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[toc] 30. 对话系统自然语言理解模块：构建智能客服与在线聊天系统 随着互联网的普及和人们对在线客服的需求不断增加，智能客服和在线聊天系统成为了越来越重要的应用场景。其中，对话系统自然语言理解模块是构建智能客服和在线聊天系统的关键模块之一。本文将介绍对话系统自然语言理解模块的基本概念、技术原理 ......

[toc] 自然语言处理(NLP)技术是人工智能领域的核心技术之一，它在语音识别、机器翻译、文本摘要等领域都有着广泛的应用。本文将介绍NLP技术在语音识别中的应用，包括基本概念、技术原理、实现步骤、应用示例和优化改进等内容。 ## 1. 引言 语音识别是自然语言处理技术在语音领域中的广泛应用。它的目 ......

[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 ......

[toc] 2. 从入门到精通：自然语言处理概述及常见问题解答 随着人工智能和自然语言处理领域的飞速发展，越来越多的企业和组织开始关注这个领域。自然语言处理是一种让计算机理解和处理人类自然语言的技术，涉及到语音识别、文本分类、机器翻译、情感分析等多个方面，本文将详细介绍自然语言处理领域的技术原理和基 ......

[toc] 15. 自然语言处理技术综述：自然语言生成与文本摘要 摘要 自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个分支，其主要目标是让计算机理解和处理自然语言。本文将综述自然语言生成和文本摘要的技术原理和实现步骤。首先介绍自然语言生成的概念和技术原理，然后介绍文本摘要的基本概念和实现步骤，最后将比较 ......

[toc] 使用自然语言处理技术进行文本生成 在当今社会，自然语言处理技术已经成为了人工智能领域的重要分支之一。随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理技术也在不断地得到广泛的应用。本文将介绍如何使用自然语言处理技术进行文本生成。 技术原理及概念 自然语言处理技术是人工智能领域的一个分支，它涉及到语 ......

[toc] 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术是人工智能领域的重要分支之一，它的目标是让计算机理解和处理人类语言。NLP技术在文本挖掘、机器翻译、情感分析、信息提取、信息检索、问答系统等方面都有广泛应用。本文将介绍自然语言处理技术在文本挖掘中的应用，并 ......

[toc] 《机器翻译中的跨语言翻译质量评估和优化》 一、引言 机器翻译是人工智能领域中的重要应用之一，已经被广泛应用于金融、医疗、科技、法律等领域。其中，跨语言翻译质量评估和优化是机器翻译中非常重要的环节，对于提高机器翻译的准确性和效率至关重要。本文将介绍机器翻译中的跨语言翻译质量评估和优化技术原 ......

[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 ......

[toc] 标题：《基于生成式预训练Transformer的跨语言文本摘要与情感分析》 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，跨语言文本摘要和情感分析成为了许多应用场景的重要需求。在这些应用中，文本摘要通常是为了简洁、准确地概述文本内容，而情感分析则是为了分析文本中的情感倾向。这些技术需要处 ......

[toc] ## 1. 引言 随着互联网和人工智能技术的不断发展，语音识别技术正在被越来越广泛地应用于各种场景中。语音识别技术不仅可以用于语音助手、智能家居、智能穿戴设备等智能家居设备，还可以用于智能客服、智能营销、智能语音助手等智能服务领域。本文将介绍自然语言处理技术在语音识别中的应用，帮助读者更 ......

[toc] 1. 引言 随着数据量的爆炸式增长，数据处理和分析的需求也越来越大。传统的批处理计算已经无法满足高效的数据处理和分析需求，因此，并行计算成为了一个重要的技术方向。然而，R语言作为一种开源、可视化能力强且易于编程的语言，在并行计算方面却一直受到忽略了。本文旨在介绍如何使用R语言实现并行计算 ......

[toc] 37. Go语言编程技巧：实现高效的数据处理和企业应用程序 摘要 Go语言是一种现代的编程语言，以其高效、简洁、安全、可靠等优点而备受欢迎。本文将介绍Go语言编程技巧，包括数据处理和企业应用程序方面的应用。我们将会讲解Go语言的基本概念，介绍Go语言的背景和技术原理，并介绍实现Go语言高 ......

[toc] 生成式预训练Transformer：探索其在自然语言处理领域的最新应用 ## 1. 引言 自然语言处理 (NLP) 是一项具有巨大潜力的技术领域，近年来得到了广泛的关注和发展。其中，生成式预训练Transformer(GPT) 是一种先进的神经网络模型，被广泛应用于文本生成、机器翻译、语 ......

[toc] 深度学习技术在自然语言处理领域的应用：未来人工智能将会如何？ 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理(NLP)领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。深度学习技术通过模拟人脑神经网络的结构和功能，来学习和预测自然语言，取得了令人瞩目的成果。在NLP领域，深度学习技术的应用已经涉及到了 ......

[toc] Transformer 编码器和解码器被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。近年来，由于 Transformer 在自然语言处理领域的广泛应用，越来越多的研究者开始关注 Transformer 的改进与优化。本文将详细介绍 Transformer 编码器和解码器的原理、实 ......

[toc] 随着大数据技术的不断发展和应用，编程语言的发展与变革也成为了一个重要的研究方向。大数据技术是指处理和分析海量数据的技术，其应用领域广泛，包括金融、医疗、交通等。未来编程语言的发展将离不开大数据技术，因为大数据技术将广泛应用于各种应用场景，如智能推荐、智能分析、智能金融等。因此，开发具有大 ......

001、面向过程，如c、shell； 性能高， 代码可读性差。 002、面向对象：c++、java； 003、函数式编程。 面向过程编程： 以过程为中心，按照一定的顺序执行程序。 强调程序的执行顺序和控制流程。 程序的重点在于算法和数据的处理，使用全局变量和函数进行操作。 编写简单，可读性高，性能较 ......

@[TOC](HTML & CSS 学习总结) # HTML HTML（超文本标记语言）是一种用于创建网页的标记语言。它允许我们使用标签来描述网页的结构和内容。 简单示例（如何使用标签来创建一个简单的网页）： ```html 我的网页 Hello, World! 这是一级标题 ``` 在上面的示例中 ......

@[TOC](JavaScript & TypeScript 学习总结) # JavaScript ## JavaScript BOM对象 BOM（Browser Object Model）对象是指浏览器对象模型，它提供了与浏览器窗口进行交互的对象和方法。例如，window 对象就是 BOM 的一部 ......

- 方法和函数的作用几乎是一样的,但是函数在使用的过程中更加灵活和多样化 - scala中函数是头等公民 . 可以作为方法的返回值和参数使用 - scala是一个集面向对象和面向函数于一身的编程语言 , 灵活的函数是函数式编程的一种体现 - 函数的使用使代码更加简洁和灵活 # 函数 scala中一种 ......

JMeter中的_timeShift函数可用于将本地时间与UTC时间之间进行转换。下面是一个使用_timeShift函数的示例： 1. 假设你需要在测试过程中捕获当前的本地时间，并将其用作请求参数中的时间戳。 2. 假设你的请求参数中需要一个时间戳参数，它的格式为“yyyy-MM-dd'T'HH:m ......

单体服务，微服务服务的演变&各自优缺点 一.单体服务 web-->service-->infrastructure-->mysql web-->service-->redis web-->service-->rabbitMQ 优点： 随着服务的演变 1.1> 单体服务 ● 优点： 1> 架构简单，清 ......

`abs()` 是 Python 内置的一个数学函数，用于返回指定数字的绝对值。`abs()` 函数常见用法如下： ```python abs(x) ``` 其中，`x` 表示要求绝对值的数字，可以是整数、浮点数、复数等。如果 `x` 为整数或浮点数，则 `abs()` 函数将返回其绝对值；如果 ` ......

## 前言 在C语言中，指针是一项重要的概念，它允许我们直接访问和操作内存地址。 可以说，指针是C语言一大优势。用得好，你写程序如同赵子龙百万军中取上将首级；用得不好，则各种问题层出不穷，有种双拳难敌四手的感觉。 本文将介绍指针的基础知识，包括指针的定义、初始化、访问和运算。 ## 一、人物简介 - ......

SQL语句中的字符串中出现了&符号，当执行的时候会被认为是参数需要传递，PLSQL会弹出一个variables的窗口 解决的方法是： 在正常的编写下将&替换为 '||'&'||' 如 update table set col='a&b' where col=1 修改为 update table se ......

参考资料： 考点：子串 & [题干] 1 Input: nums = [1,1,1], k = 2 2 Output: 2 这道题说实话看得我一脸懵，第一时间想到的自然是双层循环遍历的一个$O(n^2)$的解法，也就是官方的解法一。但是使用这种解法会超时（Python语言是这样的，评论区有人提到了） ......

## 数组 本篇主要介绍：`一维二维数组`、`字符数组`、`数组名和初始化注意点`以及`字节序`。 ### 一维数组 #### 初始化 有以下几种方式对数组初始化： ```c // 定义一个有5个元素的数组，未初始化 int a[5]; // 定义一个有5个元素的数组，将第一个初始化0，后面几个元素 ......

一、Linux ZIP 加密参数： -e : 密码输入到终端里 zip -e test.zip a.out 输入两遍密码，防止”胖手指“ -P ：（大写P）密码输入到命令行 zip -P aaa test.zip a.c aaa 是密码 二、Mac ZIP 加密方法: 和上面类似 -e : 密码输入 ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=25860 最近我们被客户要求撰写关于股票尾部相关性的研究报告，包括一些图形和统计输出。 什么是尾部相关性？ 假设市场出现了属于最差 5% 的日子的回撤（缩减）：有人可以问，鉴于市场处于蓝色区域，特定股票下跌的概率是多少？ 我们都了解股票相对于市场的 ......