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GPT3：人工智能时代的新型语言模型
[toc] 1. GPT-3：人工智能时代的新型语言模型 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理领域也迎来了新的里程碑。GPT-3 是当前最具代表性的语言模型之一，它具有如下特点： - GPT-3 是一种全新的语言模型，基于深度学习技术，使用了大量的预训练数据和先进的自然语言处理算法，能够模拟人类 ......
随着人工智能和大数据技术的不断发展，大模型与工业机器人的结合逐渐成为了一个热门话题。这种结合不仅可以提高机器人
[toc] 随着人工智能和大数据技术的不断发展，大模型与工业机器人的结合逐渐成为了一个热门话题。这种结合不仅可以提高机器人的工作效率，还可以提高模型的性能和准确度，为工业自动化领域带来巨大的变革和发展空间。本文将介绍大模型与工业机器人的结合技术原理、实现步骤和应用场景，并分析优化和改进的必要性。 # ......
自然语言理解模块：实现智能语音识别与语音合成系统
[toc] 自然语言理解模块是智能语音识别与语音合成系统的核心组件，能够实现对用户输入的自然语言进行语音识别和语音合成，将其转换为机器可以理解和执行的指令。本文将介绍如何实现这个模块，包括相关技术原理、实现步骤和示例应用。 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，语音识别和语音合成技术成为了智 ......
ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习
[toc] 文章：ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习 ## 1. 引言 深度学习是一种革命性的机器学习技术，自推出以来，已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。在计算机视觉领域，深度学习中的 ResNet 模型成为了一个经典的例子，被广泛用于图像分类、目标检测、图像分 ......
Transformer算法的应用
[toc] Transformer 算法的应用 近年来，随着深度学习和自然语言处理领域的迅速发展，Transformer 算法成为了深度学习中最重要的算法之一。Transformer 算法是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它在处理序列数据时具有极强的并行计算能力和出色的表现力。本文将详细介绍 ......
编译器设计与实现：使用多线程编程模型优化编译器性能
[toc] 《编译器设计与实现：使用多线程编程模型优化编译器性能》 编译器是计算机程序的入口点，是将高级编程语言(如C、C++等)转化为机器语言的工具。编译器的性能直接影响着程序的运行效率和效率。为了提高编译器的性能，人们一直在探索新的编译技术。本文将介绍如何使用多线程编程模型优化编译器性能。 一、 ......
编译器设计与实现：Java编译器并发编程模型实现多核CPU和Web应用程序
[toc] 编译器设计与实现：Java编译器并发编程模型实现多核CPU和Web应用程序 摘要： 本文将介绍Java编译器的并发编程模型，并介绍如何将其应用于实现多核CPU和Web应用程序。本文将介绍Java编译器的核心原理和实现步骤，并探讨如何优化和改进编译器的性能、可扩展性和安全性。通过实际示例和 ......
【雕爷学编程】Arduino动手做（112）---2.4G24L01无线模块
37款传感器与执行器的提法，在网络上广泛流传，其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止这37种的。鉴于本人手头积累了一些传感器和执行器模块，依照实践出真知（一定要动手做）的理念，以学习和交流为目的，这里准备逐一动手尝试系列实验，不管成功（程序走通）与否，都会记录下来 小小的进步或是搞不掂的问 ......
基于瑞丽多径信道的无线通信信道均衡算法matlab仿真,对比MMSE,ZF-DFE,MMSE-DFE
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 信道均衡（Channel equalization）是指为了提高衰落信道中的通信系统的传输性能而采取的一种抗衰落措施。它主要是为了消除或者是减弱宽带通信时的多径时延带来的码间串扰（ISI）问题。其机理是对信道或整个传输 ......
基于MFCC特征提取和神经网络的语音信号识别算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 在语音识别（Speech Recognition）和话者识别（Speaker Recognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scale Frequency Cepstral Coeffici ......
算法学习day60单调栈part03-84
package LeetCode.stackpart03; /** * 84. 柱状图中最大的矩形 * */ public class LargestRectangleHistogram_84 { public int largestRectangleArea(int[] heights) { in ......
算法学习day58单调栈part01-739、496
package LeetCode.stackpart01; import java.util.Deque; import java.util.LinkedList; /** * 739. 每日温度 * 给定一个整数数组 temperatures，表示每天的温度，返回一个数组answer，其中answ ......
算法学习day59单调栈part02-503、42
package LeetCode.stackpart02; import java.util.Arrays; import java.util.Stack; public class NextGreaterElementII_503 { public int[] nextGreaterElement ......
【算法题】斜着打印矩阵
// [1, 2, 3] // [4, 5, 6] // [7, 8, 9] // [10,11,12] // // print order 1, 2, 4, 3, 5, 7, 6, 8, 10, 9, 11, 12 function test() { let arr = [ [1, 2, 3], ......
迪杰斯特拉算法学习
最短路径算法-迪杰斯特拉(Dijkstra)算法 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法，用于计算一个节点到其他节点的最短路径。它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先遍历思想)，直到扩展到终点为止。 基本思想 通过Dijkstra计算图G中的最短路径时，需要指定一个起点D( ......
算法学习笔记(25): 矩阵树定理
# 矩阵树定理 > 本文不作为教学向文章。 > > 比较好的文章参考： > > - [矩阵树-定理以及凯莱公式](https://zhuanlan.zhihu.com/p/593934554) > > - [【学习笔记】矩阵树定理（Matrix-Tree）_繁凡さん的博客-CSDN博客](https ......
blender 解决圆形 模型精度问题
1、在右侧选中mesh 2、进入到编辑模式 3、左下角选择修改器 4、选择 修改器里 表面细分 5、下面两个按钮可以看左侧的实时效果 6、在物体模式下点击应用 ......
fload算法的一个小细节
今天在写题目的时，对的思路但是一直卡了一个点，后来经过查找原来是fload算法忽略的一个小细节，以前从来还没有注意到这个小细节，现在把这个细节记录下来 这是原本的代码 for(int i=1;i<=n;i++){ for(int j=1;j<=n;j++){ for(int k=1;k<=n;k++ ......
京东api接口获得jd商品分类源代码调用示例
京东商品分类接口的作用是提供一种获取商品分类信息的方式，可以帮助开发者在自己的应用程序中快速获取商品分类数据，从而实现更加精准的商品分类展示、搜索等功能。 具体而言，京东商品分类接口（获取免费测试）的作用包括： 1.精准地获取商品分类信息：通过商品分类接口，开发者可以获取最新的、准确的商品分类信 ......
神经网络模型种类
神经网络模型种类 一般地，CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等 ......
代码随想录算法训练营第九天| 232.用栈实现队列 225. 用队列实现栈
232.用栈实现队列 注意： 1，构造函数不需要 2，需要有两个成员变量 in out 代码： 1 class MyQueue { 2 public: 3 stack<int> in; 4 stack<int>out; 5 MyQueue() { 6 7 } 8 9 void push(int x) ......
vue+vant实现浮动导航栏点击定位到模块，且选中效果随滚动切换
1.主页面中导入浮动导航栏（使用vant的粘性布局sticky组件，使首屏下方的导航栏随页面滚动浮动在想要的位置）： <template> <div class="app-container"> <!-- 浮动导航 --> <van-sticky style=" z-index: 1; positi ......
R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据|附代码数据
library(keras) 生成样本数据集 首先，本教程的样本回归时间序列数据集。 plot( c ) points( a ) points( b ) points( y ) 点击标题查阅往期内容 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 左右滑动查看更多 01 02 ......
模型训练
1. bert为什么attention除以根号下d 原因：因为点积的数量级增长很大，因此将 softmax 函数推向了梯度极小的区域。 案例： 在没有除以根号d时， raw_tensor = torch.tensor([[2.1,3.3,0.5,-2.7]]) torch.softmax(raw_t ......
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习） ......
深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT
# 深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT # 1.模型压缩概述 ## 1.2模型压缩原有 理论上来说，深度神经网络模型越深，非线性程度也就越大，相应的对现实问题的表达能力越强，但相应的代价是，训练成本和模型 ......
了解基于模型的元学习：Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM
摘要：本文主要为大家讲解基于模型的元学习中的Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM。 本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM》，作者：汀丶 。 1. ......
HTTP请求：requests模块基础使用必知必会
http请求是常见的一种网页协议，我们看到的各种网页，其实都是发送了http请求得到了服务器的响应，从而将数据库中复杂的数据以简单、直观的方式呈现出来，方便大众阅读、使用。而如何发送http请求呢？今天来探讨一下使用requests模块，达到高效、简单的http请求操作。 ......
【雕爷学编程】Arduino动手做（111）---震动提醒模块
37款传感器与执行器的提法，在网络上广泛流传，其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止这37种的。鉴于本人手头积累了一些传感器和执行器模块，依照实践出真知（一定要动手做）的理念，以学习和交流为目的，这里准备逐一动手尝试系列实验，不管成功（程序走通）与否，都会记录下来 小小的进步或是搞不掂的问 ......