实体 农业 图谱 领域
好的，以下是我为您拟定的自然语言处理(NLP)领域的100篇热门博客文章标题，以逻辑清晰、结构紧凑、简单易懂的
[toc] 好的，以下是我为您拟定的自然语言处理(NLP)领域的100篇热门博客文章标题，以逻辑清晰、结构紧凑、简单易懂的专业技术语言： 1.《自然语言处理(NLP)100问》: 常见问题与解答 2.《自然语言处理(NLP)入门指南》: 技术原理及概念 3.《NLP实现步骤与流程》: 准备工作：环境 ......
机器翻译中的文本分类与命名实体识别
[toc] 《机器翻译中的文本分类与命名实体识别》 摘要：机器翻译是当前人工智能技术领域的一个重要应用方向，而文本分类与命名实体识别是机器翻译中的核心任务之一。本文将介绍机器翻译中的文本分类与命名实体识别技术原理和实现步骤，并通过应用示例和代码实现讲解，深入探讨了优化和改进的方法。本文旨在帮助读者更 ......
神经网络在计算机视觉领域中的应用
[toc] 神经网络在计算机视觉领域中的应用 随着人工智能技术的快速发展，神经网络逐渐成为计算机视觉领域的重要工具。神经网络是一种深度学习模型，通过学习大量数据来进行预测和分类。在计算机视觉领域，神经网络可以用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。本文将介绍神经网络在计算机视觉领域中的应用。 一、引 ......
对话系统与知识图谱：大型语言模型在对话系统中的应用
[toc] 19. 对话系统与知识图谱：大型语言模型在对话系统中的应用 随着人工智能技术的不断发展，对话系统作为其中的一个重要应用领域，已经被广泛应用于人机交互、智能客服、智能助手等领域。而其中，大型语言模型作为对话系统的重要组成部分，在对话系统中发挥着至关重要的作用。本文将详细介绍大型语言模型在对 ......
利用生成式预训练Transformer实现文本分类和命名实体识别
[toc] 利用生成式预训练Transformer实现文本分类和命名实体识别 随着人工智能技术的不断发展，文本分类和命名实体识别成为了人工智能领域的重要应用。在这些应用中，使用生成式预训练Transformer模型已经成为了一种流行的解决方案。本文将介绍如何利用生成式预训练Transformer实现 ......
神经网络在金融与交易领域的应用
[toc] 神经网络在金融与交易领域的应用 摘要 神经网络作为人工智能领域的核心技术之一，已经在金融与交易领域得到了广泛应用。本文将介绍神经网络在金融与交易领域的技术原理及概念，并介绍神经网络实现步骤与流程。同时，我们还将分析神经网络的应用案例，并对神经网络的性能、可扩展性以及安全性等方面进行优化和 ......
企业级实战开发：深度学习技术在智能客服领域的应用
[toc] 1. 引言 随着人工智能的不断发展和应用，智能客服领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。智能客服能够自动化处理客户的问题，提高客户满意度，减少人力成本，同时也能够在客户遇到困难时快速响应，提供及时的帮助和支持。因此，将深度学习技术应用于智能客服领域具有重要的意义和价值。本文将介绍深度 ......
生成式预训练Transformer：探索其在自然语言处理领域的最新应用
[toc] 生成式预训练Transformer：探索其在自然语言处理领域的最新应用 ## 1. 引言 自然语言处理 (NLP) 是一项具有巨大潜力的技术领域，近年来得到了广泛的关注和发展。其中，生成式预训练Transformer(GPT) 是一种先进的神经网络模型，被广泛应用于文本生成、机器翻译、语 ......
深度学习技术在自然语言处理领域的应用：未来人工智能将会如何？
[toc] 深度学习技术在自然语言处理领域的应用：未来人工智能将会如何？ 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理(NLP)领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。深度学习技术通过模拟人脑神经网络的结构和功能，来学习和预测自然语言，取得了令人瞩目的成果。在NLP领域，深度学习技术的应用已经涉及到了 ......
Transformer编码器和解码器被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。下面是一些Trans
[toc] Transformer 编码器和解码器被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。近年来，由于 Transformer 在自然语言处理领域的广泛应用，越来越多的研究者开始关注 Transformer 的改进与优化。本文将详细介绍 Transformer 编码器和解码器的原理、实 ......
大数据技术是指处理和分析海量数据的技术，其应用领域广泛，包括金融、医疗、交通等。未来编程语言的发展将离不开大数
[toc] 随着大数据技术的不断发展和应用，编程语言的发展与变革也成为了一个重要的研究方向。大数据技术是指处理和分析海量数据的技术，其应用领域广泛，包括金融、医疗、交通等。未来编程语言的发展将离不开大数据技术，因为大数据技术将广泛应用于各种应用场景，如智能推荐、智能分析、智能金融等。因此，开发具有大 ......
大数据技术是指处理和分析海量数据的技术，其应用领域广泛，包括金融、医疗、交通等。未来编程语言的发展将离不开大数
[toc] 随着大数据技术的不断发展和应用，编程语言的发展与变革也成为了一个重要的研究方向。大数据技术是指处理和分析海量数据的技术，其应用领域广泛，包括金融、医疗、交通等。未来编程语言的发展将离不开大数据技术，因为大数据技术将广泛应用于各种应用场景，如智能推荐、智能分析、智能金融等。因此，开发具有大 ......
JPA查询实体的部分属性值
JPA查询实体的部分属性值 https://blog.csdn.net/mojiewangday/article/details/128255531 背景 需要根据指定条件查询数据的部分字段，因此就不能使用jpa的findAll()方法了，因此选择利用@Query注解写sql实现，踩了几个坑，以此留 ......
个人对DDD（领域驱动设计）理解，以及对实际开发的优化
[TOC] # DDD简单介绍 什么是DDD？w我们看看[Wiki](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%A0%98%E5%9F%9F%E9%A9%85%E5%8B%95%E8%A8%AD%E8%A8%88#cite_note-definition-1)上怎么说 > ......
JPA实体类注解记录
转自：http://www.sykv.cn/nav/java/229.html 基本注解 @Entity 标注于实体类声明语句之前，指出该 Java 类为实体类，将映射到指定的数据库表。 name(可选)：实体名称。 缺省为实体类的非限定名称。该名称用于引用查询中的实体。 不与 @Table 结合时 ......
实体类生成器
```java public class PlusCodeGenerator { public static void main(String[] args) { String author = scanner("请输入作者名称？"); String pkgName = scanner("请输入包名 ......
解锁生成式人工智能：时尚品牌企业的6大机遇领域
探讨生成式人工智能（Generative AI）在时尚产业中的应用，以及它对设计、生产和销售过程的影响。通过使用生成式AI技术，时尚品牌可以更快地设计和生产出更加个性化和符合潮流趋势的产品，同时减少浪费和成本。文章还介绍了几个成功的案例。然而生成式AI技术仍然存在一些挑战和数据隐私等问题。因此，企业 ......
ChatGPT在工业领域的研究与应用探索-AI助手实验应用
对于工业来讲，一是没有基础数据，二是无法立刻解决老问题。这种情况下，ChatGPT如何与工业相结合呢！我就是ChatGPT、ChatGPT就是我，达到我即是佛，佛即是我的境界。我把日常工作记录输入给ChatGPT，把它培养成我的工业AI助手，是不是将来它会变得和我一样强大。至少，我认为这是发展过程中... ......
关于VS2022使用EF生成实体模型报错的问题：运行转换：System.NullReferenceException:对象引用未设置为对象的示例。
起因： 之前版本vs2022生成EF模型一直没有问题，在更新了最新的vs2022之后，版本号17.6+，出现此问题： 运行转换：System.NullReferenceException:对象引用未设置为对象的示例。 在Microsoft.VisualStudio.TextTemplatingD21 ......
深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注）
深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注） ......
北京市政百姓信件分析---热词云以及存储关系图谱
使用neo4j数据库进行存储关系的展示 热词云 import json import matplotlib.pyplot as plt import re import jieba from py2neo import Graph,Node,Relationship,NodeMatcher from ......
Navicat Premium将关系和实体添加到概念模型的方法
Navicat Premium是一款强大的跨平台数据库管理工具，支持多种主流的关系型数据库系统，包括 MySQL、MariaDB、SQLite、Oracle、PostgreSQL 和 Microsoft SQL Server 等。它提供了直观易用的用户界面和丰富的功能，使得数据库管理变得更加简单和高 ......
前端vue echart自定义图表(柱形图 折线图 饼图 树形结构图 关系图谱 )
快速实现echart自定义图表(柱形图 折线图 饼图 树形结构图 关系图谱 ); 下载完整代码请访问uni-app插件市场地址：https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=12735 效果图如下: ......
潘毅 美国医学与生物工程院院士、欧洲科学与艺术院院士、乌克兰国家工程院外籍院士、生物信息学领域专家
美国医学与生物工程院院士、欧洲科学与艺术院院士、乌克兰国家工程院外籍院士、生物信息学领域专家 潘毅，1960年5月出生于江苏吴江，汉族，生物信息学领域专家，美国医学与生物工程院院士，欧洲科学与艺术院院士，乌克兰国家工程院外籍院士，英国皇家公共卫生学院院士，中国科学院深圳理工大学计算机科学与控制工程学 ......
领域驱动设计-软件核心复杂应对之道：第十章
## 10.柔性设计 软件的最终目的是为用户服务。但首先它必须为开发人员服务。在强调重构的软件开发过程中尤其如此。随着程序的演变，开发人员将重新安排并重写每个部分。他们会把原有的领域对象集成到应用程序中，也会让它们与新的领域对象进行集成。甚至几年以后，维护程序还将修改和扩充代码。人们必须要做这些工作 ......
袁隆平 武汉 湖南农业大学 西南农学院
袁隆平 中国杂交水稻事业的开创者和领导者，“共和国勋章”获得者，湖南省政协原副主席，国家杂交水稻工程技术研究中心原主任，中国工程院院士，被誉为“杂交水稻之父” 。 发明“三系法”籼型杂交水稻，成功研究出“两系法”杂交水稻，创建了超级杂交稻技术体系。提出并实施“种三产四丰产工程”。 1953年，袁隆平 ......
关于多项技术在分子领域的应用
王鑫炫： 该文章介绍了一种基于R/Shiny的交互式生物学Web应用程序的开发方法和该方法的基本原理和实现细节，并提供了几个示例应用程序来演示该方法的功能和效果。该文章认为该方法可以帮助生物学家和研究人员更好地理解和分析生物学数据，并提供更好的数据可视化和交互性。 生物学数据的分析和可视化是生物学研 ......
用XmlSerializer.Deserialize将XML转实体遇到的问题
* **1、命名空间的问题** * * 1.1 XML示例：  * * 1.2 反序列化代码： 点击查看源代码 ``` ......
ChatGPT的原理与前端领域实践
## 一、ChatGPT 简介 ### ChatGPT的火爆 ChatGPT作为一个web应用，自22年12月发布，仅仅不到3个月的时间，月活用户就累积到1亿。在此之前，最快记录的保持者也需要9个月才达到月活1亿。 ![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i ......