nlp从零开始

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代，尤其是在自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音识别等任务中，深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现

###一、背景在自然语言处理（NLP）领域，传统的序列到序列（Seq2Seq）模型大多依赖于循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络。
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

DeepSeek的出现对全球GPT产业产生的冲击

引言近年来，人工智能技术的迅猛发展推动了自然语言处理（NLP）领域的革命性进步。
不要em0啦·2025-02-03 23:07

探索自然语言处理的前沿：使用OpenAI API进行文本分析

#引言自然语言处理（NLP）是人工智能领域中最令人兴奋和快速发展的部分之一。本文将介绍如何使用OpenAI的API进行文本分析。我们将通过代码示例，深入探讨如何利用这些工具来提升应用程序的智能和功能。
qq_37836323·2025-02-03 19:09

分词实现小案例

MySQL并不是一个专门设计用于处理自然语言处理（NLP）或文本分词的数据库，但可以通过一些方法和技巧实现基本的分词功能，尤其是在处理中文文本或其他语言的应用场景中。
CodingBrother·2025-02-03 19:04

大学生期末大作业|HTML+CSS+JavaScript 登录页面实例：超实用、新手友好、完整源码分享 从零开始：用原生 HTML、CSS 和 JS 打造简洁美观的登录页面（附完整代码） 新手必看：一

效果图：目录一、新建一个HTML项目二、创建基本结构三、使用CSS美化页面四、添加交互功能五、完整代码六、结语步骤在Web开发中，登录页面是常见且重要的组件。一个设计良好的登录页面可以提升用户体验，并为网站留下良好的第一印象。今天，我们将一起学习如何使用HTML、CSS和JavaScript（不使用任何框架）来构建一个响应式的登录页面，实现基本的前端验证功能。一、新建一个HTML项目首先，创建一个
南北极之间·2025-02-03 17:47

HTML5 技术深度解读：本地存储与地理定位的最佳实践

系列文章目录01-从零开始学HTML：构建网页的基本框架与技巧02-HTML常见文本标签解析：从基础到进阶的全面指南03-HTML从入门到精通：链接与图像标签全解析04-HTML列表标签全解析：无序与有序列表的深度应用
吴师兄大模型·2025-02-03 17:15

HTML5 Canvas 与 SVG：让网页图形与动画活跃起来

系列文章目录01-从零开始学HTML：构建网页的基本框架与技巧02-HTML常见文本标签解析：从基础到进阶的全面指南03-HTML从入门到精通：链接与图像标签全解析04-HTML列表标签全解析：无序与有序列表的深度应用
吴师兄大模型·2025-02-03 17:15

前端表单验证终极指南：HTML5 内置验证 + JavaScript 自定义校验

系列文章目录01-从零开始学HTML：构建网页的基本框架与技巧02-HTML常见文本标签解析：从基础到进阶的全面指南03-HTML从入门到精通：链接与图像标签全解析04-HTML列表标签全解析：无序与有序列表的深度应用
吴师兄大模型·2025-02-03 17:14

从零开始：eBay账号设置与管理的详细教程

本文将为你提供从零开始注册、设置到管理eBay账号的全面指南，让你更轻松地踏上跨境电商之路。一、开启eBay之旅：注册账号1.选择你的起点首先，访问eBay官方网站，选择适合你业务的站点。
跨境卫士小星·2025-02-03 15:00

深度学习：基于MindNLP的RAG应用开发

什么是RAG？RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，旨在提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性、相关性和时效性。基本思想：通过外部知识库动态检索与用户查询相关的信息，并将检索结果作为上下文输入生成模型，辅助生成更可靠的回答。与传统LLM的区别：传统LLM仅依赖预训练参数中的静态知
Landy_Jay·2025-02-03 13:47

M-Ped: Multi-Prompt Ensemble Decoding for Large Language Models

M-Ped：大型语言模型的多提示集成解码摘要1引言2方法3实验4研究5相关工作6结论摘要随着大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用，提高其性能已成为研究热点。
UnknownBody·2025-02-03 11:36

DeepSeek：开启智能搜索与AI发展的新纪元

一、DeepSeek简介DeepSeek由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出，是一款集自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、强化
gs80140·2025-02-03 08:08

从零开始构建一个简单的Python Web爬虫实战指南与技巧

从零开始构建一个简单的PythonWeb爬虫实战指南与技巧随着数据科学和大数据分析的快速发展，网络爬虫（WebScraping）成为了获取互联网数据的重要工具。
一键难忘·2025-02-03 06:21

【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（三）：“茴香豆” 搭建你的RAG 智能助理

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读
GoAI·2025-02-03 05:10

从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理

从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理1.背景介绍1.1问题的由来在人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一项基础且重要的研究方向。
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-02 22:43

深入剖析 HTML5 新特性：语义化标签和表单控件完全指南

系列文章目录01-从零开始学HTML：构建网页的基本框架与技巧02-HTML常见文本标签解析：从基础到进阶的全面指南03-HTML从入门到精通：链接与图像标签全解析04-HTML列表标签全解析：无序与有序列表的深度应用
吴师兄大模型·2025-02-02 22:13

AI在虚拟客户服务中的应用：提供24_7支持

AI在虚拟客户服务中的应用：提供24/7支持关键词：虚拟客服,自然语言处理(NLP),聊天机器人,对话系统,深度学习,用户支持,自动化1.背景介绍随着互联网和移动互联网的迅速发展，客户服务成为各大企业提升竞争力的重要环节
AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

柳暗花明又一村：Seq2Seq编码器解码器架构

Seq2Seq,编码器-解码器,自然语言处理,机器翻译,文本生成,循环神经网络,长短期记忆网络1.背景介绍在人工智能领域，自然语言处理(NLP)始终是研究的热点之一。
AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 Flash Attention

1.写在前面近年来，基于Transformer架构的大型语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。
kakaZhui·2025-02-02 13:43

【自然语言处理（NLP）】基于Transformer架构的预训练语言模型：BERT 训练之数据集处理、训练代码实现

文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建Dataset加载WikiText-2数据集BERT训练代码实现导包加载数据构建BERT模型模型损失训练获取BERT编码器个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍**自然语言
道友老李·2025-02-02 12:04

【自然语言处理（NLP）】Word2Vec 原理及模型架构（Skip-Gram、CBOW）

文章目录介绍Word2Vec介绍Word2Vec的核心概念Word2Vec的优点Word2Vec的缺点Word2Vec的应用场景Word2Vec的实现工具总结Word2Vec数学推导过程1.CBOW模型的数学推导（1）输入表示（2）词向量矩阵（3）输出层（4）损失函数（5）参数更新2.Skip-Gram模型的数学推导（1）输入表示（2）词向量矩阵（3）输出层（4）损失函数（5）参数更新3.优化技巧
道友老李·2025-02-02 11:58

【友好篇】从零开始：了解CMD与WSL命令行，认识Linux与虚拟机技术

文章目录前言一、概念1、CMD的介绍2、Linux的介绍3、WSL的介绍二、简单使用1.CMD（1）打开命令行（2）cmd命令2.WSL三、总结1、虚拟机（VirtualMachine）2、kaliLinux前言你是否曾经对那些在命令行中自如操作的人感到敬佩，甚至好奇他们是如何轻松应对看似复杂的任务？你是否曾想过，自己也能掌握这项强大的技能，提升工作效率，甚至探索全新的技术领域？命令行不仅是程序员
泪不是Web妳而流·2025-02-02 10:25

向量语义（Vector Semantics）与表征学习（Representation Learning）详解

传统的NLP方法（如基于规则的语言模型）需要人为定义单词的语义规则，而向量语义方法则通过分析单词在大量文本中的使用模式来学习其语义。
苏西月·2025-02-02 07:54

【llm对话系统】大模型 Llama、Qwen 和 ChatGLM 的网络结构和训练方法对比

它们都在Transformer架构的基础上进行了改进和优化，并在各种NLP任务上取得了优异的性能。本文将深入分析Llama、Qwen和ChatGLM的网络结构和训练方法，比较它们的异同以及各自的优势。
kakaZhui·2025-02-02 07:54

【AI知识点】三种不同架构的大语言模型（LLMs）的区别

【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】在自然语言处理（NLP）中，预训练语言模型（LLMs,LargeLanguageModels）通常基于不同的架构，如仅编码器的模型（Encoder-only
AI完全体·2025-02-01 23:09

从零开始学习电池SOC算法

电池的SOC（StateofCharge，荷电状态）估算是电池管理系统（BMS）中的核心算法之一。SOC表示电池当前剩余电量与标称容量的比值，通常以百分比形式表示。准确的SOC估算对于电池的性能、安全性和寿命管理至关重要。以下是几种常见的SOC估算算法及其特点：开路电压法（OCV法）原理：通过测量电池的开路电压（OpenCircuitVoltage,OCV）来估算SOC。电池的开路电压与SOC之间
洛溪之恋·2025-02-01 22:30

第一篇：数据库基础与概念

内容概述：在本篇文章中，我们将从零开始，详细介绍数据库的基本概念、常见的数据库管理系统（DBMS）以及数据库设计的基础知识。
猿享天开·2025-02-01 19:39

从零开始学架构——互联网架构的演进

1技术演进1.1技术演进的动力对于新技术，我们应该站在行业的角度上思考，哪些技术我们要采取，哪些技术我们不能用，投入成本过大会不会导致满盘皆输？市场、技术、管理三者组成的业务发展铁三角，任何一个不足都会导致企业的业务停滞不前，我们可以发现，其实三者都是服务于业务，业务有需求那么就应该尽量去满足，技术只不过是满足业务的一种手段可以将企业的业务分为：产品类、服务类产品类：开发出的产品，提供给用户使用，
PangPiLoLo·2025-02-01 18:32

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（三）Word2Vec

Word2Vec定义：Word2Vec是一种将单词转化为向量的技术，基于神经网络模型，它能够将单词的语义关系通过向量空间的距离和方向进行表示。通过Word2Vec，我们可以将单词从一个离散的符号转化为一个稠密的向量（一般是高维的），并且能够捕捉到单词之间的语义关系和相似性。历史来源：Word2Vec由TomasMikolov等人于2013年在谷歌提出，它迅速成为了词向量表示（wordembeddi
Blankspace空白·2025-02-01 18:31

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（五）Transformer介绍

TransformerTransformer是一种基于自注意力机制（Self-AttentionMechanism）的深度学习模型，首次由Vaswani等人于2017年在论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。与RNN和LSTM不同，Transformer不需要依靠序列顺序进行递归，而是通过全局注意力机制一次性处理整个输入序列，从而具备了更高的计算效率和更强的并行化能力。Tran
Blankspace空白·2025-02-01 18:58

Linux中 端口被占用如何解决

3306netstat命令查找查找被占用端口netstat-tuln|grep端口号#示例netstat-tuln|grep3306netstat-tuln|grep6379ss命令查找查找被占用端口ss-tunlp
烛照103·2025-02-01 18:27

打造你的专属英文打字练习软件：从零开始的C#实战教程

为了帮助大家提升英文打字水平，本文将带你从零开始，使用C#开发一款功能完善的英文打字练习软件。通过这个项目，你不仅能学习到C#编程的核心技术，还能掌握如何设计一个用户友好的桌面应用程序。
工控_谭校长·2025-02-01 18:56

智能化Kubernetes管理：AI与ChatGPT提升运维效率的创新实践

随着人工智能（AI）技术的成熟，特别是基于自然语言处理（NLP）的智能体如ChatGPT的出现，AI智能体能够在Kubernete
大大宝的博客·2025-02-01 15:59

【大模型应用开发 动手做AI Agent】Plan and Solve策略的提出

智能体，策略学习，强化学习，自然语言处理1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，大模型（LargeLanguageModel，LLM）在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP
杭州大厂Java程序媛·2025-02-01 14:22

深度学习-笔记1

刚开始接触深度学习相关内容，在这儿做一个笔记：网址：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLPpaddle-nlp是一个自然语言处理NLP方面的工具包(代码库)ERNIEERNIE
·2025-02-01 12:15

表格化数据处理中大语言模型的微调优化策略研究

具体来说，论文探讨了以下几个关键方面：背景与挑战：大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，但在处
C7211BA·2025-01-31 23:25

【架构学习（二）】架构设计流程

我采用读书的方式去了解整体软件系统架构，所读书名《从零开始学架构》。学习目标：1.架构设计
llbnk·2025-01-31 20:59

Python爬虫基础知识：从零开始的抓取艺术

在大数据时代，网络数据成为宝贵的资源，而Python爬虫则是获取这些数据的重要工具。本文旨在为初学者提供一份Python爬虫的入门指南，涵盖基础知识、常用库介绍、实战案例以及注意事项，帮助你快速上手，成为一名合格的“网络矿工”。一、Python爬虫概述1.1什么是爬虫？爬虫，也称为网络爬虫或蜘蛛，是一种自动抓取互联网信息的程序。它通过模拟人类浏览网页的行为，自动地遍历和抓取网络上的数据，常用于数据
egzosn·2025-01-31 19:20

NLP模型大对比：Transformer ＞Seq2Seq ＞ LSTM ＞ RNN ＞ n-gram

结论Transformer大于传统的Seq2Seq大于LSTM大于RNN大于传统的n-gramn-gramVSTransformer我们可以用一个图书馆查询的类比来解释它们的差异：一、核心差异对比维度n-gram模型Transformer工作方式固定窗口的"近视观察员"全局关联的"侦探"依赖距离只能看前N-1个词（如3-gram只看前2词）可关注任意距离的上下文语义理解机械统计共现频率理解词语间的
feifeikon·2025-01-31 19:14

讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（三）：自然语言处理（NLP）

1.技术架构概述讯飞绘镜的NLP技术架构可以分为以下几个核心模块：语义分析：理解用户输入的文本，提取关键信息（如实体、事件、情感等）。情节理解：分析文本中的故事情节，识别事件序列和逻辑关系。
爱研究的小牛·2025-01-31 14:43

DeepSeek R1与OpenAI o1深度对比

文章目录引言技术原理DeepSeekR1OpenAIo1性能表现官方数据推理任务知识密集型任务通用能力价格对比应用场景科研与技术开发自然语言处理（NLP）企业智能化升级教育与培训数据分析与智能决策部署与集成
码事漫谈·2025-01-31 13:01

Llama大型语言模型原理详解

Llama大型语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它在文本生成、问答、摘要等多种NLP任务中展现出强大的性能。
摆烂大大王·2025-01-31 11:40

JAVA菜鸟从零开始----基本概念篇

JAVA菜鸟从零开始----基本概念篇trycatch快捷键ctrl+alt+t0.基本注解@Target({ElementType.FIELD,ElementType.ANNOTATION_TYPE}
助助助助助手·2025-01-31 07:37

Linux系统python虚拟环境及HanLP部署

在Linux系统中运行HanLP，要安装部署一个Python的虚拟环境，实现Python2与Python3的版本共存，Python虚拟环境与JavaJVM虚拟机的共存，HanLP是面向生产环境的多语种NLP
段智华·2025-01-31 07:04

Helm Chart 实战指南

本文将带你从零开始，通过实战演练，掌握HelmChart的创建、配置和部署，帮助你高效管理Kubernetes应用。
ivwdcwso·2025-01-31 03:00

我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2，效果真的炸裂！！！

关于NLP那些你不知道的事2025年01月29日13:08我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2，效果真的炸裂！！！一、什么是知识蒸馏？
AI生成曾小健·2025-01-31 03:00

《攻克语言密码：教AI理解隐喻与象征》

在自然语言处理（NLP）领域，让计算机理解人类语言中的隐喻和象征，是迈向更高语言理解水平的关键一步。
程序猿阿伟·2025-01-31 00:40

从零开始学RSA：已知n,e,d求p,q和私钥文件修复

(8)已知n,e,d求p,q一看这个标题你就应该有个觉悟，n一定无法直接分解得到p和q。题目:10-存货5题目给出了两个文件，一个是加密脚本chall.py，一个是加密后输出的内容output.txt。分析一下加密脚本：fromgmpy2importinvertfrommd5importmd5fromsecretimportp,qe=65537n=p*qphi=(p-1)*(q-1)d=inver
网络安全我来了·2025-01-30 20:08

Android从零开始搭建MVVM架构（4）————Room（从入门到进阶）(1)

意思就是我们要往数据库里建表、建字段。就是使用这个bean对象。首先介绍下注解@Entity：数据表的实体类。@PrimaryKey：每一个实体类都需要一个唯一的标识。@ColumnInfo：数据表中字段名称。@Ignore：标注不需要添加到数据表中的属性。@Embedded：实体类中引用其他实体类。@ForeignKey：外键约束。这里我们建一个Person类（为了能保存数据，使数据持久化且Ro
xcbyaya·2025-01-30 19:58
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