NLP模型学习

备赛蓝桥杯之第十五届职业院校组省赛第三题：产品360度展示

提示：本篇文章仅仅是作者自己目前在备赛蓝桥杯中，自己学习与刷题的学习笔记，写的不好，欢迎大家批评与建议由于个别题目代码量与题目量偏大，请大家自己去蓝桥杯官网【连接高校和企业-蓝桥云课】去寻找原题，在这里只提供部分原题代码本题目为
云端·目前学前端·2025-01-30 11:20

JavaScript学习记录22

第十节RegExp对象1.概述正则表达式（regularexpression）是一种表达文本模式（即字符串结构）的方法，有点像字符串的模板，常常用来按照“给定模式”匹配文本。比如，正则表达式给出一个Email地址的模式，然后用它来确定一个字符串是否为Email地址。JavaScript的正则表达式体系是参照Perl5建立的。新建正则表达式有两种方法。一种是使用字面量，以斜杠表示开始和结束。varr
济南小草根·2025-01-30 11:19

Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例

以下是一个使用Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例，该示例将涉及模型算法在重建损失和KL（Kullback-Leibler）损失之间的平衡问题。
go5463158465·2025-01-30 11:47

fpga学习入门 串口rs232回环

奇偶检验位这里是省略了做好回环后可以使用上位机做回环测试，top文件写的方式就是将rx（fpga端）接受到的模块（pc端）tx发送出去，这两个端口用杜邦线连接，同理模块的rx连接fpga的tx，看上位机接收区是否是你发送的即可测试代码正确，如果不对的话可以先把上位机停止位改成1.5或者2位即可需要使用到usb转ttl的模块一个这个做仿真的话稍微麻烦tb文件里需要例化tx发送给top文件，再例化rx
杨龙龙yll·2025-01-30 11:46

关于在学习mybatis框架中遇到的xml解析错误的bug

项目场景：在写动态sql语句时，由于不小心对文字进行错误的备注操作从而导致mybatis中写sql语句1的xml文件解析错误代码重现：org.xml.sax.SAXParseException;lineNumber:136;columnNumber:10;元素类型为"mapper"的内容必须匹配"(cache-ref|cache|resultMap*|parameterMap*|sql*|inse
愿天堂没有java·2025-01-30 10:14

对话系统(Chatbots) 原理与代码实例讲解

从早期的基于规则的系统到如今基于深度学习的智能体，对话系统经历了漫长的发展历程。第一阶段：基于规则的系统(1960s-1990s)早期的对话系统主要基于预先定义的规则和模板。
AI天才研究院·2025-01-30 10:12

GraphRAG、Naive RAG框架总结主流框架推荐(共23个)：LightRAG、nano-GraphRAG、Fast-GraphRAG、Dify、RAGflow等

RAG的发展瓶颈:传统RAG系统通过检索模型提取最相关
汀、人工智能·2025-01-30 10:42

LLM系列(0)：行业大模型落地服务在全业务场景的应用与探索【大模型智能问答、NL2SQL、文档智能分析智能生成、AI智能体决策等】

行业大模型落地服务：在全业务场景的应用与探索1.行业大模型落地挑战及应对1.1.挑战一：有限的算力资源在政企客户场景中落地行业大模型方案，可能首先面临的一个挑战是客户的算力资源有限。
汀、人工智能·2025-01-30 10:41

【llm对话系统】大模型 RAG 之回答生成：融合检索信息，生成精准答案

今天，我们将深入RAG流程的最后一步，也是至关重要的一步：回答生成(AnswerGeneration)。在这一步，LLM将融合用户问题和检索到的文档片段，生成最终的答案。这个过程不仅仅是简单的文本拼接，更需要LLM对检索结果进行理解、推理和整合，才能输出准确、流畅且符合用户需求的答案。一、回答生成的目标RAG中回答生成的目标主要包括：准确性(Accuracy):生成的答案需要准确回答用户的问题，并
kakaZhui·2025-01-30 10:09

如何使用深度学习中的 Transformer 算法进行视频目标检测

以下将介绍如何使用深度学习中的Transformer算法进行视频目标检测，并给出一个复现相关论文思路及示例代码。
go5463158465·2025-01-30 10:39

探索SakuraLLM：轻小说与Galgame翻译的新纪元

探索SakuraLLM：轻小说与Galgame翻译的新纪元SakuraLLM适配轻小说/Galgame的日中翻译大模型项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SakuraLLM
蒋素萍Marilyn·2025-01-30 10:38

TypeScript 学习 -类型 - 10

编写声明文件编写ts的声明文件源文件是ts文件,可以自动生成生命文件tsconfig.json:{"compilerOptions":{"target":"es2016","module":"commonjs","declaration":true,"outDir":"./dist","declarationDir":"./dist/types","esModuleInterop":true,"f
草明·2025-01-30 10:08

TypeScript 学习 - 创建一个项目

创建一个项目实际使用中,使用yarncreatereact-app比npxcreate-react-app更顺利一些.使用yarncreatereact-appts-react-app--templatetypescript创建一个TypeScript项目使用yarncreatereact-appts-react-app创建一个JavaScript项目如果不使用脚手架创建,可以安装依赖,以及编写入
草明·2025-01-30 10:08

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

ollama如何保持模型加载在内存（显存）中或立即卸载

一、ollama如何保持模型加载在内存中或立即卸载？默认情况下，模型在生成响应后会在内存中保留5分钟。这允许在您多次请求LLM时获得更快的响应时间。
点动生态云·2025-01-30 09:34

AI学习指南Ollama篇-Ollama的多模态应用探索

AI学习指南应用篇-Ollama的多模态应用探索一、引言（一）背景介绍随着大语言模型（LLM）的发展，多模态应用（结合文本、图像、语音等）成为新的趋势。
俞兆鹏·2025-01-30 09:04

【笔记】从华为云看4P理论的卓越践行者

这一经典的营销理论框架，在华为云的市场战略布局中被赋予了新的活力与内涵，下面就结合最近的学习总结，让我们深入探究华为云是如何运用4P营销理论书写其辉煌篇章的。学习是一种愉悦，一种收
通信_楠木·2025-01-30 09:33

【学习笔记总结】华为云：应用上云后的安全规划及设计

一、背景和问题数字化时代，随着信息技术的飞速发展，企业和各类组织纷纷将自身的应用程序迁移至云端。云计算凭借其诸多优势，如成本效益、可扩展性、灵活性以及便捷的资源共享等，已然成为了现代业务运营的重要支撑。今年，我所在企业也将IT系统全面迁移上XX云，究其原因是为了在激烈的市场竞争中保持敏捷性和创新性，需要快速部署新的应用并实现高效的数据处理，云平台提供的丰富资源和便捷的服务模式使其能够迅速满足这些需
通信_楠木·2025-01-30 09:03

各大模型厂商API使用：百度、阿里、豆包、kimi、deepseek、Yi

百度ERNIE（支持requests接口）ERNIESpeed、ERNIELite免费免费测试下来模型ernie_speed输出吞吐量计算20-30来个，“{length/cost}tokens/s”输出总长度
loong_XL·2025-01-30 09:33

Python-作业统计管理系统

总体设计1.系统流程设计2.系统模块设计四、详细设计1.模块选择2.界面设计3.模块实现五、总结六、感想七、Python源码mainexcelhandlejob一、设计目的1、教学目的本课程设计是学生学习完
Vicky__3021·2025-01-30 09:32

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】1.24 随机宇宙：生成现实世界数据的艺术

1.24随机宇宙：生成现实世界数据的艺术目录随机宇宙：生成现实世界数据的艺术引言复杂联合分布的采样技巧随机游走的蒙特卡洛实现基于物理规律的生成模型随机数在加密中的应用总结参考文献引言复杂联合分布的采样技巧随机游走的蒙特卡洛实现基于物理规律的生成模型随机数在加密中的应用总结参考文献随机数生成分布采样物理模拟密码学应用多元正态分布随机过程布朗运动流体动力学安全随机数随机性检验
精通代码大仙·2025-01-30 09:31

数据结构----线性结构----多维数组和广义表

学习时间2021-01-20学习内容多维数组和广义表可以看作线性表的扩展，即他们的数据元素构成线性表，而数据元素本身又是一个线性结构。
XUPT·2025-01-30 09:30

Python学习——numpy

参考资料：numpy官网一、基础NumPy的主要对象是同构多维数组。它是一个元素表（通常是数字），所有类型都相同，由非负整数元组索引。在NumPy维度中称为axes.例如，3D空间中的点的坐标[1,2,1]具有一个轴。该轴有3个元素，所以我们说它的长度为3.在下图所示的例子中，数组有2个轴。第一轴的长度为2，第二轴的长度为3。[[1.,0.,0.],[0.,1.,2.]]NumPy的数组类被叫做n
ToToBe·2025-01-30 09:59

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

Transformer架构原理详解：残差连接和层归一化（Residual Connection an

Transformer架构原理详解：残差连接和层归一化（ResidualConnectionandLayerNormalization）》文章关键词Transformer残差连接层归一化自注意力机制序列模型编码器与解码器摘要本文将深入解析
AI天才研究院·2025-01-30 08:26

C#使用实体类Entity Framework Core操作mysql入门：从数据库反向生成模型2 处理连接字符串

源码指引：github源码指引_初级代码游戏的博客-CSDN博客本文接上一篇：C#使用实体类EntityFrameworkCore操作mysql入门：从数据库反向生成模型-C
初级代码游戏·2025-01-30 08:56

有道子曰推理模型“子曰-o1”发布即开源，14B小参数复现OpenAI o1强推理效果

根据我搜索到的资料，网易有道于2025年1月22日正式发布了国内首个输出分步式讲解的推理模型“子曰-o1”，并宣布其开源。
百态老人·2025-01-30 08:55

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

用自然语言与mysql数据库对话几种方案的思考

处于安全考虑,可训练一个本地大语言模型来完成此项任务,mysql服务器中的数据大约有两万多条记录,服务器的作用主要是记录设备的出库和回库的流水账(即以时间为序的记录),但有一些sql查询比较复杂,必须根据特定的
闲云野鹤_SG·2025-01-30 08:52

子曰-o1：网易有道开源国内首个分步式讲解推理模型，支持K12数学教学

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发非常感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的最新开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术，欢迎关注我哦！
蚝油菜花·2025-01-30 08:52

Vue.js 组件开发

今天，我们就一起来深入学习Vue.js组件开发的相关知识。一、什么是Vue.js组件概念：Vue.js组件可以看作是页面中的一个个独立的、可复用的小块。
QQ同步助手·2025-01-30 08:21

Llama 3：开源大模型的里程碑式突破

标题：Llama3：开源大模型的里程碑式突破文章信息摘要：Meta通过Llama3展现了开源LLM的重大突破：采用超大规模训练数据和多阶段训练方法（SFT、rejectionsampling、PPO和DPO
XianxinMao·2025-01-30 08:50

阿里巴巴Qwen团队发布AI模型，可操控PC和手机

订阅：https://rengongzhineng.io/这周，科技界的目光几乎都被DeepSeek的R1模型吸引，但阿里巴巴并没有袖手旁观。1月
新加坡内哥谈技术·2025-01-30 08:50

网易有道开源 “子曰 - o1” 推理模型

网易有道开源的“子曰-o1”推理模型支持消费级显卡，主要通过以下技术实现：轻量级模型设计：“子曰-o1”采用14B参数规模，相比许多对硬件配置要求高的大型推理模型，选择了较小的参数规模，从基础上降低了对硬件的性能需求
timer_017·2025-01-30 07:19

对比DeepSeek、ChatGPT和Kimi的学术写作摘要能力

提示词：你现在是一名[计算机理论专家]，研究方向集中在[人工智能、大模型、数据挖掘等计算机相关方向]。我现在需要撰写一篇围绕[人工智能在
AIWritePaper官方账号·2025-01-30 07:49

Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同？

在深度学习中，GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络，加速模型训练过程。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

ImportError: DLL load failed while importing _rust: 找不到指定的程序的解决方案

从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵·2025-01-30 07:46

无重复字符的最长子串

让我们一起来学习算法思维吧！
不停留·2025-01-30 07:16

长度最小的子数组

让我们一起来学习算法思维吧！
不停留·2025-01-30 07:46

算法-三数之和

让我们一起来学习算法思维吧！
不停留·2025-01-30 07:45

Rust中奖励函数的实现与应用

Rust中奖励函数的实现与应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：Rust,奖励函数,强化学习,机器学习,状态空间1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习领域
AI天才研究院·2025-01-30 07:45

《向量数据库指南》——MoE应用：解锁深度学习新境界的钥匙

在深度学习的广阔天地里，混合专家（MoE）模型如同一把锐利的钥匙，正逐步解锁着各种复杂应用场景的新境界。
大禹智库·2025-01-30 07:13

Haproxy入门学习

HAProxy从零开始到掌握HAProxy原理和基本概念haproxy安装配置(笔记一)一.HAProxy是什么HAProxy是一个免费的负载均衡软件。HAProxy提供了L4(TCP)和L7(HTTP)两种负载均衡能力。二.安装和运行2.1创建用户为Haproxy创建用户和用户组，此例用户和用户组都是“ha”。如果想让Haproxy监听1024以下的端口，则需要以root用户来启动。我没有按照网
mikelv01·2025-01-30 07:43

Haproxy入门学习二

一、Haproxy的算法1.haproxy通过固定参数balance指明对后端服务器的调度算法，其中balance参数可以配置在listen或backend选项中2.haproxy的调度算法分为静态和动态调度算法，其中有些算法可以根据参数在静态和动态算法中相互转换3.静态算法：按照事先定义好的规则轮询公平调度不关心后端服务器的当前负载、连接数和响应速度等并且不可以实时修改权重，只能靠重启hapro
DawnEillen·2025-01-30 06:08

小南每日 AI 资讯 | 国产AI之光DeepSeek暴击硅谷？？？ | 25/01/29

1.中国AI模型震惊硅谷：DeepSeek为何一夜火出圈？国产AI大模型DeepSeek迅速崛起，引发硅谷关注。
小南AI学院·2025-01-30 06:38

Java实现FIFO缓存策略实战

实现FIFO模型选择FIFO模型实现过程FIFO模型完整代码下面看一下先进先出的示例过程总结FIFO（FirstInFirstOut，先进先出）策略是一种基本的数据处理和存储管理方法，在Java中，这种策略通常用于管理那些需要按照顺序处理的数据项
smart_ljh·2025-01-30 06:36

【深度分析】Deepseek为什么会这么爆火？

这场看似技术跃迁的盛宴，实则是算力霸权崩塌的末日钟声——当中国团队用1/10的显卡数量训练出性能碾压Llama3的模型，硅谷引以为傲的暴力堆料范式正在沦为数字时代的蒸汽机车。
精通代码大仙·2025-01-30 06:35

揭秘排行榜系统：如何在高并发场景下实现高效更新！

在这个互联网时代，无论是游戏、学习平台，还是各种社交应用，排行榜都是用户互动和竞争的核心功能之一。而如何设计一个高效、实时更新的排行榜，是一个充满挑战性的问题。
软件求生·2025-01-30 05:34

大型语言模型构建指南：从头开始构建大语言模型《Build a Large Language Model (From Scratch)》免费PDF

通过从头开始构建一个大型语言模型，了解如何创建、训练和调整大型语言模型（LLMs）！一、构建大型语言模型（从头开始）在《构建大型语言模型（从头开始）》中，你将了解如何LLMs从内到外工作。
AGI大模型学习·2025-01-30 05:34

书籍推荐：《从零构建大型语言模型》附免费PDF下载

通过从头开始构建一个大型语言模型，了解如何创建、训练和调整大型语言模型（LLMs）！一、构建大型语言模型（从头开始）在《构建大型语言模型（从头开始）》中，你将了解如何LLMs从内到外工作。
大模型入门学习·2025-01-30 05:33
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