nlp基础学习第12页

JAVA0基础学习路线——带你轻松入门

IT界小新学姐·2024-09-06 12:49

【大模型实战篇】大模型周边NLP技术回顾及预训练模型数据预处理过程解析（预告）

1.背景介绍进入到大模型时代，似乎宣告了与过去自然语言处理技术的结束，但其实这两者并不矛盾。大模型时代，原有的自然语言处理技术，依然可以在大模型的诸多场景中应用，特别是对数据的预处理阶段。本篇主要关注TextCNN、FastText和Word2Vec等低成本的自然语言处理技术，如何在大模型时代发挥其余热。今天先抛出这个主题预告，接下来会花些时间，逐步细化分析这些周边技术的算法原理、数学分析以及大模

源泉的小广场·2024-09-06 08:07

自然语言处理（NLP）

自然语言处理（NLP）文章目录自然语言处理（NLP）一、什么是自然语言处理（NLP）？

(ง •_•)ง up·2024-09-06 08:04

python+re正则表达式匹配指定10位整数 \ 小数 \ 整数

一晌小贪欢的博客主页求关注该系列文章专栏：请点击——>Python办公自动化专栏求订阅此外还有爬虫专栏：请点击——>Python爬虫基础专栏求订阅此外还有python基础专栏：请点击——>Python基础学习专栏求订阅

一晌小贪欢·2024-09-06 04:42

《深入浅出多模态》（九）多模态经典模型：MiniGPT-v2、MiniGPT5

GoAI·2024-09-05 22:29

NLP-预训练模型-中文：封神榜系列【姜子牙（通用大模型）、太乙（多模态）、二郎神（语言理解）、闻仲（语言生成）、燃灯（语言转换）、余元（领域）、...】

封神榜模型系列简介系列名称需求适用任务参数规模备注姜子牙通用通用大模型>70亿参数通用大模型“姜子牙”系列，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力太乙特定多模态8千万-10亿参数应用于跨模态场景，包括文本图像生成，蛋白质结构预测,语音-文本表示等

u013250861·2024-09-05 14:35

大模型--个人学习心得

LargeLanguageModel，即大型语言模型LLM是一种基于Transformer架构模型，它通过驯良大量文本数据，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而能够对自然语言文本进行建模这种模型在自然语言处理(NLP

挚爱清&虚·2024-09-05 12:27

用AI改变对话：ChatGPT的全面研究

进化与影响实际上，ChatGPT的发展可以说是源于NLP（自然语言处理）和ML（机器学习）领域的整体进步。ChatG

AI立志传·2024-09-05 10:09

基础学习之——Docker Compose的安装和使用

DockerCompose是一个用于定义和管理多个Docker容器的工具。它使用YAML文件来配置应用程序的服务、网络和卷等等。下面是DockerCompose的安装、配置和使用方式的详细说明：安装DockerCompose：首先，确保已经安装了Docker引擎。可以参考官方文档安装Docker：https://docs.docker.com/install/然后，下载适合您操作系统的Docker

北欧人写代码·2024-09-05 09:03

基础学习之——Docker 网络模式的配置和使用

Docker网络模式是指在Docker容器中如何设置网络连接和通信的方式。以下是常见的Docker网络模式和使用方法：默认网络模式（bridge）：在默认模式下，容器与宿主机使用bridge网络进行通信。Docker会为每个容器创建一对虚拟网卡（vethpair），其中一端连接到容器内部，另一端连接到宿主机的bridge接口。使用方法：dockerrun--namemycontainer-dmyi

北欧人写代码·2024-09-05 09:02

基础学习之——Netty

Netty是一个基于Java的网络通信框架，提供了一种简单、高效、可扩展的方式来开发网络服务器和客户端应用程序。Netty的设计目标是提供一种统一的异步编程模型，使得开发者能够轻松地编写可维护和可重用的代码。Netty的核心组件包括：Channel：网络通信的通道，可以用于读取、写入和关闭操作。EventLoop：负责处理I/O事件，包括接收、发送和处理数据。ChannelHandler：用于处理

北欧人写代码·2024-09-05 08:57

大数据Python基础学习——练习（二）

目录使用字典完成一个点餐系统要求判断两个函数的区别lambda，reduce的应用reduce，map，filter，sorted的应用按照字典的值进行排序Python中的类，实例，封装，继承和多态Python中的内置模块和第三方模块自定义一个包打印函数的执行时间isinstance的应用hasattr()，setattr()，getattr()的作用对类中绑定的属性做一个限制鸭子类型import

喜欢你，还有大家·2024-09-05 03:21

NLP从零开始------17.文本中阶处理之序列到序列模型（2）

3.学习序列到序列模型可以看成一种条件语言模型，以源句x为条件计算目标句的条件概率该条件概率通过概率乘法公式分解为从左到右每个词的条件概率之积：序列到序列模型的监督学习需要使用平行语料，其中每个数据点都包含一对源句和目标句。以中译英机器翻译为例，平行语料的每个数据点就是一句中文句子和对应的一句英文句子。机器翻译领域较为有名的平行语料库来自机器翻译研讨会(workshoponmachinetrans

人生百态，人生如梦·2024-09-04 22:20

JavaSE基础学习day3--异常&&集合

目录1.异常1.1异常概述1.2JVM的默认处理方案1.3异常处理1.4异常处理之try...catch...1.5Throwable的成员方法1.6编译时异常和运行时异常的区别1.7异常处理之throws1.8自定义异常1.9throws和throw的区别throwsthrow2.集合引入3.Collection3.1Collection的概述3.2Collection集合使用方法3.3集合的遍

yz不摆烂24124·2024-09-04 22:20

MySQL基础学习知识点和重点（三）JDBC操作和连接池

文章目录一、JDBC1.1理解JDBC1.1.1概述1.1.2JDBC程序的开发步骤1.1.3JDBC程序的代码步骤1、注册驱动2、获取连接3、编写sql4、创建Statement对象5、执行Sql语句，接收结果6、关闭连接1.1.3Statement的三个问题1.sql的拼接问题2.sql的注入问题3、sql拼接不支持blob等二进制类型1.1.4PreparedStatement对象1.2获取

Charles_ZengYC·2024-09-04 16:52

基于Bert-base-chinese训练多分类文本模型(代码详解）

目录一、简介二、模型训练三、模型推理一、简介BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是基于深度学习在自然语言处理（NLP）领域近几年出现的

一颗洋芋·2024-09-04 15:41

基础学习之——Kubernetes

Kubernetes是一个开源的容器编排平台，用于自动化容器的部署、扩展和管理。它提供了一个高度可扩展的架构，允许用户在集群中运行和管理大量的容器。Kubernetes的基本概念包括以下几个重要组件：Pod：是Kubernetes的最小部署单位，它包含一个或多个容器和共享的存储、网络和其他资源。Pod可以在一个节点上运行，也可以跨多个节点分布。Service：是一组Pod的抽象，可以作为稳定的网络

北欧人写代码·2024-09-04 11:44

格局？境界？思想的维度的外衣！

我们把格局和境界，用NLP中的一个工具来解释！这个工具叫做“思想健身室”。通常，我们都知道保持良好的身体状态，需要健康饮食，充足睡眠，合理运动，思维也一样，想要达到更高的境界，需要刻意练习。

晓小女子·2024-09-04 11:24

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

嵌入式学习之路 16（C语言基础学习——指针操作二维数组、指向函数的指针、指针的指针）

一、指针操作二维整型数组1、二维数组的本质在C语言中，二维数组本质上是由多个一维数组组成的。例如，inta[2][3]可以看作是包含两个长度为3的一维整数数组。2、指针与二维数组对于二维数组inta[2][3]，&a[0]的类型是int(*)[3]，因为C语言中不直接支持int[3]*这种类型，所以需要使用int(*)[3]来表示指向包含3个整数的一维数组的指针。定义指针int(*p)[3]=a;

求学者1.0·2024-09-04 06:07

NLP中的词向量及其应用

这些是解决大多数NLP问题所必需的。领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如

喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

基于人工智能的智能客服系统

目录引言项目背景客服系统的现状与挑战AI在客服领域的应用前景系统设计系统架构模块划分关键技术与实现自然语言处理（NLP）对话管理语音识别与合成情感分析数据准备与训练数据收集数据预处理模型训练系统集成与部署前端接口设计后端服务实现系统集成部署方案测试与优化系统测试性能优化用户反馈与迭代应用场景与案例分析电子商务客服银行与金融服务医疗健康咨询常见问题及解决方案常见问题解决方案未来发展与展望结论

嵌入式详谈·2024-09-04 05:58

LLM大模型落地-从理论到实践

学习目标熟悉主流LLM（Llama,ChatGLM,Qwen）的技术架构和技术细节；有实际应用RAG、PEFT和SFT的项目经验较强的NLP基础，熟悉BERT、T5、Transformer和GPT的实现和差异

hhaiming_·2024-09-04 01:12

TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术

标题：TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术在深度学习与自然语言处理(NLP)的交叉领域中，PyTorch已经成为了一个强大的工具。

2401_85702623·2024-09-04 01:06

宁缺100·2024-09-03 18:57

一文讲清楚，AI、AGI、AIGC与AIGC、NLP、LLM，ChatGPT等概念

本文旨在深入解析人工智能（AI）、通用人工智能（AGI）、人工智能生成内容（AIGC）、自然语言处理（NLP）、大型语言模型（LLM）以及ChatGPT等关键概念，并探讨它们在现代科技发展中的重要性和实际应用

GPT-Hub·2024-09-03 10:07

Liunx最常用命令

1.系统命令命令帮助命令名-help查看ip地址ipaddr清屏clear重启reboot关机shutdown关闭防火墙systemctlstopfirewalld查看端口号占用情况netstat-tnlp

陈恒源·2024-09-03 07:54

0607 三组27号学习《NLP最有效用的十二条前提假设》心得

凡事都有他自身的规矩，与人沟通，想得到回应，就要做对方能够接受的状态，同时会有相应的回应，才会找到方法进行下一步的沟通，做事情，没有成功是选择的方式不对，不必纠结，换思路，换方法，总能找到成功的路。重复老套的做，就会得到老样子的结果！

幸福的水滴·2024-09-02 15:19

【Linux命令】进程、端口查询命令

1、根据进程ID查询占用的端口号netstat-nlp|grep[进程ID]2、根据端口号查询占用它的进程IDlsof-i:[端口号]或者netstat-nlp|grep[端口号]

iku!!·2024-09-02 12:20

大语言模型诞生、探索和爆发阶段

2017年：Google发表了Transformer架构，这是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，使得大规模并行化处理成为可能，

花开盛夏^.^·2024-09-02 10:38

GPT-3：一个新应用生态系统诞生了

GPT-3以其庞大的规模成为OpenAI令人印象深刻的自然语言处理（NLP）模型。

派派AI学院·2024-09-02 09:34

Hugging Face教程

HuggingFace教程1.引言在当今数字化时代，自然语言处理（NLP）在各个领域中扮演着重要角色。从文本分类、情感分析到机器翻译和对话系统，NLP技术的应用日益广泛。

小牛笔记·2024-09-02 07:22

王梦雪中原焦点团队网络初期27期坚持分享第1天 20210325

之前看NLP方面书籍觉得自己顿悟了一些生活的道理。今晚上完第一节课感觉自己豁然开朗。在听刘老师讲课的时候我才真正觉察到自己的问题。所以拿起手机给老公发了条信息，得到的是温暖的回应。这种感觉真的很好。

王天才要努力·2024-09-02 06:16

html语言及js脚本基础,Javascript基础学习笔记(菜鸟必看篇)

什么是变量？变量是用于存储信息的容器变量的声明语法：var变量名变量名=值;变量要先声明再赋值变量可以重复赋值变量的命名规则变量必须以字母开头；变量也能以$和_符号开头(不过我们不推荐这么做)；变量名称对大小写敏感(a和A是不同的变量)。语句语句以一个分号结尾；如果省略分号，则由解析器确定语句的结尾。有个好的编码习惯，都要以;结尾数据类型在JavaScript中，一段信息就是一个值(value)。

游苏昱·2024-09-02 04:30

*2018年8月21日日精进

今天在保养c7的时候保养复位不懂了原来组长给我说过一次没用心居然忘记了这次是记住了因为在需要的时候着急也没用不会就是干着急打好基础学习学习

我耳畔·2024-09-01 19:07

找出影响无意识的办法使它支持目标。

我的摘录：第一，重塑情绪、行为和记忆，这是基于约翰·格林德和理查德·班德勒最先开发的神经语言编程NLP的理解。1）NLP理论认为，无意识会控制人的体验、感知过去的记忆、以及当前发生的事。

如意笔记·2024-09-01 17:26

MySQL基础学习：MySQL主从复制如何实现

这里写自定义目录标题一、为什么使用MySQL主从二、主从复制原理是什么三、如何保证主从一致一、为什么使用MySQL主从保证服务的高可用：当主机宕机的时候可以选择一个从节点作为主节点，保证了我们服务的高可用。保证容灾备份：主库上的磁盘坏了，可以从从节点恢复。保证高性能：实现读写分离，降低主库的访问压力。二、主从复制原理是什么主从复制是指将主数据库的DDL和DML操作通过二进制日志传到从服务器中，然后

玉成226·2024-09-01 15:39

Day285 你爱学习吗

我说：NLP考试20多道题，写的我手胳膊酸疼，不听使唤，写的

李春华_7db6·2024-09-01 12:19

周报 | 24.8.19-24.8.25文章汇总

《黑神话：悟空》石破天惊，RTX4090D飞越花果山_新智元悟空-CSDN博客OpenCV学堂|汇总|深度学习图像去模糊技术与模型-CSDN博客深度学习与NLP|

双木的木·2024-09-01 08:26

深度探索：机器学习中的序列到序列模型（Seq2Seq）原理及其应用

从语言翻译、文本摘要、语音识别到对话系统，众多自然语言处理（NLP）任务的成功解决离不开一种强大的模型架构——序列到序列（Sequence-to

生瓜蛋子·2024-09-01 08:22

Firefly多轮对话微调书生·浦语InternLM-7B实践

Firefly项目链接：https://github.com/yangjianxin1/Fireflyfirefly-internlm-7b模型权重：https://huggingface.co/YeungNLP

u013250861·2024-09-01 00:09

大语言模型原理与工程实践：混合微调策略

ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的迅猛发展，大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP

AGI通用人工智能之禅·2024-08-31 15:13

中标 | 极客天成分布式存储软件成功中标华泰证券并行文件系统软件项目

华泰证券并行文件系统软件项目是服务于华泰证券量化投研的重点项目,是华泰证券能否取得可持续性竞争优势的关键所在,华泰证券多年深耕信用量化投研领域，基于大数据、人工智能、NLP等技术自主研发。

极客天成ScaleFlash·2024-08-31 14:31

学习课程

个人成长方面：1.家庭系统排列——慧和心理机构王良炳老师2.脉轮舞——十堰菲竼空间宋佳奕老师3.有效沟通（非暴力沟通）实操练习课程——刘运华老师（我本人）二，心理咨询师技术方面1.儿童沙盘游戏治疗2.NLP

静待花开_602f·2024-08-31 12:11

文字模型训练分析评论（算法实战）

文字模型训练，尤其是在自然语言处理（NLP）领域，是构建能够理解、解释、生成人类语言系统的核心步骤。这类模型广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、聊天机器人、摘要生成等多个方面。

富士达幸运星·2024-08-31 04:55

1-pipeline()函数-transformers-python库

Transformer模型用于解决各种NLP任务，Transformers库提供了创建和使用这些模型的功能。我们先来看一看pipeline()是如何解决NLP问题。

Flora-pi·2024-08-31 04:53

python基础学习(最终篇)

文章目录JSON的基础使用一.JSON简介二.JSON语法规则三.JSON数据类型四.JSON对象五.JSON数组六.JSON函数1.json.dumps2.json.loads3.json.dump4.json.load5.encode6.decode7.参数说明总结JSON的基础使用一.JSON简介JSON(JavaScriptObjectNotation)是一种轻量级的数据交换格式，它是Ja

晚睡早起₍˄·͈༝·͈˄*₎◞ ̑̑·2024-08-31 03:14

小琳AI课堂：单向模型 vs 双向模型 —— 揭秘大语言模型生成文本的奥秘

今天，我们要深入探讨自然语言处理（NLP）领域中的两种基础模型架构：单向模型和双向模型。这两种模型在处理和理解语言序列（如句子）的方式上有显著差异，它们的工作原理直接影响着大语言模型生成文本的方式。

小琳ai·2024-08-31 01:29

【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析

隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解（SVD）。SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题，它对电气工程中的电路分析也很有用，它甚至在数据科学中被用于基

zhangbin_237·2024-08-30 14:22

PyTorch 基础学习（14）- 归一化

系列文章：《PyTorch基础学习》文章索引概述归一化是数据预处理中的重要步骤之一，它可以将数据调整到特定的范围或分布，有助于加速训练并提高模型的性能。在机器学习中，不同的归一化方法适用于不同的场景。

花千树-010·2024-08-30 12:38

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