常量 语言学习 变量 语言

[toc] 强化学习是人工智能领域的一个新兴领域，它通过不断地试错和学习来优化决策策略。近年来，随着深度学习的兴起，强化学习在自然语言处理、推荐系统、游戏 AI 等领域得到了广泛应用。本文将介绍强化学习中的强化学习模型在推荐系统和自然语言处理中的应用，并探讨相关技术原理、实现步骤、应用示例和优化改进 ......

[toc] 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域中非常重要的一个分支，主要研究如何让计算机理解和处理人类语言。NLP可以应用于许多不同的领域，如语音识别、机器翻译、文本分类、情感分析、信息抽取等，对于提升机器智能和改善人机交互具有重要的意义。 ......

[toc] 自然语言处理中的跨词语义理解技术是当前人工智能领域中的一项重要技术，能够在处理自然语言时更好地理解文本的含义。本文将介绍跨词语义理解技术的原理、实现步骤以及优化改进方法，希望能够为自然语言处理领域的研究和实践提供参考和启示。 ## 1. 引言 自然语言处理是指对自然语言文本进行分析和处理 ......

[toc] 文章标题：《8. 音乐和自然语言处理的完美结合：让音乐更易于理解和欣赏》 文章目的：介绍如何将自然语言处理应用于音乐欣赏和创作，让音乐更易于理解和欣赏。 目标受众：对人工智能、自然语言处理、音乐技术、应用场景等方面感兴趣的技术人员和爱好者。 文章结构： 1. 引言 1.1. 背景介绍 1 ......

[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 ......

[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 ......

[toc] 文章题目：《74. 【深度学习】基于深度学习的语音识别和语音合成的性能提升》 文章摘要：本文介绍了基于深度学习的语音识别和语音合成技术的性能提升，主要从技术原理、实现步骤、应用示例、优化和改进等方面进行深入讲解。 文章目录： 一、引言 二、技术原理及概念 三、实现步骤与流程 四、应用示例 ......

[toc] 75. 对话系统的持续学习与进化：让对话系统具备自我学习和进化能力，提高对话系统的性能 随着人工智能的发展，对话系统成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。对话系统可以与人类进行自然流畅的对话，让人们感受到与真实人类之间的交互体验，已经成为了智能客服、语音助手、智能聊天机器人等领域的主流技 ......

[toc] 54. 【深度学习】基于循环神经网络的数据挖掘和分类 ## 1. 引言 近年来，深度学习在数据挖掘和分类领域的应用日益广泛。其核心思想是将传统机器学习算法中的数据输入到神经网络中进行多层计算和反向传播，从而得到更准确的预测结果。循环神经网络是深度学习中的一个重要分支，其主要的特点是能够处 ......

[toc] 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，智能控制系统作为其中的一个重要分支，正在被越来越多地应用在日常生活中。深度学习作为其中的一种关键技术，已经在智能控制系统中发挥着越来越重要的作用。本文将介绍智能控制系统中的深度学习技术，让家居更智能，更聪明。 1.1. 背景介绍 智能控制系统是一种 ......

[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 ......

[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 ......

1 配置环境 下载，可以从以下网站下载，国内镜像速度快，此次我选用4.5.4版本 OpenCV/opencv_contrib国内快速下载 – 绕云技术笔记 (raoyunsoft.com) 下载安装后，记得配置环境变量，主要是程序运行时需要调用的动态库目录，此处使用的是msvc2019 选vc15（ ......

# 一、DFS Forest 从这张经典图说起：  在给定的有向图 $G = (V, E)$ 内，遍历这张图 ......

本文还是围绕 SAP ABAP 生成 PDF 这个话题来写。 Jerry 之前的公众号文章[每日一个 ChatGPT 使用小技巧系列之3 - 利用角色扮演提高 ChatGPT 回复的质量](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MDE4MjM5Mg==&mid=2 ......

项目地址：后续添加 1、布局分析 nav2列、article 7列、aside 3列 2、屏幕划分分析 移动端布局总结 1、移动端主流方案 2、移动端技术选型 1）流式布局（百分比布局） 2）flex布局（推荐） 3）rem适配布局（推荐） 4）响应式布局 建议：我们选取一种主要技术选型，其他技术做 ......

目标： 1）响应式原理 2）使用媒体查询完成响应式导航 3）使用Bootstrap的栅格系统 4）使用Bootstrap的响应式工具 5）完成阿里百秀首页案例 目录： 1）响应式开发 2）Bootstrap前端开发框架 3）Bootstrap栅格系统 4）阿里百秀首页案例 响应式开发 1、响应式开发 ......

# 原 ~~~c #include int main() { int a, b, c; printf("输入三个数:"); scanf("%d %d %d",&a, &b, &c); if (a > b && a > c) { printf("最大值为:%d\n",a); } else if (a ......

RFNet是一个深度学习模型，用于医学图像分割任务。下面是目录中各个文件的功能说明： data文件夹：包含数据处理相关的文件。 init.py：一个空文件，用于标识该文件夹是一个Python包。 data_utils.py：包含一些用于数据处理的实用函数。 datasets.py：定义了数据集的类， ......

字符串： 字符串——一串字符，用双引号括起的一串字符（字符串的结束标志是一个\0的转义字符，在计算字符串长度的时候\0是结束标志，不算作字符串内容） 字符数组： 字符数组——数组是一组相同类型的元素 求字符串长度: 利用strlen函数求字符串长度： 转以字符： 转义字符——转变了原本的意思 \?— ......

1.反射的定义 （1）动态获取对象信息 （2）调用对象的信息（成员变量，成员方法，构造方法） 2.反射的核心编程思想以及各自的常用方法 步骤1：获取class类型的对象【字节码对象】(1)Class aclass = Class.forName("");(2)Class employeeClass= ......

## 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 ......

c语言中文件读取的操作： 在这里展示一种写法： 这里我们要打开的文件地址分两种：相对地址：必须要在这个C语言文件同级目录下的txt文件或者其他（注意：必须是同级目录下） 绝对地址：这里我们用的就是绝对地址，绝对地址我个人觉得更好一些，因为不用费劲找同级目录比较方便 其他注意：在我们的路径中最好不要出 ......

强化学习从基础到进阶-案例与实践[3]：表格型方法：Sarsa、Qlearning；蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战 ......

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[3]：表格型方法：Sarsa、Qlearning；蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战 ......

## gRPC学习记录 基于：[gRPC 官方文档中文版 v1.0](https://www.bookstack.cn/books/grpc-v1.0) [TOC] ## gRPC 是什么？ RPC是远程过程调用（Remote Procedure Call）的缩写， 在 gRPC 里*客户端*应用可 ......

运算符有好多，意思也都很好理解，所以不打算再写一遍了，要知道的一点是运算符一般输出的都是布尔类型的值，所以用于判断的时候多一点。下面来写写三元运算符吧： 用法格式就是这样子，可以用来两个数的比较，如果前面的括号里的条件成立，就执行后面第一个语句，如果条件不成立，就执行后买你第二个语句。截图可以看到 ......

# 机器学习复习 1 - 以下哪些项被用来描述一个人工神经网络的组成成分？（多选）  A. 神经元 B. 层 C. 激活函 ......

# 默认语言设置为English 编辑/编辑器偏好设置/区域和语言 -> 编辑器语言/编辑器地区  ......

# 机器学习复习 1 - 哪种是两种常见的监督学习的类型？(选择两个) A. 聚类 B. 回归 C. 分类 **BC** 2 - 以下哪种是无监督学习？ A. 聚类 B. 回归 C. 分类 **A** 3 - 对于线性回归，模型为$f_{w,b}(x) = wx + b$ 以下哪些是输入或特征，它们 ......