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一、安装samba软件yuminstall-ysambasamba-service二、检查samba端口ps-ef|grep-E'smb|nmb'netstat-tunlp|grep-E'smbd|nmbd

个人博客:Sekyoro的博客小屋个人网站:Proanimer的个人网站之前学过一段时间NLP,因为其中涉及到一些深度学习常用的知识或者框架,但苦于不系统以及没有任务focus不能长久.这里借助微软的教程写点东西

那在NLP工程师面试的时候，你知道面试官会从哪些维度去考察你这两方面的能力吗？今天我就结合我的一些NLP面试和被面试经验来给你讲一讲。基础能力我们首先从基础能力的要求开始。

之前写过大模型面试八股/大模型面试八股含答案，后续有网友整理了更清晰的版本，推荐仓库：https://github.com/jackaduma/awesome_LLMs_interview_notes，点击阅读原文链接可直接访问。目录[x]大模型（LLMs）基础面[x]1.目前主流的开源模型体系有哪些？[x]2.prefixLM和causalLM区别是什么？[x]3.涌现能力是啥原因？[x]4.大

最近在研究语音识别，主要是维语、藏语等小众语言的识别，调用JTHS的SDK后，识别结果是维文或者藏文，看不懂啊，必须要翻译成汉语才行，于是又调用JTHS官方提供的WebAPI，但是成功率太低，反馈给技术人员

什么是Word2VecNLP的目标是要理解语言，而语言的基本单位则是单词word。

前言随着NLP预训练模型（大模型）以及多模态研究领域的发展，向量数据库被使用的越来越多。

摘自张俊林https://zhuanlan.zhihu.com/p/37601161注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影

转自：一文读懂Embedding的概念，以及它和深度学习的关系近年来，NLP自然语言处理、推荐系统，以及计算机视觉已成为目前工业界算法岗的主流方向，无论在哪个领域，对“Embedding”这个词概念的理解都是每个庞大知识体系的基石

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其实有很多种方式，比如利用gradio、streamlit实现web应用，利用FastApi实现web服务等等，具体详见之前的大模型应用文章，本文采用tornado框架实现httpweb服务，并结合自然语言处理（NLP

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我是从NLP二阶进入学习的，上二阶的时候没有过多去思考学习技巧背后的原理和支撑的理论，我想，于我而言，当时那种停留在颈部以上的学习是无意义的学习，当时也不明白那种简单在头脑一掠而过的知识串联是没有身体记忆的

ALarge-ScaleBiomolecularInstructionDatasetforLargeLanguageModels论文链接：https://arxiv.org/pdf/2306.08018.pdfGithub链接：https://github.com/zjunlp

NLP的基本精神：12条前提假设1．没有两个人是一样的Notwopersonsarethesame．2．一个人不能控制另外一个人Onepersoncannotchangeanotherperson．3．

随后推出了几个有影响力的模型，包括：2018年6月：GPT，第一个预训练的Transformer模型，用于各种NLP任务的微调并获得了SOTA的结果；2018年10月：BERT，另一个大型预训练模型，旨在生成更好的句子摘要

一、NLP：自然语言处理NLP是机器学习在语言学领域的研究，专注于理解与人类语言相关的一切。NLP的目标不仅是要理解每个单独的单词，而且能理解这些单词与之相关联的上下文之间的意思。

AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等任务上取得了

2核心要素AIGC的核心要素如下：AI技术驱动：AIGC依赖于各种AI技术，如自然语言处理（NLP）、

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作者|Tnil@知乎编辑|NewBeeNLP转眼Transformer模型被提出了4年了。

父母类型1.权威型2.顾问型3.说教型4.智慧型孩子需要的心理营养1.无条件接纳2.我很重要3.肯定，赞美，支持4.开启互动：建立和谐氛围，聆听，跟随

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文章目录词嵌入简介学习算法朴素算法Word2vecskip-gram模型负采样法应用情感分类词嵌入简介在RNN中，我们了解到一种用向量表示单词方法——独热表示法。用一个与词典等长的列向量，只有与该单词在字典中的索引位置对应的地方值为1，其余值皆为0.这样的作法带来了一个弊端，那就是所有词的向量都是相互正交的，网络没有近义词或者同义词的概念。而如果我们能用更高维的特征来描述这些词汇，如形容词、颜色、

NLP作为一个领域为基础模型开辟了道路。虽然这些模型在标准基准测试中占据主导地位，但这些模型目前获得的能力与那些将语言描述为人类交流和思维的复杂系统的能力之间存在明显的差距。

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我知道，NLP对你影响太大了，这几天看到群里的家人们，谈体会，发微课，用不同的方式见证自己的成长。你愿意随大家一起，互相分享、互相鼓励，感受大家的爱，见证大家的进步。

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这几年深度学习快速发展，在图像识别、语音识别、物体识别等各种场景上取得了巨大的成功，例如AlphaGo击败世界围棋冠军，iPhoneX内置了人脸

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这款最新的自动语音识别模型不仅在多语言识别方面取得了显著进步，而且还将很快在OpenAI的API中得到支持。今天，我们就来深入了解这个技术突破，并探讨它如何改变我们与机器的交流方式。

今天来参加NLP28期二阶复训，早上出门前，先生为我准备了一袋荔枝去分享给杨老师和同学们，真是太幸福了，我带着爱出门了。

回归是对连续的预测（比如我预测根据过去开奖列表下次双色球号），分类是预测离散的类别（手写语音识别，图片识别）。现在我们已经对回归的处理有一定的理解了，如何过渡到分类呢？

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