nlp学习中

夏夜｜图卡7.4 知识社交：平台帮你处理知识焦虑丨《行为上瘾》-Part7 社交元素(201214)

学习金字塔学习平均留存率根据学习方式的不同而不同，在社群学习中对应如下听讲（5%）如听音频课程阅读（10%）看书学习视听（20%）可视化图片演示（30%）实际演示讨论（50%）联系过去分享讨论实践（75%
默学森·2024-08-26 14:39

那些，我们一起走过的青葱岁月

那些我们一起走过的青葱岁月，似一匹在草原上驰骋的骏马，放荡不羁；似那在沙漠里燃烧的火焰，热情奔放；似那高挂在夜空的明月，干净纯洁；似那抹和熙的阳光，温暖袭人我还记得，我们总喜欢在星期天的午后，在忙碌的学习中偷懒
杨龚民·2024-08-26 12:39

你是如何克服编程学习中的挫折感的？

本文旨在深入探讨如何通过调整心态、优化学习方法、有效利用资源和分析成功与失败的经验，来克服编程学习中的挫折感。通过科学的分析和实际的案例，帮助读者建立积极的学习心态，并提供具体的策略来提高学习效率。
刷刷刷粉刷匠·2024-08-26 11:51

喝了那么多鸡汤，你知道哪一碗有毒吗？

虽然曾经我也学过NLP里一句话：“一个人不能改变另一个人。”在此之后我也一直在做出改变，不再去强势的想要改变别人，可是最近我却被文章开始的这句话迷失自我。
b66c6f1f6d41·2024-08-26 11:28

Python学习中进行条件判断（if, else, elif）

条件判断是编程中必不可少的一部分，它让程序可以根据不同的条件执行不同的代码块。在Python中，主要使用if、elif和else语句来实现条件判断。基本语法在Python中，条件判断的基本语法如下：ifcondition:#当condition为True时，执行这段代码passelifanother_condition:#当condition为False且another_condition为Tru
Itmastergo·2024-08-26 10:45

马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）

文章目录马尔可夫决策过程(MDP)在机器学习中应用在机器学习中的引用示例引用：实例场景：机器人导航MDP的定义：引用示例：在此基础上更具体的描述，并给出每一步的推断计算过程场景描述：3x3网格中的机器人导航
太阳城S·2024-08-26 08:36

从零开始大模型开发与微调：有趣的词嵌入

从零开始大模型开发与微调：有趣的词嵌入作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理（NLP）领域近年来取得了飞速发展
AGI通用人工智能之禅·2024-08-26 08:33

论机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常见的机器学习算法，用于将数据集分为预先指定数量的簇。下面是对K-均值聚类算法以及其优缺点的讲解：算法步骤：a.随机选择K个中心点作为初始聚类中心。b.将数据集中的每个样本分配到最近的中心点（即最近的簇）。c.计算每个簇的新中心点，即计算簇内样本的平均值。d.重复步骤b和c，直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。优点：a.实现简单，易于理解和实现。b.对大型数据集也能够
风跟我说过她·2024-08-26 05:43

【Python机器学习】NLP概述——自然语言智商

就像人类的智能一样，如果不考虑多个智能维度，单凭一个智商分数是无法轻易衡量NLP流水线的能力的。衡量机器人系统能力的一种常见方法是：根据系统行为的复杂性和所需的人类监督成都这两个维度来衡量。
zhangbin_237·2024-08-26 01:20

如何备考2019法考考试

刑法学习中，注意要配合我们系统精讲的课件，将书里重点内容
鱼与渔丶·2024-08-26 01:03

深度探索：决策树算法在机器学习中的原理与应用

引言与背景决策树算法作为机器学习领域的一种基础而重要的监督学习方法，以其直观易理解、解释性强以及能处理离散和连续属性等特点，在数据挖掘、数据分析和预测建模等诸多领域占有不可或缺的地位。决策树通过学习训练数据集构建一棵树状结构模型，模拟从根节点到叶节点的决策路径，以此进行样本分类或回归预测。定义决策树算法是一种非参数模型，其核心思想是通过递归地划分数据空间，形成一系列if-then规则，最终构成一棵
生瓜蛋子·2024-08-25 23:42

鸿蒙 next 实现摄像头视频预览&编码（一）

鸿蒙next即将发布，让我们先喊3遍遥遥领先~遥遥领先~遥遥领先~作为一门新的系统，本人也是刚入门学习中，如果对于一些理解有问题的，欢迎即使指出哈首先这里要讲一下，在鸿蒙next中，要实现摄像头预览&编码有两种方式
yydounai·2024-08-25 23:08

《人工智能与自然语言处理：开启智能交流新时代》

其中，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）作为人工智能的一个重要分支，正逐渐改变着我们与计算机交互的方式。那么，人工智能究竟是如何进行自然语言处理的呢？
程序猿阿伟·2024-08-25 22:03

深度学习--复制机制

复制机制（CopyMechanism）是自然语言处理（NLP）中特别是在文本生成任务中（如机器翻译、摘要生成等）使用的一种技术。
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

python通过Gurobi求解线性规划

Gurobi使用基本步骤求解线性规划模型代码实现GurobiGurobi是一款强大的商业数学规划求解器，用于解决线性规划（LP）、整数规划（IP）、混合整数规划（MIP）、二次规划（QP）、非线性规划（NLP
vibag·2024-08-25 18:09

机器学习中的逻辑回归

机器学习中的逻辑回归简介逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。
极客李华·2024-08-25 17:35

将遍历出的结果字符串装在列表

fromKeyword_extractionimportThe_original_titleKey_word=[]foriinThe_original_title:fromdtl_nlpimportmax_length_wordsll
月夜星空下·2024-08-25 17:54

决策树——ID3算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
ok的ok路·2024-08-25 16:00

阿里云力夺 FewCLUE 榜首！知识融入预训练+小样本学习的实战解析

中文语言理解权威评测基准CLUE自成立以来发布了多项NLP评测基准，包括分类榜单，阅读理解榜单和自然语言推断榜单等，在学术界、工业界产生了深远影响。其中，FewCLUE是CLUE最新推出的一
阿里云技术·2024-08-25 16:26

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤，它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator
Lossya·2024-08-25 15:48

人工智能领域--RAG技术

RAG，即Retrieval-AugmentedGeneration（检索增强的生成），是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）机制的人工智能技术，常用于提升自然语言处理（NLP
胡萝卜不甜·2024-08-25 13:39

第一次班级微课复盘

这次学习中，有哪些方面可以运用到自己的写作中去：刻意练习、模仿拆解。在
伍迪读书·2024-08-25 12:40

【ShuQiHere】“从 One-Hot 到 GPT：窥探词表示技术的演变”

【ShuQiHere】在自然语言处理（NLP）领域，如何让机器理解人类语言一直是一个核心问题。而词表示（WordRepresentation）正是解决这个问题的基础技术。
ShuQiHere·2024-08-25 08:06

用 Unsloth 微调 LLaMA 3 8B

用Unsloth微调LLaMA38B今年4月份，Meta公司发布了功能强大的大型语言模型（LLM）Llama-3，为从事各种NLP任务的开发人员提供了功能强大可以在普通机器上运行的开源LLM。
liugddx·2024-08-25 08:05

机器学习中的各种距离

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9.杰卡德距离&杰
千寻～·2024-08-25 07:58

探索Ruby的自然语言处理宝库：文本魔法的艺术

标题：探索Ruby的自然语言处理宝库：文本魔法的艺术在人工智能的浪潮中，自然语言处理（NLP）成为了连接人类语言与机器理解的桥梁。
2401_85743969·2024-08-25 05:47

2019-8-26演讲比赛复盘

我没有这样的感觉，每天依旧晨读晨讲.我是个不爱读书的人，所以唯有通过每天的晨读来当成是读书了.所以我的文字功底很弱.赵栋老师说只有提交了视频大作业才能有机会以优惠价格进入接下来的学习中，我犹豫又犹豫，我有想分享的主题
yu_582b·2024-08-25 03:49

运营大学复盘

我有很多不足，但我在学习中慢慢成长，我欣慰自己的坚持，才有了一周满满的收获。01学新知，认新人在六天的学习中，我学习了8次课，进行了两次导师答疑，完成了六次作业认识了群里400多位书友。
小红帽来了·2024-08-25 03:42

23 注意力机制—BERT

目录BERT预训练NLP里的迁移学习BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行，将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中，比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型
Unknown To Known·2024-08-25 01:57

【2025校招】4399 NLP算法工程师笔试题

目录1.第一题2.第二题3.第三题⏰时间：2024/08/19输入输出：ACM格式⏳时长：2h本试卷分为单选，自我评价题，编程题单选和自我评价这里不再介绍，4399的编程题一如既往地抽象，明明是NLP岗位的笔试题
Iareges·2024-08-25 01:25

为真学而教之建议七——立竿见影能有续航力吗？

有些学科，课堂上必须给予学生足够的时间去思考，感悟，练习，让学生的思维在自己的学习中跟进，在真刀真枪的实操中完成，这样，他们才会真正的把知识学到手。
公子孟·2024-08-25 00:18

Pytorch-张量基础操作

在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。具体来说，张量的“张”可以理解为“维度”，张量的阶或维数称为秩。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-08-24 22:38

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02

站上老师的授课视频，我找到知乎上解释很好的文章，分享一下机器学习（一）线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型、线性判别分析模型、多分类学习模型-知乎(zhihu.com)(1)、模型概述线性模型是机器学习中一种非常基础且重要的模型
xuanEpiphany29·2024-08-24 19:21

打造编程学习的“知识宝库”：高效笔记记录与整理指南

如何在繁忙的学习中保持笔记的条理性？让我们一起探讨如何打造属于自己的编程学习“知识宝库”!
Envyᥫᩣ·2024-08-24 15:22

2018-04-08

在注重认识获得过程的探究学习中首要的方法就是培养探究能
珺珺1203·2024-08-24 12:33

自然语言处理NLP之中文分词和词性标注

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录一、Python第三方库jieba（中文分词、词性标注）特点二、jieba中文分词的安装关键词抽取基于TF-IDF算法TF-IDF原理介绍基于TextRank算法的关键词抽取textRank算法原理介绍总结一、Python第三方库jieba
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-08-24 10:53

Google BERT 算法全面分析

一、什么是BERT算法BERT全称是BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers，BERT算法诞生于2018年，从当时开始就引起了AI界尤其是NLP
云点SEO·2024-08-24 08:44

机器学习中分类算法的优缺点

决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪
qq_41581769·2024-08-24 07:37

paddle nlp 3.0 全面拥抱开源大模型

首先安装神圣的飞桨自然语言处理框架3.0pipinstall--upgradepaddlenlp==3.0.0b0阿里云通义千问（Qwen2）系列大模型介绍阿里云通义千问（Qwen2）是阿里云推出的一系列先进的大型语言模型
路人与大师·2024-08-24 04:40

Few-shot Learning

在传统的机器学习中，通常需要大量的标注数据来训练模型，以获得良好的性能。然而，在许多实际应用中，获取大量标注数据是困难、昂贵或耗时的。
代维7·2024-08-24 03:04

克服编程学习中的挫折感

你是如何克服编程学习中的挫折感的？编程学习之路上，挫折感就像一道道难以逾越的高墙，让许多人望而却步。然而，真正的编程高手都曾在这条路上跌倒过、迷茫过，却最终找到了突破的方法。
flying jiang·2024-08-23 22:37

wo是如何克服编程学习中的挫折感的？

你是如何克服编程学习中的挫折感的？编程学习之路上，挫折感就像一道道难以逾越的高墙，让许多人望而却步。然而，真正的编程高手都曾在这条路上跌倒过、迷茫过，却最终找到了突破的方法。
docker真的爽爆了·2024-08-23 22:07

如何克服编程学习中的挫折感的？

方向一：心态调整在编程学习的征途中，心态调整是至关重要的一环。面对挫折感，我采取了以下几种策略来保持积极乐观的学习态度：接受失败是常态：首先，我认识到在编程中遇到错误和难题是不可避免的。这种认知让我在面对挫折时不再感到意外或沮丧，而是将其视为成长的机会。设定小目标：将大任务分解成一系列小目标，每完成一个都给予自己正向反馈。这样不仅能增加成就感，还能让学习过程显得更加可控和易于管理。保持耐心与毅力：
Qzer_407·2024-08-23 22:06

2019-04-21

我想对智慧爸妈家长课堂说：在为期一个月的学习中，从开始的迷惑到现在的清晰，从陌生到现在的依依不舍，从中也得到了收获：1、告诉孩子，任何学习，最好先有目标后有计划，在执行时一定要懂得自律，尊重学习的规律，
美嫺·2024-08-23 22:31

深度学习--常用的调整张量形状的方法总结

在深度学习中，调整张量的形状是一个常见且重要的操作。它使我们能够调整数据的形式以适应模型的输入要求或进行其他处理。以下是一些常用的调整张量形状的方法，以及这些方法的详细解释和应用场景。
Ambition_LAO·2024-08-23 21:30

未来的老师

现在，我说未来学校要被学习中心取代，谁来教？能者为师，谁能教谁教。未来的智能机器人会帮助教师更好地从教，未来的教育也会进入“人机共教”的新时代，但教师职业不会消失，也不会被智能机器人取代。
富裕047于月霞·2024-08-23 21:44

决策树与随机森林：比较与应用场景分析

决策树与随机森林：比较与应用场景分析引言决策树和随机森林是机器学习中广泛使用的两种算法，因其简单性和强大的功能而被广泛采用。决策树是一种树形结构的决策模型，易于理解和解释。
范范0825·2024-08-23 20:22

7个使用大语言模型的最佳情绪分析 API

在自然语言处理（NLP）中，情感分析是指使用人工智能（A
幂简集成·2024-08-23 17:36

python实现梯度下降优化算法

在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例，展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。
孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

小琳AI课堂：Llama——NLP界的多面手

Llama:NLP界的多面手引言：大家好，这里是小琳AI课堂。今天，我们要探索的是自然语言处理（NLP）领域的一位明星——Llama。
小琳ai·2024-08-23 14:43
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