模型 语言bert

[toc] 人工智能专家，程序员，软件架构师，CTO路过，欢迎阅读本文《91. "基于情感分析的自然语言处理：从文本到情感"》: 随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域也迎来了一系列的变革。其中，基于情感分析的自然语言处理(Em ......

[toc] 《13. "自然语言处理中的情感分析：从文本到情感"》 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支，其目的是让计算机理解和处理人类语言。在NLP中，情感分析(Emotion Analysis)是一个重要组成部分，其目的是从自 ......

[toc] 引言 随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理技术也在逐渐成为人工智能领域的主流技术之一。智能客服作为一种重要的应用场景，其智能化程度和服务水平已经成为企业竞争的关键因素之一。本文将介绍基于自然语言处理的智能客服的实现原理、步骤流程和应用示例，并探讨其优化和改进策略。 一、背景介绍 随着 ......

[toc] GPT-3 技术突破：实现更准确、更真实的语言生成 随着人工智能技术的不断发展，语言生成技术也在取得显著的进展。其中，最引人注目的进展之一是 GPT-3。GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)是由 OpenAI 开发的一种全新的语言生成模型 ......

[toc] 文章标题：《自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域的100篇热门博客文章标题如下》 背景介绍： 随着人工智能技术的不断发展和普及，自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)作为其中一个重要的分支，受到了越来越 ......

[toc] 1. 引言 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是一种人工智能技术，旨在使计算机理解和处理自然语言文本，从中提取有意义的信息和数据。NLP是机器学习领域中的重要分支之一，它的应用广泛，涵盖了自然语言生成、文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别等领 ......

[toc] 22. "基于图谱的自然语言处理：从实体到关系" 随着人工智能技术的发展，自然语言处理(NLP)逐渐成为了一个热门的研究方向。在NLP中，实体识别和关系抽取是非常重要的任务。在传统的NLP方法中，实体识别和关系抽取依赖于人工设计的规则和数据库，但是这种方法存在很多的局限性，比如需要大量的 ......

[toc] GPT-3 性能评估：比较不同语言、文本和任务的差异 近年来，自然语言处理 (NLP) 和人工智能领域取得了巨大的进展，其中 GPT-3 是目前最为先进的语言模型之一。GPT-3 拥有超过 1750 亿个参数，能够生成自然流畅、准确的文本，广泛应用于文本分类、机器翻译、情感分析、文本生成 ......

[toc] GPT-3 是当前最为先进的自然语言处理框架之一，由 OpenAI 于 2022 年 11 月发布，是自回归和注意力机制等技术的综合体现。本文将详细介绍 GPT-3 的内部结构，帮助读者更好地理解其工作原理和应用。 ## 1. 引言 自然语言处理是人工智能领域的重要分支，旨在使计算机理解 ......

[toc] 《强化学习中的模型调优与优化》 引言 强化学习是一种机器学习领域的重要分支，旨在让智能体通过与环境的交互来学习最佳行为策略，从而完成目标任务。在强化学习中，模型作为智能体的决策引擎，必须能够高效地执行搜索策略，以最大化奖励函数的期望值。然而，在实际训练和调优中，模型可能会出现性能问题，导 ......

[toc] 自然语言处理与机器翻译是人工智能技术领域中的两个重要分支。它们利用机器学习和深度学习算法来处理自然语言文本，并生成对应的机器翻译结果。本文将详细介绍自然语言处理与机器翻译技术原理及概念、实现步骤与流程、应用示例与代码实现讲解、优化与改进以及未来发展趋势与挑战。 一、引言 随着全球化的不断 ......

[toc] 18. "自然语言处理中的文本摘要：从文本到算法" 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是指将自然语言(例如英语、中文等)转化为计算机可处理的格式的技术。在NLP中，文本摘要(Text Segmentation)是一个非常重要的任务，它的目的是将 ......

[toc] 文章标题：《17. "机器学习中的神经网络：如何创建强大的模型并解决复杂的问题"》 文章背景介绍：随着人工智能技术的快速发展，神经网络已经成为机器学习领域中最受欢迎的模型之一。神经网络是一种基于深度学习的技术，能够通过多层神经元来学习和提取特征，从而实现复杂的分类、回归和聚类等任务。在实 ......

[toc] 文章介绍 “机器学习中的强化学习：如何通过试错和反馈来提高模型的性能”这篇文章主要介绍了强化学习技术在机器学习中的应用。强化学习是一种通过试错和反馈不断优化模型性能的机器学习技术。本文将介绍强化学习技术的核心概念、实现步骤与流程、应用示例与代码实现、优化与改进以及未来发展趋势与挑战等内容 ......

[toc] 1. 引言 随着全球化的加速和人工智能的快速发展，机器翻译成为了许多企业、机构和个人的痛点。虽然已有多种机器翻译技术，但基于自然语言处理和深度学习的机器翻译一直缺乏有效的解决方案，这导致机器翻译的准确性和稳定性不断提高，但处理大规模语言数据集的任务仍然存在挑战。为了解决这些问题，GPT- ......

8086汇编语言基础学习（二）—— 汇编指令和伪指令 数据传输指令： 1. MOV 指令 描述：赋值指令 格式：MOV DST，SRT 功能：双操作数，将SRT 赋值给DST 注意： DST，SRT不能同时为mem，对于所有的双操作数皆是如此。 不允许对CS赋值 其中一个是段寄存器时，另一个就必须是 ......

自从 OpenAI 发布 ChatGPT 4.0 之后，大模型热度一直不减，国内不管是大厂还是创业团队纷纷杀入大模型领域，大模型的建立首先离不开的是数据，数据才是一切大模型训练的基础，那么目前国内大模型团队的数据需求究竟是什么？如何通过学习数据采集，对大模型数据预测商业发展呢？ ......

1、指针简单介绍 #include<stdio.h> int main(void){ int * p; // p是变量的名字, int * 表示p变量存放的是int类型的地址(指针变量) /* int * p 应该理解为 p 是变量名，p变量数据类型是 int * 类型，实际即使存放的是int变量地 ......

虽然未能训练出来好的模型，但是步骤大概了解了。 maixhub-模型训练网站 模型训练步骤： 创建模型并点击进去： 数据集、上传图片： 标号签后选择参数： 最后创建训练即可。 yolov2部署模型： 将下载的模型中的main.py中的先验框复制到此处： 先验框的作用是让yolov2的racal更大， ......

# Go 语言之 Viper 的使用 ## Viper 介绍 [Viper](https://github.com/spf13/viper)： ### 安装 ```bash go get github.com/spf13/viper ``` ### Viper 是什么？ Viper 是一个针对 Go ......

# 第一步，[官网](https://code.visualstudio.com/)下载VSCode ## 1.官网下载好 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2913371/202306/2913371-20230618110315250-2137115612 ......

OPC DA的Client对象模型可以如下图表示 一个OPC Server对象可以包含一个OPC Groups对象 一个OPC Groups对象可以包含多个OPC Group对象 一个OPC Group对象可以包含一个OPC Items对象 一个OPC Items对象可以包含多个OPC Item对象 ......

# 背包模型 ## 二维费用的背包问题 >有 $N$ 件物品和一个容量是 $V$ 的背包，背包能承受的最大重量是 $M$。 > >每件物品只能用一次。体积是 $v_i$，重量是 $m_i$，价值是 $w_i$。 > >求解将哪些物品装入背包，可使物品总体积不超过背包容量，总重量不超过背包可承受的最大 ......

# TCP编程 ## 1、网络编程分类 包括TCPsocket编程（底层基于tcp/ip协议）和b/s结构的http编程（使用的是http协议，但是底层是tcp socket实现的） 资料：尚硅谷的TCP资料（3卷），可以咸鱼找下资料看下 ## 2 TCPsocket编程 windows查看端口密码 ......

## SQL语言 #### SQL通用语法 1. **以分号结尾** 2. **使用缩进增加可读性** 3. **不区分大小写,关键字建议大写** ![image-20230615091326501](https://harper886.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/img ......

首先要求百度这个网站注册一个账号，申请TTS的使用权限：https://ai.baidu.com/tech/speech/tts 点击立即使用，一系列操作之后可以领取免费试用的资格 创建相关应用就可以获取到程序里面要用的key了 最后程序里还要引用两个nuget包，一个是百度的AI包另外一个是NAu ......

TDL（Tests Description Language ） 基于JSON的测试描述语言， 用于描述测试用例、测试套件、测试报告等相关实体及属性 ## 测试用例描述 - name: 用例名称（string类型）- 必填 - description: 用例描述（string类型） - priori ......

新手友好bert4keras https://spaces.ac.cn/ 在鹅厂实习阶段，follow苏神（科学空间）的博客，启发了idea，成功改进了线上的一款模型。想法产出和实验进展很大一部分得益于苏神设计的bert4keras，清晰轻量、基于keras，可以很简洁的实现bert，同时附上了很多 ......

# 前言 ## 为什么用Decoder only LLM之所以主要都用Decoder-only架构，除了训练效率和工程实现上的优势外，在理论上是因为Encoder的双向注意力会存在低秩问题，这可能会削弱模型表达能力，就生成任务而言，引入双向注意力并无实质好处。而Encoder-Decoder架构之所 ......

# # T5 采用Encoder Decoder架构 T5将每个文本处理问题都看做 Text2Text问题 通过这种方式将不同的NLP任务统一在一个模型框架之下，充分进行迁移学习 为了让模型知道需要执行的任务类型，需要在输入文本前添加特定的文本前缀进行提示，也是最早的Prompt 用同样的模型，同样 ......