nlp正样本太多

【机器视觉】少量样本图片情况下的图片识别技术方案

在只有少量图片样本的情况下，进行图像识别是一个具有挑战性的任务。
yuanpan·2025-03-20 16:01

数学领域的跨时代进化与升级：从公理化到智能化的破茧之路

而在21世纪的今天，随着量子计算、人工智能、生物信息等技术的爆发，数学正迎来新一轮的进化与升级——从纯粹的逻辑工具，演变为
夏末之花·2025-03-20 14:48

Python赋能区块链溯源系统：从技术实现到应用落地

Python赋能区块链溯源系统：从技术实现到应用落地在供应链管理、食品安全、药品追踪等多个领域，产品的来源和流通过程正成为消费者和企业关注的重点。
Echo_Wish·2025-03-20 14:13

智能护栏报警系统提升高速公路安全

一种基于物联网的智能监测系统，正以毫米级感知能力重塑高速公路安全防线。这套智能报警系统的核心，是遍布护栏的"神经元网络"。每隔30米安装的MEMS传感器，能够捕捉到微小的变化。
德克西尔DrKsir·2025-03-20 12:54

NSSCTF_crypto_[HGAME 2022 week3]RSA attack 3

[HGAME2022week3]RSAattack3题目:太多了自己去看，提示:维纳攻击首先在做这题之前你得先懂得维纳攻击的原理https://www.cnblogs.com/wandervogel/p
岁岁的O泡奶·2025-03-20 10:14

实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法）

引言近年来，深度强化学习（DRL）已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具，尤其是在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用。
大富大贵7·2025-03-20 10:10

混合整数非线性规划的松弛与分解方法

背景简介混合整数非线性规划（MINLPs）作为运筹学中的一个重要领域，涉及到优化问题的连续和离散变量混合，在工程设计、生产调度、资源分配等多个领域发挥着关键作用。
Waiyuet Fung·2025-03-20 09:03

Hessian 矩阵是什么

Hessian矩阵是什么目录Hessian矩阵是什么Hessian矩阵的性质及举例说明**1.对称性****2.正定性决定极值类型****特征值为2（正），因此原点(0,0)(0,0)(0,0)是极小值点
ZhangJiQun&MXP·2025-03-20 07:45

Cookies 详解：工作原理、使用方法及安全性

查看方式：打开网站-登录-打开开发正工具-点击网络-刷新-点击一个包-查看表头（有的需要禁用缓存才能看见）2.Cookie的作用会话管理：如用户登录状态的保持。个性化设置：存储用户偏好，如主题、
才华是浅浅的耐心·2025-03-20 07:14

DeepSeek 大模型落地成都高新区：科技赋能警务的创新变革

在科技飞速发展的当下，人工智能正以前所未有的速度融入各个领域，深刻改变着人们的生活与工作方式。公安领域也不例外，积极拥抱科技创新，成为提升警务效能、维护社会稳定的关键路径。
AGI大模型学习·2025-03-20 06:05

SMOTE算法的改进与扩展

一、SMOTE的改进算法1、Boderline-SMOTE只考虑分布在分类边界附近的少数类样本，并将其作为根样本首先通过k-NN方法将原始数据中的少数类样本划分成“Safe”、“Danger”和“Noise
Java 第一深情·2025-03-20 06:33

Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象

基于最新研究成果与行业动态，AI时代的"层级辐射"现象可被科学解构为以下六大维度，结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析：一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计，将样本利用率提升
龙胥伯·2025-03-20 04:48

文本纠错（Text Correction）

文本纠错（TextCorrection）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在自动检测并修正文本中的错误，包括拼写、语法、语义等层面的错误。
dundunmm·2025-03-20 02:31

使用CharacterTextSplitter实现文本按字符拆分

技术背景介绍文本拆分是自然语言处理（NLP）中的一个基础步骤，尤其在大文本分块处理、文本摘要等任务中。CharacterTextSplitter是langchain-text-splitters
bavDHAUO·2025-03-20 02:31

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

当前正加速与教育、科研融合，未来需平衡技术创新与伦理风险，推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述（一）什么是
·2025-03-20 01:36

《解锁元宇宙构建：AI与云原生区块链的协同奥秘》

元宇宙，这个融合了虚拟与现实、跨越时空界限的数字世界，正以其独特的魅力和无限的潜力，引领着新一轮的科技革命和产业变革。
·2025-03-20 01:03

【产品小白】什么是AI产品经理

与传统互联网产品经理相比，AI产品经理的独特之处在于：技术深度参与：需理解机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术原理，并参与数
百事不可口y·2025-03-20 01:48

人工智能（AI）系统化学习路线

❌方向模糊：对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知，难以针对性提升。正确的学习姿势：“金字塔式”分层学习（理论→算法→框架→应用→工程化），逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
xiaoyu❅·2025-03-20 00:44

LeetCode135☞分糖果

关联LeetCode题号135本题特点贪心两次遍历，一次正序遍历，只比较左边，左边比右边大的情况i-1i一次倒序遍历，只比较右边的，右边比左边大i+1i本题思路classSolution:defcandy
fantasy_4·2025-03-20 00:42

DRAM refresh里面的tRFC tREFI tREF之间是什么关系

本专栏会持续不断的分享DRAM相关的经验**学DRAM的痛苦之一，是DRAM里面的timing太多了，各种各样的timing五花八门，奇形怪状，不知所云。
DRAM视界·2025-03-19 23:09

NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题

普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小，最终趋于接近0，导致模型前层的参数难以更新。原因：在反向传播时，每一层的梯度是通过链式法则计算得到的。因为链式求导中不断乘以一个较小的数值（小于1），随着层数或时间步的增加，梯度将指数级
Chaos_Wang_·2025-03-19 23:34

《解锁元宇宙构建：AI与云原生区块链的协同奥秘》

元宇宙，这个融合了虚拟与现实、跨越时空界限的数字世界，正以其独特的魅力和无限的潜力，引领着新一轮的科技革命和产业变革。
程序猿阿伟·2025-03-19 22:01

【数据库】MySQL的索引详解

在几百页的书通过几页目录就可以精确定位到我们想看的章节优点和缺点优点正确的使用索引可以大大提高检索速度可以使用唯一索引保证数据在库中的唯一性使用聚合索引减少回表，降低IO次数缺点索引不宜创建的太多，否则增删改时不仅修改数据
此木|西贝·2025-03-19 22:55

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中，大规模语言模型（LLMs）已经展示了强大的能力。然而，在应对复杂的推理问题时，传统的提示方法常常力不从心。
VYSAHF·2025-03-19 20:43

微信小程序开发：开发者工具安装与配置

一、引言在移动互联网蓬勃发展的当下，微信作为一款拥有庞大用户群体的社交应用，其小程序生态正呈现出蓬勃发
暮雨哀尘·2025-03-19 19:10

【H2O2 | 软件开发】前端深拷贝的实现

目录前言开篇语准备工作正文概述JSON方法递归其他结束语前言开篇语本系列为短篇，每次讲述少量知识点，无需一次性灌输太多的新知识点。
过期的H2O2·2025-03-19 19:32

人工智能的未来：从基础到前沿的探索与展望

随着计算能力和数据量的增加，AI在各个领域取得了显著进展，从自动化的基本任务到解决复杂的实际问题，人工智能正渗透到我们生活的各个方面。
小二爱编程··2025-03-19 17:52

【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型

动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型
打酱油的葫芦娃·2025-03-19 17:17

通用具身智能机器人首次进厂造芯！

如今，随着通用智能机器人的应用，这一难题正迎来全新解决方案。3月18日，国内领先的具身智能机器人公司智平方与全球知名科技创新企业吉利科技集团旗下浙江晶能微电子有限公司正式签署战略合作协议。
·2025-03-19 16:50

探索“AI知识库”的未来：重塑信息获取与教育的新篇章

在此背景下，“AI知识库”作为人工智能技术与知识管理深度融合的产物，正逐步成为解决这一难题的关键。
·2025-03-19 16:14

小米5miui10android,小米又一款手机适配Android 10！MIUI开发版暂停，米粉别着急！...

看到iOS最近几次测试版的更新不如人意，bug太多就是日常应用也会有适配兼容难的现象，卡顿闪退带来的效果总是不太好，影响用户去正常使用手机。再看看安卓阵营，
weixin_39843677·2025-03-19 15:02

华为OD2023(A卷)基础题21【日志采集系统】

如果上报太频繁，会对服务端造成压力；如果上报太晚，会降低用户的体验；如果一次上报的条数太多，会导致超时失败。
大司码·2025-03-19 15:02

深度学习在医学影像分析中的应用：DeepSeek系统的实践与探索

医学影像分析作为医疗诊断的重要组成部分，正受益于深度学习技术的突破。DeepSeek系统是一种基于深度学习的医学影像分析平台，旨在通过高效、精准的算法辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。
Evaporator Core·2025-03-19 15:01

Dify知识库构建流程及示例

语义分块：基于句子边界或主题分割（如NLP模型识别段落主旨）。重叠策略：相邻块间部分重叠，避免上下文断裂。3.向量化（Embedding）嵌入模型：调用预训练
cqbelt·2025-03-19 14:54

xxl-job 执行器端服务器的简单搭建

对于用户来说，不要有太多的使用成本，最好是能够开箱即用，快速上手的。Java为什么这么流行呢？因为它的生态好。说是生态好，其实就是Spring那一套嘛，后面又有了SpringBoot。
一切随缘～～～·2025-03-19 12:39

开启行业智变新征程，腾讯云架构师技术沙龙邀你解锁DeepSeek实战应用

引言从2025开年的惊艳登场，到逐步落地的价值兑现，DeepSeek正以实战为突破点，推动AI技术落地的深水区变革。
·2025-03-19 11:08

AI模型技术前沿与跨场景应用实践

内容概要当前AI模型技术正呈现多维度突破与跨领域融合的特征。
智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

【Python】测试数据生成工具 --- Faker

Faker的应用不仅限于测试，它还广泛应用于数据分析、机器学习训练集的准备以及任何需要大量样本数据的场景。Faker安装前提：已安装python、pip安装命令如下：pipinst
·2025-03-19 11:00

Nginx：高性能 Web 服务器的秘密武器

而Nginx，作为一款轻量级、高性能的Web服务器和反向代理服务器，正扮演着越来越重要的角色。本文将带你深入了解Nginx，掌握其基本概念、常用配置和一些高级用法。什么是Nginx？
Hello-ZHE·2025-03-19 11:03

OSWorld：开启多模态智能体的真实计算机环境革命

OSWorld：开启多模态智能体的真实计算机环境革命在人工智能技术突飞猛进的今天，多模态智能体正逐步突破实验室的限制，试图融入人类的日常工作场景。
几道之旅·2025-03-19 08:32

持续升级的电子实验记录本系统，更加好用、安全

在当下的科研与工业研发浪潮中，电子实验记录本系统（ELN）正以每年超过19%的惊人增速，迅速在医药、化工等研发领域扎根。它宛如一股新兴的科技力量，重塑着实验室的工作模式。
PhDTool·2025-03-19 07:26

Hyperlane：轻量、高效、安全的 Rust Web 框架新选择

Hyperlane，一款基于Rust语言打造的轻量级Web框架，正以其卓越的性能、简洁的设计和可靠的安全性，迅速成为开发者的新宠。
LTPP·2025-03-19 07:55

Hyperlane：Rust 语言打造的 Web 后端框架新标杆

而Hyperlane，作为一款专为Rust语言打造的轻量级、高性能HTTP服务器库，正以其独特的优势吸引着越来越多开发者的目光。一、性能卓越，数据说话Hyperlane在性能方面的
LTPP·2025-03-19 07:25

遨游科普：三防平板是哪三防？有哪些应用场景？

而三防平板凭借其独特的防护性能，正逐步成为“危、急、特”场景的核心工具。AOROP300Ultra三防平板那么，“三防”究竟是哪“三防”？
AORO_BEIDOU·2025-03-19 05:05

金融租赁系统的创新发展与市场竞争力提升探讨

在现今环境下，新兴技术如人工智能、大数据和区块链等正加速推动金融租赁的创新。通过这些技术，不仅可以优化业务流程，提升运营效率，还可以增强风险管理能力。
红点租赁系统开发·2025-03-19 05:33

《量子门与AI神经元：计算世界的奇妙碰撞》

在当今科技飞速发展的时代，量子计算和人工智能作为前沿领域，正不断颠覆我们对计算和智能的认知。
程序猿阿伟·2025-03-19 03:48

NLP高频面试题（四）——BN和LN的区别与联系，为什么attention要用LN

在深度学习模型中，Normalization是一种极为重要的技巧，BatchNormalization（BN）和LayerNormalization（LN）是其中最为常用的两种方法。然而，二者在实际应用中有着明显的区别与联系，尤其在Transformer的Attention机制中，LN有着独特的优势。一、BN与LN的核心区别与联系1.BatchNormalization(BN)BN的思想源于一个叫
Chaos_Wang_·2025-03-19 00:24

【H2O2 | 软件开发】什么是Promise？

目录前言开篇语准备工作正文概述三种状态创建和使用链式操作多对象处理语法糖回调地狱和优化结束语前言开篇语本系列为短篇，每次讲述少量知识点，无需一次性灌输太多的新知识点。
过期的H2O2·2025-03-19 00:23

ChatGPT + Vue3：如何打造 AI 智能助手？

引言人工智能（AI）正快速渗透到前端开发领域，越来越多的开发者希望将ChatGPT集成到自己的应用中，为用户提供智能对话、自动回复、辅助决策等功能。
Js_x·2025-03-18 22:11

RAG 在多模态数据处理中的应用探索：结合图像与文本生成

在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV
hy098543·2025-03-18 22:40
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