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# DLang 与 C 语言交互 > 很难受的是，这部分的文档太少了，根本没有 *教程向* 的文章。所以我写了此文以做分享。 本文原址链接（防止机器搬运）： **阅读提示**：请保证如下条件: - 会基本C语言使用，以及其编译命令。 - 会基本D语言使用，以及其编译命令。 - 会使用 `Makefi ......

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choices参数(数据库字段设计常见) """ 用户表 性别 学历 工作经验 是否结婚 是否生子 客户来源 ... 针对某个可以列举完全的可能性字段，我们应该如何存储 只要某个字段的可能性是可以列举完全的，那么一般情况下都会采用choices参数 """ class User(models.Mod ......

大模型通常指参数较多、层数较深的模型，它们具有更强的表达能力和更高的准确度，但也需要更多的计算资源和时间来训练和推理。常见的大型模型包括深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这些模型适用于数据量较大、计算资源充足的场景，例如云端计算、高性能计算、人工智能等。小模型 ......

# 原 ~~~c #include int main(){ int n; int sum = 1; printf("输入数字："); scanf("%d", &n); for (int i = 1;i int main() { int num; int factorial = 1; printf(" ......

代码地址：https://github.com/taishan1994/sentencepiece_chinese_bpe Part1前言 目前，大语言模型呈爆发式的增长，其中，基于llama家族的模型占据了半壁江山。而原始的llama模型对中文的支持不太友好，接下来本文将讲解如何去扩充vocab里 ......

(只写了文件调用的，C库自己看吧） 1、系统调用 定义:指操作系统提供给用户程序的调用的一组“特殊接口”，用户程序可以通过这组特殊接口来获得操作系统内核提供的服务 2、Linux文件描述符 当某个程序打开程序时，操作系统会返回相应的文件描述符，（相当于文件的别名，打开之后就只用这个fd来表示这个文件 ......

阅读本文之前，建议先阅读上一篇：什么是神经网络？ 本文由gpt4辅助撰写（gptschools.cn） 什么是大模型？ 模型是指具有大量参数的深度学习或机器学习模型，这些参数可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元，以增加模型的表示能力和学习能 ......

博客推行版本更新，成果积累制度，已经写过的博客还会再次更新，不断地琢磨，高质量高数量都是要追求的，工匠精神是学习必不可少的精神。因此，大家有何建议欢迎在评论区踊跃发言，你们的支持是我最大的动力，你们敢投，我就敢肝 ......

# C语言程序设计实践课要求[2023-06-24] C语言程序设计实践课要求 1 选题要求（这几个要点要体现在报告背景里） 1)项目选题要与实际工程紧密相关，且体现工程师的责任感和家国情怀。 2)项目的目的明确，研究内容合适； 3)题目的设定必须能体现项目的目的，且要精练； 4)若团队合作，则选择 ......

模版语法传值 {{}}:变量相关{%%}:逻辑相关 def index(request): # 模版语法可以传递的后端python数据类型 n = 123 f = 11.11 s = '我也想奔现' b = True l = ['小红','姗姗','花花','茹茹'] t = (111,222,33 ......

## 前言 多级指针在C语言中是一种特殊的指针类型，它可以指向其他指针的指针。 通过多级指针，我们可以间接地访问或修改存储在内存中的数据。 在本文中，我们将讨论多级指针的概念、使用方法、使用场景以及常见错误及其避免方法。 ## 一、人物简介 - 第一位闪亮登场，有请今后会一直教我们C语言的老师 —— ......

[toc] 《模型剪枝：让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境》 摘要： 本文介绍了深度学习模型剪枝技术，它是一种让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境的有效方法。本文首先介绍了剪枝的概念和历史，然后讲解了深度学习模型剪枝的基本原理和技术方法，最后讨论了剪枝在实际应用中的优缺点和挑战。最后，本文 ......

[toc] 半监督学习是一种让机器学习模型更好地应对新任务和场景的技术。它结合了监督学习和无监督学习的优点，能够利用已有的数据集来指导模型的学习，从而更好地应对新的任务和场景。在这篇文章中，我们将介绍半监督学习的核心概念和技术原理，以及如何在实践中应用该技术。 首先，我们需要了解什么是半监督学习。半 ......

[toc] 标题：《Python 与 TensorFlow：如何高效地构建和训练机器学习模型》 一、引言 随着人工智能的快速发展，机器学习作为其中的一个重要分支，受到了越来越多的关注和应用。而Python作为一门广泛应用于机器学习领域的编程语言，其与TensorFlow的结合也变得越来越重要。本文将 ......

[toc] 1. 引言 智能家居是一个非常热门的领域，随着人工智能技术的不断发展，模型生成技术也成为了智能家居领域的一个热门技术。本文将介绍模型生成技术，让智能家居变得更加智能化和高效化。 2. 技术原理及概念 模型生成技术是指利用机器学习和深度学习算法，对现有的数据进行建模，生成新的数据序列。在智 ......

[toc] 自然语言生成(Natural Language Generation,NLP)是人工智能领域的一个分支，它利用大量的文本数据训练出语言模型，从而实现对自然语言的生成和理解。在NLP中，情感迁移(Emotion Transfer)是一个重要的任务，它可以通过对已有文本的情感分析，将其转化为 ......

[toc] 如何训练生成模型来生成高质量的文本？ 随着人工智能技术的不断发展，生成对抗网络(GAN)已成为生成高质量文本的重要方法之一。然而，训练一个GAN模型并使其生成高质量的文本需要进行复杂的计算，并需要大量的数据进行训练。在本文中，我们将介绍如何训练生成模型来生成高质量的文本，并深入探讨相关的 ......

[toc] 用机器学习和自然语言处理技术构建智能客服机器人和智能语音助手 随着人工智能技术的不断发展，智能客服机器人和智能语音助手成为了人们生活中不可或缺的一部分。它们可以帮助用户快速解决各种问题，提高用户的满意度，同时也为企业带来了更多的商业机会。本篇文章将介绍如何构建智能客服机器人和智能语音助手 ......

[toc] 摘要： 随着深度学习算法在金融欺诈和反洗钱任务中的广泛应用，对机器学习模型的要求也越来越高。为了进一步提高模型的准确率和鲁棒性，需要进行模型微调。本文介绍了模型微调的基本原理和技术流程，并介绍了一些常用的技术工具和框架。同时，还详解了如何使用微调技术来解决金融欺诈和反洗钱任务。文章旨在帮 ......

[toc] 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是指计算机与人类自然语言进行交互的技术领域，它涉及到语音识别、文本分析、机器翻译、情感分析、自然语言生成等多个方面。随着人工智能技术的不断发展，NLP技术已成为人工智能领域中备受关注的领域之一。在NLP技术中， ......

[toc] 文章名称：《44.《模型蒸馏在计算机视觉中的应用》》 背景介绍： 随着深度学习的发展，计算机视觉领域取得了巨大的进步，尤其是卷积神经网络(CNN)在图像分类、目标检测、图像分割等领域取得了突破性进展。然而，训练一个大型CNN模型需要大量的计算资源和时间，而且往往容易出现过拟合等问题。为了 ......

[toc] 计算机视觉是人工智能领域中非常重要的一个分支，它涉及到计算机视觉技术、机器学习算法以及深度学习模型等多个方面的研究。近年来，随着深度学习模型的不断发展和改进，计算机视觉任务的质量得到了极大的提升，但同时也出现了许多挑战和问题，例如训练数据的不平衡、模型的过拟合等问题。为了更好地解决这些问 ......

[toc] 城市智能客服是人工智能在城市服务领域的一个新兴应用，旨在通过自然语言处理技术，实现智能问答、智能推荐、自动语音合成等功能，提升城市居民服务体验。本文将介绍基于自然语言处理的城市智能客服的技术原理、实现步骤、应用场景以及优化和改进措施，以期帮助读者更好地了解该技术的应用前景和挑战。 一、引 ......

[toc] 文章介绍： 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的重要分支，它研究如何将人类语言转化为计算机可理解的格式。NLP的应用非常广泛，从语言翻译、文本摘要到情感分析、信息提取等。其中，实体识别和关系抽取是NLP中非常重要的任务之一。本文将 ......

[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 ......