简单 -- Python 是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的 Python 程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格！Python 的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。易学 -- 就如同你即将看到的一样，Python 极其容易上手。前面已经提到了，Python 有极其简单的语法。免费、开源 -- Python 是 FLOSS（
开源软件已经成为了很多科技厂商选择的一种商业模式。谷歌、微软、亚马逊等全球顶尖的软件商业公司都有着自己的开源产业生态，红帽、Elastic、PingCAP 等专门围绕开源软件创业的公司也取得了不同程度上的商业成功1. Bug 赏金计划BUG 赏金计划是很多大型开源机构面向个人开发者推出的一种赚钱的方式。开发者可以通过报告开源项目上的 BUG，也可以直接修复这些 BUG 获得来自项目官方不同程度的奖
一、CubeAI各访问渠道：CubeAI官方网址：https://cubeai.dimpt.com
github: https://github.com/cube-ai/cubeai
鹏城智汇ihub: https://code.ihub.org.cn/projects/348（最新的代码和AI模型）二、CubeAI介绍CubeAI ★ 智立方 是参考 Li
文章目录DataV效果图怎么玩尝鲜篇进阶篇实现步骤数据填充篇实现步骤总结 DataVVue 大屏数据展示组件库（项目地址： http://datav.jiaminghi.com/），具有以下几个特性：
开源免费 长期维护，不断添加新组件以丰富组件库开箱即用 大部分组件设置宽高或配置简单的数据即可使用视觉绚丽 通过组合不同的配置项可以达到多变的视觉效果效果图先来几张作者的效果图，感受下Dat
# 开源Python模型在短文本匹配中的应用
在自然语言处理领域，短文本匹配是一个非常重要的任务。它涉及到将两个或多个文本片段进行比较，以确定它们之间的相似度。在许多实际应用中，如搜索引擎、推荐系统、问答系统等，短文本匹配都扮演着至关重要的角色。本文将介绍一些开源的Python模型，它们在短文本匹配任务中表现出色。
## 短文本匹配的挑战
短文本匹配面临的主要挑战包括：
1. **语义理解
文 / Maciej Kula 和 James Chen，Google Brain推荐系统是机器学习的一大主要应用，能够根据用户偏好推送相关内容，比如推荐电影、餐厅、搭配时装首饰或筛选媒体信息流等。Google 过去几年一直在探索新的深度学习技术，力求通过结合多任务学习、强化学习、提取更好的用户表征和构建公平性指标提供更好的推荐。这些努力和其他方面的进展大幅改善了我们的推荐效果。今天，我
5.Langchain和InternLM搭建知识库5.1环境还是一样，开发机中创建镜像，以及所需依赖pip install modelscope==1.9.5
pip install transformers==4.35.2
pip install streamlit==1.24.0
pip install sentencepiece==0.1.99
pip install accelerate=
随着人工智能技术的发展和硬件制造成本的下降，AI工业级应用已经进入大数据、大模型、多传感器时代，作为下一代多模态训练数据平台Xtreme1，恰逢时机以开源的形式正式面向全球发布。与此同时，由LF AI&DATA基金会主办的AICON 2022于9月26日在杭州举行。此次论坛聚焦AI前沿技术、产业化和商业化动态。Xtreme1受邀出席“AI+数据”分论坛，将与会专家一起深入探讨AI技术趋势、
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2023-08-28 12:07:02
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1、模块调用： 定义：其实模块简单说就是一堆代码实现某个功能，它们是已经写好的.py文件。只需要用import应用即可。 分类： 1、自定义模块 2、内置标准模块（又称标准库） 3、开源模块 1、自定
### 如何使用NLP开源模型
#### 1. 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定需求 |
| 2 | 选择合适的NLP开源模型 |
| 3 | 下载和安装模型 |
| 4 | 准备数据 |
| 5 | 运行模型 |
| 6 | 分析结果 |
| 7 | 调优和优化 |
#### 2. 每一步的具体操作和代码
##### 步骤 1：确定需求
在
原创
2023-08-10 13:43:53
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emwin是续开源uc/GUI 3.98之后的不开源版本，所以它们的API函数几乎相同，只是emwin作了很多改进，增加了很多新功能，并且已经有很多免费的版本支持于ST、NXP等大公司的芯片上，它的移植接口也作了很大的改进，如果有了以前开源版本的移植，移植emwin不在话下，本文主要讲述移植到NXP的LPC1788上。
1、不
LLaMa模型是Meta开源的大模型，模型参数从7B到65B不等，LLaMa-7B在大多数基准测试上超过了GPT3-173B，而LLaMa-65B和Chinchilla-70B、PaLM-540B相比也极具竞争力。相比于ChatGPT或者GPT4来说，LLaMa可能效果上还有差距，但相比Closed AI，至少LLaMa论文和模型都开源出来了，目前hugging face已集成了LLaMa的代
前言随着BERT、ERNIE、XLNet等预训练模型的流行，解决NLP问题时不用上预训练模型似乎总显得自己有点过时。但是这显然是不对的。众所周知，无论训练还是推理，预训练模型都会消耗大量的算力，且高度依赖GPU计算资源。然而，有很多的NLP问题实际上仅仅靠字典+规则就可以做到够用，那么这时候强行上笨重的模型无异于高射炮打蚊子，性价比是非常低的。于是小夕就从一个比较疯狂的github repo里为大
人工智能在近几年的飞速发展，不仅打破了很多传统技术和习惯，也让全球围绕大模型生态迎来了全新的赛道之争。尤其是从去年开始，
整理 | AI 科技大本营（ID:rgznai100）自然语言处理（NLP）被誉为 AI 皇冠上的明珠，传统 NLP 模型制作复杂，耗时耗力，且用途单一，难以复用。预训练语言模型是 NLP 领域的研究热点之一，“预训练+精调”已成为NLP任务的新范式，当前预训练语言模型正在改变局面，有望让语言 AI 走向入可规模化复制的工业时代。今日，阿里巴巴达摩院正式开源预训练语言模型体系 Alice
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2023-07-26 14:09:51
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常见问题什么是OSINT OSINT（Open-source Intelligence）即开源情报搜集，是用多元化方法进行搜集、分析和通过公开信息进行决策的一种方法。在情报界，Open指的是侵略性、公开的资源。 OSINT包含了五个部分，这五个部分链接在一起组成了完备的OSINT框架Planning and direction a. 在这个阶段决定who、what、why、when to targ
1、背景 随着 BERT、Megatron、GPT-3 等预训练模型在 NLP 领域获得前瞻的成果，许多多团队也进入超大规模训练中，使得训练模型从亿级别发展到了千亿甚至万亿的规模。首先，模型参数量过大使得训练和推理速度过慢且部署成本极高；其次在很多实际场景中数据量不足的问题仍然制约着大模型在小样本场景中的
开源语言Speex丨Windows环境配置和测试（一） 开源语言Speex丨Windows环境配置和测试（一）Speex 介绍Speex 特性Speex 参考资料Speex + libogg 下载编译步骤（speex-1.2 + libogg-1.3.3）编码流程解码流程例程 前言：本系列准备介绍一款基于Speex的语音通信软件开发过程，希望对你有所帮助！环境：Windows 10 + vs 20
这些更小、更快的 LLM 更容易获得，也更容易进行实验。无需数万台机器和数百万美元来训练新模型，现在可以在几小时内在中等价位的笔记本电脑上定制现有模型，这促进了快速创新。
文章目录一、相机标定二、径向畸变1.桶状畸变2.枕形畸变三、角点检测1.MATLAB R2020a2.PyCharm+opencv 一、相机标定相机标定方法有：传统相机标定法、主动视觉相机标定方法、相机自标定法、零失真相机标定法。这是一个针孔相机模型 C 点表示camera centre，即相机的中心点，也是相机坐标系的中心点； Z 轴表示principal axis，即相机的主轴； p 点所在
