NLP实践

SQLAlchemy 介绍与实践

postgresql实践pydantic实践1.SQLAlchemy介绍SQLAlchemy是一个ORM框架。SQLAlchemy是一个用于Python的SQL工具和对象关系映射（ORM）库。

cliffordl·2025-02-03 07:59

C语言实现图像二值化变换项目源码

源码中包括了图像读取、阈值设置、像素遍历和图像写入等关键步骤，适合C语言学习者和图像处理领域开发者学习实践。1.C语言图像处理简介简介C语言作为一种高效

爽新全效瓷兔膏·2025-02-03 06:20

深度学习：基础原理与实践

1.深度学习概述1.1定义与发展历程深度学习是机器学习的一个分支，它基于人工神经网络的学习算法，特别是那些具有多层（深层）结构的网络。深度学习模型能够自动从原始数据中提取复杂的特征，而不需要人为设计特征提取算法。定义：深度学习可以定义为使用深层神经网络进行学习的过程，这些网络由多个非线性的变换组成，能够学习数据的多层次表示。发展历程：深度学习的起源可以追溯到1943年WarrenSturgisMc

阿尔法星球·2025-02-03 06:49

探索神经网络的奥秘：从基础理论到Python实践

探索神经网络的奥秘：从基础理论到Python实践【下载地址】第一章神经网络如何工作附Python神经网络编程.pdf分享本资源文件提供了关于神经网络基础知识的详细介绍，并附带了一个Python神经网络编程的

仲毓俏Alanna·2025-02-03 05:45

第三篇：模型压缩与量化技术——DeepSeek如何在边缘侧突破“小而强”的算力困局

——从算法到芯片的全栈式优化实践随着AI应用向移动终端与物联网设备渗透，模型轻量化成为行业核心挑战。

python算法(魔法师版)·2025-02-03 05:43

【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

网络安全技术深度解析与代码实践

网络安全技术深度解析与代码实践随着信息技术的飞速发展，计算机网络已经广泛应用于政治、军事、商业等各个领域，与人们的生活越来越紧密。然而，这也带来了日益严峻的网络安全问题。

我的运维人生·2025-02-03 04:37

MongoDB深度解析与实践案例

MongoDB深度解析与实践案例在当今大数据盛行的时代，NoSQL数据库以其灵活的数据模型和水平扩展能力，成为了众多应用场景下的首选。

我的运维人生·2025-02-03 04:37

课程内容摘要生成：基于知识蒸馏与事实增强的深度学习模型实践

文章目录引言一、核心技术：知识蒸馏与事实三元组融合二、模型架构设计与优化三、Python实现与关键代码解析四、业务价值与效果分析五、挑战与优化方向引言在教育内容数字化进程中，课程内容摘要生成技术能够从海量教学资源中提炼核心知识点，解决人工编写效率低、知识更新滞后的问题。当前主流方法依赖于深度学习模型，但存在事实性偏差、可解释性不足等缺陷。本文提出一种融合知识蒸馏与事实三元组增强的摘要生成框架，结合

二进制独立开发·2025-02-03 04:04

第二篇：多模态技术突破——DeepSeek如何重构AI的感知与认知边界

——从跨模态对齐到因果推理的工程化实践在AI技术从单一模态向多模态跃迁的关键阶段，DeepSeek通过自研的多模态融合框架，在视觉-语言-语音的联合理解与生成领域实现系统性突破。

python算法(魔法师版)·2025-02-03 02:51

如何进行架构管控

架构管控技术管理者如何进行架构管控技术管理者如何进行架构管控为什么要做架构管控tbd保证设计的延续性tbd及时掌握架构变更信息tbd如何开展架构管控使用C4架构图保证架构设计的一致性一、C4架构图C4架构图是近年兴起的一种架构图，用来弥合从传统瀑布开发模式转到敏捷开发模式的实践中

snaildani·2025-02-03 02:17

构建一个研发助手Agent：提升开发效率的实践

在上一篇文章中,我们讨论了如何构建一个文档助手Agent。今天,我想分享另一个实际项目:如何构建一个研发助手Agent。这个项目源于我们团队的真实需求-提升研发效率,降低开发成本。从开发痛点说起记得和研发团队讨论时的场景：小张：每天要写很多重复的代码,很浪费时间小李：是啊,而且经常要查API文档,切换上下文很烦我：主要是哪些开发场景？小张：CRUD、单元测试、接口对接这些我：这些场景很适合用AIA

·2025-02-03 02:50

Pyhon : 爬虫Requests高级用法--超时（timeout）

一个很好的实践方法是把连接超时

ZhuCheng Xie·2025-02-03 01:37

Elasticsearch与数据库数据一致性：最佳实践与解决方案

在现代应用程序中，Elasticsearch（ES）作为一个高效的分布式搜索引擎，常常与数据库一同使用，以提供强大的搜索、分析和数据可视化功能。然而，数据库和Elasticsearch之间的同步与一致性常常成为一个挑战。如何确保在数据库中进行的每一次操作（如插入、更新和删除）都能正确地反映到Elasticsearch中？如何处理两者之间的数据一致性问题？本文将介绍如何保持Elasticsearch

HelloZheQ·2025-02-03 01:34

Java并发：ReentrantLock原理、应用与优秀实践

Java并发：ReentrantLock原理、应用与优秀实践ReentrantLock的基本概念及与synchronized的对比分析深入理解ReentrantLock的工作原理和内部机制ReentrantLock

master_chenchengg·2025-02-03 00:04

深入解析 Python 装饰器：高级用法、最佳实践与源码剖析

深入解析Python装饰器：高级用法、最佳实践与源码剖析Python装饰器（Decorator）是一种强大且灵活的特性，允许开发者在不修改原函数代码的情况下，为其动态地添加额外功能。

赵大仁·2025-02-03 00:26

青龙面板脚本开发指南：高效自动化任务的实现

本文将深入介绍青龙面板脚本开发的基本流程、最佳实践和常见应用场景，帮助开发者快速上手并提升任务管理能力。1.青龙面板脚本开发简介1.1脚本开发的意义在青龙面板中，脚本是实现自动化任务的核心。

赵大仁·2025-02-02 23:55

Java软件架构：2020年2月最佳实践与趋势

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本资源探讨了2020年2月软件架构领域的主要趋势，重点关注微服务、容器化、DevOps、云原生以及CI/CD等关键议题。特别强调了Java在现代软件架构中的应用，包括微服务架构的实现，容器化技术如Docker的使用，以及Kubernetes等容器编排工具。还涉及到了Java的新特性、性能优化、安全性、可扩展性以及设计和架构模式。资料包括实例代码、文档和教程，致

王元祺·2025-02-02 23:55

Qt MDI和Ribbon界面集成实践教程

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文深入介绍了基于Qt的RibbonMDIDemo项目，该项目展示了一个具有MicrosoftOffice风格的RibbonBar的多文档界面应用程序。通过一个完整的示例工程，读者可以学习如何在Qt环境中构建Ribbon风格的用户界面以及多文档界面（MDI）的应用程序。教程覆盖了RibbonBar的设计、MDIArea的管理、菜单和工具栏的整合，以及文档和视图

Pella732·2025-02-02 23:54

Python 中 `finally` 的执行时机与 `return` 的微妙关系

可变对象在`finally`中被修改示例：不可变对象的安全隔离三、`finally`中的`return`：危险的覆盖行为示例4：`finally`覆盖返回值示例5：`finally`吞没异常四、总结与最佳实践

叫我DPT·2025-02-02 23:52

100.1 AI量化面试题：解释夏普比率(Sharpe Ratio)的计算方法及其在投资组合管理中的应用，并说明其局限性

目录0.承前1.夏普比率的基本概念1.1定义与计算方法1.2实际计算示例2.在投资组合管理中的应用2.1投资组合选择2.2投资组合优化3.夏普比率的局限性3.1统计假设的限制3.2实践中的问题4.改进方案

AI量金术师·2025-02-02 23:51

HTML基础与进阶技术指南

本指南旨在引导初学者从基础到高级技巧，逐步深入理解并实践网页开发。

王奥雷·2025-02-02 22:48

第26节课：内容安全策略（CSP）—构建安全网页的防御盾

目录CSP基础CSP的作用CSP的主要属性配置CSP通过响应头配置CSP通过HTML``标签配置CSP属性设置详解指定多个来源配置示例说明常见错误配置实践：CSP与XSS防护示例1：防止内联脚本和样式说明示例

学问小小谢·2025-02-02 22:45

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

全网独一份AI大模型学习实践资源...（待会删）

今年科技圈的热点，除了裁员，就是被各种“AI大模型”新闻刷屏。GPT、Sora还在霸榜…开源大模型又来炸场！Meta发布Llama3系列模型，号称「最强大的开源大模型」，震撼科技圈！毫不夸张地说，AI大模型正在颠覆程序员的价值！很多大厂一边裁员，一边用百万年薪挖掘懂AI大模型的人，打工人的职业危机至少被提前5年。普通程序员想在技术上不掉队，还要增加收入，关键在于——拥抱技术红利，掌握AI大模型项目

大模型应用·2025-02-02 21:11

Tauri应用开发实践指南（5）—Tauri 集成本地数据库

本文首发于微信公众号：前端徐徐。欢迎关注，获取更多前端技能分享。前言Tauri是一个构建跨平台桌面应用程序的框架，利用Web技术构建前端，并使用Rust构建后端。它以其小巧的体积和高性能受到开发者的欢迎。在开发过程中，我们常常需要数据本地持久化，所以会需要与本地数据库进行交互。方案比较在Tauri中集成本地数据库有多种方案，常见的包括：SQLite通过直接绑定使用第三方数据库库Tauri插件：ta

前端徐徐·2025-02-02 18:23

Tauri应用开发实践指南（1）— Tauri 怎么样

本文首发于微信公众号：前端徐徐。欢迎关注，获取更多前端技能分享。Tarui是什么Tauri是一个用于构建针对所有主要桌面和移动平台的小型、高速二进制文件的框架。开发人员可以集成任何能编译为HTML、JavaScript和CSS的前端框架来构建用户体验,同时在需要时利用诸如Rust、Swift和Kotlin等语言进行后端逻辑开发。官网：https://tauri.appTarui架构Tauri的整体

前端徐徐·2025-02-02 18:52

深入理解C#中的using指令与类声明

本篇博客将基于这些内容，深入探讨using指令和类声明的应用和最佳实践。

郁林成森·2025-02-02 17:14

AI：180-如何利用Python进行图像处理和计算机视觉任务

本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。

一键难忘·2025-02-02 16:09

探索未来开发的新起点：NetCore-Boilerplate

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/netcore-boilerplate是一个强大的、基于.NETCore的现代Web应用模板，它提供了全面的基础架构和最佳实践

侯深业Dorian·2025-02-02 16:34

深入探究 Spring Boot Starter：从概念到实践

序言SpringBootStarter是SpringBoot生态系统中的一个核心概念，它为开发者提供了一种便捷的方式来捆绑和配置应用程序所需的依赖项。本文将深入探讨SpringBootStarter的概念、原理以及如何创建自定义的Starter。一、什么是SpringBootStarterSpringBootStarter实际上是一组Maven或Gradle依赖项的集合，它们可以自动配置应用程序所

知行小栈·2025-02-02 15:30

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

使用Qdrant进行矢量相似性搜索的实践

在今天的文章中，我将带你深入了解Qdrant，这是一个生产就绪的矢量相似性搜索引擎，并提供一个便利的API来存储、搜索和管理点。这篇文章重点展示如何使用Qdrant进行自我查询检索，并结合OpenAIEmbeddings进行矢量化处理。技术背景介绍Qdrant是一个专注于矢量相似性搜索的引擎，适用于需要快速检索和过滤的场景。它允许我们通过API轻松地存储和管理矢量数据点，并根据矢量相似性进行高效检

hgSdaegva·2025-02-02 13:13

STLG_07_20_微信小程序开发 - 进阶阶段复习与总结

同时，梳理项目实践中的问题与解决方案，总结框架选择与项目架构经验，关注代码规范与版本管理，提升开发效率与质量。

魔都天健·2025-02-02 13:12

【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践数学建模_问题根因分析机器学习

现阶段深度学习有三大特征：数据驱动：即数据训练，将数据输入到模型中进行训练；关联学习：模型基于给定训练数据集，进行关联学习；概率输出：即最后的输出，判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢？以一个简单的图片识别问题为例：识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中，我们拿到的数据集往往都是有偏的，比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上，这

2401_84239830·2025-02-02 13:41

【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面试题（jvm）

3.双亲委派模型4.类加载器的执行过程垃圾回收1.对象什么时候可以被垃圾器回收2.有哪些垃圾回收算法3.分代回收4.jvm有哪些垃圾回收器5.G1垃圾回收器6.强引用、软引用、弱引用、虚引用jvm实践1

lgcgkCQ·2025-02-02 11:33

【产品经理修炼之道】-一文搞懂微服务架构

本文全面介绍了微服务架构的概念、特点、设计模式以及实施中的挑战和最佳实践。文章从微服务架构的引入和发展讲起，详细对比了传统单体应用与微服务的差异，并探讨了微服务架构的具体特征。

xiaoli8748_软件开发·2025-02-02 11:30

keras快速上手-基于python的深度学习实践-基于索引的深度学习对话模型-源代码...

该章的源代码已经调通，如下，先记录下来，再慢慢理解#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8#In[1]:importpandasaspdimportnumpyasnpimportpickleimportkerasfromkeras.modelsimportSequential,Modelfromkeras.layersimportInput,Dense,Activatio

weixin_34162401·2025-02-02 11:59

【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

智慧城市的脉搏——Nginx驱动智能交通系统的高级路径优化实践

在城市化进程不断加速的今天，交通拥堵已经成为制约城市发展的重要瓶颈之一。如何有效利用信息技术提升道路通行能力、减少交通事故发生率成为了亟待解决的问题。作为一款高性能的Web服务器和反向代理工具，Nginx凭借其卓越的数据处理能力和灵活配置选项，在智能交通管理系统（ITS）中扮演着不可或缺的角色。本文将深入探讨Nginx是如何通过一系列创新优化技术，在智能交通管理系统的实际部署中发挥重要作用，并分享

墨夶·2025-02-02 10:55

分布式数据库应用实践：架构设计与性能优化

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言在当今数据驱动的世界中，分布式数据库因其高可用性、可扩展性和强大的容错能力，已成为现代企业存储和管理数据的首选方案。它能够在多台服务器之间分散数据存储和处理任务，从而解决传统集中式数据库在处理大规模数据和高并发访问时的瓶颈问题。本教程旨在详细探讨分布式数据库的核心概念、架构设计以及在实际项目中的应用，并通过具体的案例与代码，帮助开发者掌握分布

一ge科研小菜鸡·2025-02-02 08:08

群晖web文件服务器docker,群晖docker搭建数据库服务器

群晖docker搭建数据库服务器内容精选换一换本手册基于华为云关系型数据库实践所编写，用于指导您完成相关设置，购买更符合业务的数据库实例。创建一个外部服务器。

Kuchiki Touko·2025-02-02 08:03

CompletableFuture#getNow 源码解析&最佳实践

一、源码/***Returnstheresultvalue(orthrowsanyencounteredexception)*ifcompleted,elsereturnsthegivenvalueIfAbsent.**@paramvalueIfAbsentthevaluetoreturnifnotcompleted*@returntheresultvalue,ifcompleted,elseth

秋夫人·2025-02-02 08:33

CompletableFuture#allOf 源码解析&最佳实践

一、源码/***ReturnsanewCompletableFuturethatiscompletedwhenallof*thegivenCompletableFuturescomplete.Ifanyofthegiven*CompletableFuturescompleteexceptionally,thenthereturned*CompletableFuturealsodoesso,with

秋夫人·2025-02-02 08:32

软件架构原理与实战：模块化和组件化设计的最佳实践

在这篇文章中，我们将讨论模块化和组件化设计的最佳实践，以及如何在实际项目中应用这些设计原则。模块化和组件化设计是软件架构设计的两个核心概念。

AI天才研究院·2025-02-02 08:01

aggr代码 cellranger_单细胞实战(四) Cell Ranger流程概览

实战演练理论知识学再好，能付诸实践灵活运用才行，所以我们常强调知行合一，实践出真知。实战演练这个栏目就是带大家从头到尾完整复现单细胞文献分析流程。好了，干货多，屁话少，我们来看实战流程。

龙宫里的乙民·2025-02-02 07:55

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

推荐频道