文章目录程序是如何保存数据的为什么保存数据的类名称都表达一种输出意思，例如：output程序如何读取数据为什么读取数据的类名称都表达一种输入意思，例如：input总结 程序是如何保存数据的对象的序列化就是持久化，就是把数据保存在硬盘中，程序是通过流的方式把对象写入文件，存在硬件中为什么保存数据的类名称都表达一种输出意思，例如：output对于程序而言，把内存的对象数据通过流的方式写入文件中，就是
移动互联网发展之初，很多习惯了开放、自由的PC网民是充满绝望的，他们把手机上各个App之间无法跳转、内容封闭的情况称为“信息孤岛”。这可能是聊天机器人，即chatbot随着人工智能发展被高度看好的原因。比如在和微信相似的聊天软件Telegram里，你只需要在聊天窗口输入@，就能召唤成百上千个chatbot，在当前的聊天中实现叫车、订餐、查询等服务。 （Telegram的聊天机器人）不过聊天机器人
一、两种分词标准：1. 粗粒度。将词作为最小基本单位。比如：浙江大学。主要用于自然语言处理的各种应用。2. 细粒度。不仅对词汇继续切分，也对词汇内部的语素进行切分。比如：浙江/大学。主要用于搜索引擎。一种常用方案是：
索引的时候使用细粒度的分词以保证召回，比如浙江/大学询的时候使用粗粒度的分词以保证精度二、歧义1.分类：交集型切分歧义。对于AJB，AJ和JB都成词组合型切分歧义。对于AB，A、B、
开放技术 （Open Technology）这里谈到的开放技术并不是每一家公司向技术接受方开放其核心技术，而是指开放式的技术。其中最受关注的就是开放源代码，然而，开放技术还涉及到很多方面，如开放系统，开放标准等等。开放源代码（Open Source）现在很流行的开源项目有Linux和GNU FSF，事实上开放源代码的鼻祖之一是深刻影响这两个项目的Unix系统。说到Unix，有三个人不得不提：第一个
论文题目：Forward and Backward Information Retention for Accurate Binary Neural Networks文献地址：https://arxiv.org/abs/1909.10788源码地址： https://github.com/htqin/IR-NetIR-Net应用中的效果 作者使用了两个基准数据集：CIFAR-10和ImageNe
需求：假设在某系统存储了许多地址，例如：“北京市海淀区中关村大街1号海龙大厦”。用户输入“北京 海龙大厦”即可查询到这条结果。另外还需要有容错设计，例如输入“广西 京岛风景区”能够搜索到"广西壮族自治区京岛风景名胜区"。最终的需求是：可以根据用户输入，匹配若干条近似结果共用户选择。 目的：避免用户输入类似
Oumi以其强大的功能和灵活的架构，正在成为AI开发领域的重要工具。无论你是研究人员、开发者还是企业用户，Oumi都能为你提供所需的工具和工作流程，帮助你构建最先进的AI模型。
深度学习基础入门篇[二]：机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解
A.深度学习基础入门篇[二]：机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解1.基础指标简介机器学习的评价指标有精度、精确率、召回率、P-R曲线、F1 值、TPR、FPR、R
词干提取（Stemming）和词形还原（Lemmatization）是自然语言处理中常用的文本预处理技术，用于将单词转化为它们的原始形式，以减少词汇的变形形式，从而简化文本分析和比较。1. 词干提取（Stemming）：词干提取是一种基于规则的文本处理方法，通过删除单词的后缀来提取词干（stem）。它的目的是将单词转化为其基本的语言形式，即词干，而不考虑单词的语法和语义。例如，将"running"
注意力评分函数1. 注意力评分权重在上篇博客注意力机制中，使用高斯核来对查询和键之间的关系建模，将Nadaraya-Watson-Gaussian中的高斯核指数部分视为注意力评分函数（attention scoring function）， 简称评分函数（scoring function），， 然后把这个函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算，得到权重。通过上述步骤，我们将得到与键对应的
火山引擎 DataTester 不仅对外提供服务，同时也是当前字节跳动内部所应用的 AB 实验平台。DataTester 作为一个大规模在线 A/B Testing 平台，基于先进的底层算法，提供科学分流能力，提供智能的统计引擎，实验结果可靠有效，助力业务决策。目前，已覆盖推荐、广告、搜索、UI、产品功能等业务场景，提供从实验设计、实验创建、指标计算、统计分析到最终评估上线等贯穿整个实验生命周期的
分类任务上的少样本学习1.Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-shot Learning(classification)paper: https://arxiv.org/abs/1905.01436code: https://github.com/khy0809/fewshot-egnn图网络（Graph Neural Network, GNN）由
写在前面：当你看到这篇文章时，你应该是在寻找相关的方案，我会在本文章详细阐述几种方法，当然包含有开源的方法。本文仅用于学习、研究及技术探讨，请大家不要用来从事违法犯罪的事情！！！常见的弹幕解析方法网页解析（只能是自己玩玩，不能实际用于项目中） 协议解析（大部分项目都使用的此类解析） 接口解析（需要主播授权）先给一个开源的方法这个是基于Python实现的，项目中可以部署在Python管理器中 git
多模态阅读理解 — 支持主观、长尾问题回复 一图胜千言，不仅可以回答事实类问题，还可以回答非事实类、主观类问题，促进成交转化。多模态阅读理解 — 支持视觉-文字的匹配与对齐多模态阅读理解挑战 早期采用机器阅读理解（MRC）的方案，对商品详情页中的OCR文字进行阅读理解，但纯文本模态解决的问题是有限的。 判断一幅图片能否回答用户的问题，需要综合理解多模态信息，包括用户问题，图片中的文字和图像信息，
0、旅行商问题背景此文是面向的任意出发点，走封闭路线的最优寻找（其实如果封闭了，一旦收敛，就是轨迹确定，其实就无所谓从哪里出发，走得什么方向了）并把从出发点到终点再到出发点的每两个城市间的距离之和来作为个体的适应度1、bug总结基本上都是一些低端错误，看着图一乐就好(1)最大错误：以i为循环变量进行，每一generation的迭代，在循环体里面的小循环中不小心也用i做了循环变量，导致总循环次数出错
本文根据日常开发实践，参考优秀文章、文档，来说说 TypeScript 是如何较优雅的融入 React 项目的。温馨提示：日常开发中已全面拥抱函数式组件和 React Hooks，class 类组件的写法这里不提及。前沿以前有 JSX 语法，必须引入 React。React 17.0+ 不需要强制声明 React 了。import React, { useState } from 'react';
Deepseek超越OpenAI背后，是国产大模型在架构创新、工程优化和场景落地上的三重突破。GPT-4.5的训练能耗同比降低15%却仍落后于DeepSeek的优化幅度。这场较量中，中国企业首次在核心指标上实现对西方巨头的超越。
在当今的科技环境下，自然语言处理(NLP)逐渐成为数据分析和机器学习的重要组成部分。在进行NLP标注任务时，一个重要的挑战就是如何有效地存储和管理标注数据。这篇文章将探讨针对“NLP标注任务数据存储”这一问题的解决方案，思考从背景、抓包方法到安全分析及逆向案例的整个过程。
### 协议背景
自2010年以来，NLP标注任务经历了快速的发展。随着大数据技术的兴起，越来越多的企业开始使用机器学习和
nlp自然语言处理题库是自然语言处理（NLP）领域中的热门研究方向，旨在通过机器学习和深度学习等技术，对大量的语言数据进行高效分析、理解和生成。随着企业对智能化服务的不断需求，基于 NLP 的应用日益增多，例如智能对话系统、文本摘要、情感分析等。然而，在实际应用中，NLP 系统常常会遇到一些挑战，如数据稀疏、理解精度不足等，这些问题如何有效解决，成为了值得深入探讨的话题。
在一次项目迭代中，某企
写在前面大家好，我是刘聪NLP。迄今为止，应该没有人还怀疑大模型的能力吧？但目前大模型实现真正落地，其实还有一段艰难的路要走。对于ToC端来说，广大群众的口味已经被ChatGPT给养叼了，市场基本上被ChatGPT吃的干干净净。虽然国内大厂在紧追不舍，但目前绝大多数都还在实行内测机制，大概率是不会广泛开放的（毕竟，各大厂还是主盯ToB、ToG市场的，从华为在WAIC的汇报就可以看出）。而对于ToB
这里写目录标题1 TF-IDF 文本挖掘预处理2 word2vecword2vec对比模型1、NNLM2、RNNLM1、Skip-gram模型2、CBOW模型Word2vec关键技术，优化训练速度模型复杂度和评价方法3 HMM和CRF模型1、模型概述(三大要素)2、三大假设3、三大问题4 RNNseq2seq5 RNN变换传统RNNLSTM6 注意力机制和自注意力机制(NLP应用)注意力计算规则
本文整理了KDD21的Accepted Papers[1]中，工业界在搜索、推荐、广告、nlp上的文章。整理的论文列表比较偏个人口味，选取的方式是根据论文作者列表上看是否是公司主导的，但判断比较偏主观，存在漏掉的可能。整理的方式主要按照公司和方向来划分，排名不计先后顺序。1. 按照方向分类主要挑选了一些笔者比较感兴趣的方向，并整理了对应的文章名称。读者可以大致读一下文章名，判断是否和自己的研究方向
NLP 句子去重是自然语言处理中的一个重要问题，它涉及通过算法将相似或重复的句子从文本数据中清除，以确保数据的多样性和质量。在这篇博文中，我将分享有关如何实施一个有效的句子去重流程的详细信息，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、最佳实践以及扩展阅读，为开发者们提供一个全面的参考框架。
### 备份策略
在开始句子去重的过程中，建立一个良好的备份策略至关重要，这样在后续操作中出现问题时
PAN（personal area network）- 个人区域网络PAN 通常用于传输小文件，如音乐、照片、日历、约定等。设备如：蓝牙、红外、近场通信NFC等无线技术相互连接USB 电缆等进行有限连接LAN（local area network）- 局域网同一建筑中的设备，如办公室、家庭设备如：计算机、服务器、交换机、打印机等最常见的局域网类型是以太网，两台或多台计算机通过电缆连接到以太网交换机
NLP2SQL数据库交互是自然语言处理（NLP）和结构化查询语言（SQL）之间的桥梁。通过自然语言，我们可以向数据库发出查询请求，并将其转化成SQL语句，从而简化数据检索过程。这一技术在数据科学和数据分析中显得尤为重要。以下是关于解决“ NLP2SQL数据库交互”问题的详细记录，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展。
## 版本对比与兼容性分析
在进行NLP2SQL
在进行自然语言处理时，使用合适的工具和模型对于提高性能至关重要。在这篇博文中，我们将深入探讨如何在PaddleNLP中实现词性标注（word tagging）的使用，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、工具链集成以及逆向案例，以更好地理解和应用PaddleNLP的wordtag功能。
```mermaid
erDiagram
User {
string id
在使用 `pip` 安装 `snownlp` 库时，可能会遇到各种问题，使得安装变得困难。在这篇博文中，我将详细记录解决这一问题的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
首先，我们需要确保我们的环境已经准备好。以下是安装 `snownlp` 库所需的前置依赖。对于不同的操作系统和Python版本，依赖的版本可能有所不同。
| 操作系统 | P
NLP 开源数据集的整理与应用
在NLP（自然语言处理）领域，开源数据集的利用对于算法训练与模型优化至关重要。通过合理的使用这些数据集，我们不仅可以提高模型性能，还能在实际应用中开发出更加智能的产品。本文将详细探讨如何高效地使用“NLP 开源数据集”，以版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化、生态扩展六大部分展开。
### 版本对比
开源数据集的版本信息历来都是关键，了解不同版本
OpenNLP是一款强大的自然语言处理工具，广泛用于文本生成、分类、分词等任务。在使用OpenNLP进行文本生成时，我们需要经过一系列的步骤来确保最终的效果是满意的。接下来，我将详细记录我在解决“OpenNLP生成文本”问题的过程中所遵循的步骤。
### 环境配置
首先，我们需要配置环境，以确保OpenNLP及其依赖能够正常工作。以下是我的环境配置思维导图，帮助我清晰理解各个组件的关系和依赖性
# PADDLENLP 聊天机器人：从技术痛点到架构设计的复盘记录
PADDLENLP 聊天机器人是一款利用深度学习技术的智能对话系统，旨在提供快速、准确及友好的用户交互体验。然而，在其开发与演进过程中，我们面临了一系列技术挑战。本文将详细记录我们在解决这些问题的过程中所进行的探索和实践。
## 背景定位
在开发初期，我们初步识别出几项关键技术痛点，包括响应时间过长、信息准确性不足和用户体验