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NLP机器翻译全景：从基本原理到技术实战全解析
机器翻译是使计算机能够将一种语言转化为另一种语言的技术领域。本文从简介、基于规则、统计和神经网络的方法入手，深入解析了各种机器翻译策略。同时，详细探讨了评估机器翻译性能的多种标准和工具，包括BLEU、METEOR等，以确保翻译的准确性和质量。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+ ......
浅析三维模型重建的地面控制点精度常见的几个问题及解决方法
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
流程控制语句
分支结构：当需要进行条件判断并做出选择时，就使用分支结构 1、 if分支结构 ： 判断条件表达式是否成立，若成立，则执行语句块；若不成立，则跳过语句块。 语法格式: if(条件表达式) { 语句块； } 2、if else分支结构 ： 判断条件表达式是否成立，若成立，则执行语句块1；若不成立，则执行 ......
如何制作微信机器人程序编程，需要掌握那些技巧
创建微信机器人通常涉及以下步骤和技能： 技能要求： 编程语言知识： 掌握至少一种编程语言，如Python、JavaScript等。 了解微信API： 熟悉微信公众平台开发，了解微信公众号API，特别是消息管理、用户管理等接口。 网络编程基础： 理解HTTP协议，能够处理网络请求和响应。 服务器配置能 ......
怎么写一个微信自动回复机器人，如何实现呢
编写一个微信自动回复机器人的关键步骤通常包括设置微信公众号、创建服务器后端以处理请求、编写自动回复逻辑以及部署和测试你的机器人。以下是一个基于Python使用Flask框架创建简单的自动回复机器人的大致步骤： 1. 注册微信公众号 你需要有一个微信公众号才能创建机器人。可以在微信公众平台注册，并申请 ......
机器学习——深度卷积神经网络AlexNet
AlexNet相对于LeNet的主要优势包括: 1. 更深的网络结构 AlexNet有8层结构,而LeNet只有5层。网络更加深入有利于学习更抽象的高级特征。 2. 使用ReLU激活函数 AlexNet使用ReLU激活函数,避免梯度消失问题,使得深层网络的训练更加容易。 3. 引入Dropout操作 ......
机器学习——使用块的网络VGG
VGG块 虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板（例如VGG块）来指导后续的研究人员设计新的网络。 在下面的几个章节中，我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。 经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列： 带填充以保持分辨率的卷积层； 非线性激活函数， ......
机器学习——网络中的网络NiN
NiN块 回想一下，卷积层的输入和输出由四维张量组成，张量的每个轴分别对应样本、通道、高度和宽度。 另外，全连接层的输入和输出通常是分别对应于样本和特征的二维张量。 NiN的想法是在每个像素位置（针对每个高度和宽度）应用一个全连接层。 如果我们将权重连接到每个空间位置，我们可以将其视为1*1卷积层， ......
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26219 最近我们被客户要求撰写关于银行机器学习的研究报告，包括一些图形和统计输出。 该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅 ......
创建浏览器控制台进度条
进度条函数 /** * 创建浏览器控制台进度条 * @param {number} total - 任务总个数 * @returns {{step: ((function(): ({finished: boolean}))|*)}} */ function createProcessBar(tota ......
如何优雅的控制网页请求的优先级
如何优雅的控制网页请求的优先级？ https://mp.weixin.qq.com/s/RH65MKqho4h-WdOlXafWBg 如何优雅的控制网页请求的优先级？ 搜狐技术产品 2023-11-09 07:30 发表于北京 对于一个网页的性能和体验来讲，控制好请求发起的优先级是非常重要的，网络带 ......
光栅打印控制命令(单页)
ArrayList<Byte> page=new ArrayList<>(); //下行指令包含打印机初始化，复位，指定打印分辨率为300dpi page.addAll(hexToByteArray("1B252D31323334355840504A4C20434F4D4D454E54202A537 ......
[机器学习复习笔记] 岭回归、LASSO回归
岭回归、LASSO回归 1. 岭回归 1.1 岭回归 L2正则化 在之前的 中，使用 最小二乘法求解线性回归问题 时，讨论到了 \(X^TX\) 是否可逆。 最小二乘法得到的解析解为： \[\theta = (X^TX)^{-1}X^Ty \]此时只有 \(X\) 列满秩 才有解，即 \(\text ......
[机器学习复习笔记] BGD, SGD, MBGD
BGD, SGD, MBGD 1. BGD 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent） 1.1 批量梯度下降法介绍 在 梯度下降法 每次迭代中，将 所有样本 用来进行参数 \(\theta\) （梯度）的更新，这其实就是 批量梯度下降法。 批量梯度下降法 的 损失函数表达式： \ ......
[机器学习复习笔记] Grandient Descent 梯度下降法
Grandient Descent 1. 梯度下降法 1.1 梯度与梯度下降 对于 一元函数 来说，梯度就是函数的导数；对于 多元函数 来说，梯度是一个由函数所有 偏微分 组成的向量。 梯度下降 是通过一步步迭代，使得所有 偏微分 的值达到最低。 可以以简单的 一元二次函数 \(y = (x - 1 ......
COGI控制删除按钮增强
1、业务需求 COGI在SAP中主要用于解决生产订单异常的问题。通常发生在生产订单执行过程中，当出现了特定的异常情况时，需要进行处理。这些异常情况可能包括物料缺失、数量不匹配、质量问题等等。 当这些异常情况发生时，系统会生成异常记录并将其显示在COGI中。 在COGI中，用户可以查看异常记录的详细信 ......
搭建一个.NetCore控制台程序框架，包含依赖注入/配置/日志等要素
前言# 最近需要开发小工具的场景有点多，上次我用 go 语言开发了一个 hive 导出工具，体验还不错，只是 go 语言的语法实在是喜欢不起来，这次继续试试用 C# 来开发小工具。 这次小工具的功能很简单，数据库数据迁移，不过这不重要，主要是记录一下更适合 .Net Core 宝宝体质的控制台小工具 ......
直接从 Amazon EC2 控制台模拟竞价型实例集中断的情况
您现在可以直接从 Amazon EC2 控制台将随机的 Amazon EC2 竞价型实例中断注入您的竞价型实例集。2022 年，我们推出了一项功能，让您可以在 Amazon EC2 控制台中使用 Amazon Fault Injection Simulator (Amazon FIS) 来模拟 Am... ......
ZYNQ核心板及其底板开源啦！
Hello-FPGA ZYNQ 设计开源啦！ 开源ZYNQ核心板 + 底板 硬件设计、软件设计，软件设计使用裸机演示，演示了如何使用AXI DMA等关键dma 模块 欢迎加QQ 讨论 947559581 https://github.com/Hello-FPGA 核心板结构 硬件实物 ......
开发一个现代化的.NetCore控制台程序，包含依赖注入/配置/日志等要素
前言 最近需要开发小工具的场景有点多，上次我用 go 语言开发了一个 hive 导出工具，体验还不错，只是 go 语言的语法实在是喜欢不起来，这次继续试试用 C# 来开发小工具。 这次小工具的功能很简单，数据库数据迁移，不过这不重要，主要是记录一下更适合 .Net Core 宝宝体质的控制台小工具开 ......
产品经理是做什么 - 职责｜工作流程｜技能要求
产品经理是做什么，很多大学生在校园里就很期待第一份工作就寻求产品经理的岗位，产品经理也确实是一个可以实现想法，落地创意并对团队有深刻影响的岗位，很多互联网公司都设有产品经理的岗位，但是对岗位职责，工作流程和技能要求都有或多或少的差异。产品经理也有产品规划经理、产品策划经理、产品运营经理、产品市场经理 ......
在线录屏-轻松完成教程演示、产品演示、用户支持、错误排查和用户体验研究等用途.
在线录屏是指在互联网上进行屏幕录制的过程。它允许用户通过网络连接，将自己的屏幕活动记录下来，并可以在需要时进行播放、共享或存档。在线录屏常用于教育、培训、演示、游戏等场景，可以帮助用户展示操作步骤、解决问题、分享经验等。通常，在线录屏工具提供了丰富的功能，例如选择录制区域、添加音频注释、调整录制质量 ......
Python 机器学习入门：数据集、数据类型和统计学
机器学习是通过研究数据和统计信息使计算机学习的过程。机器学习是迈向人工智能（AI）的一步。机器学习是一个分析数据并学会预测结果的程序。 数据集 在计算机的思维中，数据集是任何数据的集合。它可以是从数组到完整数据库的任何东西。 数组的示例： [99,86,87,88,111,86,103,87,94, ......
EtherCAT转EtherNET/IP协议网关控制EtherCAT伺服驱动器的方法
捷米特JM-ECTM-EIP网关，这款专为EtherCAT协议设备设计的转接装置，可以轻松地将EtherCAT设备数据采集的数据转换成EthernetIP协议。而且，我们的网关接口非常灵活，包括232、485、网口、4G等多种可选配置，这样，用户可以根据实际采集数据的个数和需要，选择相应的网关，从而... ......
AMD Zen 4c核心解析：尺寸更小但全能高效
日前，AMD正式推出Zen 4c核心，相比Zen 4核心来说，在相同的TSMC 5nm制程工艺下，Zen 4c可以使核心面积缩小约35%。 从Zen 4的3.84mm²缩减到2.48mm²，从而可以帮助笔记本电脑获得更加轻薄便携的设计方案。 从芯片面积上来说，Zen 4c可以说是AMD的“小核”解决 ......
机器学习之使用seaborn绘制各类图形
使用seaborn绘制单双变量，类别散点图，箱型图，小提琴图去更直观的观察数据的分布情况 在单变量图中使用displot,参数如下 双变量关系图使用joinplot，参数如下图 类别散点图使用stripplot(),参数如下 小提琴图和箱型图类似，一个使用violinplot(),另一个使用boxp ......
机器学习——汇聚层
最大汇聚层和平均汇聚层 填充和步幅 多个通道 汇聚层的目的 1. 降低卷积层对位置的敏感性 卷积层的输出特征图对目标的位置是很敏感的。池化可以减少这种位置敏感性。比如我们做2x2最大池化,输出特征图的值就仅依赖于输入特征图2x2的区域,不再过于依赖位置信息。 2. 降低对空间采样表示的敏感性 卷积层 ......
集成电路（IC）MAX98050ENX、MAX22707AUB、MAX17543ATP、MAX40008ANT高效、低功耗器件产品特征
1、MAX98050ENX音频编解码器是一款高性能、低功耗器件，集成了低延迟数字滤波器，用于无线耳戴式设备、头戴式设备和耳机。MAX98050具有一个单声道播放通道，带有一个5频段双四路均衡器和一个高效、全差分混合AB/D类耳机放大器。播放耳机放大器经过优化，可以实现最低输出噪声和静态功耗，同时最大 ......
DataGridView的AutoGenerateColumns控制显示列
在用C#的EF框架进行数据显示的时候出现了DataGridView显示未编辑列的问题，后来发现通过对DataGridView的 AutoGenerateColumns 属性进行定义借可以解决 AutoGenerateColumns 属性默认未true，此时会显示所有，更改为false就可以了（此属性 ......
机器学习——多输入多输出通道
多输入通道 多输出通道 1*1卷积核 当以每像素为基础应用时，1*1卷积层相当于全连接层。 1*1卷积层通常用于调整网络层的通道数量和控制模型复杂性。 ......