nlp课程第8页

AI 外呼产品架构解读：让智能外呼更精准高效

这一层主要包括以下三个核心组成部分：1.AI基础能力AI基础能力涵盖了语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）和语音合成（TTS）等技术。这些技术使

MARS_AI_·2025-03-06 05:16

自然语言模型（NLP）介绍

一、自然语言模型概述自然语言模型（NLP）通过模拟人类语言理解和生成能力，已成为人工智能领域的核心技术。

Liudef06·2025-03-06 04:11

SQL注入系列课程（3）SQL注入高阶

1.Fuzz模糊测试实战在进行SQL注入攻击时，Fuzz测试是一种常用的技术。通过自动化工具生成大量测试用例，尝试发现潜在的SQL注入漏洞。实战步骤：1.准备环境-安装Fuzz测试工具，如BurpSuite、ZAP等。-准备目标网站或应用。2.配置工具-配置Fuzz测试工具，指定要测试的参数和数据类型。-设置payloads（测试数据）。3.执行测试-运行Fuzz测试，观察响应结果。-分析异常响应

Alfadi联盟萧瑶·2025-03-06 02:25

C语言文件操作学习笔记：从基础到实践

近期，借助课程的学习，我对C语言文件操作进行了系统且深入的学习，下面将我的学习心得和收获进行分享。

共享家9527·2025-03-06 02:55

Transformer 代码剖析15 - Transformer模型代码（pytorch实现）

核心架构包含编码器-解码器双塔结构，通过参数配置实现NLP任务的通用处理能力。

lczdyx·2025-03-06 01:51

编程小白冲Kaggle每日打卡（6）--kaggle学堂：＜Python＞功能和获取帮助

Kaggle官方课程链接：FunctionsandGettingHelp本专栏旨在Kaggle官方课程的汉化，让大家更方便地看懂。

AZmax01·2025-03-05 23:59

【零基础到精通Java合集】第十一集：List集合框架与泛型

课程标题：List集合框架与泛型（15分钟）目标：掌握泛型在List中的应用，理解类型安全的重要性，熟练操作泛型集合0-1分钟：泛型List的意义引入以“分类储物箱”类比泛型List：明确容器内元素类型

羽轩GM·2025-03-05 21:49

《如何建立知识图谱？这些资源和工具助你一臂之力》

从书本、网络文章到各类课程，知识的获取变得前所未有的容易。但你是否有过这样的困扰：学了很多知识，却感觉它们杂乱无章，在需要的时候无法快速调用？这时候，构建个人知识图谱就显得尤为重要。

·2025-03-05 20:57

沃丰科技AI浅谈｜语音交互的三驾马车：ASR、NLP、TTS

在日常生活中，AI机器人离我们很近。你是否接到过这样的电话：“您好，检测到您已经购买某产品一周的时间了，请问您的使用感受如何？”“请问您对产品满意吗？有什么建议给到这边吗？”全程对话亲切无障碍，您可能觉得这是一个大型企业对于用户的恳切关注。如果我告诉您，这都是由外呼机器人拨打并且能够自行记录下您的意见和建议，以供企业改进，您会惊讶吗？基于深度神经学算法和卷积神经网络算法的AI外呼机器人，它是融合自

沃丰科技·2025-03-05 20:08

AI绘画商业实战教程（附带AI工具+教程资料）SD+MJ变现教程

而且变现方式丰富，不管是接科技产品推广、平台奖励，还是开设线上科技课程，都能轻松盈利。有博主靠推广科技产品，收益

我算是程序猿·2025-03-05 18:54

MARS_AI_·2025-03-05 18:23

零基础学习HTML(8)——pre标签、code标签

文章目录官方资料学习正文注：学习笔记基于小甲鱼学习视频，官方论坛：https://fishc.com.cn/forum.php官方资料鱼C课程案例库：https://ilovefishc.com/html5

Dragon水魅·2025-03-05 17:11

VirtualLab Fusion系列课程-专题二：光栅及超表面微纳结构的设计与仿真

本课程使用多元化光学仿真平台VirtualLabFusion，介绍如何使用傅里叶模态法对光栅进行严格精确的仿真。

Bonnie1985119·2025-03-05 16:33

spaCy 入门：自然语言处理的高效工具

spaCy入门：自然语言处理的高效工具引言spaCy是一个功能强大的开源Python库，专注于工业级的自然语言处理（NLP）。它以其高效的性能、简洁的API和对多种语言的支持而闻名。

zru_9602·2025-03-05 15:20

Transformer架构简略：DeepSeek 的底层基石

2017年，一篇名为《AttentionisAllYouNeed》的论文横空出世，提出了Transformer架构，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域的格局。

windwant·2025-03-05 14:16

为什么高校都在大规模使用嵌入式仿真实验教学平台做嵌入式教学？

无论是课程设计、科研项目，还是学科竞赛，这一平台都展现出独特的价值。

嵌入式仿真实验教学平台·2025-03-05 13:00

DeepSeek 各版本的区别

定位：通用NLP任务，如智能客服、内容创作、知识问答等，强调高性价比和可扩展性。训练数据：14.8万亿Token预训练，推理速度较快（每秒

dushky·2025-03-05 12:25

别错过！Python 爬虫微专业完结撒花，海量实战干货打包带走

微专业Python高级爬虫工程师课程重磅来袭，如今已完美收官！本课程精心搭建系统架构，从基础语法的深度剖析，到网络请求、数据解析、反爬虫策略等核心技能的传授，逐步引领学员攀登技术高峰。

七七知享·2025-03-05 11:18

DeepSeek人工智能领域的创新先锋与变革力量

一、DeepSeek的技术突破与创新（一）核心技术成就DeepSeek在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等人

CodeJourney.·2025-03-05 09:34

词向量（Word Embedding）

这种技术是现代自然语言处理（NLP）任务的基础之一，广泛应用于文本分类、机器翻译、问答系统等。

呵呵，不解释868·2025-03-05 08:27

单片机学习心得

自从接触单片机课程以来，我对嵌入式系统产生了浓厚的兴趣。通过一段时间的学习，我逐渐掌握了单片机的编程思路和技巧运用。在此，我想分享一下我的学习心得，希望能对同样热爱单片机的同学们有所帮助。

谭宏磊·2025-03-05 06:14

【含文档+PPT+源码】基于SpringBoot和Vue的编程学习系统

项目介绍本课程演示的是一款基于SpringBoot和Vue的编程学习系统，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的Java学习者。

小咕聊编程·2025-03-05 06:12

第0篇：基于C++的通讯录管理系统课程实践项目设计

项目概述开发一个命令行交互式通讯录管理系统，支持联系人增删改查、数据持久化等功能，逐步引入C++核心语法和编程范式，最终实现一个面向对象、内存安全、支持数据序列化的完整应用。规划与知识点分布篇目标题知识点项目实现目标1VS2022环境搭建与第一个C++程序VS安装配置、项目创建、HelloWorld创建项目框架，验证开发环境2C++基础语法与结构体应用数据类型、变量、I/O操作、结构体定义联系人结

JuicyActiveGilbert·2025-03-05 06:39

语义向量模型全解：从基础到现在的deepseek中的语义向量主流模型

一、语义向量模型：自然语言处理的基石语义向量模型（SemanticVectorModel）是自然语言处理（NLP）的核心技术，它将词汇、句子或文档映射为高维向量，在数学空间中量化语义信息。

来自于狂人·2025-03-05 02:02

华为hcip备考内容

华为hcip备考内容文章目录华为hcip备考内容第一章·课程简介1-1课程简介1-1.1华为认证简介（数通；datacom）1-2什么是网络1-2.1前言1-2.2什么是网络1-3所有的网络都能访问互联网吗

尼莫有撒四·2025-03-05 00:52

Orleans7.0 游戏服务器全栈开发实战

本课程目标是从零开始搭建一套基于微软Orleans和DotNetty开源方案的游戏服务器框架，框架遵守Actor模型，可以充分利用多核，方便水平扩展。并且使用.NET平台，开发和部署都非常便捷。

·2025-03-04 22:22

什么是预训练语言模型下游任务？

在自然语言处理（NLP）和机器学习领域，下游任务（downstreamtasks）指的是使用已经训练好的模型或表示（如词向量、预训练的模型等）来解决的具体任务。这些任务通常依赖于

衣衣困·2025-03-04 22:36

大语言模型原理与工程实践：大语言模型推理工程推理加速：算子优化

1.背景介绍近年来，大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。其中，推理（Inference）过程是大语言模型的核心环节之一。

AI天才研究院·2025-03-04 22:32

Windows逆向工程入门之MASM 选择结构

公开视频->链接点击跳转公开课程博客首页->链接点击跳转博客主页目录一、标志寄存器1.1核心标志位功能详解二、条件跳转指令系统分类2.1无符号数跳转指令集2.2有符号数跳转指令集2.3特殊检测指令三、MASM

0xCC说逆向·2025-03-04 21:25

c语言万能编程模板_C语言实现模板

篇一：C语言模板C语言课程实训报告姓名：赵建升学号：10好文网为大家准备了关于C如何实现模板范文,好文网里面收集了五十多篇关于好C如何实现模板好文,希望可以帮助大家。

汤義喆·2025-03-04 20:22

解锁数据抓取新高度：Python 分布式爬虫与逆向进阶实战课

《Python分布式爬虫与逆向进阶实战》课程，堪称数据抓取领域的宝藏指南。课程专注于前沿技术，深入剖析分布式爬虫原理，教你如何巧妙构建分布式爬虫架构，突破大规模数据爬取的效率瓶颈，让数据收集如虎添翼。

七七知享·2025-03-04 20:51

微调（Fine-tuning）

微调（Fine-tuning）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的一种常见技术，用于将预训练模型（Pre-trainedModel）适配到特定任务上。

路野yue·2025-03-04 20:49

《网络风险及网络安全》培训总结

一、培训课程内容简介：首先介绍一下本次培训的三天课程内容：DAY1：1、金融服务中的网络风险识别：网络风险定义，这些年发生的网络风险事件，金

黑客-秋凌·2025-03-04 19:45

大模型应用开发简易指南：Git教程助力亲自动手微调大型模型

目前，关于LLM的介绍以及零散的LLM开发技能课程已有不少，但质量参差不齐，且没有很好

大模型官方资料·2025-03-04 19:11

< HarmonyOS TechTalk 34 > HarmonyOS应用性能优化最佳实践

课程简介本课程是【HarmonyOSTechTalk】的第34课。本课程是关于HarmonyOS应用性能优化的最佳实践。

·2025-03-04 18:44

大语言模型生成式AI学习笔记——1. 1.1 大语言模型及生成式AI项目生命周期简介——课程简介

GenerativeAIwithLargeLanguageModelsbyDeepLearning.AI&AmazonWebServicesAboutthisCourseInGenerativeAIwithLargeLanguageModels(LLMs),you’lllearnthefundamentalsofhowgenerativeAIworks,andhowtodeployitinreal

预见未来to50·2025-03-04 18:07

The missing semester of your CS education--命令行环境

课程结构01.课程概览与shell02.Shell工具和脚本03.编辑器(Vim)04.数据整理05.命令行环境06.版本控制(Git)07.调试及性能分析08.元编程09.安全和密码学10.大杂烩11

磷光·2025-03-04 17:52

选课系统软件功能测试报告,学生选课系统测试报告.doc

1．添加要选修的课程，删除已选的课程。1．选择教授课程，删除已选课程2．进行课程表的维护，包括增加课程，修改课程，删除课程。

weixin_39877805·2025-03-04 16:46

计算机网络课设-小型校园网,计算机网络课设小型校园网

1、小型网络设计小型校园网的构建1.课程设计目的1、增加对计算机网络软、硬件组成的感性认识初步学会典型局域网络的操作、使用技能；2、加深理解网络分层结构概念尤其是对会话层、表示层、应用层等高层协议软件的通信功能

weixin_39765697·2025-03-04 16:46

自动驾驶平行仿真（基础课程一）

一、线性回归每当我们想预测一个数值时，就会弹出回归问题价值。常见示例包括预测价格（房屋、股票、等）、预测住院时间（对于住院患者）、预测需求（零售额）等等。并非每个预测问题是经典回归的一种。稍后，我们将引入分类问题，其目标是预测一组类别的成员资格。作为一个运行示例，假设我们希望估计房屋（以美元计）基于其面积（以平方英尺为单位）和年龄（以年）。要开发一个预测房价的模型，我们需要得到我们亲身体验数据，包

Yours monkey brother·2025-03-04 15:13

< HarmonyOS TechTalk 36 > HarmonyOS场景解决方案介绍

课程简介本课程是【HarmonyOSTechTalk】的第36课。

·2025-03-04 14:32

< HarmonyOS TechTalk 37 > HarmonyOS应用图形绘制能力及解决方案介绍

课程简介本课程是【HarmonyOSTechTalk】的第37课。

·2025-03-04 14:32

< 鸿蒙生态学堂线上培训第12期 > 应用安全与隐私优化常见实践案例

课程简介本课程是【HarmonyOS生态学堂线上培训】的第12期。

·2025-03-04 14:00

曲线生成 | 图解Reeds-Shepp曲线生成原理(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

)3.3反射变换(reflect)3.4后向变换(backwards)4仿真实现4.1ROSC++实现4.2Python实现4.3Matlab实现0专栏介绍附C++/Python/Matlab全套代码课程设计

Mr.Winter`·2025-03-04 11:04

Deepseek 使用指南与提问优化策略

DeepSeek作为一款先进的语义搜索引擎，通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术，能够深入理解用户查询的语义意图，提供高度精准的搜索结果。

西瓜拍两瓣·2025-03-04 08:47

零基础到精通Java合集

Java从零基础到精通合集课程大纲，共分为6个阶段、50+个课程模块，每个课程控制在15分钟以内，结合实战案例与高频面试题，适合碎片化学习：第一阶段：Java基础与开发环境搭建（8课时）目标：掌握基础语法与环境配置

羽轩GM·2025-03-04 07:38

SQL经典题型

selectstudents.student_namefromstudentsleftjoincourse_selectiononstudents.student_id=course_selection.student_idwherecourse_selection.student_idisnull查找第N高的数据，查找课程

Traving Yu·2025-03-04 06:04

神经网络之CNN文本识别

1.参考我的第一篇文章了解CNN概念神经网络之CNN图像识别(torchapi调用)-CSDN博客2.框架目前对NLP的研究分析应用最多的就是RNN系列的框架，比如RNN,GRU,LSTM等等，再加上Attention

邪恶的贝利亚·2025-03-04 05:56

游戏测试工程师面试，常问的问题有哪些？

一般会在面试中了解以下方面：1.游戏热情，理解程度·玩过哪些游戏，这些游戏玩过多长时间，玩到什么样的水平，在游戏里花过多少钱·你觉得游戏里，xxx的设计如何，评价一下2.编程、测试相关·学过哪些计算机课程

程序员小雷·2025-03-04 05:55

LLaMA（Meta开源的AI模型）与Ollama（本地运行和管理大模型的工具）简介（注意这俩虽然名字相似但没有直接联系）

-**性能优势**:在NLP基准测试中表现优异，例如代码生成任

Dontla·2025-03-04 04:54

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