nlp翻译自然语言处理

git进阶--6---git stash

gitstash1.需求背景有时候我们在工作区做了很多的修改，还没到提交的阶段，但是有需要切换到别的分支做一些工作，这时候我们就可以先把工作区的内容保存起来，稍后再做处理这就需要用到gitstash,stash翻译为存放
16年上任的CTO·2025-02-05 14:11

因果推断与机器学习—因果表征学习与泛化能力

近十年来，深度学习在多个领域取得了巨大成功，包括机器视觉、自然语言处理、语音识别和生物信息等。这些成功为机器学习技术的进一步发展和应用奠定了基础。表征学习是深度学习的核心技术之一。
樱花的浪漫·2025-02-05 14:39

基于Ernie-Bot打造语音对话功能

GPT-4的语音对话功能前段时间在网上火了一把，许多人被其强大的自然语言处理能力和流畅的语音交互所吸引。现在，让我们来看看如何使用类似的技术，即基于百度的ERNIE-Bot，来打造自己的语音对话功能。
·2025-02-05 13:25

DeepSeek-R1 低成本训练的根本原因是？

在人工智能领域，大语言模型（LLM）正以前所未有的速度发展，驱动着自然语言处理、内容生成、智能客服等众多应用的革新。
明哲AI·2025-02-05 11:10

大语言模型LLM分布式训练：TensorFlow攻略与深度解析（LLM系列04）

分布式训练的关键技术及应用4.利用TensorFlow进行LLM分布式训练的具体实践5.高级主题与最新进展探究大语言模型LLM分布式训练：TensorFlow攻略与深度解析（LLM系列04）1.引言随着自然语言处理
North_D·2025-02-05 08:20

【2024年国内一些知名的免费AI对话工具的对比】

这些工具基于各自公司的深度学习和自然语言处理技术，为用户提供智能对话服务。百度文心一言特点:基于ERNIE模型，拥有知识增强、检索增强和对话增强的技术特色，支持跨模态生成。
龙少9543·2025-02-05 01:02

前端的指导方针---css篇

看不懂的文章，还是翻译一下留着自己看吧。引自：https://github.com/bendc/frontend-guidelinesHTML语义HTML5提供了语义元素的目的是精确描述的内容很多。
weixin_33815613·2025-02-04 22:41

【提示词】openapi-swagger规范API生成

注意：-有默认值的以默认值填充；-description添加具体英文描述并用中文翻译注释；
姚瑞南·2025-02-04 22:11

[Windows] DeepSeek R1 本地部署 web-ui 可以断网

它现在不但比OpenAI开放，也比它有活力它的功能堪称全能，日常写作、翻译、问答轻松拿捏，独特的“深度思考”模式加上联网搜索，在编程、解题、文献解读等复杂任务里也游刃有余
私人珍藏库·2025-02-04 21:35

python系列：解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘selenium’

解决：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘selenium’解决：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘selenium’背景报错问题报错翻译报错位置代码报错原因解决方法方法一
坦笑&&life·2025-02-04 21:35

NLP模型笔记2022-24：neo4j+py2neo 构建《中国优质电影及其演员》知识图谱

往前文章链接NLP模型笔记2022-25：neo4j+py2neo构建增值税电子普通发票知识图谱NLP模型笔记2022-24：neo4j+py2neo构建《中国优质电影及其演员》知识图谱NLP模型笔记2022
源代码杀手·2025-02-04 20:55

【python基础】 01 - python解释器、Pycharm、python注释

1.解释器解释器的作用：将代码翻译成计算机能够识别的0、1序列python解释器的种类CPython：C语言开发的解释器（官方），应用最为广泛IPython：基于CPython的交互式解释器其他解释器：
Cannta·2025-02-04 19:53

收藏：deepseek v3+word的宏应用

收藏一个B站上看到的，利用DEEPSEEKV3APIKEY，然后在WORD中配置宏，编写代码后，整合deepseek功能，可以做到比如WORD中生成文字，翻译等功能。
jackyrongvip·2025-02-04 18:45

【LangChain编程：从入门到实践】开发环境准备

LangChain编程：从入门到实践】开发环境准备作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理
AI天才研究院·2025-02-04 18:39

基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。
鱼弦·2025-02-04 18:37

【大模型应用开发 动手做AI Agent】第二轮思考：模型决定计算

【大模型应用开发动手做AIAgent】第二轮思考：模型决定计算关键词：大模型，AIAgent，模型决定计算，模型优化，计算优化，硬件加速，效率提升1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展，大模型在自然语言处理
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-04 16:30

使用 LangChain 掌握检索增强生成 (RAG) 的终极指南：2、查询转换

查询转换查询转换的核心思想是将用户查询以一种能让大型语言模型（LLM）正确回答问题的方式进行翻译或转换。
Hugo_Hoo·2025-02-04 16:29

【自然语言处理（NLP）】生成词向量：GloVe（Global Vectors for Word Representation）原理及应用

4.共现概率矩阵的构建步骤5.共现概率矩阵的应用6.示例7.优缺点优点缺点**总结**目标函数训练过程使用预训练的GloVe词向量优点应用总结个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍**自然语言处理
道友老李·2025-02-04 16:59

LangChain教程 - 系列文章

LangChain允许将语言模型、提示模板、输出解析器等组件进行无缝集成，同时支持链式调用和复杂任务的处理，适用于对话系统、内容生成、翻译等多种场景。
花千树-010·2025-02-04 16:56

利用Python高效处理大规模词汇数据

引言词汇数据的处理是自然语言处理(NLP)领域中的一个常见任务。无论是构建词典、进行文本分类还是情感分析，都需要对大量的词汇数据进行预处理和分
东方佑·2025-02-04 16:23

什么是大模型？大模型从入门到精通（超详细）看这一篇就够了！！！

这些模型由于其规模庞大，能够捕捉到数据中的复杂模式，因此在自然语言处理（NLP）、计算机
AI产品经理·2025-02-04 15:51

OpenAI 实战进阶教程 - 第八节: 模型扩展与智能工具开发 - 理解 Embedding 与向量检索原理

数据分析师/科学家：对自然语言处理、文本挖掘等方向感兴趣，希望了解最新向量检索技术。技术产品经理：希望在产品中集成智能搜索、FAQ问答等功能，提升用户体验。
山海青风·2025-02-04 15:46

DeepSeek R1 AI 论文翻译

摘要原文地址：DeepSeekR1AI论文翻译我们介绍了我们的第一代推理模型，DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。
·2025-02-04 14:27

最长回文子串

翻译成机器语言就是：char:00000
ElseWhereR·2025-02-04 13:35

利用 OpenAI GPT、LangChain 和 Streamlit 创建自己的 PDF 问答系统

每日推荐一篇专注于解决实际问题的外文，精准翻译并深入解读其要点，助力读者培养实际问题解决和代码动手的能力。
hj_caas·2025-02-04 13:01

LangChain Ask PDF: 构建基于大语言模型的PDF问答应用

LangChainAskPDF:构建基于大语言模型的PDF问答应用在人工智能和自然语言处理技术快速发展的今天,如何有效地处理和利用大量文本信息成为了一个重要课题。
m0_75126181·2025-02-04 12:59

毕设分享 基于大数据的b站数据分析

文章目录0数据分析目标1B站整体视频数据分析1.1数据预处理1.2数据可视化1.3分析结果2单一视频分析2.1数据预处理2.2数据清洗2.3数据可视化3文本挖掘（NLP）3.1情感分析0数据分析目标今天向大家介绍如何使用大数据技术
knooor·2025-02-04 12:58

RAG：本地部署Langchain-Ollma(Windows)

RAG：本地部署Langchain-Ollma(Windows)RAG，即“RetrievalAugmentedGeneration”（检索增强生成），是一种结合了检索和生成技术的自然语言处理模型。
MurphyStar·2025-02-04 12:26

大模型应用之基于Langchain的测试用例生成

近期，我们在探索实践使用大模型生成测试用例，期望能够借助其强大的自然语言处理能力，自动化地生成更全面和高质量的测试用例。
少喝冰美式·2025-02-04 11:19

torch.nn.RNN: PyTorch 中的循环神经网络（RNN）模块

它提供了一个可以进行训练的RNN层，广泛应用于序列数据的建模，如自然语言处理、时间序列分析等。这个模块可以处理各种类型的序列数据，并支持多种功能和配置。
彬彬侠·2025-02-04 10:40

AI学习指南HuggingFace篇-高级优化技巧

一、引言在深度学习和自然语言处理（NLP）中，模型训练的效率和性能至关重要。HuggingFace提供了多种高级优化技巧，帮助开发者提升模型训练的效率和效果。
俞兆鹏·2025-02-04 10:35

LlamaIndex架构设计：大模型长期记忆模块竟暗藏图数据库玄机

随着人工智能技术的不断发展，大型语言模型（LLM）已经在自然语言处理、文本生成、对话系统等领域取得了显著的进展。
威哥说编程·2025-02-04 08:52

DeepSeek R1 AI 论文翻译

摘要原文地址：DeepSeekR1AI论文翻译我们介绍了我们的第一代推理模型，DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。
老马啸西风·2025-02-04 06:04

开源模型应用落地-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B与vllm实现推理加速的正确姿势（一）

从自然语言处理到计算机视觉，从智能安防到医疗诊断，AI模型广泛应用于各个领域，人们对其准确性、稳定性和高效性的期望也与日俱增。在此背景下，DeepSeek模型的出现为行业带来了新的曙光。
开源技术探险家·2025-02-04 05:54

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 详细使用教程

1.简介DeepSeek是一款基于人工智能技术的多功能工具，旨在帮助用户高效处理和分析数据、生成内容、解答问题、进行语言翻译等。
神探阿航·2025-02-04 01:58

MIT 6.S081 实验6 笔记与心得

COWFork背景知识Implementcopy-onwrite([hard](https://pdos.csail.mit.edu/6.828/2020/labs/guidance.html))题目翻译题目答案测试结果虚拟内存提供了一种间接性
cube__4·2025-02-04 01:56

Python结合pyhdfs模块操作HDFS分布式文件系统

使用python操作hdfs本身并不难，只不过是把对应的shell功能“翻译”成高级语言，我这里选用的是hdfs，下边的实例都是基于hdfs包进行的。
唐僧不爱八戒·2025-02-04 00:50

Python request库简介与操作

介绍首先让我们来看Requests官方的介绍：RequestsisanelegantandsimpleHTTPlibraryforPython,builtforhumanbeings.翻译过来就是：Requests
唐僧不爱八戒·2025-02-03 23:43

AI浪潮下程序员的职业转型与技术进阶之路

以GPT系列为代表的大型语言模型，展现出强大的自然语言处理能力，能够实现文本生成、对话交互、代码编写等多种任务。根据《20
nbsaas-boot·2025-02-03 23:40

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

Python 魔法学院 - 第32篇：Python ORM框架 ⭐⭐⭐

比喻：ORM就像一位翻译官1.2ORM的优势2.
星核日记·2025-02-03 22:59

字符编码发展史6 — BOM字节序标记

BOM是ByteOrderMark的缩写，翻译成中文是：字节序标记，主要用于文本编码中，表示数据存储的字节顺序。前面我们讲到UTF-16和UTF-32是
·2025-02-03 20:40

DeepSeek R1 AI 论文翻译

摘要原文地址：DeepSeekR1AI论文翻译我们介绍了我们的第一代推理模型，DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。
·2025-02-03 20:09

1、PyTorch 简介

Torch是以Lua语言为基础，在2002年左右就开始逐渐发展起来，在计算机视觉、自然语言处理等领域有一定的应用。o
找个栗子·2025-02-03 19:10

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

《语音识别模式、算法设计与实践》——第一章 语音识别概述

对应的文本输出形式，可以直接翻译出来的对应文本，也可以是经过编码的特殊字符，比如组成发音的基本单位——音素。由此可知，系统的输入和输出不同，决定了语音识
静候光阴·2025-02-03 19:39

机器学习—大语言模型：推动AI新时代的引擎

2.Transformer架构3.模型训练二、大语言模型的应用场景1.文本生成2.问答系统3.编码助手4.多语言翻译三、大语言模型的最新进展1.GPT-42.开源模型四、构建和部署一个简单的大语言模型1
云边有个稻草人·2025-02-03 19:38

AIGC与虚拟身份及元宇宙的未来：虚拟人物创作与智能交互

博客目录引言一、AIGC在元宇宙中的作用1.1AIGC与虚拟人物创作1.1.1生成虚拟人物外观1.1.2个性化虚拟角色设计1.2AIGC与虚拟角色的行为与交互1.2.1行为生成与强化学习1.2.2对话生成与自然语言处理二
云边有个稻草人·2025-02-03 19:38
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