NLP校招总复习

【Elasticsearch 】自定义分词器

__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，

程风破～·2025-01-30 20:32

8年测试老鸟整理，软件测试定位bug方法+定位案例，不要再走弯路了

前言1、问题bug定位技巧首先，作为开发也好，测试也好，定位问题有一个总的思路，而这个思路是和数据的走向一致的。

2401_89693697·2025-01-30 18:49

关于C++this指针

本文章主要是对this指针的讨论1、this指针所占的内存总所周知，指针类型在C++/C中占据的内存是四个字节，那么this作为一个指针，是否也是占用四个字节呢，此时定义一个类对象有一个int类型的值，

2301_78002904·2025-01-30 18:17

词表设计：特殊Token区域与共享去区域的深入探讨

在自然语言处理（NLP）中，Tokenizer的设计对于模型性能有着至关重要的影响。

东方佑·2025-01-30 14:44

Synthesia技术浅析（四）：自然语言处理

Synthesia的自然语言处理（NLP）模块是其核心技术之一，涵盖了文本转语音（TTS）、情感分析以及多语言支持等多个方面。

爱研究的小牛·2025-01-30 12:28

华为2024校招AI芯片开发工程师面试题详解

引言核心关键词华为2024校招AI芯片开发工程师面试题详解摘要本文旨在详细解析华为2024校招AI芯片开发工程师的面试题，通过系统的分析，帮助读者深入了解AI芯片的基础知识、设计原理以及面试策略。

AI天才研究院·2025-01-30 12:20

操作系统——基础练习(期末复习)

1、(D)不是操作系统关心的主要问题A、管理计算机裸机B、设计、提供用户程序与计算机硬件系统的界面C、管理计算机系统资源D、高级程序设计语言的编译器2、财务软件是一种©。A、系统软件B、接口软件C、应用软件D、用户软件3、操作系统负责为方便用户管理计算机系统的©。A、程序B、文档资料C、资源D、进程4、操作系统是一种(B)。A、应用软件B、系统软件C、通用软件D、工具软件5、操作系统是一组©。A、

馒头配咸菜·2025-01-30 11:48

企业技术架构图

该技术架构图是本人根据多年企业技术架构经验而制定，是企业技术的总架构图，希望对CTO们有所借鉴。

iteye_14949·2025-01-30 11:47

大模型问答机器人的智能化程度

大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来，人工智能技术取得了飞速发展，特别是深度学习的兴起，为自然语言处理（NLP

AI大模型应用之禅·2025-01-30 09:35

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

1.背景介绍随着自然语言处理（NLP）的发展，深度学习在过去几年中取得了令人瞩目的成果。其中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。

AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

模型架构选择：从传统NLP到Transformer

模型架构选择：从传统NLP到Transformer关键词：自然语言处理(NLP),模型架构,传统NLP,Transformer,RNN,CNN,预训练模型文章目录模型架构选择：从传统NLP到Transformer1

AI天才研究院·2025-01-30 08:23

Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同？

在2017年之前，自然语言处理（NLP）领域的研究者们通常会从头开始训练模型，那时能够利用GPU进行

AI大模型学习不迷路·2025-01-30 07:49

揭秘排行榜系统：如何在高并发场景下实现高效更新！

需求分析在设计排行榜之前，我们需要明确以下需求：个人总得分和总排名实时

软件求生·2025-01-30 05:34

企业手机号搜索API接口

每日免费每次消耗：按量每日限制：10次每次请求积分消耗：50积分/次总次数限制：10000次每次请求间隔：0秒，并发：50请求地址http(s)://api.aiqimao.com/index/apiphoneget

2301_82086730·2025-01-30 05:33

LLM based Single Agent System

ANewEraofIntelligentAutomation关键词：大语言模型，单智能体系统，强化学习，自然语言处理，智能自动化1.背景介绍近年来，随着深度学习技术的快速发展，大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP

AGI大模型与大数据研究院·2025-01-30 05:03

【书生·浦语大模型实战营】学习笔记（五）：LMDeploy 量化部署

GoAI·2025-01-30 03:18

DDD架构实战第六讲总结：领域驱动设计中的聚合

二、领域模型复习回顾领域模型出行计划：用户创建出行计划，包含出发时间、

每天三杯咖啡·2025-01-30 01:04

Python关于lambda表达式的思考

寒假学习打卡第十五天今天依然没有学mit6.100L的新课，过年比较忙，就刚好复习复习今天做了一下lambda表达式或者说lambda函数的练习，让我想到了两点：1、lambda函数与正常函数对比在我们编写小段的通用型代码

Alidme·2025-01-30 00:25

DeepSeek 模型：架构创新与实际应用详解

DeepSeek模型是近年来在自然语言处理（NLP）领域备受瞩目的开源大规模语言模型系列。

汪子熙·2025-01-29 23:52

【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 位置编码 RoPE

在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型已经成为主流。然而，Transformer本身并不具备处理序列顺序的能力。

kakaZhui·2025-01-29 23:17

国科大-算法中的最优化方法-林

2024国科大-算法中的最优化方法-林刚考完，把复习资料也发出来，学弟学妹可以参考学习一下。总的来说不是很难，由于开卷转闭卷的原因，大部分都是原题，在ppt以及网上都能找到。

手板心里煎鱼吃·2025-01-29 21:57

linux GPMC驱动调试笔记

考试周一直复习没有更博，突然发现这个月已然过去了一大半。

NearXDU·2025-01-29 20:22

软件工程期末选择题复习

一、单选题（共295题）1、SA法的主要描述手段有()。A、系统流程图和模块图B、DFD图、数据词典、加工说明C、软件结构图、加工说明D、功能结构图、加工说明正确答案：B2、()描述了一组交互对象间的动态协作关系,它表示完成某项行为的对象和这些对象之间传递消息的时间顺序。A、类图B、顺序图C、状态图D、协作图正确答案：B3、以下关于数据流图的说法错误的是()A、传统的数据流图中主要由加工、数据源点

CY_U·2025-01-29 18:06

面经1——长沙某小厂

抱着积攒面试经验的心态，没怎么准备就去了，面试官没怎么问八股，主要针对我的简历问了我技术相关的知识，下面我将面试官问的问题总结一下，供自己后面含泪复习，有兴趣的小伙伴也可以一起学习。

阳光阿盖尔·2025-01-29 15:39

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（六）Softmax函数介绍

Softmax函数Softmax函数是一种常用的数学函数，广泛应用于机器学习中的分类问题，尤其是在神经网络的输出层。它的主要作用是将一个实数向量“压缩”成一个概率分布，使得所有输出的值在0到1之间，并且总和为1。换句话说，Softmax将模型的原始输出（logits）转化为概率，帮助我们做分类决策。定义与公式假设我们有一个向量z=[z1,z2,…,zn]\mathbf{z}=[z_1,z_2,\d

Blankspace空白·2025-01-29 14:33

NLTK命名实体识别（NER）

命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）是自然语言处理（NLP）中的一项核心技术，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。

Mr数据杨·2025-01-29 13:58

华为OD机试 - 最大可购买的宝石数量 - 滑动窗口（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 200分）

假设你当前拥有总面值为value的钱，请问最多能购买到多少个宝石。如无法购买宝石，则返回0。二

哪吒·2025-01-29 12:42

LeetCode 第78题：子集题解

文章目录题目描述方法一：递归回溯法思路代码实现代码逻辑流程图方法二：迭代法思路代码实现代码逻辑流程图方法三：位运算法思路代码实现代码逻辑流程图例子分析总

Gemini技术窝·2025-01-29 09:35

MarsCode算法题之补给站最优花费问题

M：总路程所需的天数。N：路上补给站的

xiao--xin·2025-01-29 08:24

【算法应用】基于A*-蚁群算法求解无人机城市多任务点配送路径问题

从开放列表中选择具有最小总代价值f(n)f(n)f(n)的节点作为当前节点，其中f(n)f(n)f(n)由实际路径代价g(n)g(n)g(n)和到目标点估计代价h(n)h(n)h(n)组成。检查当前节

小O的算法实验室·2025-01-29 05:01

我们为什么要用大语言模型来迭代数据安全能力？

从OpenAI的GPT系列到谷歌的BERT，这些拥有海量参数的模型宛如智能巨人，正重塑着自然语言处理（NLP）的格局。你或许好奇，大语言模型究竟为何如此备受瞩目？

大模型.·2025-01-29 02:38

是不是网站服务器限速最高11,限制网速多少合适(100m访客限速多少kb合适)

上行总带宽：512下行总带宽：4096(你的大概是4M的样子。)IP范围：1921681100~1921681199(参考路由器DHCP中的范围输入。)上行：10K

不胖的羊·2025-01-29 02:01

检索增强（Retrieval Augmentation）是一种结合信息检索技术和生成模型的技术

这种方法广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中，如问答系统、对话生成和文本生成等。

大霸王龙·2025-01-29 02:31

美国金融历史

中央银行的诞生第一银行：1791年，乔治·华盛顿总

.NET跨平台·2025-01-29 01:27

2022年最新【Java八股文背诵版面试题】面试必备，查漏补缺；多线程+spring+JVM调优+分布式+redis+算法

小刀在去各个厂面试的时候，经常是通宵睡不着觉，头发都脱了一大把，还好最终侥幸能够入职一个独角兽公司，安稳从事喜欢的工作至今...近期也算是抽取出大部分休息的时间，为大家准备了一份通往大厂面试的小捷径，准备了一整套Java复习面试的刷题以及答案

Java面试_·2025-01-28 23:09

总持续时间可被 60 整除的歌曲对数

1010.总持续时间可被60整除的歌曲对数题目简介给定一个整数数组time，表示每首歌曲的持续时间（以秒为单位），我们希望计算出数组中所有歌曲对(i,j)，使得iint:res=0n=len(time)

迪小莫学AI·2025-01-28 22:02

第3章基于三电平空间矢量的中点电位平衡策略

0前言在NPC型三电平逆变器的直流侧串联有两组参数规格完全一致的电解电容，由于三电平特殊的中点钳位结构，在进行SVPWM控制时，在一个完整开关周期内，直流侧电容C1、C2充放电不均匀，各自存储的总电荷不同

嵌入式老牛·2025-01-28 20:16

第一章：Reac入门与第二章：React面向组件编程

目录一、jsx语法规则二、React中定义组件1.函数式组件：2.类式组件：*有关类复习的知识点前往React知识铺垫查看https://blog.csdn.net/m0_61927991/article

代码界小菜鸟·2025-01-28 19:07

C++:PTA L2-003 月饼

现给定所有种类月饼的库存量、总售价、以及市场的最大需求量，请你计算可以获得的最大收益是多少。注意：销售时允许取出一部分库存。

crescent_yue·2025-01-28 14:55

D. Unique Median【Codeforces Round 997 (Div. 2)】

正向解决困难的情况下可以尝试反向思考，即找长度为偶数的非好数组数量，总答案就等于n*(n+1)/2-非好数组数量。

Flower#·2025-01-28 13:20

嵌入式知识点总结 Linux驱动 (四)-中断-软硬中断-上下半部-中断响应

针对于嵌入式软件杂乱的知识点总结起来，提供给读者学习复习对下述内容的强化。目录1.硬中断，软中断是什么？有什么区别？2.中断为什么要区分上半部和下半部？3.中断下半部一般如何实现？

7yewh·2025-01-28 12:46

linux线程池的实现-线程的单例模式(懒汉饿汉模式)

如果一瞬间来了很多请求会把资源耗尽程序奔溃了应用场景:(1)启动线程处理任务请求,若同一时间因为大量请求创建大量线程有可能导致资源耗尽程序奔溃(需要限制上限)(2)创建线程(t1)+t2(处理任务时间)+t3销毁线程=总花费时间

Chen chen chen·2025-01-28 12:14

# 第一章：认识chatgpt

关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术，使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代，深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库

出门喝奶茶·2025-01-28 09:27

Linux学习笔记（复习版day008）

1.僵尸进程僵尸进程（ZombieProcess）是指那些已经终止（即完成执行）的进程，但其父进程尚未读取其退出状态信息的进程。简单来说，僵尸进程的生命周期已经结束，但它的进程描述符仍然存在于系统中，以便父进程能够获取其退出状态。处理：1.top命令查询是否有僵尸进程，此处1zombie表示有一个僵尸进程2.ps-aux|grepZ查询僵尸进程的pid,STAT状态为Z+的即为僵尸进程。3.pst

ccnnlxc·2025-01-28 07:16

redis分布式锁与redsync库源码分析

阿鹏哥哥01·2025-01-28 07:13

transformer.js（二）：关于pipe管道的一切

pipe管道（Pipeline）作为Transformer.js的核心功能之一，负责简化各种常见的NLP任务，例如文本生成、翻译、分类等，本文将详细介绍：从它的概念、实现到实际使用场景，帮助开发者全面掌握这一功能

余生H·2025-01-27 21:00

transformer.js（一）：这个前端大模型运行框架的可运行环境、使用方式、代码示例以及适合与不适合的场景

Transformer.js是一个专为前端环境设计的框架，它支持运行基于Transformer架构的深度学习模型，尤其是像BERT、GPT等广泛应用于自然语言处理（NLP）的模型。

余生H·2025-01-27 21:59

MySQL个人复习总结

最近想把MySQL的知识点再过一遍，带着自己的理解使用简短的话把一些问题总结一下，尤其是开发中和面试中的高频问题，基础知识点可以参考之前写的如下几篇博客，这篇不再赘述，阅读顺序由浅入深依次递进。一、MySQL概述数据库&表操作数据增删改；二、MySQL单表查询多表设计；三、MySQL多表查询事务索引；四、Mybatis入门；五、Mybatis—基础操作；六、Mybatis—XML配置文件、动态SQ

slh别学了·2025-01-27 20:54

python中random模块用法_Python中random模块用法实例分析

(1,4);y=random.choice(['appale','banana','cherry','durian']);print(x,y);运行结果如下：(2,'cherry')不管学哪个语言，我总喜欢弄个随机数玩玩

weixin_39533896·2025-01-27 19:45

7827:质数的和与积

总时间限制:1000ms内存限制:65536kB描述两个质数的和是S，它们的积最大是多少？输入一个不大于10000的正整数S，为两个质数的和。输出一个整数，为两个质数的最大乘积。数据保证有解。

阿耨多羅·2025-01-27 16:24

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