NLP复习

探索自然语言处理的前沿：使用OpenAI API进行文本分析

#引言自然语言处理（NLP）是人工智能领域中最令人兴奋和快速发展的部分之一。本文将介绍如何使用OpenAI的API进行文本分析。我们将通过代码示例，深入探讨如何利用这些工具来提升应用程序的智能和功能。

qq_37836323·2025-02-03 19:09

分词实现小案例

MySQL并不是一个专门设计用于处理自然语言处理（NLP）或文本分词的数据库，但可以通过一些方法和技巧实现基本的分词功能，尤其是在处理中文文本或其他语言的应用场景中。

CodingBrother·2025-02-03 19:04

深度学习：基于MindNLP的RAG应用开发

什么是RAG？RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，旨在提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性、相关性和时效性。基本思想：通过外部知识库动态检索与用户查询相关的信息，并将检索结果作为上下文输入生成模型，辅助生成更可靠的回答。与传统LLM的区别：传统LLM仅依赖预训练参数中的静态知

Landy_Jay·2025-02-03 13:47

M-Ped: Multi-Prompt Ensemble Decoding for Large Language Models

M-Ped：大型语言模型的多提示集成解码摘要1引言2方法3实验4研究5相关工作6结论摘要随着大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用，提高其性能已成为研究热点。

UnknownBody·2025-02-03 11:36

图论复习第二章

最短路径问题针对最短路网络（带权有向无环图）存在性：如果s到v的途径上包含负费用有向圈，则不存在最短s-v途径，否则存在最短s-v简单路最优性原理（最优子结构特征）：若图G不存在非负有向圈，则任意最短子路也是相应点对之间的最短路三角不等式定理：d(v,w)指v到w的最短路径长度，则d(v,w)<=d(v,x)+d(x,w）最短路径算法函数方程（使用最优性原理所给出的关于最优解目标值之间的递归关系）

sinat_40210730·2025-02-03 11:00

图论复习——最短路

知识点最短路径算法最短路径树每个点uuu的父亲为使uuu得到最短距离的前驱节点，若有多个，则取任意一个。题目CF449BJzzhuandCitiesBlogCF464ETheClassicProblemBlog[XSY3888]传送门对每个点uuu，记d(u)d(u)d(u)表示uuu到TTT的最短路，e(u)e(u)e(u)表示删掉它和最短路上父亲的边后的最短路。令dp(u)dp(u)dp(u)

Edward The Bunny·2025-02-03 10:25

备战CSP（1）：复习图论之最短路算法SPFA

接下来，我们将用这道题目来复习最短路算法，dijk和spfa。

鹤上听雷·2025-02-03 10:54

期末复习---面向对象C++考试题目汇总

这些题目我是直接在OneNote上直接复制的，不显示答案，想要OneNote格式的可以在评论区找我要，我私发给你一、单项选择题（总分45）（分值：0.2分）下列关于运算符重载的描述中，错误的是()。A:::运算符不能重载B:类型转换运算符只能作为成员函数重载C:将运算符作为非成员函数重载时必须定义为友元D:重载[]运算符应完成下标访问操作序号：16难度：2考查点：重载（分值：0.2分）将运算符重载

淡写青春209·2025-02-03 09:15

计算机基础---从输入 URL 到页面展示到底发生了什么？

[[八股文复习（总）#DNS解析的过程是什么样的？]]浏览器根据IP地址和端口号，向目标服务器发起一个TCP连接请求。

淡写青春209·2025-02-03 09:45

DeepSeek：开启智能搜索与AI发展的新纪元

一、DeepSeek简介DeepSeek由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出，是一款集自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、强化

gs80140·2025-02-03 08:08

【书生·浦语大模型实战营】学习笔记（三）：“茴香豆” 搭建你的RAG 智能助理

GoAI·2025-02-03 05:10

搜索与图论复习1

1深度优先遍历DFS2宽度优先遍历BFS3树与图的存储4树与图的深度优先遍历5树与图的宽度优先遍历6拓扑排序1DFS：#includeusingnamespacestd;constintN=10;intn;intpath[N];boolst[N];voiddfs(intu){if(n==u){for(inti=0;i>n;dfs(0);return0;}acwing843#includeusing

KuaCpp·2025-02-03 01:09

从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理

从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理1.背景介绍1.1问题的由来在人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一项基础且重要的研究方向。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-02 22:43

AI在虚拟客户服务中的应用：提供24_7支持

AI在虚拟客户服务中的应用：提供24/7支持关键词：虚拟客服,自然语言处理(NLP),聊天机器人,对话系统,深度学习,用户支持,自动化1.背景介绍随着互联网和移动互联网的迅速发展，客户服务成为各大企业提升竞争力的重要环节

AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

柳暗花明又一村：Seq2Seq编码器解码器架构

Seq2Seq,编码器-解码器,自然语言处理,机器翻译,文本生成,循环神经网络,长短期记忆网络1.背景介绍在人工智能领域，自然语言处理(NLP)始终是研究的热点之一。

AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 Flash Attention

1.写在前面近年来，基于Transformer架构的大型语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。

kakaZhui·2025-02-02 13:43

STLG_07_20_微信小程序开发 - 进阶阶段复习与总结

在微信小程序开发的进阶阶段，复习与总结是巩固知识的关键。重点回顾复杂交互设计、性能优化技巧、组件化开发、数据管理与缓存策略，以及与微信生态的深度结合（如支付、分享等）。

魔都天健·2025-02-02 13:12

【自然语言处理（NLP）】基于Transformer架构的预训练语言模型：BERT 训练之数据集处理、训练代码实现

文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建Dataset加载WikiText-2数据集BERT训练代码实现导包加载数据构建BERT模型模型损失训练获取BERT编码器个人主页：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

道友老李·2025-02-02 12:04

Java并发编程知识点

按照顺序复习理解CPU&缓存基础Java内存模型&volatile&线程安全：原子性、可见性、顺序性线程基础，Thread&Object相关方法概念ThreadLocalCASAbstractQueuedSynchronizerReentrantLockCountDownLatch

master-dragon·2025-02-02 11:03

【自然语言处理（NLP）】Word2Vec 原理及模型架构（Skip-Gram、CBOW）

文章目录介绍Word2Vec介绍Word2Vec的核心概念Word2Vec的优点Word2Vec的缺点Word2Vec的应用场景Word2Vec的实现工具总结Word2Vec数学推导过程1.CBOW模型的数学推导（1）输入表示（2）词向量矩阵（3）输出层（4）损失函数（5）参数更新2.Skip-Gram模型的数学推导（1）输入表示（2）词向量矩阵（3）输出层（4）损失函数（5）参数更新3.优化技巧

道友老李·2025-02-02 11:58

向量语义（Vector Semantics）与表征学习（Representation Learning）详解

传统的NLP方法（如基于规则的语言模型）需要人为定义单词的语义规则，而向量语义方法则通过分析单词在大量文本中的使用模式来学习其语义。

苏西月·2025-02-02 07:54

【llm对话系统】大模型 Llama、Qwen 和 ChatGLM 的网络结构和训练方法对比

它们都在Transformer架构的基础上进行了改进和优化，并在各种NLP任务上取得了优异的性能。本文将深入分析Llama、Qwen和ChatGLM的网络结构和训练方法，比较它们的异同以及各自的优势。

kakaZhui·2025-02-02 07:54

【AI知识点】三种不同架构的大语言模型（LLMs）的区别

【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】在自然语言处理（NLP）中，预训练语言模型（LLMs,LargeLanguageModels）通常基于不同的架构，如仅编码器的模型（Encoder-only

AI完全体·2025-02-01 23:09

Java锁自定义实现到aqs的理解

专栏系列文章地址：https://blog.csdn.net/qq_26437925/article/details/145290162本文目标：理解锁，能自定义实现锁通过自定义锁的实现复习Thread

master-dragon·2025-02-01 22:29

C语言字符与字符串杂记

字符串为什么用char*存储字符串而不用char计算字符串长度三、字符数组与字符串常量的区别总结前言最近学习了C语言字符和字符串的相关知识，本文将学到的相关知识中本人认为比较有意思的知识点记下来，方便以后复习

du__kefeng·2025-02-01 19:07

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（三）Word2Vec

Word2Vec定义：Word2Vec是一种将单词转化为向量的技术，基于神经网络模型，它能够将单词的语义关系通过向量空间的距离和方向进行表示。通过Word2Vec，我们可以将单词从一个离散的符号转化为一个稠密的向量（一般是高维的），并且能够捕捉到单词之间的语义关系和相似性。历史来源：Word2Vec由TomasMikolov等人于2013年在谷歌提出，它迅速成为了词向量表示（wordembeddi

Blankspace空白·2025-02-01 18:31

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（五）Transformer介绍

TransformerTransformer是一种基于自注意力机制（Self-AttentionMechanism）的深度学习模型，首次由Vaswani等人于2017年在论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。与RNN和LSTM不同，Transformer不需要依靠序列顺序进行递归，而是通过全局注意力机制一次性处理整个输入序列，从而具备了更高的计算效率和更强的并行化能力。Tran

Blankspace空白·2025-02-01 18:58

Linux中端口被占用如何解决

3306netstat命令查找查找被占用端口netstat-tuln|grep端口号#示例netstat-tuln|grep3306netstat-tuln|grep6379ss命令查找查找被占用端口ss-tunlp

烛照103·2025-02-01 18:27

机器学习-期末复习题

给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于()强化学习B.半监督学习C.监督学习D.无监督学习在机器学习中，用计算机处理一副图像，维度是：上万维B.二维C.三维D.一维‎以下关于降维的说法不正确的是？A.降维是将训练样本从高维空间转换到低维空间B.降维不会对数据产生损伤C.通过降维可以更有效地发掘有意义的数据结构D.降维将有助于实现数据可视化‍将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以

泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

智能化Kubernetes管理：AI与ChatGPT提升运维效率的创新实践

随着人工智能（AI）技术的成熟，特别是基于自然语言处理（NLP）的智能体如ChatGPT的出现，AI智能体能够在Kubernete

大大宝的博客·2025-02-01 15:59

【大模型应用开发动手做AI Agent】Plan and Solve策略的提出

智能体，策略学习，强化学习，自然语言处理1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，大模型（LargeLanguageModel，LLM）在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP

杭州大厂Java程序媛·2025-02-01 14:22

深度学习-笔记1

·2025-02-01 12:15

矩阵论复习

第1讲线性空间与线性算子1.1线性空间数环设ZZZ为非空数集且其中任何两个相同或者相异的数之和、差与积仍属于ZZZ（即数集关于加、减、乘法运算封闭），则称ZZZ是一个数环。根据数环的定义有：任何数环ZZZ必含有0。因为若a∈Za\inZa∈Z，则a−a=0∈Za-a=0\inZa−a=0∈Z；若a∈Za\inZa∈Z，则−a∈Z-a\inZ−a∈Z，因为0−a=−a∈Z0-a=-a\inZ0−a=

随机ID·2025-02-01 09:16

笔记day4

文章目录1复习2开发Search模块中的TypeNav商品分类菜单（过渡动画效果）3商品分类三级列表可以进行优化4合并params与query参数5开发Home首页中的ListContainer组件与Floor

子非鱼921·2025-02-01 02:19

考公必知！中国古代文化常识大汇总

今天就来给大家系统梳理一下，建议点赞收藏，方便随时复习！一、中国古代艺术书法从殷商甲骨文开始，中国书法就踏上了它的历史征程。甲骨文刻在龟甲兽骨上，笔画刚硬，是古人占卜记事的载体。

张小小大智慧·2025-02-01 02:15

表格化数据处理中大语言模型的微调优化策略研究

具体来说，论文探讨了以下几个关键方面：背景与挑战：大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，但在处

C7211BA·2025-01-31 23:25

NLP模型大对比：Transformer ＞Seq2Seq ＞ LSTM ＞ RNN ＞ n-gram

结论Transformer大于传统的Seq2Seq大于LSTM大于RNN大于传统的n-gramn-gramVSTransformer我们可以用一个图书馆查询的类比来解释它们的差异：一、核心差异对比维度n-gram模型Transformer工作方式固定窗口的"近视观察员"全局关联的"侦探"依赖距离只能看前N-1个词（如3-gram只看前2词）可关注任意距离的上下文语义理解机械统计共现频率理解词语间的

feifeikon·2025-01-31 19:14

讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（三）：自然语言处理（NLP）

1.技术架构概述讯飞绘镜的NLP技术架构可以分为以下几个核心模块：语义分析：理解用户输入的文本，提取关键信息（如实体、事件、情感等）。情节理解：分析文本中的故事情节，识别事件序列和逻辑关系。

爱研究的小牛·2025-01-31 14:43

DeepSeek R1与OpenAI o1深度对比

文章目录引言技术原理DeepSeekR1OpenAIo1性能表现官方数据推理任务知识密集型任务通用能力价格对比应用场景科研与技术开发自然语言处理（NLP）企业智能化升级教育与培训数据分析与智能决策部署与集成

码事漫谈·2025-01-31 13:01

Llama大型语言模型原理详解

Llama大型语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它在文本生成、问答、摘要等多种NLP任务中展现出强大的性能。

摆烂大大王·2025-01-31 11:40

linux asio网络编程理论及实现

在本章中将对ASIO异步网络编程的整体及一些实现细节进行完整的梳理，用于复习与分享。

辣椒卷二王·2025-01-31 09:54

MySQL系列之(一)---MySQL使用方法总结(不断更新)

MySQL的使用方法总结在这里先标注上个人认为其他朋友总结的最好的MySQL的学习笔记:这个网站是一大佬博客,名字叫格物,特别值得学习,还有资料可以学习一千行MySQL学习笔记MySQL复习笔记(实例全

Frodo先生·2025-01-31 08:45

Linux系统python虚拟环境及HanLP部署

在Linux系统中运行HanLP，要安装部署一个Python的虚拟环境，实现Python2与Python3的版本共存，Python虚拟环境与JavaJVM虚拟机的共存，HanLP是面向生产环境的多语种NLP

段智华·2025-01-31 07:04

我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2，效果真的炸裂！！！

关于NLP那些你不知道的事2025年01月29日13:08我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2，效果真的炸裂！！！一、什么是知识蒸馏？

AI生成曾小健·2025-01-31 03:00

python期末复习——python知识要点

1、Python语言的特点及书写规范。特点：Python语言是一种面向对象的解释型语言1、解释型，开源，简单，易学，免费2.可扩展性，丰富的库，可移植性，面向对象3.规范的代码，可读性较强书写规范：缩进；注释；每个import只导入一个模块，尽量避免一次导入多个模块；语句太长可以在行尾使用续行符’’’’，来表示下面紧接的一行仍然属于当前的语句，也可以使用括号来包含多行内容；使用必要的空格和空行增强

敲代码痛苦吗？·2025-01-31 00:10

《攻克语言密码：教AI理解隐喻与象征》

在自然语言处理（NLP）领域，让计算机理解人类语言中的隐喻和象征，是迈向更高语言理解水平的关键一步。

程序猿阿伟·2025-01-31 00:40

Python复习总结——期末复习知识点总结大全

Python复习总结——期末复习知识点总结大全第1章程序设计基本方法1.1计算机的概念1.2程序设计语言1.3Python语言概述1.4Python语言开发环境1.5程序的基本编写方法1.6Python

HhhDreamof_·2025-01-30 23:02

复习c语言数组

一、数组的定义和初始化1.定义数组数组的定义形式如下：类型数组名[数组长度];例如，定义一个存储5个整数的数组：intarr[5];这个定义表示arr是一个包含5个整数元素的数组。数组的索引从0开始，到数组长度减1（即从arr[0]到arr[4]）。2.初始化数组可以在定义数组时初始化数组的元素：intarr[5]={1,2,3,4,5};也可以在定义后逐个赋值：intarr[5];arr[0]=

人机yu·2025-01-30 23:58

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

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

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