在钱王故里临安府，还是拥有一辆小电瓶车方便，可以穿大街过小巷撸串，苕溪河边停停，不用找停车场，也不用担心停在路上被贴罚单。但是，上个月15号我骑电瓶车在去民政局婚姻登记处值班路上，一个十字路口，车被交警拖走，因为没有上牌照。半个月了，今天我去处理了700元的罚单，以旧换新买了一辆新的。在这个过程，我学习到很多:1.这个社会不会因为你不懂法，就放你一马，所以要对周遭的环境保持高敏锐度，最好去学点法律

学习有好的方法，会让我们事半功倍。而了解学习的十大坏的法则，同样可以让我们事半功倍，因为可以让我们主动避过学习过程中的十大坑，真正地改善我们的学习，避免我们进入假学习状态。那么到底有哪十大学习坏法则呢？第一，被动重复学习在生活中，我们常常会遇到对于一些文章的理解很慢，读一遍没有用，反复读也效果不好，这其实就是一种假学习。我们也会常常看到，有的孩子在语文学习的过程中，字词和课文的默写总是有错别字。于

最近几年我在好几个平台，听了不少家庭教育的理论知识，也在书上看过不少的家庭教育理论知识，还学习了NLP心理学课程。

NLP预训练模型系列-GPT1.BERT2.GPT目录NLP预训练模型系列-GPT前言1.Abstract2.Introduction3.RelatedWork4.Framework4.1无监督预训练4.2

课程中有另一个学员问老师：NLP讲思维的升级，而很多教导让我们用心活着。请问你如何回答？亲爱的伙伴：我们第一节分享现在开始。我分享的内容是基于今天早上史蒂夫老师的授课。

分享关于财富关系某代孕明星事件解析对金钱不好这一行为会造成我们的匮乏当在语言匮乏时例如常将贫穷、没钱挂嘴上会造成潜意识的6倍力量科学家加来道雄说能量组成这个世界（匮乏共振匮乏丰盛共振丰盛）北大教授刘峰说三维（现实）世界是高围（量子场）世界投影心理学说潜意识的力量nlp

大模型0基础知识:transformer基础与NLP1参数量预估与scalinglaw2sft3RAG与langchain4prompt5rlhf6agent7分布式训练8推理优化9传统任务本文结构transformer

以下内容全部是vue转react学习过程中的笔记，难免有错误，仅供参考一、vue的路由守卫vue-router提供了内置的APIrouter.beforeEach()在这个方法里面，我们可以判断登录状态来拦截路由的跳转二、react-router-domV5版本没有内置API（其它版本未知）路由守卫的最终目的是对路由对应组件的渲染进行拦截，所以只需要在render路由组件的地方，先判断登录条件，然

一、引言HuggingFace是一家专注于自然语言处理（NLP）技术的公司，以其开源贡献和先进的机器学习模型而闻名。

NLP中大火的Transformer和GAT本质在做一样的事情。

pyltp的介绍与使用一.NLP入门（六）pyltp的介绍与使用pyltp的简介pyltp的使用分句分词词性标注命名实体识别依存句法分析语义角色标注总结参考链接：一.NLP入门（六）pyltp的介绍与使用

特别是，在自然语言处理（NLP）领域，AI的进步已经让计算机不仅能理解人类语言的基本结构，还能在更深层次上把握其语义和情感。

【学习之路】MultiAgentReiforcementLearning框架与代码Introduction国庆期间，有个客户找我写个代码，是强化学习相关的，但我没学过，心里那是一个慌，不过好在经过详细的调研以及自身的实力

在nlp学习中，我先学到了随观的觉察，为什么不是一笑了之，而是愤怒的情绪？老师教会我解读情绪，愤怒是想做而做不到的无力感，是想调取力量达到的强烈愿望。那这样推论，我是

，2018年12月6日晚上，我去听了一个之前听过NLP的课，果然又有一些新的体验和收获。NLP的范畴中，人的动力有两种：第一是欲望，第二是恐惧。欲望好理解，想要什么东西，就会努力去得到。

模型架构（Modelarchitecture）：Transformer架构2、分词词元(token)一般在NLP（自然语言处理）中来说，通常指的是一个文本序列中的最小单元，可以是单词、标点符号、数

获取安装目录方法：pipinstallpynlpir这时系统会显示已经安装好的的nplir的位置，我的应该覆盖在.

转自：机器之心进NLP群—>加入NLP交流群在PyTorchConference2022上，研发团队介绍了PyTorch2.0，并宣布稳定版本将在今年3月正式发布，现在PyTorch2.0正式版如期而至

最近在做一个情感分析聚类方面的项目，使用电脑中安装的pycharm，解释器为python3.10运行一个python文件时，出现了ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'snownlp

1、安装SnowNLPcmd下运行：pipinstallSnowNLP2、导入fromsnownlpimportSnowNLPtext=“美国作家马克·吐温说过：“一句好听的赞辞能使我不吃不喝活上三个月

直到2017年初，我坐到NLP的课堂上，子政老师给我重重地击了几棒！子政老师描述的“无价值、无希望”正在我家里上演着。我在课堂上坐如针毡，恨不得马上回家阻止这一切。从那一

这两天感觉自己的学习效率非常低。可能是因为在过节期间忙着搬新家，每天都在忙，这些事儿，所以都没有进行学习。有空闲的时间也在淘宝上刷一刷，买一些东西。可能正是因为这样让自己思想又一次放松了下来，现在拿起书本都很难进入状态。本来想着今天回家就好好的开始看看书。但是又遇到其他的情况，又没能按照预期的计划进行，只能完成好这些家务之后，又已经是现在这个时候了。自己的内心也觉得，每次想抽空来学习的时候，你总会

今天看了终身学习这个视频，主要讲作者黄征宇，为了寻找人生的答案，他用1年的时光，旅行10万公里，花费了50万美元，向20多位的世界顶级大师求教，由此走上终身学习之路。

Golang学习之路一七fmt的使用格式化参数列表格式含义%%一个%字面量%b一个二进制整数值(基数为2)，或者是一个(高级的)用科学计数法表示的指数为2的浮点数%c字符型。

Nlp的学习，让我迈出了一步，我就是我自己，我值得拥有，我需要做回我生命的主人，我

1.查看端口号占用lsof-i:端口号lsof-i:8060sudonetstat-nlp|grep80602.查看CPU、核数、磁盘信息[hadoop@master1~]$cat/etc/redhat-releaseCentOSLinuxrelease7.9.2009

Google革新AI写作，推出PRewrite工具：用强化学习自动优化提示，效率和性能双提升！引言：自动化提示工程的必要性与挑战在当今的人工智能领域，大型语言模型（LLM）的应用日益广泛，它们在各种下游任务中展现出了令人印象深刻的性能。然而，要想充分发挥LLM的潜力，就需要精心设计的提示（prompt），这一过程被称为提示工程。传统上，提示工程通常是手动进行的，采用试错的方式，这不仅耗时耗力，而且

大家如果经常在刷NLP论文，肯定会觉得非常耗时耗力。已经2024年了，该出现一个写论文解读AIAgent了。但真正尝试过用GPT去刷论文、写论文解读的小伙伴，一定深有体验——费劲。

引言：探索语言模型的真实性和一致性在当今信息爆炸的时代，语言模型（LanguageModels，简称LMs）已成为获取信息和验证事实的重要工具。然而，现有的LMs在生成事实性内容时常常出现错误，甚至自相矛盾，更新新信息也颇具挑战。为了解决这些问题，研究者们提出了一种新的LM微调方法——DeductiveClosureTraining（DCT）。DCT的核心思想是利用LMs自身在推理时的能力，通过自

清华&腾讯AAAI2024联手突破！提出多模态知识检索新框架，性能大幅领先引言：多模态知识检索的重要性与挑战在当今信息爆炸的时代，多模态知识检索已成为支持知识密集型多模态应用的关键技术。例如，在视觉问答（VQA）、多模态实体链接和多模态对话等应用中，多模态上下文内的信息可能不足以满足需求，因此需要获取外部知识。然而，现有的方法在有效性和训练效率方面面临挑战，尤其是在训练和整合多个检索器以处理多模态

研究背景网上购物已经成为大众生活的重要组成部分。人们在电商平台上浏览商品和购物，产生了海量的用户行为数据，其中用户对商品的评论数据对商家具有重要的意义。利用好这些碎片化、非结构化的数据，将有利于企业在电商平台上的持续发展，对这部分数据进行分析，依据评论数据来优化现有产品也是大数据在企业经营中的实际应用。用户对商品的评论数据对商家来说非常重要，可以为他们提供宝贵的市场洞察和决策依据，帮助他们改进产品

Meta革新搜索技术！提出Faiss库引领向量数据库性能飞跃引言：向量数据库的兴起与发展随着人工智能应用的迅速增长，需要存储和索引的嵌入向量（embeddings）数量也在急剧增加。嵌入向量是由神经网络生成的向量表示，其主要目的是将输入媒体项映射（嵌入）到向量空间中，空间中的局部性编码了输入的语义。这些嵌入向量从各种媒体形式中提取，包括文字、图像、用户和推荐项目等。它们甚至可以编码对象关系，例如多

深入了解Transformer：从编码器到解码器的神经网络之旅0.引言自2017年问世以来，Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域引发了一场革命。

今天上午的学习，让我对妈妈有了更深的看见和理解，兰馨老师帮我呈现出了和妈妈的关系，那个无力的、麻木的妈妈，她一直在渴望看见。我内心一方面知道她需要支持和看见，另一方面却又害怕背负她的人生课题，重复以前拯救者的模式，这个时候助教艳霞老师又给了我新的启发，不做拯救者，我也可以用作为女儿的方式去爱妈妈，支持妈妈，真正的看见妈妈。在和父母连接的体验中，我首先扮演了妈妈的角色，当我的手指指向那个孩子的时候，

1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP

word2vec的缺点：为每个词汇表中每个分词静态生成一个对应的词向量表示，没有考虑到语境，因此无法无法处理多义词ps：先训练一个词嵌入模型，生成词向量表示，然后将生成的词向量输入下游任务新的模型中进行具体NLP

的网络结构和流程1.Skip-Gram模型2.CBOW模型二、word2vec的训练机制1.Hierarchicalsoftmax2.NegativeSampling总结前言在前文大语言模型系列-总述已经提到传统NLP

一、什么是异常当检测到一个错误时，Python解释器就无法继续执行了，反而出现了一些错误的提示，这就是所谓的“异常”，也就是bug二、异常的捕获方法当我们的程序遇到bug，那么就下来有两种情况①整个程序因为一个bug停止运行②对bug进行提示，整个程序继续运行捕获异常的作用在于：提前假设某处会出现异常，做好提前准备，当真的出现异常的时候，可以有后续手段。1、捕获常规异常（一）基本语法try:可能发

前言 本文验证SIMMIM无监督预训练方法，是否会出现与NLP类似的拓展法则现象。1、结论 这篇论文做了大量的对比实验，因此，先说结论： 1）大模型在小数据上过拟合；（感觉没啥a） 2）MIM

损失函数类型适用于：文本分类，情感分析，机器翻译，抽取式问答的有：y,y^y,\hat{y}y,y^分别表示真实和预测值二分类交叉熵损失L(y,y^)=−(ylogy^+(1−y)log(1−y^)L(y,\hat{y})=-(ylog\hat{y}+(1-y)log(1-\hat{y})L(y,y^)=−(ylogy^+(1−y)log(1−y^)多分类交叉熵损失函数L(y,y^)=−∑i=1m

基于LSTM生成古诗1.语料准备一共四万多首古诗，一行一首诗2.预处理将汉字表示为One-Hot的形式在每行末尾加上]符号是为了标识这首诗已经结束，说明]符号之前的语句和之后的语句是没有关联关系的，后面会舍弃掉包含]符号的训练数据。puncs=[']','[','（','）','{','}','：','《','》']defpreprocess_file(Config):#语料文本内容files_c

别以为我整天写NLP的好处，我的生活就一定过得完美，不可能的。NLP虽好，我也有用错的时候。在我看来，一旦用错，就必然会导致我所不期的结果。我把我行差踏错的场景标识成“我的灰色地带”。

【嵌牛鼻子】RNNCNNTransformer【嵌牛提问】NLP三大特征提取器是什么？【嵌牛正文】如果用

Part1VisionTransformer1网络结构ViT模型不仅适用于NLP领域，在CV领域也能取得不错的效果。

双向性的力量使用云TPU进行训练BERT结果让BERT为您服务自然语言处理（NLP）的最大挑战之一是训练数据的短缺。

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为期四天的心理学NLP系统学习结束了，回忆四天的学习，第三天培训的肖导留了一个作业，给我留下了深刻的印象，作业内容是要我们站在他人角度给自己写一篇表扬颂，她人可以是朋友，孩子，父母，兄弟姐妹。

这里是对于PyTorchTutorial-CSDN博客的补充，但是与其相关的NLP内容无关，只是一些基础的PyTorch用法的记录，主要目的是能够自己生成一些模拟的数据集。

遇到问题：/anaconda3/envs/tensorflow/bin/python3/anaconda3/demo/demo/gcn_eca/gcn_model_tf/get_w2v_corpus.pyTraceback(mostrecentcalllast):File“/anaconda3/demo/demo/gcn_eca/gcn_model_tf/get_w2v_corpus.py”,li

importtorchimporttorch.nnasnn定义输入，本文以nlp或时间序列预测的数据结构为例。即[batch_size,time_ste