图像处理 物体 算法 深度

自然语言处理中的词性标注技术:如何识别文本中的词性和情感属性

[toc] 自然语言处理是一种涉及计算机和人类语言的交互的技术,涉及到许多不同的领域,包括文本分类,命名实体识别,情感分析,机器翻译等等。这些技术在医疗,金融,法律,新闻,社交媒体和其他许多领域中都有广泛的应用。本文将介绍词性标注技术,它是自然语言处理中的一个重要技术,可以帮助计算机更好地理解文本中 ......
词性 自然语言 属性 文本 自然

智能营销管理中的人工智能与自然语言处理:提高服务质量和满意度?

[toc] 智能营销管理是一种利用人工智能技术和自然语言处理技术来提高服务质量和满意度的营销管理方法。随着人工智能技术的不断发展和普及,越来越多的企业开始采用这种管理方式来提高营销效率和效果。 本文将介绍智能营销管理中的人工智能与自然语言处理技术,包括基本概念、实现步骤和优化改进等方面,并通过实际应 ......

基于深度学习的自动化推理:基于图论和计算图模型的推理

[toc] 《基于深度学习的自动化推理:基于图论和计算图模型的推理》 一、引言 随着人工智能和深度学习技术的快速发展,自动化推理成为了人工智能领域的一个重要研究方向。自动化推理能够提高人工智能系统的性能,降低人工干预的成本,是人工智能领域中的一个重要挑战。图论和计算图模型是自动化推理中非常重要的两个 ......
深度 模型

基于自然语言处理技术的智能语音助手:文本识别和情感分析

[toc] 引言 智能语音助手是近年来人工智能领域迅速发展的一个热点,其 applications 涵盖了诸如智能家居、智能客服、智能翻译、智能助手等多个方面。文本识别和情感分析是智能语音助手中非常重要的一个功能,该功能能够实现对自然语言文本的语义理解和情感分析,从而为用户提供更加精准、个性化的服务 ......
自然语言 语音 助手 文本 自然

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (45)-- 算法导论6.1 3题

# 三、证明:在最大堆的任一子树中,该子树所包含的最大元素在该子树的根结点上。 ## 文心一言: 在最大堆中,根结点是整个堆中最大元素的孩子,因此它包含的最大元素是在该子树的根结点上。 我们可以通过递归的方式证明任意子树中的最大元素都在该子树的根结点上。假设我们已经证明了深度为 d-1 的子树中的最 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

基础算法

# 枚举 枚举是一种常见的算法,通过各种技巧可以优化枚举次数。 [【POJ 3061】Subsequence](https://vjudge.net/problem/POJ-3061)(尺取法): 给定一个长度为 $n$ 的数列 $a$,找到最短的区间 $[l,r]$,使得 $\sum\limits ......
算法 基础

FIFO深度计算

个人导航网站:yun916831.github.io 1.1 数据突发长度(burst length) 要理解数据的突发长度,首先我们来考虑一种场景,假如模块A不间断的往FIFO中写数据,模块B同样不间断的从FIFO中读数据,不同的是模块A写数据的时钟频率要大于模块B读数据的时钟频率,那么在一段时间 ......
深度 FIFO

垃圾识别系统Python+TensorFlow+Django+卷积神经网络算法【完整代码系统】

## 一、介绍 垃圾识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对5种垃圾数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django,开发网页端操作平台,实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。 ## 二、效果展示 ![16837 ......
卷积 神经网络 系统 算法 TensorFlow

交通标志识别系统Python+TensorFlow+Django+卷积神经网络算法实现【完整代码】

## 一、介绍 使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。 ## 二、效果展示 ![1683898509301-2259 ......

算法

#include<iostream> #include<bits/stdc++.h> using namespace std; map<string,int>na_mo; int main(){ string name[15],Zname,Pname; int n,mony,m; cin>>n; f ......
算法

python+音频数字信号处理

一、在网上下载了一个wav文件,周杰伦的《告白气球》 网址:https://www.xmwav.com/ 二、一些参数说明 针对一个音频信号: 2.1、通道数 是在采集声音时用几个通道去录制声音,单声道和双声道的音频文件较为常见。例如在声源的不同位置放置通道去录制,则可以获得多通道的音频数据。 以双 ......
信号处理 信号 音频 数字 python

算法刷题笔记(一)(1) Acwing.153. 双栈排序

## Solution https://www.acwing.com/problem/content/155/ ##### **二分图,染色,贪心 O(n^2)** 性质 > 当且仅当i a[i]>a[k] 那么j和j之后的元素一定在i之后出栈,所以当序列遍历到j时,一定可以让i出栈,进而j就可以进 ......
算法 笔记 Acwing 153

多项式模复合的几乎线性算法, 支持多元多项式在线求值的数据结构

本文简要介绍对于有限域 $\mathbb F_q$, 如何快速计算多项式模复合 $f(g(X)) \bmod h(X)$, 其中 $f,g,h$ 均是次数不超过 $n$ 的多项式. 介绍的思想汇总于 2022 年 Bhargava, Ghosh, Guo, Kumar 和 Umans 的工作: Fa ......
多项式 数据结构 线性 算法 结构

【八】解决粘包的基础处理方法

### 【八】解决粘包的基础处理方法 - 问题的根源在于 - 接收端不知道发送端将要传送的字节流的长度,所以解决粘包的方法就是围绕 - 如何让发送端在发送数据前,把自己将要发送的字节流总大小让接收端知晓,然后接收端来一个死循环接收完所有数据 - 基础版本的解决方法 - 服务端 ```python # ......
基础 方法

解放计算力:使用并行处理提升python for循环速度

> Python 是一门功能强大的编程语言,但在处理大规模数据或复杂计算任务时,性能可能成为一个瓶颈。幸运的是,Python 提供了多种方法来提升性能,其中之一是利用并行处理来加速循环操作。本文将介绍如何使用并行处理技术来优化 for 循环,从而提高 Python 程序的执行速度。我们将讨论并行处理 ......
速度 python for

花朵识别系统Python+TensorFlow+Django+卷积神经网络算法实现

## 一、背景 花朵识别系统,基于Python实现,深度学习卷积神经网络,通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并对数据集进行训练最后得到训练好的模型文件,并基于Django搭建可视化操作平台。 在当今信息化社会,图像识别技术在各种领域都展现出了重要的应用价值,包括医学影像分析、自动驾驶 ......
卷积 神经网络 算法 TensorFlow 花朵

文本识别分类系统python,基于深度学习的CNN卷积神经网络算法

## 一、介绍 文本分类系统,使用Python作为主要开发语言,通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络对十余种不同种类的文本数据集进行训练,最后得到一个h5格式的本地模型文件,然后采用Django开发网页界面,实现用户在界面中输入一段文字,识别其所属的文本种类。 在我们的日常生活和工作中,文 ......
卷积 神经网络 算法 深度 文本

Subset Sum 问题单个物品重量限制前提下的更优算法

## 前言 看了 [ShanLunjiaJian 关于这个问题的文章](https://www.luogu.com.cn/blog/uakioi/nv-knapsack),是完全没看懂,沙东队爷的中枢神经内核配置把我偏序了。叉姐在下面提了个论文,论文找不到资源,谁搞到了可以 Q 我一份之类的拜谢了。 ......
单个 算法 重量 前提 物品

代码随想录算法训练营第十五天| 110.平衡二叉树 (优先掌握递归) 257. 二叉树的所有路径 (优先掌握递归) 404.左叶子之和 (优先掌握递归)

110.平衡二叉树 (优先掌握递归) 难点: 要求每个节点的左右字数的高度相减<=1,因此,需要对每个节点都进行检查,难就难在怎么获得任意节点的高度 其中递归是最简单的: 1 int isB_cursor(TreeNode* node, bool &isBalance) 2 { 3 if (isBa ......
随想录 之和 训练营 随想 算法

mongodb 深度分页优化思路之cursor游标

mongodb 没有官方的游标滚动实现深度分页功能,建议的都是选择出一个字段,如_id,然后每次查询时限制该字段,而不进行分页处理。 也没有看到更优的实现方式,本文做一个大胆的假设,自行实现滚动分页功能。供大家思路参考。 但是猜想可以自行实现一个,简单思路就是,第一次查询时不带limit进行查询全量 ......
游标 深度 思路 mongodb cursor

rust 集合、错误处理、泛型、Trait、生命周期、包

集合组织特性相同的数据;泛型可以定义任何抽象数据类型;生命周期限制所有权的作用域范围;错误处理使程序更健壮。 ......
周期 错误 生命 Trait rust

java当中int类型数据转换为byte类型的数据处理过程

巨人的肩膀,感谢:https://blog.csdn.net/u013386606/article/details/80526486 ### 大前提:目前来说所有数据在内存当中都是以补码的形式存在。 ``` 原码:原码(true form)是一种计算机中对数字的二进制定点表示方法。 原码表示法在数值 ......
类型 数据 数据处理 过程 java

做leetcode算法题的一些感受

leetcode题目做了34道了,写下目前的感受,不一定对,需要经常修改内容。 1、代码是怎么写出来的?不是一下子写出来的,是逐步填充,逐步具体的。一句话,写代码也要看到历史和现状,现状不是突然出现的,是有发展历史的。不是从1直接就到10了,而是从1->2->3,逐步递进,最后到10。写代码总要写第 ......
算法 leetcode

Python 算法之冒泡排序

## Python 算法之冒泡排序 ### 冒泡排序 冒泡排序算法的原理如下:(从后往前) * 1、比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。 * 2、对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点,最后的元素应该会是最大的数。 * 3、针对所有的元素重复以上的步骤 ......
算法 Python

Python 算法之二分查找

## Python 算法之二分查找 ### 二分查找 * 二分查找又称折半查找 * 优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好 * 缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难 * 折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。 ### 猜数字游戏 * 1、生成一个有序列表 * 2、用户猜测某个数字是 ......
算法 Python

轻量级的深度学习框架Tinygrad

Tinygrad是一个轻量级的深度学习库,它提供了一种简化和直观的方法来理解和实现神经网络。在本文中,我们将探讨Tinygrad及其主要功能,以及它如何成为那些开始深度学习之旅的人的有价值的工具。 https://avoid.overfit.cn/post/33edc61f5a414cefa4431 ......
轻量 轻量级 框架 深度 Tinygrad

后台报401,怎么处理

1、401状态码的含义 axios向服务器端发送请求时,服务器端有些api接口要求传递token,token失效或没有传递,就会报401错误 服务端要求传递token信息,而实际发送请求时没有传递。 发送请求时有传递token到达服务器端,但由于时间比较久,这个token在服务器中已经过期了(服务器 ......
后台 401

《算法学习指南》pdf电子书免费下载

在编写代码时,每位软件专业人士都需要对算法有充分的理解。在这本实用性极强的著作中,作者对一些关键的算法行了详实的描述,可以有效地提高用各种语言编写代码的质量。软件发人员、测试人员和维护人员可以在本书中学会如何使用算法,以创造性的方式解决计算性问题。 本书各章内容前后衔紧密,环环相扣,用醒目的图表有条 ......

【Me】:将一行文本写入指定文件名的文本文件批处理代码

【Me】:将一行文本写入指定文件名的文本文件,批处理代码怎么写 【AI】:以下是将一行文本写入指定文件名的文本文件的批处理代码: ``` @echo off set /p text="请输入要写入文件的文本:" set /p filename="请输入要写入的文件名:" echo %text% > ......
文本 文件 文件名 一行 代码

轻松配置深度学习模型 ?

动动发财的小手,点个赞吧! ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2549345/202306/2549345-20230623000825454-1340888429.png) 由于所有模块都需要大量参数和设置,因此管理深度学习模型可能很困难。训练模块可能需要诸 ......
深度 模型