）贝叶斯优化（2种实现逻辑，以及如何避开必须用交叉验证的问题）time库的计时模块，方便后人查看代码运行时长importpandasaspdimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsplt.rcPara
m0_74839150·2025-05-24 14:40

【专题】机器学习期末复习资料

机器学习期末复习资料（题库）链接：https://blog.csdn.net/Pqf18064375973/article/details/148105494?sharetype=blogdetail&sharerId=148105494&sharerefer=PC&sharesource=Pqf18064375973&sharefrom=mp_from_link【测试】Artificialint
向懒羊羊学习的大猫·2025-05-24 11:50

Python5.2打卡（day12）

超参数调整专题2三种启发式算法的示例代码：遗传算法、粒子群算法、退火算法学习优化算法的思路（避免浪费无效时间）作业：今天以自由探索的思路为主，尝试检索资料、视频、文档，用尽可能简短但是清晰的语言看是否能说清楚这三种算法每种算法的实现逻辑
朝朝辞暮i·2025-05-24 07:22

TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding

EMNLP2020论文链接：[1909.10351]TinyBERT:DistillingBERTforNaturalLanguageUnderstanding代码链接：GitHub-huawei-noah
真的没有脑袋·2025-05-24 05:07

大语言模型 vs NLTK/SpaCy：NLP工具的代际跃迁与互补之道

大语言模型vsNLTK/SpaCy：NLP工具的代际跃迁与互补之道技术代际差异：从「工具包」到「智能体」的进化如果说NLTK和SpaCy是「文本处理的瑞士军刀」，那么大语言模型（LLMs）就是「会思考的
赛卡·2025-05-24 02:48

NLP学习路线图（五）：常用库-NumPy, Pandas, Matplotlib

引言在人工智能领域，自然语言处理（NLP）已成为最受关注的技术方向之一。从智能客服到舆情分析，从机器翻译到情感识别，NLP技术正在深刻改变人机交互的方式。
摸鱼许可证·2025-05-23 19:26

【专题目录31】-密码学基础/ cryptography

快速链接:.个人博客笔记导读目录(全部)付费专栏-付费课程【购买须知】:ARMv8/ARMv9架构精选系列–目录optee精选系列–目录ARMV8/ARMV9/Trustzone/TEE安全课程【专题：
Arm精选·2025-05-23 17:46

Python文本词频分析实战：打造你的第一个NLP小工具

打造你的第一个NLP小工具编程基础第一期《4-30》实现统计文本文件单词频率（.txt）前言文本分析是自然语言处理（NLP）中的基础任务，而词频统计则是文本分析的入门级应用。
笨笨轻松熊·2025-05-23 17:11

Python打卡day27！！！

DAY27函数专题2：装饰器ps：第一期day27对应5月16日知识点回顾：装饰器的思想：进一步复用函数的装饰器写法注意内部函数的返回值importtimeimportsysimportio#设置标准输出为
dragon0907·2025-05-23 16:34
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