NLP之路

[创业之路-269]：《创业讨论会》- 系统之韵：从麻雀到5G系统的共通性探索

关键词：从系统的角度，麻雀、人体系统、企业系统、软硬件系统、软件系统、通信系统、5G系统是类似的：都有：内在看不见的规律、外在显性各种现象都是：输入、处理、输出都是：静态、要素、组成、结构、组织都是：运行、场景、流程、时序都是：规则、准则、规章、制度都是：目标、功能、性能、绩效、指标都是：不变、稳定、易变、随变都是：自顶向下设计、分解、分层、模块都是：自底向上实现、聚合、集成都是：需求、规划、设计

文火冰糖的硅基工坊·2025-01-30 16:28

词表设计：特殊Token区域与共享去区域的深入探讨

在自然语言处理（NLP）中，Tokenizer的设计对于模型性能有着至关重要的影响。

东方佑·2025-01-30 14:44

实习成长之路：关于ElasticSearch深度分页带来的思考，如何解决深度分页和跳页

问题引入我们在平常使用ElasticSearch构建查询条件的时候一般用的都是from+size的方式进行分页查询，但是如果我们的页数太深/页面大小太大(from*size)>10000就会引发一个错误，我们将会得到一个错误这是为什么呢？因为ES的分页查询其实是这样来的因为ElasticSeach的天生分布式的原因，我们的数据是分散在几个分片中的，而我们设置了from+size需要对全部数据进行查

会写代码的花城·2025-01-30 14:42

Synthesia技术浅析（四）：自然语言处理

Synthesia的自然语言处理（NLP）模块是其核心技术之一，涵盖了文本转语音（TTS）、情感分析以及多语言支持等多个方面。

爱研究的小牛·2025-01-30 12:28

YOLOv11小白的进击之路（六）创新YOLO的iou及损失函数时的源码分析

iou或者说是损失函数的修改经常作为论文的创新点之一，那这篇文章就总结分析了在对YOLO11进行损失函数创新时需要关注的源代码，新的一年祝大家论文与财都发发发！总的来看需要关注三个函数，分别位于YOLO庞大源码的不同文件，下面逐一分析：bbox_iou函数bbox_iou函数位于/ultralytics-main/ultralytics/utils/metrics.py，这个函数的目的是计算两个边

水静川流·2025-01-30 12:23

LeetCode-第一题

之前从没有接触过算法题的训练，也深知自己几斤几两，所以博客里可能会有很多不成熟的、不正确的想法和观点，十分欢迎混圈的大神们赐教，但更多的还是想记录自己青涩的成长之路。叨叨半天的废话，下面还是开始进入正

Joanna-升·2025-01-30 10:43

大模型问答机器人的智能化程度

大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来，人工智能技术取得了飞速发展，特别是深度学习的兴起，为自然语言处理（NLP

AI大模型应用之禅·2025-01-30 09:35

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

1.背景介绍随着自然语言处理（NLP）的发展，深度学习在过去几年中取得了令人瞩目的成果。其中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。

AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

模型架构选择：从传统NLP到Transformer

模型架构选择：从传统NLP到Transformer关键词：自然语言处理(NLP),模型架构,传统NLP,Transformer,RNN,CNN,预训练模型文章目录模型架构选择：从传统NLP到Transformer1

AI天才研究院·2025-01-30 08:23

Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同？

在2017年之前，自然语言处理（NLP）领域的研究者们通常会从头开始训练模型，那时能够利用GPU进行

AI大模型学习不迷路·2025-01-30 07:49

LLM based Single Agent System

ANewEraofIntelligentAutomation关键词：大语言模型，单智能体系统，强化学习，自然语言处理，智能自动化1.背景介绍近年来，随着深度学习技术的快速发展，大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP

AGI大模型与大数据研究院·2025-01-30 05:03

【书生·浦语大模型实战营】学习笔记（五）：LMDeploy 量化部署

GoAI·2025-01-30 03:18

技术文档的艺术：打造精准航海图，引领团队与产品成功

无论你是技术大神还是初涉此领域的新手，都欢迎分享你的宝贵经验、独到见解与创新方法，为技术传播之路点亮明灯！一、技术文档的规划布局1.1确定文档的目标与受众在开始撰写技

会飞的Anthony·2025-01-30 01:03

DeepSeek 模型：架构创新与实际应用详解

DeepSeek模型是近年来在自然语言处理（NLP）领域备受瞩目的开源大规模语言模型系列。

汪子熙·2025-01-29 23:52

【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 位置编码 RoPE

在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型已经成为主流。然而，Transformer本身并不具备处理序列顺序的能力。

kakaZhui·2025-01-29 23:17

LeetCode刷题之路：119. 杨辉三角II

如果帮助到您，还请点个关注吧，hahaha给定一个非负索引k，其中k≤33，返回杨辉三角的第k行。在杨辉三角中，每个数是它左上方和右上方的数的和。示例:输入:3输出:[1,3,3,1]进阶：你可以优化你的算法到O(k)空间复杂度吗？#最直观的思路这道题跟118题非常相似这个题只需要返回最后一行的结果就行，而不需要中间行的结果所以我们可以设置一个变量，让其随着行数改变而一直改变一个小坑：这个题的行数

Super灬Dan·2025-01-29 21:06

进阶之路：从传统编程到AI大模型与Prompt驱动的爬虫技术

前言爬虫相信很多人都对此有所了解，它主要依靠编写代码实现对网页结构的解析，通过模拟浏览器行为获取目标数据！随着人工智能技术的发展，LLM大模型的出现为爬虫技术带来了新的思路。与传统的编程模式不同，使用AI大模型+prompt可以显著提高程序员的编程效率。通过结合人工智能和自然语言处理技术，开发者可以更加高效地编写爬虫代码，并实现对网页内容的智能解析和提取。前置内容下面我将通过爬取豆瓣电影top25

大模型老炮·2025-01-29 21:04

【算法学习之路】4.简单数论（2）

简单数论（2）前言二.快速幂1.什么是快速幂2.前置知识2.1进制转化2.2短除法2.3普通转换法3.快速幂3.1原理3.2代码4.拓展4.1模运算法则4.2题目前言我会将一些常用的算法以及对应的题单给写完，形成一套完整的算法体系，以及大量的各个难度的题目，目前算法也写了几篇，滑动窗口的题单正在更新，其他的也会陆陆续续的更新，希望大家点赞收藏我会尽快更新的！！！二.快速幂1.什么是快速幂快速幂是一

零零时·2025-01-29 20:23

STM32 ADC

stm32单片机-ADC-技术详细解+程序示范（FREERTOS+HAL+多通道+DMA）-知乎(zhihu.com)记录自己的嵌入式学习之路-CSDN博客【STM32】ADC_stm32adc-CSDN

Asa319·2025-01-29 19:43

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（六）Softmax函数介绍

Softmax函数Softmax函数是一种常用的数学函数，广泛应用于机器学习中的分类问题，尤其是在神经网络的输出层。它的主要作用是将一个实数向量“压缩”成一个概率分布，使得所有输出的值在0到1之间，并且总和为1。换句话说，Softmax将模型的原始输出（logits）转化为概率，帮助我们做分类决策。定义与公式假设我们有一个向量z=[z1,z2,…,zn]\mathbf{z}=[z_1,z_2,\d

Blankspace空白·2025-01-29 14:33

Facebook 与数字社交的未来走向

从Web2到Web3：社交的去中心化之路Facebook目前依

ClonBrowser·2025-01-29 14:29

NLTK命名实体识别（NER）

命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）是自然语言处理（NLP）中的一项核心技术，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。

Mr数据杨·2025-01-29 13:58

单片机与人工智能：融合创新的未来之路

摘要：本文深入探讨了单片机与人工智能的融合，阐述了单片机在人工智能应用中的角色、挑战与机遇。通过对相关技术的分析、实际案例的展示以及未来发展趋势的展望，揭示了这一融合在推动科技创新和产业发展中的巨大潜力。目录一、引言二、单片机与人工智能的基础概念三、单片机与人工智能的融合技术四、单片机与人工智能融合的应用场景五、单片机与人工智能融合面临的挑战六、单片机与人工智能融合的发展趋势七、结论一、引言随着科

嵌入式大圣·2025-01-29 12:08

我们为什么要用大语言模型来迭代数据安全能力？

从OpenAI的GPT系列到谷歌的BERT，这些拥有海量参数的模型宛如智能巨人，正重塑着自然语言处理（NLP）的格局。你或许好奇，大语言模型究竟为何如此备受瞩目？

大模型.·2025-01-29 02:38

检索增强（Retrieval Augmentation）是一种结合信息检索技术和生成模型的技术

这种方法广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中，如问答系统、对话生成和文本生成等。

大霸王龙·2025-01-29 02:31

2022年最新【Java八股文背诵版面试题】面试必备，查漏补缺；多线程+spring+JVM调优+分布式+redis+算法

前言春招，秋招，社招，我们Java程序员的面试之路，是挺难的，过了HR，还得被技术面，小刀在去各个厂面试的时候，经常是通宵睡不着觉，头发都脱了一大把，还好最终侥幸能够入职一个独角兽公司，安稳从事喜欢的工作至今

Java面试_·2025-01-28 23:09

【新春不断更】数据结构与算法之美：二叉树

好了，给生活添点passion，开始今天的编程之路！我的博客：left=NULL;p->right=NULL;p->x=a;returnp;}1

<但凡.·2025-01-28 21:25

数组at()方法：负索引的救赎与JavaScript标准化之路

数组at()方法：负索引的救赎与JavaScript标准化之路从一次代码评审说起在某次团队代码评审中，小白注意到有同事写下了这样的代码：constlastItem=arr[arr.length-1];这让我回想起自己早期开发时被负索引问题困扰的经历

不做超级小白·2025-01-28 21:51

学霸带你游戏化协作学习打造团队如同组队打副本

学术互助的成长之路在学霸社区中，学术互助不仅是分享知识，更是汲取成长动力的重要途径。从高质量提问到构建个人品牌，这一切都关乎如何更高效地融入社区，提升自身能力。

Snow Hide（雪诺海德）·2025-01-28 18:30

菜鸟之路Day09一一集合进阶(二)

菜鸟之路Day09一一集合进阶(二)作者：blue时间：2025.1.27文章目录菜鸟之路Day09一一集合进阶(二)0.概述1.泛型1.1泛型概述1.2泛型类1.3泛型方法1.4泛型接口1.5泛型通配符

Blue.ztl·2025-01-28 17:18

DeepSeek R1：中国AI黑马的崛起与挑战

DeepSeekR1-Zero：纯RL训练的“自我觉醒”DeepSeekR1：冷启动与多阶段训练的平衡之道实验验证：推理能力的全方位跃升基准测试：超越顶尖闭源模型蒸馏技术：小模型的逆袭行业启示：AGI之路的新范式纯

码事漫谈·2025-01-28 16:13

深入解析字符编码与数据格式：技术演进与应用实践

文章目录深入解析字符编码与数据格式：技术演进与应用实践字符编码：数字世界的文字基石ASCII：计算机的"字母启蒙"扩展ASCII：地域化解决方案ISO-8859系列Windows-1252中文编码：东方字符的数字化之路

我的青春不太冷·2025-01-28 15:01

# 第一章：认识chatgpt

关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术，使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代，深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库

出门喝奶茶·2025-01-28 09:27

VUE之路由Props、replace、编程式路由导航、重定向

目录1、路由_props的配置2、路由_replaces属性3、编程式路由导航4、路由重定向1、路由_props的配置1）第一种写法，将路由收到的所有params参数作为props传给路由组件只能适用于params参数//创建一个路由器，并暴露出去//第一步：引入createRouterimport{createRouter,createWebHistory,createWebHashHistor

三日沐水·2025-01-28 06:05

菜鸟BUG之常见异常（二）

继天地之灵气，借前辈之功，开道友之路伴，共勉目录六、类找不到或无法加载1、概述2、产生及解决1）ClassNotFoundException2）NoClassDefFoundError3、类找不到或无法加载主类

苏白辛·2025-01-28 04:17

我的创作纪念日

我的创作纪念日前言一、人生之路的抉择1.1为什么会选计算机呢？1.2为什么开始写博客呢？

蒙奇D索大·2025-01-28 03:15

Redis进阶之路：深析Redis单线程架构，图文并茂非常值得收藏

Redis客户端与服务端的模型可以简化成下图，每次客户端调用都经历了发送命令、执行命令、返回结果三个过程。我们说的单线程就是在第二步执行命令，一条命令从从客户端达到服务端不会立刻被执行，而是会进入一个队列中等待，每次只会有一条指令被选中执行。发送命令、返回结果、命令排队这些就不是那么简单了，例如Redis使用了I/O多路复用技术来解决I/O的问题。1.2、Redis为什么要使用单线程这是官方的解释

2401_83703893·2025-01-27 22:35

transformer.js（二）：关于pipe管道的一切

pipe管道（Pipeline）作为Transformer.js的核心功能之一，负责简化各种常见的NLP任务，例如文本生成、翻译、分类等，本文将详细介绍：从它的概念、实现到实际使用场景，帮助开发者全面掌握这一功能

余生H·2025-01-27 21:00

transformer.js（一）：这个前端大模型运行框架的可运行环境、使用方式、代码示例以及适合与不适合的场景

Transformer.js是一个专为前端环境设计的框架，它支持运行基于Transformer架构的深度学习模型，尤其是像BERT、GPT等广泛应用于自然语言处理（NLP）的模型。

余生H·2025-01-27 21:59

人工智能技术的应用前景及未来发展

随着深度学习、强化学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等技术的飞速进展，AI不再仅仅是学术研究中的一个热点，而是渗透到各个行业，成为推动创新、优化生产和提升效率的核心力量。

键盘上的蚂蚁-·2025-01-27 16:24

通用与垂直大模型之战：大模型驱动的商业智能变革之路

是做通用大模型还是垂直大模型，这一个争论在“百模大战”的下讨论愈发热烈。目前，以微软、谷歌、百度、阿里等为代表的发力于通用大模型的科技大厂，也都开始推动大模型在垂直领域的商业化落地。比如说，微软和谷歌已将大模型技术融入操作系统、文档、搜索和邮件等产品中，展现了强大的实用价值。垂直大模型则更为直接的深入特定行业和应用场景，如金融、医疗或零售等，相比于通用大模型，垂直大模型能够更精准地满足行业特定的需

南七小僧·2025-01-27 10:17

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

如何使用Llama-2-7b-chat-hf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（NLP

娄泳含·2025-01-27 00:36

题海拾贝：P2085 最小函数值

给生活添点passion，开始今天的编程之路！

<但凡.·2025-01-26 18:24

【TCN回归预测】蜣螂算法优化时间卷积神经网络DBO-TCN负荷数据回归预测【含Matlab源码 6222期】

个人主页：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

Matlab领域·2025-01-26 18:23

【优化覆盖】蜣螂算法DBO求解无线传感器WSN覆盖优化问题【含Matlab源码 3567期】

个人主页：Matlab研究室代码获取方式：Matlab研究室学习之路—代码获取方式（包运行）⛳️座右铭：行百里者，半于九十；路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。

Matlab研究室·2025-01-26 17:12

架构学习之路

1.App架构的演进应用程序架构的演进单体架构：早期的应用程序通常是一个单一的、不可分割的应用，所有功能都紧密集成在一起。这种架构简单易懂，但在功能增加时容易变得难以维护。分层架构：为了应对单体架构的局限性，开发者开始采用分层的方式组织代码，比如经典的MVC（模型-视图-控制器）架构。这样的架构让代码更加模块化，便于管理和维护。服务端渲染（SSR）/客户端渲染（CSR）：随着Web技术的进步，出现

SUDO-1·2025-01-26 16:11

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

《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

数据结构与算法之美：单链表

给生活添点passion，开始今天的编程之路！我的博客：data=x;returnNode;}其中，x是我们想存入的数据，在初始化节点的时候我们给定节点存储的数据。

<但凡.·2025-01-26 04:33

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