NLP工程实践

深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展

深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络（CNN）2.循环神经网络（RNN）3.生成对抗网络（GAN）4.变分自编码器（VAE）5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉2.自然语言处理（NLP

Jason_Orton·2025-02-27 03:09

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览第八十期】Fri, 1 Mar 2024

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Fri,1Mar2024Totally67papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersLooseLIPSSinkShips

hitrjj·2025-02-26 21:48

【NLP算法面经】腾讯、头条算法岗详细面经（★附面题整理★）

【NLP算法面经】腾讯、头条算法岗详细面经（★附面题整理★）嗨，你好，我是青松！自小刺头深草里，而今渐觉出蓬蒿。

青松ᵃⁱ·2025-02-26 20:41

DeepSeek API是什么

DeepSeekAPI是一个提供人工智能服务的接口，它允许开发者通过简单的API调用来实现各种高级的自然语言处理（NLP）任务，如文本生成、对话系统、文本摘要、问答系统等。

兔兔爱学习兔兔爱学习·2025-02-26 18:28

DeepSeek各模型现有版本对比分析

一、基础模型系列：V1到V3的演进DeepSeek-V1发布时间：2024年1月特点：首代模型，专注于自然语言处理（NLP）和编码任务，支持128K标记

墨染夜雨笺·2025-02-26 17:22

使用 LangChain 与 Solar LLM 的快速集成示例

一、技术背景介绍LangChain是一个强大的框架，它可以帮助开发者轻松集成不同的自然语言处理(NLP)模型，并构建复杂的链式推理任务。SolarLL

qahaj·2025-02-26 16:15

全市场大模型分类及对比分析报告

大模型凭借其强大的计算能力和海量数据处理能力，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别等领域取得了显著成果。

早退的程序员·2025-02-26 13:53

Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型：使用Transformers和PyTorch进行训练

前言近年来，基于Transformer架构的预训练语言模型如GPT、BERT等已经取得了显著的成果，广泛应用于自然语言处理（NLP）的各个领域。

煤炭里de黑猫·2025-02-25 21:02

选择翻译模型的智慧：Helsinki-NLP Opus-MT-zh-en的比较分析

选择翻译模型的智慧：Helsinki-NLPOpus-MT-zh-en的比较分析opus-mt-zh-en项目地址:https://gitcode.com/mirrors/Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en

邵意征Goddard·2025-02-25 19:45

深度融入行业的利器：Helsinki-NLP Opus-MT-zh-en模型的应用案例

深度融入行业的利器：Helsinki-NLPOpus-MT-zh-en模型的应用案例opus-mt-zh-en项目地址:https://gitcode.com/mirrors/Helsinki-NLP/

彭榕赢Driscoll·2025-02-25 19:45

python开发翻译软件&PDF文档识别转换翻译

一、通过Helsinki-NLP模型实现离线翻译接口参考文档：https://blog.csdn.net/mzl87/article/details/1271234451.1、开发环境配置系统环境：WIN10

Juniper_fly·2025-02-25 19:14

深入Java自然语言交互的情感分析：从零构建智能情感检测系统

技术栈简介在开始之前，我们需要了解几个关键的技术点：StanfordNLP：提供了一套全面的自然语言处理功能，包

墨夶·2025-02-25 18:13

使用 Helsinki-NLP 中英文翻译本地部署 - python 实现

通过Helsinki-NLP本地部署中英文翻译功能。该开源模型性价比相对高，资源占用少，对于翻译要求不高的应用场景可以使用，比如单词，简单句式的中英文翻译。

Xian-HHappy·2025-02-25 18:42

NLP作业02：课程设计报告

NLP作业02：课程设计报告作业头这个作业属于那个课程自然语言处理这个作业要求在哪里NLP作业02：课程设计报告我在这个课程的目标是通过综合应用项目的实施，培养团队协作沟通能力和运用现代工具分析和解决复杂工程问题的能力这个作业在那个具体方面帮助我实现目标能综合运用所学理论知识和操作技能进行实际工程项目的设计开发参考文献

0255-·2025-02-25 15:49

自然语言处理(NLP)：文本向量化从文字到数字的原理

在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）中，将文本信息转化为机器可以理解的形式是一个至关重要的步骤。

全栈你个大西瓜·2025-02-25 10:45

ProgramHan·2025-02-25 09:05

GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)

GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)Gavin大咖微信：NLP_Matrix_Space5.2GPT-2源码实现逐行解析本节讲解GPT-2源码，gpt2.

段智华·2025-02-25 09:35

20250221 NLP

1.向量和嵌入https://zhuanlan.zhihu.com/p/634237861encoder的输入就是向量，提前嵌入为向量二.多模态文本嵌入向量过程1.文本预处理文本tokenizer之前需要预处理吗？是的，文本tokenizer之前通常需要对文本进行预处理。预处理步骤可以包括以下内容：1.标准化大小写转换：将文本转换为统一大小写（通常是小写）以减少词汇表大小。去除标点符号：除去不必要

AI-lala·2025-02-25 07:50

使用 DistilBERT 进行资源高效的自然语言处理

在自然语言处理（NLP）中，像BERT这样的模型提供了高精度和出色的性能。然而，它们需要大量的内存和计算资源，这对于资源有限的组织来说是一个挑战。同时，对于需要快速响应的任务来说，这也是一个问题。

真智AI·2025-02-25 06:43

YashanDB数据库融合架构设计与实践

以下是演讲实录：今天我将围绕“数据库一体化”这个比较热门的话题，结合YashanDB在理论创新、技术架构以及工程实践方面的探索经验，从业务、技术、产品三个角度深入聊聊“数据库一体化”，也欢迎大家交流探讨

虎嗅科技·2025-02-25 02:13

DTC演讲实录聊聊数据库一体化——YashanDB数据库融合架构设计与实践

以下是演讲实录：今天我将围绕“数据库一体化”这个比较热门的话题，结合YashanDB在理论创新、技术架构以及工程实践方面的探索经验，从业务、技术、产品三个角度深入聊聊“数据库一体化”，也欢迎大家交流探讨

科技热点榜·2025-02-25 02:43

边缘计算在工程中的应用与实践

本文将探讨边缘计算的概念、优势、应用场景，以及Kubeedge边缘计算平台在工程实践中的应用。一、边缘计算的概念边缘计算是一种分布式计算架构，它将计算和存储资源部署在网络边缘，靠近数据源。

ITPUB-微风·2025-02-24 23:55

为什么词向量和权重矩阵dot运算就能得到想要的效果呢？

最近在学习NLP算法的时候，进入到了深水区以后，发现了弄懂这个才是核心中的核心，抓住了主要矛盾了。特意拿出来跟大家分享。

cjl30804·2025-02-24 15:02

Engineering A Large Language Model From Scratch

从头开始设计一个大语言模型摘要1引言2Atinuke算法3结果4相关工作5讨论6结论摘要自然语言处理（NLP）中深度学习的激增导致了创新技术的发展和发布，这些技术能够熟练地理解和生成人类语言。

UnknownBody·2025-02-24 15:31

如何在Java中实现多头注意力机制：从Transformer模型入手

多头注意力机制（Multi-HeadAttention）是Transformer模型中的关键组件，广泛用于自然语言处理（NLP）任务中。

省赚客app开发者·2025-02-24 14:26

Transformer大模型实战教师学生架构

Transformer大模型实战教师学生架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来近年来，随着深度学习技术的飞速发展，自然语言处理（NLP

AI智能涌现深度研究·2025-02-24 14:19

如何在Java中设计高效的Transformer模型架构

Transformer模型自从2017年提出以来，凭借其出色的性能和灵活性，在自然语言处理（NLP）和其他领域取得了显著的成功。

省赚客app开发者·2025-02-24 13:43

DeepSeek vs ChatGPT：AI 领域的华山论剑，谁主沉浮？

而在人工智能的众多分支中，自然语言处理（NLP）因其与人类日常交流和信息处理的紧密联系，成为了最受瞩目的领域之一。

晨陌y·2025-02-24 02:52

如何在 Hugging Face 上下载和使用模型—全面指南

1.引言在自然语言处理（NLP）领域，HuggingFace已成为一个不可忽视的平台。

Hello.Reader·2025-02-23 18:01

微软Copilot官网入口- Copilot中文版国内使用入口

核心功能：不止于智能，更在于赋能微软Copilot的核心在于其对自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）的深度融

·2025-02-23 16:03

人工智能：从基础到前沿

人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络（CNN）4.4循环神经网络（RNN）5.自然语言处理（NLP

顾漂亮·2025-02-23 12:15

《AI与NLP：开启元宇宙社交互动新纪元》

人工智能（AI）与自然语言处理（NLP）技术的迅猛发展，为元宇宙社交互动带来了前所未有的变革与提升，深刻地影响着用户在虚拟世界中的社交方式与体验。

·2025-02-22 19:13

使用LlamaIndex进行Token计数的实战指南

在人工智能领域，特别是在自然语言处理（NLP）任务中，理解和跟踪Token的使用情况是非常重要的。

llzwxh888·2025-02-22 18:55

用 Python + LLM 实现一个智能对话

这些模型被训练来理解和生成自然语言文本，能够执行多种自然语言处理（NLP）任务，如文本生成、翻译、摘要、问答等。所以LLM可以做以下事情：文本生成：LLM可以生成各种类型的文本，如新闻、文章、小说等。

AGI大模型学习·2025-02-22 15:04

2023-arXiv-FinGPT: 开源金融大语言模型

2306.06031GitHub|https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT&https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinNLP

量仔搞靓化·2025-02-22 12:41

【大模型应用开发动手做AI Agent】大模型就是Agent的大脑

AIAgent】大模型就是Agent的大脑关键词：大模型,AIAgent,智能决策,任务导向,知识表示,交互式学习,混合智能1.背景介绍1.1问题由来随着人工智能(AI)技术的发展，尤其是深度学习和自然语言处理(NLP

杭州大厂Java程序媛·2025-02-22 12:39

Python自然语言处理之spacy模块介绍、安装与常见操作案例

常见操作案例及代码1.加载模型并处理文本2.词性标注3.命名实体识别4.依存句法分析5.可视化（在JupyterNotebook中）spacy模块介绍spacy是一个强大的Python库，用于自然语言处理（NLP

袁袁袁袁满·2025-02-22 12:05

【Python数据分析五十个小案例】使用自然语言处理（NLP）技术分析 Twitter 情感

NLP

小馒头学python·2025-02-22 11:29

Neat Vision：深度学习NLP注意力机制可视化工具教程

NeatVision：深度学习NLP注意力机制可视化工具教程neat-visionNeat(NeuralAttention)Vision,isavisualizationtoolfortheattentionmechanismsofdeep-learningmodelsforNaturalLanguageProcessing

纪亚钧·2025-02-22 11:57

【有啥问啥】DeepSeek NSA（Native Sparse Attention）：开启高效推理与降本增效的新篇章

DeepSeekNSA（NativeSparseAttention）：开启高效推理与降本增效的新篇章在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）和大语言模型（LLM）的浪潮中，性能与效率一直是研究者和开发者关注的焦点

有啥问啥·2025-02-22 09:46

深度学习笔记之自然语言处理(NLP)

深度学习笔记之自然语言处理(NLP)在行将开学之时，我将开始我的深度学习笔记的自然语言处理部分，这部分内容是在前面基础上开展学习的，且目前我的学习更加倾向于通识。

电棍233·2025-02-22 02:10

市场调研数据中台架构：Python 爬虫集群突破反爬限制的工程实践

本文将详细介绍如何使用Python爬虫集群突破这些反爬限制，并结合实际工程实践，提供完整的代码示例和优化建议。一、项目背景与需求分析1.市场调研数

西攻城狮北·2025-02-22 02:40

Java中的自然语言处理（NLP）工具：Stanford NLP、Apache OpenNLP、DL4J

随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）已经成为各行各业中不可或缺的技术。对于Java开发者来说，选择合适的NLP工具可以极大地提升开发效率。

花千树-010·2025-02-21 22:38

初识pytorch

与机器学习算法的主要区别如下图所示：三、扩展1.使用场景1)图像识别和处理2)自然语言处理（NLP）3)音频处理4)视频分析5)游戏和仿真6)自动驾驶汽车7)

m0_73286250·2025-02-21 15:02

AI 驱动的自动化测试：从代码到报告的全面解读

随着人工智能（AI）的兴起，尤其是在深度学习、自然语言处理（NLP）和智能决策算法方面的突破，AI驱动的自动化测试正逐渐成为现代软件开发中的核心组成部分。

测试者家园·2025-02-21 09:43

给你的数据加上杠杆：文本增强技术的研究进展及应用实践

作者信息：文本出自熵简科技NLP算法团队，团队利用迁移学习、少样本学习、无监督学习等深度学习领域最新的思想和技术，为熵简科技各大业务线提供底层AI技术支持和可落地的解决方案，包括前沿算法的领域内落地以及持续部署的后台支持等

熵简科技Value Simplex·2025-02-21 06:26

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（七）Embedding概念介绍

Embedding（嵌入）是自然语言处理（NLP）中非常重要的概念。简单来说，embedding是一种将离散的、稀疏的、不可直接计算的对象（比如词、字符或句子）转换为密集的、连续的向量表示的技术。

Blankspace空白·2025-02-21 06:55

使用BREEBS平台提升AI知识库

技术背景介绍随着自然语言处理（NLP）技术的进步，大语言模型（LLM）在生成

dgay_hua·2025-02-21 05:11

使用 AnyscaleEmbeddings 进行文本嵌入

在自然语言处理（NLP）领域中，嵌入（Embedding）是一种将文本转换为向量表示的方法。

dgay_hua·2025-02-21 03:04

Vision Transformer（ViT）：用 Transformer 颠覆图像识别

然而，近年来，自然语言处理（NLP）领域中大放异彩的Transformer架构也开始在图像识别中崭露头角。

金外飞176·2025-02-20 19:36

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