NLP小白碎碎念第16页

基于深度学习的文本情感分析

、卷积神经网络、循环神经网络、BERT、情感分类、情绪识别1.背景介绍文本情感分析（TextSentimentAnalysis），又称情感计算（SentimentComputing），是自然语言处理（NLP

杭州大厂Java程序媛·2025-02-05 16:25

编程小白如何成为大神？大学新生的最佳入门攻略

编程小白如何成为大神？大学新生的最佳入门攻略编程已成为当代大学生的必备技能，但面对众多编程语言和学习资源，新生们常常感到迷茫。如何选择适合自己的编程语言？如何制定有效的学习计划？

hlb20130715·2025-02-05 15:46

小白的靶机-VulnHub-Lampiao

靶机地址，看这里一、信息收集我们在VM中需要确定攻击目标的IP地址，需要使用nmap获取目标IP地址：关于nmap的入门操作nmap-sP192.168.86.0/24或者使用netdiscover获取目标IP地址我们就拿到了这次靶机的IP地址：192.168.86.160开始探索机器。第一步是找出目标计算机上可用的开放端口和一些服务。因此我在目标计算机上启动了nmap全端口T5速度扫描：nmap

每天都要努力哇·2025-02-05 13:24

C++11 多线程编程-小白零基础到手撕线程池

提示：文章文章目录前言一、背景二、2.12.2总结前言前期疑问：本文目标：一、背景来源于b站视频C++11多线程编程-小白零基础到手撕线程池学习来源：https://www.bilibili.com/video

晴山ぺ·2025-02-05 12:46

小白零基础--CPP多线程

进程进程就是运行中的程序线程=进程中的进程1、C++11Thread线程库基础#include#include#includevoidprintthread(std::stringmsg){std::cout#includevoidfoo(int&x){x+=1;}intmain(){//std::threadt(foo,1);t.join();system("pause");return0;}正

无帧起手·2025-02-05 12:45

小白参考!

Maven是一个非常流行的工具，主要用来帮助Java开发者管理项目的构建、依赖、测试和发布。对于初学者来说，它的作用可以理解为以下几点：项目构建管理：Maven通过定义项目的pom.xml文件来管理项目的构建过程。它会根据配置的插件来执行编译、打包、测试、部署等任务。例如，通过mvncleaninstall命令，Maven会自动清理项目、编译源代码、运行单元测试，并将生成的文件打包成一个可执行的J

码场老菜鸟·2025-02-05 10:33

大语言模型LLM分布式训练：TensorFlow攻略与深度解析（LLM系列04）

分布式训练的关键技术及应用4.利用TensorFlow进行LLM分布式训练的具体实践5.高级主题与最新进展探究大语言模型LLM分布式训练：TensorFlow攻略与深度解析（LLM系列04）1.引言随着自然语言处理（NLP

North_D·2025-02-05 08:20

每天一篇逻辑漏洞

前言：本篇文章由b站视频，小白鱼大佬赞助发布逻辑漏洞挖掘分享_哔哩哔哩_bilibili内容：邮箱轰炸和短信轰炸差不多，漏洞位置：登录处、忘记密码处、更改信息处、绑定手机号处绕过思路：加特殊字符绕过（!

不灭锦鲤·2025-02-05 06:07

爆肝两千字！掌握CSS选择器与响应式设计：从基础到高级应用

无论你是技术小白还是资深大牛，这里总有一些内容能触动你的好奇心。

洛可可白·2025-02-05 04:27

Java基础/进阶/电商系统实战系列文章汇总

目录前言✨专栏介绍✨专栏特色✨适合人群为什么选择Java编程语言谁适合学习这么课程✨新手小白✨Java开发人员如何学习这门课程✨本专栏学习路线6部分课程内容P1小白初识JAVAP2基础知识P3进阶知识P4

老王随聊·2025-02-05 02:08

如何自学Python：适合小白的Python学习大纲—附教程_python小白学理论(1)

数据可视化基础、MLlib（RDD-BaseAPI）机器学习、MatPlotlib绘图进阶、高级绘图工具第二阶段-商业数据可视化Excel业务分析Excel基础技能、Excel公式函数、图表可视化、人力&财务分析案例、商业数据分析方法、商业数据分析报告Mysql数据库Mysql基础操作（一）、Mysql基础操作（二）、Mysql中级操作、Mysql高级操作、电商数据处理案例PowerBI初级商业智

2401_84301389·2025-02-05 01:36

2024年最全HarmonyOS NEXT 边缓存边播放案例(2)，2024年最新阿里三面后多久hr面

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上鸿蒙开发知识点，真正体系化！

2401_84871578·2025-02-04 23:48

小白转flink技术栈心得之混编java和scala报错：error: java.lang.NoClassDefFoundError: javax/tools/ToolProvider

今天刚接手了一个flink项目，代码里有java也有scala写的部分，小白第一次遇到要java和scala都需编译的项目，于是乎先进行scala的编译：mvncleanscala:compilecompilepackage-Pfat-DskipTests

阿烦大64·2025-02-04 22:39

NLP模型笔记2022-24：neo4j+py2neo 构建《中国优质电影及其演员》知识图谱

往前文章链接NLP模型笔记2022-25：neo4j+py2neo构建增值税电子普通发票知识图谱NLP模型笔记2022-24：neo4j+py2neo构建《中国优质电影及其演员》知识图谱NLP模型笔记2022

源代码杀手·2025-02-04 20:55

PyTorch中的In-place操作是什么？为什么要避免使用这种操作？

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读In-place操作用在推理的时候可以显著节省内存，但是训练的时候一定要小心使用。

小白学视觉·2025-02-04 19:49

【LangChain编程：从入门到实践】开发环境准备

LangChain编程：从入门到实践】开发环境准备作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP

AI天才研究院·2025-02-04 18:39

【自然语言处理（NLP）】生成词向量：GloVe（Global Vectors for Word Representation）原理及应用

优缺点优点缺点**总结**目标函数训练过程使用预训练的GloVe词向量优点应用总结个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍**自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP

道友老李·2025-02-04 16:59

利用Python高效处理大规模词汇数据

引言词汇数据的处理是自然语言处理(NLP)领域中的一个常见任务。无论是构建词典、进行文本分类还是情感分析，都需要对大量的词汇数据进行预处理和分

东方佑·2025-02-04 16:23

什么是大模型？大模型从入门到精通（超详细）看这一篇就够了！！！

这些模型由于其规模庞大，能够捕捉到数据中的复杂模式，因此在自然语言处理（NLP）、计算机

AI产品经理·2025-02-04 15:51

毕设分享基于大数据的b站数据分析

文章目录0数据分析目标1B站整体视频数据分析1.1数据预处理1.2数据可视化1.3分析结果2单一视频分析2.1数据预处理2.2数据清洗2.3数据可视化3文本挖掘（NLP）3.1情感分析0数据分析目标今天向大家介绍如何使用大数据技术

knooor·2025-02-04 12:58

AI学习指南HuggingFace篇-高级优化技巧

一、引言在深度学习和自然语言处理（NLP）中，模型训练的效率和性能至关重要。HuggingFace提供了多种高级优化技巧，帮助开发者提升模型训练的效率和效果。

俞兆鹏·2025-02-04 10:35

Java 关于抽象 -- Java 语言的抽象类、接口和函数式接口

与此同时，本专栏的所有文章，也都会准备充足的代码示例和完善的知识点梳理，因此也十分适合零基础的小白和要准备工作面试的同

栗筝i·2025-02-04 05:57

hexo部署成功但是没效果_使用 Hexo+GitHub 搭建个人免费博客教程（小白向）

为了照顾小白用户（第一次使用GitHub和Hexo），尽可能详细，包括常见的坑和问题都

探索者19·2025-02-04 04:18

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代，尤其是在自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音识别等任务中，深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现

###一、背景在自然语言处理（NLP）领域，传统的序列到序列（Seq2Seq）模型大多依赖于循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

DeepSeek的出现对全球GPT产业产生的冲击

引言近年来，人工智能技术的迅猛发展推动了自然语言处理（NLP）领域的革命性进步。

不要em0啦·2025-02-03 23:07

Java 程序结构 -- Java 语言的变量、方法、运算符与注释

与此同时，本专栏的所有文章，也都会准备充足的代码示例和完善的知识点梳理，因此也十分适合零基础的小白和要准备工作面试的同

栗筝i·2025-02-03 21:19

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

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

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

Ubuntu 安装 docker及基础使用教程（包含显卡驱动设置）——小白专属避坑指南

前言：此教程为小白入门教程，包括安装和一些基础的使用指令。

littlewells·2025-02-02 19:54

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

DeepThink R1 本地部署全攻略：零基础小白指南。

离线运行AI，免费使用OpenAI级别推理模型本教程将手把手教你如何在本地部署DeepThinkR1AI模型，让你无需联网就能运行强大的AI推理任务。无论你是AI新手还是资深开发者，都可以轻松上手！目录DeepThinkR1介绍安装Ollama（AI运行环境）下载并安装DeepThinkR1模型在终端运行DeepThinkR1使用Chatbox浏览器UI交互创建你的专属AI伙伴进阶玩法：离线AI编

白马区块Crypto100·2025-02-02 14:21

【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

《深度学习入门：梯度下降法全解析，小白必看！》

目录一、引言二、什么是梯度下降？2.1误差的计算2.2梯度的计算2.3参数更新2.4重复迭代三、梯度下降法的几种主要类型1.批量梯度下降（BatchGradientDescent）2.随机梯度下降（StochasticGradientDescent,SGD）3.小批量梯度下降（Mini-BatchGradientDescent）四、梯度下降的挑战与解决方案1.学习率的选择2.局部最小值与鞍点3.梯

Lemon_wxk·2025-02-02 12:38

【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

【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

＜深入浅出图神经网络＞读书笔记

文章目录笔记GNN代码chapter5|GCN分析TODO改代码得到的结论chapter6|GraphSage分析TODO去今年刚出就买了.一查豆瓣评分比我想的还低(我这种小白都能看出一些错误),有1说

数学工具构造器·2025-02-02 06:22

【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

lidar_camera_calib代码解读-优化部分

碎碎念最近在调研一下non-target方式的相机Lidar联合标定，其中包括HKmars实验室开源的项目GitHub-hku-mars/livox_camera_calib:ThisrepositoryisusedforautomaticcalibrationbetweenhighresolutionLiDARandcameraintargetlessscenes

海滩油炸·2025-02-01 19:09

【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

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