量子 自然界 力学 秘密
Studio 3T 2023.9 (macOS, Linux, Windows) - MongoDB 的专业 GUI、IDE 和 客户端，支持自然语言查询
Studio 3T 2023.9 (macOS, Linux, Windows) - MongoDB 的专业 GUI、IDE 和 客户端，支持自然语言查询 The professional GUI, IDE and client for MongoDB 请访问原文链接：https://sysin.o ......
数仓实践丨常量标量子查询做全连接导致整体慢
本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)性能调优：常量标量子查询做全连接导致整体慢》，作者： Zawami 。 问题描述 由于SQL中存在标量子查询同另一查询做笛卡尔积使SQL整体慢。标量子查询，即结果集只有一行一列的子查询。这里导致的SQL语句执行慢不只是在于做笛卡尔积慢，也会使后续聚合更慢 ......
[28/11/23] 流体力学涂鸦
又来开新坑，开心。 一些声明，思想和数学基础 0.1. \(Euler\) 法和 \(Lagrange\) 法 0.1.1. \(Euler\) 法与 \(Lagrange\) 法最本质的区别是 \(Euler\) 关注的是整个物理过程的“场”，而 \(Lagrange\) 更关注参与物理过程的 ......
PubMedBERT:生物医学自然语言处理领域的特定预训练模型
今年大语言模型的快速发展导致像BERT这样的模型都可以称作“小”模型了。Kaggle LLM比赛LLM Science Exam 的第四名就只用了deberta，这可以说是一个非常好的成绩了。所以说在特定的领域或者需求中，大语言模型并不一定就是最优的解决方案，“小”模型也有一定的用武之地，所以今天我 ......
文件中的秘密
这题是一道简单的隐写，把信息隐写到属性里了， 当然也可以十六进制形式查看， 再或者用binwalk看看 foremost分离一下， 再用more查看 获得flag flag{870c5a72806115cb5439345d8b014396} ......
音色逼真、韵律自然的AI人声克隆限时福利！
声音，为数字人注入灵魂。 2023云栖大会上，阿里云视频云接受了CCTV-2财经频道的采访，分享并演示了如何利用云端智能剪辑，一站式完成数字人渲染及视频精编二创。 正如视频开头所呈现的AI重现演员“原声”，近年来，随着AI技术的发展，越来越多的AI之声也被运用于虚拟数字人、语音社交、咨询播报等场景。 ......
[国家冰川冻土沙漠科学数据中心]-祁连山自然保护区生态环境评估、预警与监控关键技术研究数据专题数据
祁连山自然保护区生态环境评估、预警与监控关键技术研究数据专题 专题摘要： 近日由国家重点研发计划“祁连山自然保护区生态环境评估、预警与监控关键技术研究（2019YFC0507400）”项目产出的数据成果正式在国家冰川冻土沙漠科学数据中心（www.ncdc.ac.cn）... 来源单位： 祁连山自然保 ......
基于langchain使用百度Wenxin自然语言处理MySQL
昨天下午同事刚好发来langchain使用OPENAI 来自然语言处理sqlite https://youtu.be/Tubl4scsXc4?si=Y_zOIrbkZVtndNoP 刚好有时间可以测一测玩玩 博主github:https://github.com/clairelovesgravy/l ......
NLP自然语言处理—主题模型LDA案例：挖掘人民网留言板文本数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=2155 最近我们被客户要求撰写关于NLP自然语言处理的研究报告，包括一些图形和统计输出。 随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时代 ......
自然语言处理预训练——预训练BERT
原始的BERT有两个版本，其中基本模型有1.1亿个参数，大模型有3.4亿个参数。 在预训练BERT之后，我们可以用它来表示单个文本、文本对或其中的任何词元。 在实验中，同一个词元在不同的上下文中具有不同的BERT表示。这支持BERT表示是上下文敏感的。 ......
自然语言处理预训练——用于预训练BERT的数据集
为了预训练 14.8节中实现的BERT模型，我们需要以理想的格式生成数据集，以便于两个预训练任务：遮蔽语言模型和下一句预测。一方面，最初的BERT模型是在两个庞大的图书语料库和英语维基百科（参见 14.8.5节）的合集上预训练的，但它很难吸引这本书的大多数读者。另一方面，现成的预训练BERT模型可能 ......
自然语言处理预训练—— 来自Transformers的双向编码器表示（BERT）
我们已经介绍了几种用于自然语言理解的词嵌入模型。在预训练之后，输出可以被认为是一个矩阵，其中每一行都是一个表示预定义词表中词的向量。事实上，这些词嵌入模型都是与上下文无关的。让我们先来说明这个性质。 从上下文无关到上下文敏感 ELMo（Embeddings from Language Models） ......
自然语言处理预训练——词的相似性和类比任务
在 14.4节中，我们在一个小的数据集上训练了一个word2vec模型，并使用它为一个输入词寻找语义相似的词。实际上，在大型语料库上预先训练的词向量可以应用于下游的自然语言处理任务，这将在后面的 15节中讨论。为了直观地演示大型语料库中预训练词向量的语义，让我们将预训练词向量应用到词的相似性和类比任 ......
Pooling与马赛克的秘密
说到Pooling，相信学习过CNN的朋友们都不会感到陌生。Pooling在中文当中的意思是“池化”，在神经网络当中非常常见，通常用的比较多的一种是Max Pooling，具体操作如下图： 结合图像理解，相信你也会大概明白其中的本意。不过Pooling并不是只可以选取2x2的窗口大小，即便是3x3， ......
自然语言处理预训练——子词嵌入
在英语中，“helps”“helped”和“helping”等单词都是同一个词“help”的变形形式。“dog”和“dogs”之间的关系与“cat”和“cats”之间的关系相同，“boy”和“boyfriend”之间的关系与“girl”和“girlfriend”之间的关系相同。在法语和西班牙语等其他 ......
c5w2_自然语言处理与词嵌入
自然语言处理与词嵌入 词嵌入 one-hot向量表示了每个词在词汇表中的位置，但是每个one-hot向量的内积为0，不能表示出每个词之间的相互关系。 I want a glass of orange juice. I want a glass of apple __. 例如，对于上述的这样一句话，通 ......
秋招拿offer的你，手持什么秘密武器
本文首发自公粽hao「林行学长」，欢迎来撩，免费领取20个求职工具资源包。 了解校招、分享校招知识的学长来了！ 在如今竞争激烈的就业市场中，秋招成为了许多大学生争夺心仪工作岗位的关键时期。 拿到秋招Offer并非偶然，那些能够脱颖而出并成功拿到offer的求职者，往往拥有一些独特的优势。 01 过硬 ......
TSINGSEE青犀视频平台EasyCVR如何搭建自然保护区视频监控系统
智能分析网关小动物识别算法，通过识别和监测小动物，可以了解它们的种群数量、分布范围、栖息地利用情况等重要信息，为保护和管理野生动物提供科学依据。 ......
自然语言处理预训练——全局向量的词嵌入
带全局语料统计的跳元模型 GloVe模型 从条件概率比值理解GloVe模型 总结 诸如词-词共现计数的全局语料库统计可以来解释跳元模型。 交叉熵损失可能不是衡量两种概率分布差异的好选择，特别是对于大型语料库。GloVe使用平方损失来拟合预先计算的全局语料库统计数据。 对于GloVe中的任意词，中心词 ......
自然语言处理预训练——用于预训练词嵌入的数据集
读取数据集 下采样 提取中心词和上下文词 下面的get_centers_and_contexts函数从corpus中提取所有中心词及其上下文词。它随机采样1到max_window_size之间的整数作为上下文窗口。对于任一中心词，与其距离不超过采样上下文窗口大小的词为其上下文词。 #@save de ......
自然语言处理预训练——近似训练
近似训练是一种用于加速训练过程的技术。 负采样 负采样是在训练过程中对目标函数进行简化的一种方法。在传统的训练中，需要计算整个词汇表的概率分布，这在大规模任务中会非常耗时。负采样的思想是通过随机采样一小部分负例来近似计算全局的目标函数。具体来说，对于每个正例（例如一个正确的词对应的上下文），从词汇表 ......
自然语言处理预训练——词嵌入(word2vec)
自然语言是用来表达人脑思维的复杂系统。 在这个系统中，词是意义的基本单元。顾名思义， 词向量是用于表示单词意义的向量， 并且还可以被认为是单词的特征向量或表示。 将单词映射到实向量的技术称为词嵌入。 近年来，词嵌入逐渐成为自然语言处理的基础知识。 为何独热向量是一个糟糕的选择？ 自监督的word2v ......
冲击900亿美元估值！邀约路演、秘密交表的Shein上市有望
双十一的狂欢刚刚结束，Shein即将赴美上市的消息又在电商圈里投下一枚重磅炸弹。 继被媒体曝光其寻求900亿美金估值后，最新的消息称其已邀请投资人参与路演，且已秘密完成交表。这个神秘的中国独角兽，离敲钟登陆美股的日子越来越近了。 1. 好事临近 很长一段时间，Shein不为国内消费者熟知，却在国外拥 ......
自然语言处理（NLP）的研究方向
自然语言处理（NLP）的研究方向包括但不限于以下方面： 词法分析：对文本进行分词、词性标注等基本处理，是后续处理的基础。 句法分析：研究句子的语法结构，对句子进行解析，如依存句法分析。 语义理解：分析文本的语义，理解文本表达的含义和情感，是自然语言处理的核心问题。 信息抽取：从大量非结构化文本中抽取 ......
分享一次公司晋级考试的SQL题目，非常有趣的案例（postgresql 标量子查询 where lie 谓词过滤条件）
同事今天晋级高级工程师考试，发来一道公司出题目让我帮忙进行优化，其中场景二的案例非常有意思😉。 题目内容如下： 原始SQL： scott=> explain analyze scott-> select scott-> a.id, scott-> a.col2, scott-> (select s ......
深度解析自然语言处理之篇章分析
在本文中，我们深入探讨了篇章分析的概念及其在自然语言处理（NLP）领域中的研究主题，以及两种先进的话语分割方法：基于词汇句法树的统计模型和基于BiLSTM-CRF的神经网络模型。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕， ......
自然语言处理概述
自然语言处理概述 以前的自然语言大多数停留在去根据业务来编写相应的规则来解决实际的问题，但是仅仅靠手工编写的规则是无法覆盖全部的内容，而且不同的规则之间也具有一定的矛盾，随着统计学的发展，人们逐渐的用统计的思想去解决一些实际的问题，例如马尔可夫假设，即一个词语出现的概率取决于它前面出现的所有词，但是 ......
2023-8-24 Quantom Computational Advantage Using Pertons 光量子计算优越性 2023人工智能大会青年科学家论坛
Quantom Computational Advantage Using Pertons 光量子计算优越性 | 2023人工智能大会青年科学家论坛 钟瀚森 上海人工智能实验室 论文背景:量子计算有望在许多重要任务上实现超越经典的计算能力。但长期以来受限于实验技术，无法在实际任务上演示超越经典计算机 ......