痛点：最近在做文章的摘要项目，一天的摘要量估计在300万篇左右，所以直接放弃了seq2seq的生成时摘要方法，主要还是使用深度学习，速度和精度都达不到要求了。采用textrank是一种解决办法1. 目前使用FastTextRank, 速度上基本达到了要求，github链接：https://github.com/ArtistScript/FastTextRank2. 但是我们自己的项目中需求点还有一
100道AI基础面试题1、协方差和相关性有什么区别？解析：相关性是协方差的标准化格式。协方差本身很难做比较。例如：如果我们计算工资（$）和年龄（岁）的协方差，因为这两个变量有不同的度量，所以我们会得到不能做比较的不同的协方差。为了解决这个问题，我们计算相关性来得到一个介于-1和1之间的值，就可以忽略它们各自不同的度量。 2、xgboost如何寻找最优特征？是有放回还是无放回的
Win10系统中新的默认浏览器Edge已经足够快了，如果想让它更快，可以禁用浏览器里面的 Flash 动画播放功能来帮助达到更快的上网体验，今天小编就向大家介绍一下Edge 浏览器中 Flash启用与禁用简单步骤。 希望大家会喜欢。win10系统edge浏览器启用和禁用的方法：我们用 Windows 10 的新 Edge 浏览器打开网页，如果这个网页上有 Flash 播放的声音、视频内容，在其标签
那么今天小编就给大家详细讲讲毕业论文格式的要求以及一些好用的写作技巧，下面就一起来看看吧，希望能帮助到大家！一、论文格式1、题目论文题目，主要以简洁为主，字数不需要太多，一般20个字以内为佳。并且论文题目对全文内容要有概括性。2、摘要摘要在撰写时，要明确、精练，大概100-200字之间就够了。此外摘要中要提取关键词。3、正文正文这一部分，主要包括了3个部分的内容，分别是前言、本论、以及结论，其中每
目录 一、循环神经网络RNN 二、长短时记忆网络-LSTM 三、编程实验 四、总结 五、往期内容一、循环神经网络RNN 
文章目录一、句子成分（词性）1.名词名词短语（不）可数名词2.代词（人称，指示，不定，疑问）指示代词不定代词*疑问代词other用法3.数词4.不定式，动名词，句子总结 一、句子成分（词性）句子=主语（noun）+谓语（verb）句子不看长短，只看是否有主谓1.名词名词短语-------- （ adj ） (n) 限定词+修饰词+主题词 a good boy限定词构成冠词 a/an .the形容
并行计算(一)——OpenMP一、简介OpenMP是一种用于共享内存并行系统的多线程库，其支持C/C++、Fortran，并且目前大多数常用编译器，如VS内置编译器、gcc、icc等都提供了openmp的相关支持，以gcc为例编译时只需要添加-fopenmp选项即可完成OpenMP代码的编译。OpenMP中包含了一套编译器伪指令、运行时函数和一些环境变量。其通过对串行代码的很少的修改就可以实现串行
导读在当今的人工智能时代，大型AI模型已成为获得人工智能应用程序的关键。但是，这些巨大的模型需要庞大的计算资源和存储空间，因此搭建这些模型并对它们进行交互需要强大的计算能力，这通常需要使用云计算服务。从云产品性能上来看，GPU云主机是最适合的工具之一，对于业务方或者个人开发者来讲，使用GPU云主机搭建AI大语言模型有以下优势：•高性能计算：GPU云主机提供了高性能GPU处理器，加速模型的训练和推理
1 jieba中文分词简介中文分词是中文NLP的第一步，一个优秀的分词系统取决于足够的语料和完善的模型，很多机构和公司也都会开发和维护自己的分词系统。这里推荐的是一款完全开源、简单易用的分词工具，jieba中文分词。官网在这里，https://github.com/fxsjy/jieba 里面提供了详细的说明文档。虽然jieba分词的性能并不是最优秀的，但它开源免费、使用简单、功能丰富，
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。一个简单的例子来阐述：假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子（称这个骰子为D6），6个面，每个面（1，2，3，4，5，6）出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体（称
1介绍知识图的关键成分是关系事实，其中大多数由语义关系连接的两个实体组成。这些事实的形式为（主语、关系、宾语）或（s、r、o），称为关系三元组。从自然语言文本中提取关系三元组是构建大规模知识图的关键步骤。关系三重抽取的早期工作采用了流水线方法 ，它首先识别句子中的所有实体，然后对每个实体对进行关系分类。这种方法往往会遇到错误传播问题，因为早期阶段的错误无法在后期纠正。为了解决这个问题，随后的工作提
简介Instant Neural Graphics Primitives（cuda）：https://github.com/NVlabs/instant-ngpInstant Neural Graphics Primitives（pytorch）：https://github.com/kwea123/ngp_pl该项目提出一个称为Multiresolution Hash Encoding的技术，能
360儿童机器人360儿童机器人解决家长难题，助力宝宝成长。360儿童机器人能通过人脸唤醒和语音唤醒两种方式开启，能实时语音互动，陪伴孩子健康成长。 360儿童机器人可以听懂宝贝说话，还可以回答宝宝问题，引导宝宝学习。既能做孩子的成长小伙伴，又是一位博学多才的智能导师。值得一提的是，为启发宝贝智力成长，360儿童机器人内置数十亿级儿童问答知识库。不管是数学，英文，童话故事，还是百科知识，音乐歌曲，
paper：https://arxiv.org/pdf/1507.05717v1.pdf摘要这篇论文主要研究计算机视觉领域的场景文本识别任务，提出一种新的网络架构，它的主要特点是1，可以端到端训练2，可以处理任意长度的序列3，在有字典和无字典情况下，效果都较好4，这个模型非常小论文内容引言最近，DCNN（Deep Convolutional Neural Network）在多种视觉任务中大放异彩，
在这篇博文中，我们将详细介绍如何安装和使用 HanLP 分词器。HanLP 是一个非常强大的自然语言处理工具，尤其在中文分词任务中表现卓越。接下来，让我们开始吧！
## 环境准备
在安装 HanLP 之前，我们需要确保我们的软硬件环境满足要求。以下是基本的软硬件要求。
### 硬件要求
- **处理器**: 至少双核
- **内存**: 至少 4 GB
- **存储**: 至少 1 GB
在使用PaddleNLP进行自然语言处理任务时，有时会遇到“输出都是空值”的问题。这一现象常常使开发者感到困惑，因为其背后的原因可能复杂多样。接下来，我将逐步解读这一问题的根源，并展示我处理这一问题的完整过程。
### 协议背景
在NLP模型的工作流程中，输入数据的合法性、训练过程、调用API等多个环节都可能导致输出为空值。我将这一过程进行可视化，首先是展示输入输出关系的关系图。
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在本博文中，我们将详细介绍如何有效地解决“PaddleNLP部署服务”所面临的问题。PaddleNLP是一个强大的自然语言处理框架，部署服务是实现其功能的重要环节。本指南将涵盖从环境准备、分步指南、配置详解到验证测试、优化技巧、排错指南等多个方面，提供详细的操作步骤及技术细节。
## 环境准备
在进行PaddleNLP部署服务之前，首先需要确保您的系统满足以下软硬件要求。
**软硬件要求**
“崔万云复旦大学知识工场实验室博士生研究方向为问答系统和知识图谱第一章 绪论第 1 节 问答系统背景介绍2011 年 10 月 14 日，苹果公司在其 iPhone 4S 发布会上隆重推出新一代智能个人助理 Siri。Siri 通过自然语言的交互形式实现问答、结果推荐、手机操作等功能,并集成进 iOS 5 及之后版本。2012 年 7 月 9 日,谷歌发布智能个人助理 Google Now，
hanlp 依赖关系树转换展示是一项重要的任务，能够帮助我们理解句子中各个成分之间的关系。在这个博文中，我将详细记录解决该问题的整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和最佳实践。希望这个过程能够为你的项目提供帮助。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确保我们的环境满足 HanLP 的系统要求。以下是所需的系统要求表格：
| 组件 | 版本
HarmonyOS Next～鸿蒙媒体开发技术解析：Audio Kit与AVCodec Kit的深度应用
鸿蒙操作系统（HarmonyOS）在媒体开发领域展现了强大的技术实力，其核心的媒体类Kit——Audio Kit（音频服务）与AVCodec Kit（音视频编解码）为开发者提供了高效、低时延、多场景适配的解决方案。本文将从技术特性、开发实践、场景适配及未来趋势等维度，深入探讨这两大Kit的核心
文献题目：LEARNING AUDIO-VISUAL SPEECH REPRESENTATION BY MASKED MULTIMODAL CLUSTER PREDICTION发表时间：2022发表期刊：ICLR摘要语音的视频记录包含相关的音频和视觉信息，为从说话者的嘴唇运动和产生的声音中学习语音表示提供了强大的信号。我们介绍了视听隐藏单元 BERT (AV-HuBERT)，这是一种用于视听语音的
科技博客用翻译软件来翻译硅谷资讯，大学生使用翻译软件阅读英语论文，海外旅行者已把翻译App作为手机必备应用，看样子机器翻译就要取代译员，如同机器在问答、导航、收银这些岗位做到的一样。那么现在机器翻译究竟做到什么程度了？ 机器翻译初具“理解”能力理想丰满，现实亦可期。尽管现在机器翻译距离人工翻译还有一段距离，但随着技术的发展和人类对语言认知的深入，机器翻译取代人工翻译很值得期待。单词翻译是最为简单的
【教学基地】音乐频谱解码与分析音乐喷泉控制实例 在虚拟仪器中只能播放wav格式的音频，不能播放主流的mp3格式，对于视频里面的音频提取更是无能为力了，做个音乐喷泉音乐跑马灯还需要手动转换格式，真是麻烦，有没有一种方法能让labview自动音频视频解码，怎么减少工作量呢？具体任务内容布置如下：>>
在新一轮科技革命和产业变革的背景下，全球企业进入数字化时代，全球的营商环境发生了很大的变化，金融业需要加速进入智能化升级时代。此外，由于金融是国家经济的基础，结合营商环境，需要跟上产业的变革转型，增强金融产品的核心竞争力。金融业的信息化建设思路一直走在前沿，早在十多年前，各家金融企业就开始思考以云和分布式的技术作为企业数字化转型的基石，结合自身应用特性构建大规模、自主可靠、灵活高效的企业级金融云平
pynlp 命名实体识别一直以来是自然语言处理领域的重要分支。它可以帮助我们从大量文本中提取出特定的信息，如人名、地点、组织等。在业务场景中，命名实体识别可以被广泛应用于客户服务、舆情监测、智能推荐等方面。下面，我们将详细讲述如何解决“pynlp 命名实体识别”的问题，包括各个步骤和设计思路。
### 背景定位
在进行命名实体识别之前，我们需要分析相关的业务场景。我们将业务应用的效果和目前的技
在现代的人工智能应用中，PaddleNLP作为一款强大的自然语言处理框架，受到了广泛的关注和使用。然而，在实际使用过程中，我们常常会遇到“paddlenlp并发”相关的问题，主要表现为性能瓶颈和资源竞争，这不仅影响系统的响应效率，还可能导致错误和崩溃。因此，我们需要深入分析这些问题并寻求有效的解决方案。
> **权威定义**
> 在并发系统中，多个进程或线程同时访问共享资源可能导致数据不一致
篇章NLP（自然语言处理）是一项旨在理解和生成文本内容的技术，特别关注文本中的信息提取、情感分析、主题建模等多个维度。随着语言模型的不断发展，如何高效处理篇章级别的文本数据，成为了行业关注的热点。
> 【用户原始反馈】
> "我们在处理大规模篇章数据时，发现模型的输出质量不稳定，这让我们很难实现生产环境中的自动化文本分析功能。"
在进行篇章NLP的研究和开发时，我们首先需要明确一些重要的配置参
在这篇文章中，我们将深入探讨如何验证 PaddleNLP 是否安装成功。这个过程不仅帮助我们确认系统能否正常使用 PaddleNLP，还能预防未来可能发生的错误。
## 问题背景
在机器学习和自然语言处理领域，PaddleNLP 是一个强大的库，提供了丰富的预训练模型和工具。然而，当用户在安装 PaddleNLP 后，常常缺乏有效的方式来验证其安装是否成功，导致后续开发过程中出现各种问题，影响
模型是采用数学工具，对现实世界某种事物或某种运动的抽象描述。面对相同的输入，模型的输出应能够无限地逼近现实世界的输出。若将World分为Real World、Virtual World、Computer World，那么模型将属于Virtual World。信息检索模型是表示文档，用户查询以及查询与文档的关系的框架。信息检索模型是一个四元组[D, Q, F, R(qi, dj)]D: 文档集的机内
论文：An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP 论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.08189 代码链接：http://bit.ly/2yXVg4c 论文分析COCO数据集，认为目前目标检测算法的难点在于数据集中object的尺寸分布较大，尤其对于小目标的检测效果也有待提