NLP自然语言处理理论篇

百度工程师带你探秘C++内存管理（理论篇）

作者|daydreamer在互联网的服务中，C++常用于搭建高性能、高并发、大流量、低延时的后端服务。如何合理的分配内存满足系统高性能需求是一个高频且重要的话题，而且因为内存自身的特点和实际问题的复杂，组合出了诸多难题。我们可以对内存进行多种类型的划分，从内存申请大小来看：小对象分配：小于4倍内存页大小的内存分配，在4KiB页大小情况下，=16KiB算作大对象分配。从一块内存的被持有时长来看：后端
百度Geek说·2022-11-11 00:07

15个小时彻底搞懂NLP自然语言处理（2021最新版附赠课件笔记资料）【LP自然语言处理涉及到深度学习和神经网络的介绍、 Pytorch、 RNN自然语言处理】 笔记

15个小时彻底搞懂NLP自然语言处理（2021最新版附赠课件笔记资料）【LP自然语言处理涉及到深度学习和神经网络的介绍、Pytorch、RNN自然语言处理】笔记教程与代码地址P1机器学习与深度学习介绍P22
电信保温杯·2022-11-10 10:36

一、基础介绍

文章目录1、知识框架介绍2、策略篇介绍3、理论篇介绍1、知识框架介绍2、策略篇介绍量化投资的主要内容包括：量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易、ETF/LOF套利
周纠纠·2022-11-08 10:40

NLP自然语言处理学习笔记（七）（转自咕泡AI）

走进聊天机器人学习目标知道常见的bot的分类知道企业中常见的流程和方法1.目前企业中的常见的聊天机器人QABOT（问答机器人）：回答问题代表：智能客服、比如：提问和回答TASKBOT(任务机器人)：帮助人们做事情代表：siri比如：设置明天早上9点的闹钟CHATBOT(聊天机器人)：通用、开放聊天代表：微软小冰2.常见的聊天机器人怎么实现的2.1问答机器人的常见实现手段信息检索、搜索（简单，效果一
程哥哥吖·2022-11-04 17:35

NLP自然语言处理学习笔记（八）（转自咕泡AI）

分类的目的和分类的方法目标能够说出项目中进行文本的目的能够说出意图识别的方法能够说出常见的分类的方法1.文本分类的目的回顾之前的流程，我们可以发现文本分类的目的就是为了进行意图识别在当前我们的项目的下，我们只有两种意图需要被识别出来，所以对应的是2分类的问题可以想象，如果我们的聊天机器人有多个功能，那么我们需要分类的类别就有多个，这样就是一个多分类的问题。例如，如果希望聊天机器人能够播报当前的时间
程哥哥吖·2022-11-04 17:35

NLP自然语言处理学习笔记（十）（转自咕泡AI）

Attention的原理和实现目标知道Attention的作用知道Attention的实现机制能够使用代码完成Attention代码的编写1.Attention的介绍在普通的RNN结构中，Encoder需要把一个句子转化为一个向量，然后在Decoder中使用，这就要求Encoder把源句子中所有的信息都包含进去，但是当句子长度过长的时候，这个要求就很难达到，或者说会产生瓶颈（比如，输入一篇文章等场
程哥哥吖·2022-11-04 17:35

NLP自然语言处理学习笔记（九）（转自咕泡AI）

闲聊机器人的介绍目标了解闲聊机器人是什么介绍在项目准备阶段我们知道，用户说了一句话后，会判断其意图，如果是想进行闲聊，那么就会调用闲聊模型返回结果，这是我们会在项目中实现的功能。目前市面上的常见闲聊机器人有微软小冰这种类型的模型，很久之前还有小黄鸡这种体验更差的模型常见的闲聊模型都是一种seq2seq的结构，在后面的课程中我们会学习并使用seq2seq来实现我们的闲聊机器人Seq2Seq模型的原理
程哥哥吖·2022-11-04 17:00

卷积神经网络CNN里经典网络模型之 AlexNet全网最详解（理论篇）

1.背景2.AlexNet模型结构3.特点（创新及新知识点）一、背景  第一个典型的CNN是LeNet5网络，而第一个大放异彩的CNN却是AlexNet。2012年在全球知名的图像识别竞赛ILSVRC中，AlexNet横空出世，直接将错误率降低了近10个百分点，这是之前所有机器学习模型无法做到的。  在计算机视觉领域目标检测和识别通常用机器学习的方法来解决。为了提高识别的效果，我们以通过收集更多的
Ambitiou studys·2022-11-04 13:03

阿里、腾讯、百度、快手NLP自然语言处理实习生面经

两年制硕士，今年春季开始找暑期实习，只有一个项目，一个比赛，一段本科时大厂数据分析的实习经历，无论文，直到5月24才等来了阿里的意向书，按照时间顺序，写一下具体面试内容，我就是人菜要求多的典范，小厂看不上，简历都没投，大厂投了要不是简历挂要不就是一面挂，磕磕绊绊俩月了，终于有大厂收我了简历挂的厂：微软字节（后来发笔试通知了，但我没做）好未来搜狗美团（笔试做完取消面试了，也没人捞我）4.6腾讯一面（
qq_38829768·2022-11-01 22:56

YOLOv5剪枝 | 模型剪枝理论篇 | 1/2

文章目录1.前言2.摘要精读3.背景4.本文提出的解决方式5.通道层次稀疏性的优势6.挑战7.缩放因素和稀疏性惩罚8.利用BN图层中的缩放因子9.通道剪枝和微调10.多通道方案11.处理跨层连接和预激活结构12.实验结果12.1CIFAR-10数据集剪枝效果12.2CIFAR-100数据集剪枝效果12.3SVHN数据集剪枝效果13.分析13.1修剪百分比的影响13.2通道稀疏性正规化
迪菲赫尔曼·2022-10-31 11:01

网络安全（一）：信息收集之玩转nmap（理论篇）

优质资源分享学习路线指引（点击解锁）知识定位人群定位Python实战微信订餐小程序进阶级本课程是pythonflask+微信小程序的完美结合，从项目搭建到腾讯云部署上线，打造一个全栈订餐系统。Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统更新时间2022年09月06日16:20:10完成nmap介绍，目标选择，主机发现部分2022年10月28日21:19:2
虚幻私塾·2022-10-30 21:20

CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录

很高兴和大家在这里分享我的最新专栏Pytorch深度学习·理论篇(2023版)，恭喜本博客浏览量达到两百万，CSDN内容合伙人，CSDN人工智能领域实力新星~0Pytorch深度学习·理论篇+实战篇(2023
LiBiGo·2022-10-30 07:56

深度学习·理论篇(2023版)·第003篇深度学习和计算机视觉中的基础数学知识02：特征向量和特征值+矩阵乘法的几何意义(2)+奇异值分解+线性可分性和维度+非线性变换

恭喜本博客浏览量达到两百万，CSDN内容合伙人，CSDN人工智能领域实力新星~本文章为2021版本迭代更新版本，在结合有效知识的基础上对文章进行合理的增加，使得整个文章时刻顺应时代需要本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通过将深度学习知识与Pytorch的高效结合，帮助各位新入门的读者理解深度学习各个模板之间的关系，这些均是在Pytorch上实现的，可以
LiBiGo·2022-10-30 07:56

深度学习·理论篇(2023版)·第002篇深度学习和计算机视觉中的基础数学知识01：线性变换的定义+基于角度的线性变换案例(坐标变换)+点积和投影+矩阵乘法的几何意义+图形化精讲

恭喜本博客浏览量达到两百万，CSDN内容合伙人，CSDN人工智能领域实力新星~本文章为2021版本迭代更新版本，在结合有效知识的基础上对文章进行合理的增加，使得整个文章时刻顺应时代需要本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通过将深度学习知识与Pytorch的高效结合，帮助各位新入门的读者理解深度学习各个模板之间的关系，这些均是在Pytorch上实现的，可以
LiBiGo·2022-10-30 07:26

YOLOv5蒸馏 | 知识蒸馏理论篇 | 1/2

之前在《一文搞懂【知识蒸馏】【KnowledgeDistillation】算法原理》这篇文章中介绍过一些知识蒸馏的原理，这篇博文将会着重介绍目标检测领域的知识蒸馏原理。文章目录1.《Objectdetectionat200FramesPerSecond》1.1蒸馏难点1.2蒸馏损失1.3实验结果2.《LearningEfficientObjectDetectionModelswithKnowled
迪菲赫尔曼·2022-10-29 12:11

NLP自然语言处理知识结构索引汇总

python自然语言处理实战python和nltk电子书自然语言处理简介第一章实例代码NLTK文本整理和清洗示例代码NLTK对文本结构进行语法分析代码示例NLTK获取文章摘要代码示例NLTK朴素贝叶斯,文本分类代码示例采样SMSSpamCollection数据集下载混淆矩阵(Confusionmatrix)的原理及使用(scikit-learn和tensorflow)gensim安装文本主题模型代
光英的记忆·2022-10-29 07:31

BERT初探——以情感分类为例（理论篇）

目录BERT初探——以情感分类为例（理论篇）初步了解BERTBERT的定义BERT的模型结构BERT的输入表示BERT的训练方式遮蔽语言模型（maskedlanguagemodeling)下一句预测（nextsentenceprediction
钳子_0123·2022-10-28 10:53

Pytorch转ONNX详解

这篇是第一部分，理论篇，主要介绍了
机器学习与AI生成创作·2022-10-27 18:02

Redis实现分布式锁-理论篇

基于Redis实现的分布式锁是一个常用的组件，我们通过Redis官网的文章来回顾下它是如何实现的。1.什么是Redis锁讨论技术实现细节之前，我们应该考虑下分布式锁应该具备哪些特性，提供哪些功能。SafetyandLiveness是分布式系统的算法和设计中两个非常重要的属性，我们用这两个属性对分布式锁做个定义。Safety—somethingbadwillneverhappen（某些“坏”情况要保
来搞笑的Yuan·2022-10-23 17:20

基于Redis实现分布式锁(理论篇)

多进程环境下，为避免多节点重复工作，以减少不必要的资源浪费或保证业务的正确性，常使用分布式锁来实现。在分布式锁的多种实现方案(基于数据库、基于Zookeeper、基于Chubby、基于缓存等)中，基于缓存组件实现的分布式锁成为大多数业务的选择。(相比数据库、Zookeeper、Chubby等组件，缓存组件具有更高的性能，且大多数业务均已引入缓存组件)。在缓存组件的选择上，Redis已成为主流选择。
夜雨风云·2022-10-23 17:43

NLP自然语言处理——文本分类之特征提取

特征提取一、词向量化与文本向量化1、独热编码（One-HotEncoding）2、词袋模型（BagofWords）3、词频-逆文档频次算法（TF-IDF）TF-IDF的公式4、词嵌入参考文献一、词向量化与文本向量化1、独热编码（One-HotEncoding）独热编码又称一位有效编码，是经典的词向量化方法。其基本思想是，首先构建包含数据集中所有词的语料库，然后使用与语料库总词数相同的向量表示每个词
Little_Yuu·2022-10-22 22:33

NLP自然语言处理的文本数据增强——回译（内含python工具包）

回译自然语言处理过程经常面临缺乏数据，因此需要进行数据增强。其中，回译，即将中文翻译成外文，再翻译回中文的操作可以扩展数据集，是一种好办法。这里直接提供工具包NLP工具包-回译数据增强，可以直接调用实现回译增强，而且返回的数据非常丰富。⭐源码=>NLP工具包-回译数据增强⭐戳这里=>NLP数据增强在线版提供了多个大厂的公开免费翻译接口：包括百度、腾讯、谷歌、有道、讯飞，数据结果非常丰富；你可以自己
jionlp数据分析·2022-10-22 22:30

NLP自然语言处理——文本分类之数据集汇总

文本分类数据集汇总名词解释一、“达观杯”文本智能处理挑战赛数据集二、东方财富网上市公司公告数据集2.1获取手段：python网络爬虫。具体方法和代码见我的另一篇博客。2.2时间区间：2014年——2019年2.3股票范围：沪深A股所有股票公告2.4特征字段中文分词三、THUCTC中文分类数据集3.1数据预先处理步骤及代码实现参考文献记录idea备忘录matplotlib不能显示中文问题1、下载字体
Little_Yuu·2022-10-21 07:57

深度学习理论篇之----前世、今生、未来

世界地球日，奏响低碳生活进行曲，以蓝天为乐谱，以绿树为音符，以碧水为琴弦弹奏出环保最强音，为地球母亲祈祷平安吃五谷杂粮，穿天然布衣，住节能住宅，行无车之旅，用厉行节俭。让我们怀着敬畏感恩之心，向地球母亲贺寿。2017政府工作报告，指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”也首次被写入了全国政府工作报告。百度李彦宏，腾讯马化腾都在两会上就人工智能发表意见。科大讯飞刘庆峰在朋友圈分享了
fengyuxie·2022-10-19 14:28

GitHub 上惊现阿里内部手记，这是真把微服务、容器和 K8S 讲清楚了

理论篇对新手入门非常友好，实践篇非常适合在工作中解决实际问题的开发者，进阶篇则面向响应式编程和云原生架
Java程序V·2022-10-11 17:04

NLP自然语言处理简介

一、NLP是什么NLP（NaturalLanguageProcessing，自然语言处理）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法（摘自百度百科）。不同的语言之间是无法直接沟通的，比如说人类就无法听懂狗叫，甚至不同语言的人类之间都无法直接交流，需要翻译才能理解各自的意思。而对于人类与计算机来说，NLP就是在机器语言和人类语言之
Gent_倪·2022-10-10 16:10

NLP自然语言处理（九）—— Attention机制

Attention是被广泛运用于深度学习领域中的一种方法，此方法也比较符合人类的认知常识。人类在观察一个事物或者图片的时候，会对不同的区域投入不一样的关注度。我们的相机也会对重点的区域进行对焦。比如下面一幅图片中。人类会关注到骏马、草地和蓝天。尤其是骏马一定是最博人眼球的。但计算机一开始在认识这张图的时候，它“看到”的是一个个三通道的像素值。在计算机视觉的不同任务上有不同的标签，然后利用计划函数获
hxxjxw·2022-10-10 16:08

2022nlp视频教程大全 NLP自然语言处理教程 自然语言处理NLP从入门到项目实战

获取更多NLP实战资料系统性地学NLP本来就既不可能也没必要，这么大个领域，而且一直在飞速发展，等你学完了黄花菜都凉了。NLP的方法可以分成基于规则的方法和基于统计的方法。由于自然语言具备歧义性、递归性和创新性等特点，基于规则的方法局限性非常大，因此主流的是基于统计的方法——机器学习/深度学习方法可以视作基于统计的方法的延伸。到2020年的今天，数据驱动的监督式学习方法（包括传统机器学习和深度学习
coder20222022·2022-10-10 16:06

NLP自然语言处理与神经网络——01.embedding实现（理论+实践）

RNN1.分词tokenization：分词，每个词语是一个token分词方法：把句子转化为词语比如我爱深度学习=》{我，爱，深度学习}把句子转化为单个字比如我爱深度学习=》{我，爱，深，度，学，习}把连续多个字作为一个词2.N-garm表示方法分词的第三种方法，N-garm，一组一组的词语，其中N表示能够被一起使用的词语数量。在传统的机器学习中，用N-gram往往会取得很好的效果，但是在深度学习
头发没了还会再长·2022-10-04 07:40

百度工程师带你探秘C++内存管理（理论篇）

作者|daydreamer在互联网的服务中，C++常用于搭建高性能、高并发、大流量、低延时的后端服务。如何合理的分配内存满足系统高性能需求是一个高频且重要的话题，而且因为内存自身的特点和实际问题的复杂，组合出了诸多难题。我们可以对内存进行多种类型的划分，从内存申请大小来看：小对象分配：小于4倍内存页大小的内存分配，在4KiB页大小情况下，=16KiB算作大对象分配。从一块内存的被持有时长来看：后端
·2022-09-28 12:30

matlab 轮廓系数,kmeans聚类理论篇K的选择（轮廓系数）

实际应用下面通过例子(R实现，完整代码见附件)讲解kmeans使用方法，会将上面提到的内容全部串起来。加载实验数据iris，这个数据在机器学习领域使用比较频繁，主要是通过画的几个部分的大小，对花的品种分类，实验中需要使用fpc库估计轮廓系数，如果没有可以通过install.packages安装。#install.packages("fpc")library(fpc)library(datasets
LJ0079·2022-09-28 07:10

数据代码分享|PYTHON用NLP自然语言处理LSTM神经网络TWITTER推特灾难文本数据、词云可视化

全文链接：http://tecdat.cn/?p=28877作者：YunfanZhangTwitter是一家美国社交网络及微博客服务的网站，致力于服务公众对话。迄今为止，Twitter的日活跃用户达1.86亿。与此同时，Twitter也已成为突发紧急情况时人们的重要沟通渠道。由于智能手机无处不在，人们可以随时随地发布他们正在实时观察的紧急情况。因此，越来越多的救灾组织和新闻机构对通过程序方式监视T
·2022-09-26 13:29

【NLP自然语言处理】文本特征提取

文本表示方法：One-hotBagofWordsN-gramTF-IDF这几种文本表示方法存在的缺陷：转换得到的向量维度很高，需要较长的训练实践；没有考虑单词与单词之间的关系，只是进行了统计。CountVecotrs(BagofWords词袋模型）词向量之词袋模型(BOW)详解sklearn——CountVectorizer详fromsklearn.feature_extraction.texti
—Xi—·2022-09-23 16:27

操作系统安全 基本概念

安全保证可信计算基（TCB）前言参考教材是沈晴霓的《操作系统安全设计》，课程链接：https://www.coursera.org/learn/os-virtsecurity本书内容由浅入深，分为“基础篇”、“理论篇
sec0nd_·2022-09-11 11:31

深度学习理论篇之 ( 九) -- 卷积神经网络之风云盛世

科普知识监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。训练数据包括一套训练示例。在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象（通常为矢量）和一个期望的输出值（也称为监督信号）组成。监督学习算法是分析该训练数据，并产生一个推断的功能，其可以用于映射出新的实例。一个最佳的方案将允许该算法来正确地决定那些看不见的实例的类标签。这就要求学习算法是在一种“合理”的方式从一种从训练数据到看不见的情况下形
fengyuxie·2022-09-08 07:10

Vue基础理论篇

1、MVC、MVP、MVVM模式的概念与区别1】MVCa、概念Model（模型）：表示应用程序核心（如数据库）View（视图）：显示UI效果（HTML页面）Controller（控制器）：处理输入（业务逻辑）b、过程（单向）View传送指令到ControllerController完成业务逻辑后，要求Model改变状态Model将新的数据发送到View，View得到更新c、优缺点优点：M和V之间是
深夜代码小哥·2022-09-07 09:45

OopMap理论篇

哈喽，我是子牙。十余年技术生涯，一路披荆斩棘从技术小白到技术总监到JVM专家到创业。技术栈如汇编、C语言、C++、Windows内核、Linux内核。特别喜欢研究虚拟机底层实现，对JVM有深入研究。分享的文章偏硬核，很硬的那种。手撸过JVM、内存池、垃圾回收算法、synchronized、线程池、NIO…最近正在写三色标记算法，准备实现OopMap了，把JVM的OopMap机制认真梳理了下。为什么
子牙老师·2022-09-06 06:16

MySQL8.0高级应用——基础理论篇

MySQL高级应用——基础篇MySQL架构原理1.MySQL架构模式的演变单实例架构模式主从架构模式分库分表架构模式云数据库架构模式2.MySQL常用基础指令3.InnoDB和MyISAM主要区别事务和外键锁机制索引结构并发处理能力存储文件两种引擎的适用场景MySQL架构原理这里不是MySQL入门教程，如果没有MySQL基础，请先学习MySQL基础以后再来学习这里的内容。今天的第一篇先从基础的开始
richie696·2022-09-03 17:38

Bert系列 源码解读 四 篇章

模型主体源码解读Bert系列（三）——源码解读之Pre-trainBert系列（四）——源码解读之Fine-tune转载自：https://www.jianshu.com/p/3d0bb34c488a[NLP
weixin_30883777·2022-09-02 10:06

[NLP自然语言处理]谷歌BERT模型深度解析【转】

转自：https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/83062188BERT模型代码已经发布，可以在我的github:NLP-BERT--Python3.6-pytorch中下载，请记得start哦目录一、前言二、如何理解BERT模型三、BERT模型解析论文的核心：详解BERT模型架构关键创新：预训练任务实验结果四、BERT模型的影响对BERT
catbird233·2022-09-02 10:05

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第二期】Mon, 7 Jun 2021

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Mon,7Jun2021Totally52papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersNeuralsemi-MarkovCRFforMonolingualWordAlignmentAuthorsWuweiLan
hitrjj·2022-09-02 07:29

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第三十期】Thu, 14 Apr 2022

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Thu,14Apr2022Totally35papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersFastFew-shotDebuggingforNLUTestSuitesAuthorsChristopherMalon
hitrjj·2022-08-24 07:42

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第二十四期】Thu, 30 Sep 2021

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Thu,30Sep2021Totally24papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersOverviewoftheArabicSentimentAnalysis2021CompetitionatKAUSTAuthorsHindAlamro
hitrjj·2022-08-24 07:42

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第三十三期】Thu, 21 Apr 2022

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Thu,21Apr2022Totally56papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersMedicalDatasetClassificationforKurdishShortTextoverSocialMediaAuthorsAriM.Saeed
hitrjj·2022-08-24 07:42

理论篇：如何理解51%攻击

如何理解51%攻击在使用PoW共识机制的区块链网络，存在一种攻击手段：51%攻击。使用这种攻击手段目前来说可以达成两种目的：目的1：双花攻击，将同一笔钱花两次。目的2：交易抑制，阻止别人在网络中产生交易。为什么可以51%攻击可以达到这两个目的呢？这就涉及到使用PoW共识的区块链的形成方式啦。区块链的构成方式区块链的构成方式非常简单。首先，是创世区块，记录第一笔交易的区块。然后，是后面的一系列区块，
嘻嘻哈哈的栗子·2022-08-23 15:37

NLP(自然语言处理)系列-5篇-有图有码（转）

读后感：本文由浅入深的介绍l了NLP自然语言处理的概念，相关算法及程序代码，一步步形象生动的说明，原理解释的比较通俗易懂，非常适合入门者参考！
H_MZ·2022-08-20 07:43

新一代分布式实时流处理引擎Flink入门实战之先导理论篇-上

基于JDK11的Flink最新版本v15.1，以官网最新文档入手，从为何选择使用Flink为引导线，介绍实时数仓的演变历程，对比Flink和Spark的差异和竞争力。进一步剖析其系统架构、通过无界和有界数据理解，加深对流式分析的认识，了解三大运行模式适用场景，最后理解作业提交完整流程，为下一篇Flink部署和任务提交奠定基础
itxiaoshen·2022-08-19 23:00

分布式事务系列

基础理论01、分布式事务-数据库ACID概念篇02、分布式事务-分布式CAP原则篇03、分布式事务-BASE理论篇04、分布式事务-二阶段+三阶段提交协议05、分布式事务-刚性事务方案和柔性事务方案Seata
rock_fish·2022-08-17 00:46

2，xilinx 7系列FPGA理论篇——浅谈FPGA基本结构

微信公众号（含全部博文）：FPGA动力联盟咨询微信（联系博主）：fpga_start谈起FPGA的结构，通常人们是这样认为的：FPGA的基本结构是由大量的相对较小的可编程逻辑块“岛”镶嵌在可编程互连线的“海”里面构成的。初看起来感觉有点云里雾里，仔细琢磨一下，文艺范的表达确实是那么回事。目前市场上90%以上的FPGA都来自于xilinx和altera（现已被Intel收购）这两家美国巨头，这两家F
fpga_start·2022-08-15 07:11

Python人工智能20个小时玩转NLP自然语言处理

课程内容：1.Pytorch基础知识2.自然语言处理入门3.文本预处理4.HMM和CRF5.RNN,LSTM,GRU6.Transformer适用人群：1、对自然语言处理技术感兴趣的在校生和应届生。2、希望从事人工智能行业高薪工作的在职人员。3、对自然语言处理技术感兴趣的相关人员。基础课程主讲内容包括：第一章:Pytorch基础知识1.Pytorch基础元素和函数2.Pytorch构建神经网络案例
m0_59289726·2022-08-13 07:50
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