实践制作DIY- GC0065-智能语音识别分类垃圾箱一、功能说明：基于51单片机设计-智能语音识别分类垃圾箱功能介绍：STC89C52单片机（AT89C51/52）+4路舵机（对应4个垃圾桶）+语音识别模块+喇叭+4个绿色LED灯反映垃圾桶状态+4个按键（模拟脚踏开关）1.可通过语音识别或者脚踏开关打开4个垃圾桶。语音命令打开后5秒钟自动关闭，脚踏开关按下后立即打开，松开后立即关闭。打开时对应L
NodeTool 是一个开源的 AI 工作流可视化构建器，通过拖放节点的方式设计复杂的工作流，无需编码即可快速原型设计和测试。它支持本地 GPU 运行 AI 模型，并与 Hugging Face、OpenAI 等平台集成，提供模型访问能力。
VMB（Visuals Music Bridge）是由中科院联合多所高校机构推出的多模态音乐生成框架，能够从文本、图像和视频等多种输入模态生成音乐。该框架通过文本桥接和音乐桥接解决了数据稀缺、跨模态对齐弱和可控性有限的问题。
pyltp的简介 语言技术平台(LTP)经过哈工大社会计算与信息检索研究中心 11 年的持续研发和推广， 是国内外最具影响力的中文处理基础平台。它提供的功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注等。 pyltp 是 LTP 的 Python 封装，同时支持Python2和Python3版本。Python3的安装方法为：pip3 install pyltp官网下载网址：
投诉类舆情指公众对企业、机构、个人的不满和抱怨的声音，通常是因为服务不好、产品质量问题等引起的。这种舆情如果不及时处理，会对企业的品牌声誉和业务经营产生负面影响。因此，企业和政府部门应该高度重视投诉类舆情，及时回应和解决。那么，投诉类舆情怎么监测处理呢？一、关于投诉类舆情监测1.社交媒体监测社交媒体在舆情监测中起着重要作用。对于企业来说，监测社交媒体上的消费者投诉信息是非常重要的。通过关注和跟踪社
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能的一个分支，研究如何让计算机理解、生成和处理人类语言。文本生成是NLP的一个重要方面，旨在使计算机根据给定的输入生成自然语言文本。这篇文章将深入探讨文本生成的算法与实践，包括核心概念、算法原理、实例代码和未来趋势。2.核心概念与联系在自然语言处理中，文本生成通常涉及以下核心概念：语料库：包含大量自然语言文本的数据集，用于训练文本生成模型。词汇
理论 什么是朴素贝叶斯算法？朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性在判定该水果是否为苹果的概率分布上独立的。朴素贝叶斯分类器很容易建立，特别适合用于大型数据集
C语言本身不提供输入和输出语句，输入和输出操作是由C标准函数库中的函数来实现的。 C提供的标准函数是以库的形式在C的编译系统中提供，它们不是C语言文本中的组成部分。不把输入输出作为C语句的目的是使C语言编译系统简单精练，因为将语句翻译成二进制的指令是在编译阶段完成的，没有输入输出语句就可以避免在编译阶段处理与硬件有关
arXiv:1907.02189v2 [stat.ML] 8 Oct 2019 Abstract 联邦学习使得大量的边缘计算设备在不共享数据的情况下共同学习模型。联邦平均法（FedAvg）是该算法中的一种主要算法，它在所有设备的一小部分上并行运行随机梯度下降（SGD），并每隔一段时间对序列进行平均。尽管它很简单，但在现实环境下却缺乏理论上的保障。本文分析了FedAvg在非iid数据上的
我不是搞搜索专业的，当时毕设做了个简单的分词算法，就放到blog上。没想还有挺多人感兴趣的，记得那天点击量忽然达到2000（当时我的日点击量也就200），很多做搜索的人找我，说思路不错。也许我这辈子再也不搞搜索了，就把这篇文章放这留个纪念吧。 xiecc于2006年2月11日最近折腾毕业论文，搞得人没心情写blog了。于是觉得不如把毕业论文里的东西贴出来当blog算了。这里主要介绍了我自
阿里云的服务器虽然用VNC连接就可以有图形界面，但是比较卡，用着不舒服。在shell界面里只能用vim编辑器，还是不太顺手。Sublime Text3是一个很常用的代码编辑器，用起来也很顺手，在上面安装SFTP插件后就可以直接访问并修改服务器上的代码文件，十分方便。只要在本地 ctrl+s ，就可以保存至服务器。
阿里云的服务器虽然用VNC连接就可以有图
当您通过电子邮件收到必须签名的PDF文档时，打印文件，用钢笔在虚线上签名，扫描签名的文档并将其发回的过程可能是一项相当繁琐的任务。幸运的是，苹果公司增加了使用预览功能对PDF文档进行电子签名的功能，该程序预先安装在每台运行OS X Lion或更高版本的Mac上。 在Mac上使用“预览”在PDF上进行电子签名的步骤非常简单，可以节省宝贵的时间，尤其是当您要签署多个文档，合同，表格或其他文
建表CREATE TABLE Persons(Id int , LastName varchar(255))插入INSERT INTO Table VALUES (Value,Value,Value);
INSERT INTO Table (Column,Column) VALUES (Value,Value);
INSERT INTO Table SELECT ... FROM ... WHE
作者丨思想火龙果、小小将、夕风Twilighty导读深度学习发展至今，深度学习的框架也出现了百花齐放的局面，16年出世风靡世界的TensorFlow和稍晚一年却隐隐有盖住其风头的Pytorch，现在两个的地位有什么变化吗？ # 回答一作者：思想火龙果pytorch统治学术圈。现在各大顶会开源代码没有一丝丝的tensorflow2.x，就连谷歌家自己的论文也是只有torch和ja
大规模汉语标注语料库的制作与使用段慧明 松井久仁於 徐国伟 胡国昕 俞士汶引言富士通研究开发中心和北京大学计算语言学研究所从1999年4月起，以人民日报1998年上半年的语料为对象，合作制作大规模汉语标注语料库。富士通研究开发中心已使用这个标注语料库的部分成果，尝试研制汉语切分系统。1999 年11月4日，富士通研究开发中心在北京举行了题为《大规模汉语标注语料库的制作与使用》的研讨会。研讨会上，北
一. 字典的简单介绍 1,字典(dict)是python中唯一的一个映射类型.他是以{ }括起来的键值对组成. 在dict中key是 唯一的. 在保存的时候, 根据key来计算出一个内存地址. 然后将key-value保存在这个地址中. 这种算法被称为hash算法, 所以, 切记, 在dict中存储的key-value &
语音识别系统中增加图像识别技术的设计来源：电子技术应用 作者：重庆大学通信工程学院 叶凌峡摘要：采用机器视觉对语音对象进行跟踪，利用说话人正常发音时，嘴部的开合状况提取语速信息，实时调整语音识别的工作速度，匹配语音韵律，将有效提高语音识别准确性。讨论了系统的设计原理和实现技术，着重介绍了对应辅助图像识别的设计分析。关键词：语音识别 机器视觉 图像识别语音识别是机器自动语音识别（auto
# Snownlp的使用指南
## 介绍
Snownlp是一个基于Python的自然语言处理库，专为中文文本分析而设计。它可以实现文本分类、情感分析、关键词提取等多种功能，非常适合中文处理的初学者和研究者。本文将介绍如何使用Snownlp进行基本的文本分析，并提供代码示例和可视化的流程图，帮助读者更好地理解其工作原理。
## 安装Snownlp
首先，我们需要安装Snownlp。在命令行中
以下内容均为个人经验（臆测），不具有指导意义-- 快乐子涵酱。关于continue1.pre-train大模型的知识来自于pt阶段，如果你想引入一些新的知识，那CPT是一个不错的选择。2.但你首先要确保你有足够大量的数据集，至少有几B的token；3.否则几十条数据的情况我更推荐模型编辑更建议全量微调。4.不确定lora是不是一个好的选择，后面会展开讲。5.通常CPT开始的阶段会出现一段
# BioNLP—生物自然语言处理入门指南
在这个快速发展的数字时代，生物信息学与自然语言处理的结合，推动了生物医药领域的创新。BioNLP（生物自然语言处理）主要涉及将自然语言处理技术应用于生物医学文本，以提取有用的信息和知识。在这篇文章中，我们将逐步指导你了解和实现BioNLP的过程。
## BioNLP实施流程概述
为了更好地理解BioNLP的实现过程，以下是一个简单的步骤流程表：
# 开源NLP比赛：探索自然语言处理的乐趣
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。随着开源社区的蓬勃发展，越来越多的开源NLP比赛吸引着开发者和研究人员参与其中，通过比赛不仅可以提升个人技能，还能推动NLP技术的发展。本文将简要介绍开源NLP比赛，并分享一个简单的代码示例，帮助大家更好地理解这一领域。
## 开源NLP比赛的背景
开源NLP
摘要部分1、实体关系抽取很重要，是很多领域的核心任务和重要环节 2、作用：能够从文本中抽取实体对间的语义关系 3、发展趋势：深度学习的实体关系抽取技术,在特征提取的深度和模型的精确度上已经逐渐超过了传统基于特征和核函数的方法 4、如何工作：通过对文本信息建模,自动抽取出实体对之间的语义关系,提取出有效的语义知识 5、成果应用：文本摘要、自动问答、机器翻译、语义网标注、知识图谱等 6、自然语言处理国
# 使用 SnowNLP 训练自己的模型
在自然语言处理领域，训练一个合适的模型是开发应用的基础。SnowNLP 是一个用于中文文本处理的 Python 库，提供了一系列的工具，特别是在情感分析、文本分类等任务上表现良好。在这篇文章中，我将指导你如何使用 SnowNLP 来训练自己的模型。
## 整体流程
下面是训练自己模型的整体流程。我们将这个流程分为几个主要步骤：
| 步骤 | 描述
# 语义相似性监测：NLP 的前沿技术
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，理解和比较文本的相似性已成为一个重要任务。特别是在诸如文本检索、信息提取和问答系统等应用中，语义相似性监测能够帮助我们更好地理解人类语言中的微妙差异。本文将深入探讨语义相似性监测的基本概念，并通过代码示例展示其在实用场景中的应用。
## 语义相似性监测是什么？
语义相似性监测是指通过算法来判断两段文本之间的语
打开血槽已经见红的C盘，与之相对的是空空如也的D盘，经历过C盘暴红的朋友那个画面一定还历历在目... 相信看到这篇文章的你肯定碰到C盘爆满过，第一时间就是下载清理软件，一顿猛操作后，一看！C盘是什么样的仍然是这样子，竹篮打水一场空。 那么正确的C盘清理方法是怎么操作的呢？ 1、清理Windows.old文件夹 电脑升级完成后，Windows.old文件夹基本
# 自然语言处理中的实体提取：基本概念与应用
自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学交叉的一个重要领域。而在NLP的众多任务中，实体提取（Named Entity Recognition, NER）是一个至关重要的环节。本文将介绍实体提取的基本概念，应用场景，以及如何用Python实现简单的实体提取。
## 什么是实体提取？
实体提取是指从文本中识别出特定信息的过程，比如人名、
# NER（命名实体识别）与开源NLP工具的应用
命名实体识别（NER，Named Entity Recognition）是自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）中的一个重要任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、日期和组织名等。随着开源NLP工具的发展，NER的应用变得更加便捷。本文将介绍NER的基本概念、应用实例，及其在开源NLP工具
Lyra是由香港中文大学、SmartMore和香港科技大学联合推出的高效多模态大型语言模型，专注于提升语音、视觉和语言模态的交互能力。Lyra基于开源大型模型和多模态LoRA模块，减少训练成本和数据需求，支持多种模态理解和推理任务。
LatentLM是由微软研究院和清华大学联合推出的多模态生成模型，能够统一处理离散和连续数据，具备高性能图像生成、多模态大型语言模型集成等功能，展现出卓越的多模态任务处理能力。