NLP常见面试题第8页

SnowNLP 情感分析

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Taichi呀·2025-01-19 06:26

Python数据分析常见面试题和答案01-10

以下是一些Python数据分析常见面试题和答案：1.Python中的list和tuple的区别是什么？答：List是可变的，而元组（tuple）是不可变的。

飞翔还哈哈6·2025-01-18 20:18

Java常见面试题2

Java常见面试题面向对象和面向过程的区别面向对象(POP)：将方法和数据封装为对象作为程序的基本单元，提炼出封装继承多态来作为代码指导，注重代码灵活性和复用性面向过程(OOP)：将过程作为基本程序的基本单元

七禾页话·2025-01-18 19:38

nlp培训重点-3

1.文本匹配分类：loader:#-*-coding:utf-8-*-importjsonimportreimportosimporttorchimportrandomimportloggingfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfromcollectionsimportdefaultdictfromtransformersimportBertT

heine162·2025-01-18 18:24

大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。

大模型零基础教程·2025-01-18 17:19

BERT详解

1.背景结构1.1基础知识BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是谷歌提出，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的

comli_cn·2025-01-18 17:18

Flink 常见面试题

1、Flink的四大特征（基石）checkpoint:基于Chandy-Lamport算法，实现了分布式一致性快照，提供了一致性的语义。State:丰富的StateAPI。ValueState,ListState,MapState,BroadcastState.Time:实现了Watemark机制，乱序数据处理，迟到数据容忍。Window：开箱即用的滚动、滑动、会话窗口。以及灵活的自定义窗口。2、

知否&知否·2025-01-18 16:14

1.4走向不同：GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析

走向不同：GPT与BERT的选择——两大NLP模型的深度解析在自然语言处理（NLP）领域，GPT（GenerativePretrainedTransformer）和BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers

少林码僧·2025-01-18 16:12

【大模型LoRa微调】Qwen2.5 Coder 指令微调【代码已开源】

/LFF8888/FF-Studio-Resources第001个文件哦~一、引言：大语言模型与指令微调1.1大语言模型发展简史随着深度学习的飞速发展，特别是Transformer架构在自然语言处理（NLP

FF-Studio·2025-01-18 07:31

NLP-语义解析(Text2SQL)：技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】

目前关于NL2SQL技术路线的发展主要包含以下几种:Seq2Seq方法：在深度学习的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取Seq2Seq的模型框架。基线模型Seq2Seq在加入Attention、Copying等机制后,能够在ATIS、GeoQuery数据集上达到84%的精确匹配,但是在WikiSQL数据集上只能达到23.3%的精确匹配,37.0%

u013250861·2025-01-17 21:43

开源人工智能模型框架：探索与实践

通过对多个主流开源框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras、Detectron2、OpenCV、HuggingFaceTransformers、AllenNLP、MindSpore和Fastai

CodeJourney.·2025-01-17 12:27

2025备战金三银四 Java 大厂面试题

以下是一些2025年备战Java大厂面试可能会涉及的常见面试题：一、基础部分1.Java基本数据类型（1）解释自动装箱和自动拆箱的概念，并举例说明。

·2025-01-17 05:12

大规模语言模型从理论到实践大语言模型预训练数据

数据集选择、数据清洗、数据增强、数据集评估、数据集扩展1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习和大规模神经网络的发展，大型语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）成为了自然语言处理（NLP

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

微软TTS(text-to-speech)文字转语音免费开源库edge-tts语音合成实践(Python3.10)

不能否认，微软Azure在TTS(text-to-speech文字转语音)这个人工智能细分领域的影响力是统治级的，一如ChatGPT在NLP领域的随心所欲，予取予求。

·2025-01-16 22:02

211本硕二战腾讯大模型算法岗，已凉......

01背景本弱鸡211本硕，nlp，无论文有实习（老板没资源且放养），本科有acm经历（1铜），面试pcg日常实习。02技术一面（时长1h）Q1：了解什么机器学习算法，讲一下原理？

AI大模型入门·2025-01-16 21:47

NLP自然语言处理（Natural Language Processing）

随着深度学习技术的发展，NLP在文本分类、机器翻译、情感分析、对话系统等任务中取得了显著进展，推动了人工智能技术在多个领域的广泛应用。自然语言处理的核心任务涉及如何使计算机理解和处理语

啊波次得饿佛哥·2025-01-16 18:44

免费的GPT可在线直接使用（一键收藏）

1、LuminAI（https://kk.zlrxjh.top）LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统，旨在自然语言处理（NLP）的技术开发领域发光发热。

kkai人工智能·2024-09-16 05:15

机器学习-聚类算法

1.AHC2.K-means3.SC传统谱聚类：个人对谱聚类算法的理解以及改进4.MCL目前仅专注于NLP的技术学习和分享感谢大家的关注与支持！

不良人龍木木·2024-09-16 03:06

【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题（夯实理论基础）（二十八）

本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》：python零基础入门学习《python运维脚本》：python运维脚本实践《shell》：shell学习《terraform》持续更新中：terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战《k8》从问题中去学习k8s《docker学习》暂未更新《ceph学习》ceph日常问题解决分享《日志收集》ELK+各种中间件《运维日常》

向往风的男子·2024-09-16 02:26

轻量级模型解读——轻量transformer系列

文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读

lishanlu136·2024-09-16 01:18

【Kubernetes】常见面试题汇总（十一）

目录33.简述Kubernetes外部如何访问集群内的服务？34.简述Kubernetesingress？35.简述Kubernetes镜像的下载策略？33.简述Kubernetes外部如何访问集群内的服务？（1）对于Kubernetes，集群外的客户端默认情况，无法通过Pod的IP地址或者Service的虚拟IP地址：虚拟端口号进行访问。（2）通常可以通过以下方式进行访问Kubernetes集群

summer.335·2024-09-16 00:14

FlagEmbedding

FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入（textembeddings）的库，适合处理自然语言处理（NLP）中的各种任务。

吉小雨·2024-09-15 23:07

【NumPy】深入解析numpy.zeros()函数

欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是二七830，一名对技术充满热情的探索者。

二七830·2024-09-15 23:04

CV、NLP、数据控掘推荐、量化

下面是对CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍：1.CV（计算机视觉，ComputerVision）定义：计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息

海的那边-·2024-09-15 13:47

深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式

深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式在现代自然语言处理（NLP）的应用中，大型语言模型（LLM）已经成为了重要的工具。

m0_57781768·2024-09-15 13:41

使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注

使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注引言在自然语言处理(NLP)领域，文本标注是一项重要且常见的任务。它涉及为文本分配标签，如情感、语言、风格等。

aehrutktrjk·2024-09-15 12:34

【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】

RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN（RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果，能够作为当下时间步输入的一部分（当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出）对当下时间步的输出产生影响2、R

一蓑烟雨紫洛·2024-09-15 07:30

基于深度学习的文本引导的图像编辑

它结合了图像生成和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。

SEU-WYL·2024-09-15 06:50

【Kubernetes】常见面试题汇总（十三）

目录39.简述KubernetesScheduler使用哪两种算法将Pod绑定到worker节点？40.简述Kuberneteskubelet的作用？41.简述Kuberneteskubelet监控Worker节点资源是使用什么组件来实现的？39.简述KubernetesScheduler使用哪两种算法将Pod绑定到worker节点？KubernetesScheduler根据如下两种调度算法将Po

summer.335·2024-09-15 00:43

甘超波：NLP婚姻中如何与老人相处

哈喽，大家好我是甘超波，是一名NLP爱好者，每天一篇原创文章或视频，分享我的实战经验和案例，希望给你些启发和帮助看一下，在家庭中子女与老人观念不一致时案例1：在教育孩子方面，老人习惯用老一套教育方式教育孙子

甘超波·2024-09-14 23:19

transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解

transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词：Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,NLP,机器翻译作者：禅与计算机程序设计艺术

AI架构设计之禅·2024-09-14 16:47

英伟达（NVIDIA）B200架构解读

Transformer模型是一种自然语言处理（NLP）模型，广泛应用于机器翻译、文本生成等任务。TransformerEngine的电路设计原理主要包括以下几个方面：

weixin_41205263·2024-09-14 14:31

《昇思 25 天学习打卡营第 25 天 | 基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别》

》活动地址：https://xihe.mindspore.cn/events/mindspore-training-camp签名：Sam9029环境配置确保安装了正确版本的MindSpore和MindNLP

Sam9029·2024-09-14 13:56

HashMap 原理解释及其常见面试题

HashMap原理解释及其常见面试题在多线程下在javaHashMap的1948或2239行都会出现死循环情况，1948行treeify函数中将链表转为树的时候，2239在balanceInsertion

Justdoforever·2024-09-14 11:09

.NET常见面试题汇总

首先，汇总一共分为三部分：一是关于.NET技术的面试问题，二是关于.NET项目中的实际问题，三是历年出现过一些面试题汇总一、.NET技术面试问题请简述.NET中的装箱和拆箱。什么是泛型，以及它在.NET中的用途？请解释一下C#中的委托是什么，以及它们如何工作？什么是事件，如何使用它们？请解释一下C#中的特性(Attributes)及其应用场景。.NET中的异步编程模式有哪些？什么是LINQ，它在.

.Net Core 爱好者·2024-09-14 06:05

基于人工智能的智能语音助手

我们可以使用NLP技术来解析文本输入，并将其转换为系统可以理解的命令或指令。在本项目中，我们将结合语音识别、自然语言处理和语音合成技术，构建一个功能简化的语音助手。

人工智能发烧友·2024-09-13 19:57

【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题（夯实理论基础）（十一）

本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》：python零基础入门学习《python运维脚本》：python运维脚本实践《shell》：shell学习《terraform》持续更新中：terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战《k8》从问题中去学习k8s《docker学习》暂未更新《ceph学习》ceph日常问题解决分享《日志收集》ELK+各种中间件《运维日常》

向往风的男子·2024-09-13 18:51

NLP_jieba中文分词的常用模块

1.jieba分词模式（1）精确模式:把句子最精确的切分开,比较适合文本分析.默认精确模式.（2）全模式:把句子中所有可能成词的词都扫描出来,cut_all=True,缺点:速度快,不能解决歧义（3）paddle:利用百度的paddlepaddle深度学习框架.简单来说就是使用百度提供的分词模型.use_paddle=True.（4）搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再进行切分,提高召回率,

Hiweir ··2024-09-13 12:48

MySQL索引常见面试题（2022版）

目录为什么要建立索引？哪些情况适合建立索引？哪些情况下不适合建索引？为什么索引是使用B+树？（重点）索引分为那几类？什么是聚簇索引？（重点）使用聚簇索引的优缺点？（知道）为什么推荐使用自增主键作为索引？（知道）什么叫回表？（重点）什么叫索引覆盖？（重点）什么是最左前缀原则？（重点）MySQL索引失效的几种情况（重点）常见的索引优化手段有哪些？

小芬熊·2024-09-13 02:10

Linux如何查看端口

方法一：lsof-i:端口号用于查看某一端口的占用情况，比如查看9092端口使用情况，lsof-i:9095可以看到9095端口已经被nginx占用方法二：netstat-tunlp|grep端口号，用于查看指定的端口号的进程情况

lanhuazui10·2024-09-12 23:22

Hadoop常见面试题整理及解答

Hadoop常见面试题整理及解答一、基础知识篇：1.把数据仓库从传统关系型数据库转到hadoop有什么优势？答：（1）关系型数据库成本高，且存储空间有限。

叶青舟·2024-09-12 19:24

spark常见面试题

文章目录1.Spark的运行流程？2.Spark中的RDD机制理解吗？3.RDD的宽窄依赖4.DAG中为什么要划分Stage？5.Spark程序执行，有时候默认为什么会产生很多task，怎么修改默认task执行个数？6.RDD中reduceBykey与groupByKey哪个性能好，为什么？7.SparkMasterHA主从切换过程不会影响到集群已有作业的运行，为什么？8.SparkMaster使

爱敲代码的小黑·2024-09-12 18:51

【笔记】自然语言处理NLP---概论

（from人文学院开设课程）目录1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1自然语言的特点1.1.2自然语言处理研究的意义1.1.3国外研究现状1.2NLP的方法、特点和规律1.2.1

xhanZ·2024-09-12 17:10

【笔记与idea】——ACL2017论文报告会

这篇是2017年我有幸参加了中文信息学会组织的ACL2017论文报告会记的笔记，当时还是研一新生，对NLP感兴趣，偶然通过老师知晓了这次报告会，所以想去现场听听大牛们的idea、和大牛们交流（然而由于当时没有入门

胖胖的飞象·2024-09-12 17:10

如何利用AI技术来提升用户的个性化体验和社区参与度？

自然语言处理（NLP）：实现具有AI能力的NLP，创建对用户友好的应用程序，简化用户体验，如客服

Itfuture03·2024-09-12 14:52

数据分析面试【概率论与统计学】总结之-----统计学常见面试题整理

阅读之前看这里：博主是正在学习数据分析的一员，博客记录的是在学习过程中一些总结，也希望和大家一起进步，在记录之时，未免存在很多疏漏和不全，如有问题，还请私聊博主指正。博客地址：天阑之蓝的博客，学习过程中不免有困难和迷茫，希望大家都能在这学习的过程中肯定自己，超越自己，最终创造自己。目录1.用简洁的话语阐述随机变量的含义2.划分连续型随机变量和离散型随机变量的依据3.常见的分布函数/概率密度函数，以

天阑的芋头·2024-09-12 00:50

【Python】成功解决IndexError: list index out of range

技术专长：在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计一对一为数百位用户提供近千次专业服务，助力他们少走

高斯小哥·2024-09-11 21:34

使用Python和Jieba库进行中文情感分析：从文本预处理到模型训练的完整指南

使用Python和Jieba库进行中文情感分析：从文本预处理到模型训练的完整指南情感分析（SentimentAnalysis）是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要分支，旨在从文本中识别出情绪、态度或意见等主观信息

快撑死的鱼·2024-09-11 21:27

论文阅读笔记: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision

LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https://github.com/facebookresearch/dinov2摘要大量数据上的预训练模型在NLP

小夏refresh·2024-09-11 20:50

第3篇：LangChain的架构总览与设计理念

LangChain库是一个专为自然语言处理（NLP）设计的强大工具包，致力于简化复杂语言模型链的构建和执行。

Gemini技术窝·2024-09-11 19:49

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