DataWorks Copilot 与 DeepSeek-R1 模型深度对接，支持 DeepSeek-R1-671B 模型与DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 模型，为DataWorks用户提供了更多模型的选择及生成结果的可能性。
一、技术范式的突破：从“算力堆砌”到“极致工程化”DeepSeek的成功标志着AI发展从依赖大规模算力投入向算法优化与工程效率的转变。其核心技术突破包括：低算力消耗的模型训练
通过蒸馏训练策略、动态模型剪枝和稀疏训练，DeepSeek将训练成本降至OpenAI同类模型的1/10，同时保持性能可比甚至超越。例如，其训练成本仅558万美元，而OpenAI o1超过5亿美元。硬件与算法的协同优化
采用F
# 为什么没人研究 NLP2SQL 了？
自然语言处理（NLP）与数据库查询之间的结合一直是一个热门的研究领域。NLP2SQL，指将自然语言转换为结构化查询语言（SQL）的技术，曾受到广泛关注。然而，近年来这一领域的研究似乎逐渐减少，那么这背后究竟有哪些原因呢？
## 1. NLP2SQL 的基本概念
NLP2SQL 的目标是使用户能够用自然语言询问数据库，而不需要了解 SQL 语法。这对于
# 使用HanLP进行命名实体识别（NER）数据集训练
命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，它主要用于从文本中识别出特定类型的实体，如人名、地点、组织等。本文将介绍如何使用HanLP进行NER数据集的训练，并提供相应的代码示例。
## 1. 环境准备
在开始之前，你需要确保你的环境中安装了HanLP。可以通过以下命令在Python中安装：
```bash
pip
# HanLP无法导入PTBDataReader的解决方案
在自然语言处理领域，HanLP是一款备受欢迎的开源工具包，它提供了多种强大的功能，如分词、词性标注和句法分析。最近，一些用户在使用HanLP时遇到了一个常见的问题：无法导入PTBDataReader类。本文将探讨这个问题的原因、解决方法，并通过代码示例加以说明，同时提供状态图和类图来帮助理解。
## 问题概述
PTBDataRead
# EBS JNLP JAR 配置：深入理解和实用示例
在现代软件开发中，Java Web Start 是一种流行的技术，用于在客户端运行 Java 应用程序。特别是在企业应用中，结合 EBS (Enterprise Business Suite) 系统和 JNLP (Java Network Launch Protocol) 文件，可以简化用户的启动过程。本文将为您详细介绍如何配置 EBS J
# 教你实现一个 NLP 技术栈：入门指南
在当今科技迅猛发展的时代，自然语言处理（NLP）成为各行业的重要组成部分。作为一名刚入行的小白，您可能不知道如何搭建 NLP 技术栈。本文将为您详细阐述这一过程。
## 流程概述
在实现 NLP 技术栈之前，首先需要明确所需的步骤。请查看以下表格，该表格列出了实现 NLP 技术栈的主要步骤及目标。
| 步骤 | 目标 |
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# 使用Docker安装PaddleNLP的指南
PaddleNLP是基于PaddlePaddle深度学习框架的自然语言处理工具库，广泛应用于文本分类、命名实体识别、文本生成等任务。对于很多开发者而言，直接在本地环境中安装PaddleNLP可能会遇到各种依赖问题。Docker作为一种容器化技术，为我们提供了一种标准化的安装方法。本篇文章将指导您如何使用Docker来安装PaddleNLP，并包括
# NLP 中文清洗的实现指南
在自然语言处理（NLP）中，数据清洗是一项非常重要的任务，因为原始数据通常包含许多噪声和不必要的信息。本文将带您逐步了解如何进行中文文本的清洗工作。我们会通过表格、代码以及图表的方式帮助您更好地理解整个过程。
## 流程概述
清洗中文文本通常可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# 如何确定 PaddleNLP 的内存需求
在开始使用 PaddleNLP 进行自然语言处理任务之前，我们首先需要了解其所需的系统资源，尤其是内存的大小。本指南将带您走过一个系统的流程，以确定 PaddleNLP 运行所需的内存大小。我们将通过表格和代码示例说明每一步，确保您能够理解并实践这些步骤。
## 整体流程
以下是我们需要进行的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# 深入理解 HanLP NER 数据集及其应用
自然语言处理（NLP）领域中，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是一个重要任务，其目的是识别文本中的特定实体，如人名、地名、机构名等。HanLP 是一个流行的 NLP 库，提供了一系列工具和数据集来支持中文的 NLP 研究和应用。在这篇文章中，我们将重点讨论 HanLP 的 NER 数据集，并提供示例代码，
# HanLP CRF 内容提取的科普介绍
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，信息提取（IE）是将结构化的信息从非结构化或半结构化的文本中抽取的重要技术。例如，从一篇新闻文章中提取出事件、时间、地点和参与者等关键信息。HanLP是一个开源的自然语言处理库，支持多种任务，其中之一是利用条件随机场（CRF）进行内容提取。
本文将深入探讨如何使用HanLP中的CRF模型进行内容提取，并提供
# 使用 HanLP 训练模型的完整指南
HanLP 是一个自然语言处理框架，提供了许多优秀的模型，适合各种中文文本处理任务。如果你是一个刚入行的小白，想要用 HanLP 训练模型，但不知道从何下手，不用担心！本文将详细讲解整个流程，并提供必要的代码示例。
## 流程概述
在开始之前，我们先看一下整个训练模型的步骤，以便于你更好地理解每个环节。以下是训练流程的结构化视图：
```merma
# 自然语言处理与计算机视觉的结合
在当今迅速发展的人工智能领域，自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）的结合越来越受到关注。这两种技术各自都有着丰富的应用场景，而它们的结合能够产生更强大的功能，使得机器能够更好地理解和处理多模态数据。
## 什么是自然语言处理？
自然语言处理是让计算机能够理解、解释和响应人类语言的技术。它主要用于文本数据的分析和处理，包括情感分析、机器翻译和语音识别等
# NLP 过采样：新手指导
在自然语言处理（NLP）领域，过采样是一种用于处理类别不平衡问题的技术。特别是在分类任务中，如果某一类别的样本数量远远少于其他类别，模型可能会偏向于性能较好的类别，从而影响模型的泛化能力。因此，过采样可以帮助我们提升模型在少数类样本上的表现。本文将通过具体的步骤指导新手实现“nlp 过采样”。
## 流程概述
在进行 NLP 过采样时，以下是常见的步骤：
|
# 如何实现“NLP 中文 词表 词典”
在自然语言处理（NLP）领域，构建中文词表和词典是非常重要的一步。词表就是将文本语料中出现的所有词汇进行汇总，而词典则包括了这些词汇的相关信息，例如词频、词义等。本文将详细介绍如何实现中文词表和词典的构建，适合刚入行的小白。
## 整体流程
下面是构建中文词表和词典的步骤。
| 步骤 | 描述
# 自然语言处理中的命名实体识别（NLPID）
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学和人工智能的一个重要领域，其目的是使计算机理解和生成自然语言。命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是NLP中的一个关键任务，它主要用于识别文本中的实体，如人名、地名、组织名等。在这篇文章中，我们将探讨NER的基本概念
# Transformer在自然语言处理中的应用综述
近年来，Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功。自从Vaswani等人在2017年提出该模型以来，Transformer在机器翻译、文本生成、情感分析等多项任务中都展示了出色的表现。本文将对Transformer模型进行简要介绍，并给出相关的代码示例及应用案例。
## Transformer模型概述
Tra
# NLP检索：自然语言处理与信息检索的结合
随着信息时代的迅猛发展，数据的生成速度以惊人的量级增长。在这些海量数据中，如何高效、准确地找到我们所需的信息，成为了一个亟待解决的问题。自然语言处理（NLP）作为一种让计算机理解和处理人类语言的技术，正在为信息检索提供解决方案。
## 什么是NLP检索？
NLP检索是利用自然语言处理技术来提升信息检索的效率和效果。传统的信息检索方法往往基于关键词
# 实现“NLP匹配白细胞的所有写法”
在当今的技术背景下，自然语言处理（NLP）凭借其强大的文本分析和处理能力，得到了广泛的应用。本文将引导你学习如何实现“NLP匹配白细胞的所有写法”。这不仅是一个有趣的项目，也可以帮助你熟悉NLP技术的基本应用。
## 整个流程概览
在开始之前，我们先来看看整个过程的步骤。以下是一个简要的表格，展示了实现这个项目的主要步骤：
| 步骤 | 描述
最近，我们探讨了如何利用Ollama平台在本地部署LLM，但是它所支持的模型种类有限。对于那些渴望接触更广泛的模型的用户来说，Hugging Face提供了一个理想的解决方案。Hugging Face不仅是一个模型和数据集的托管共享社区，更像是机器学习领域的GitHub，专注于LLM等资源的分享。通过使用LM Studio这样的工具，用户可以轻松地在本地下载、托管并运用Hugging Face上的
数学之美 系列三 -- 隐含马尔可夫模型在语言处理中的应用2006年4月17日 上午 08:01:00 发表者：吴军，Google 研究员 前言：隐含马尔可夫模型是一个数学模型，到目前为之，它一直被认为是实现快速精确的语音识别系统的最成功的方法。复杂的语音识别问题通过隐含马尔可夫模型能非常简单地被表述、解决，让我不由由衷地感叹数学模型之妙。 自然语言是人类交流信息的工具。很多自然语言处理
##awk 的一些使用总结
###awk 内置义变量
```
$0 当前记录（作为单个变量）
$1~$n 当前记录的第n个字段，字段间由FS分隔
FS 输入字段分隔符 默认是空格
NF 当前记录中的字段个数，就是有多少列
NR 已经读出的记录数，就是行号，从1开始
RS 输入的记录他隔符默 认为换行符
OFS 输出字段分隔符 默认也是空格
ORS 输出的记录分隔符，默认为换行符
A
摘要： 随着AI技术的进步，智能语音开始将人机交互从手+眼睛的传统模式中解放出来。带给人们更便捷、更风趣、更有人情味的体验，让被操作对象变得不再只是一个死板的工具，而更像是一个有生命的助理。“帮我打开空调”，“明天上班需要带伞吗”，“快递到哪了”…在万物互联的时代，你的所有需求只需要一句话便能实现。 随着AI技术的进步，智能语音开始将人机交互从手+眼睛的传统模式中解放出来。带给人们更便捷
一、数据标注的作用数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。人工智能算法是数据驱动型算法，也就是说，如果想实现人工智能，首先需要把人类理解和判断事物的能力教给计算机，让计算机学习到这种识别能力。数据标注的过程是通过人工贴标的方式，为机器提供学习的样本。数据标注是把需要机器识别和分辨的数据贴上标签，然后让计算机不断地学习这些数据的特征，最终实现计算机能够自主识别。数据标注包含文本数据标注、
本文，我们将使用C语言从零开始实现一个支持静态/动态网页的Web服务器。我们把这个服务器叫做Tiny。1.背景知识 2.客户端-服务器编程模型 3.使用socket处理请求与响应 4.HTTP协议与静/动态网页 5.关键代码解析 6.实验效果与源码背景知识Web服务器使用HTTP协议与客户端（即浏览器）通信，而HTTP协议又基于TCP/IP协议。因此我们要做的工作就是利用Li
软件准备测试环境:本机环境&远程mac： macos 10.13 jenkins版本: 2.121.2 java: jdk8远程连接到mac被连接的mac端配置需要开启mac的远程共享， 在’系统偏好设置’->’共享’中，把‘文件共享’，‘远程登录’，‘远程管理’都勾上 详情中除了开机关机其他都可以勾上 远程登陆是运行ssh登陆，其实大部分都可以通过命令行管理了，开启远程桌面只
段落调整和修饰是计算机一级WPS Office考试中的必考内容，如何能够快速的调整出整齐又美观的段落结构呢?在WPS Office 2012中这个问题可以轻松解决。WPS Office 2012中有一个可视化的调节按钮─段落布局，俗称“文字八爪鱼”，有了它，只要拖放鼠标就可以轻松地完成这些工作，让文档变得更为漂亮和专业，这真是一个神奇的按钮。一、准备使用“文字八爪鱼”如图1所示，当我们在WPS O
机器翻译 题目背景 题目描述这个翻译软件的原理很简单，它只是从头到尾，依次将每个英文单词用对应的中文含义来替换。对于每个英文单词，软件会先在内存中查找这个单词的中文含义，如果内存中有，软件就会用它进行翻译；如果内存中没有，软件就会在外存中的词典内查找，查出单词的中文含义然后翻译，并将这个单词和译义放入内存，以备后续的查找和翻译。假设内存中有M个单元，每单元能存放一个单词和译义。
赛题介绍国内车企为提升产品竞争力、更好走向海外市场，提出了海外市场智能交互的需求。但世界各国在“数据安全”上有着严格法律约束，要做好海外智能化交互，本土企业面临的最大挑战是数据缺少。本赛题要求选手通过NLP相关人工智能算法来实现汽车领域多语种迁移学习。赛事任务本次迁移学习任务中，讯飞智能汽车BU将提供较多的车内人机交互中文语料，以及少量的中英、中日、中阿平行语料作为训练集。参赛选手通过提供的数据构