大家好，这里是NewBeeNLP。今天分享Recsys2022上最新的一篇工作。Recommendation as Language Processing (RLP): A Unified Pretrain, Personalized Prompt & Predict Paradigm (P5) [1]。标题非常吸引人。将推荐系统问题用自然语言处理框架来建模，提出了一种通用的建模框架，包含
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2024-01-31 01:38:22
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一 序 本文属于贪心NLP学习笔记系列。本章开始学习非常重要的逻辑回归。二 逻辑回归2.1常用场景 逻辑回归非常广泛在分类场景。·贷款违约情况（会违约/不会违约） ·广告点击问题（会点击/不会点击） ·商品推荐（会购买/不会购买） ·情感分析（正面/负面） ·疾病诊断（阳性/阴性） ·还有其他很多分类问题……此外这个算法可以用来做baseline，很好，
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2023-12-14 12:06:35
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PR曲线与ROC曲线都是机器学习中性能评估的重要指标，本文主要讲这两个曲线。预备知识熟悉基础定义TP, FN, FP, TN。理解主要评估指标概念机器学习-基础知识 - Precision, Recall, Sensitivity, Specificity, Accuracy, FNR, FPR, TPR, TNR, F1 Score, Balanced F Score等。示例数据 样本
OpenPPLOpenPPL是商汤基于自研高性能算字库的开源深度学习推理平台，能够让人工智能应用高效可靠地运行在现有的CPU/GPU等计算平台上，为云端场景提供人工智能推理服务OpenPPL基于全自研高性能算子库，拥有极致调优的性能，同时提供云原生环境下的 AI模型多后端部署能力，并支持OpenMMLab等胜读学习模型的高效部署。高性能
设计微架构友好的任务/数据/指令等多级并行策略，自研NV G
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2023-09-13 17:26:32
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英文部分：Combinatory Categorical Grammar（ 组合分类语法 ）Common sense （ 常识推理 ）常识推理任务旨在要求模型超越模式识别。相反，模型应该使用“常识”或世界知识来进行推理。Constituency parsing ( 选区理解 )选区解析的目的是从句子中提取基于选区的解析树，根据短语结构语法表示其句法结构。例子：Sentence (S)
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2024-01-14 20:49:02
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# 使用 Flask 提供 NLP 服务的并发量实现指南
在现代应用中，提供高并发的 NLP（自然语言处理）服务是非常重要的。Flask 是一个轻量级的 Python web 框架，可以帮助我们快速构建这样的服务。本文将介绍如何使用 Flask 提供 NLP 服务，并通过提高并发量来提升响应能力。
## 实现流程
以下是整个流程的步骤。
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-10-22 04:12:31
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基于TensorRT 加速 bert 推理 提示：此篇文章的阅读前提是你已经在服务器或者私人电脑上安装好了cuda，cudnn，tensorRT，这些不在此文章里面讨论。 文章目录基于TensorRT 加速 bert 推理前言一、pytorch 模型转换成 onnx 代码二、将 导出的 onnx 模型转换成 tensorRT engine三、调用 tensorRT 的 python API 进行模
自然语言处理（NLP）和应用 1. 自然语言处理 2. NLP的应用1、自然语言处理 自然语言处理是研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，也是人工智能领域中一个最重要、最艰难的方向。自然语言的理解（two definitions） 第一种是计算机能够将所说的语言映射到计算机内部表示；另一种是基于行为的，你说了一句话
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2023-09-22 18:03:21
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写在前面：有一段时间没更新专栏了，哈哈，先吐槽下自己的龟速更新。
Attention机制基本已成为NLP的居家旅行必备技能，同时也是我一直关注的技术点，希望本篇内容能带给大家些许思考。如有描述不对的地方，欢迎拍砖。好了，废话不多说，进入正题！ 1. Attention机制attention机制最初是由Bahdanau等人通过“Neural Machine Transl
团队需要一个封装接口的工具平台，作为数据团队，Python的普及率比较高，于是就选择了 Python 的 Flask 框架，于是就发现了百度搜索第一条的 APIFlask 这个高级框架。核心特性更多方便的装饰器，比如 @app.input()、@app.output()、@app.get()、@app.post() 等等自动反序列化和验证请求数据，当请求数据不符合模式类要求时，会自动生成包含错误详
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2023-09-22 12:52:59
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本文介绍了昇腾计算语言AscendCL的基本概念，并以示例代码的形式介绍了如何基于AscendCL开发AI推理应用，最后配以实际的操作演示说明如何编译运行应用。
原创
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2023-02-13 15:22:45
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<<Pytorch推理及范式>>第二节课作业必做题1.从torchvision中加载resnet18模型结构，并载入预训练好的模型权重 ‘resnet18-5c106cde.pth’ (在物料包的weights文件夹中)。import torch
# 加载模型结构
import torchvision.models as models
model = models.resn
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2024-01-10 23:51:57
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公司最近在做一个IM的项目，使用NIO底层通讯，要求单台机子可容纳20w用户量。程序是写出来了，但测试成了问题，我们找不到方法模拟20w并发！最开始使用java模拟，并发不够，而且开销巨大，这里整理的是java模拟并发前的JVM Thread生产数量。首先，需要了解影响java并发线程数的参数： -Xmsintial java heap size-Xmxmaximum java heap size
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2024-02-02 08:43:59
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## Java NLP推理实现
自然语言处理（NLP）是计算机科学与人工智能领域中的一个重要分支，旨在理解、分析和生成自然语言文本。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Java实现基本的NLP推理，并通过示例代码来展示实现过程。
### 1. NLP推理的基本概念
NLP推理是指从已知信息中推导出新的信息。比如，给定一个句子，我们可以基于句子中的关系推导出一些隐含的联系。对于Java开发者来说，
2024全球分布式云大会·北京站，阿里云徐若晨演讲内容分享
原创
2024-04-26 09:42:26
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这是关于一次 Ascend 在线实验的记录，主要内容是通过网络模型加载、推理、结果输出的部署全流程展示，从而快速熟悉并掌握 ACL（Ascend Computing Language）基本开发流程。
原创
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2022-07-14 16:45:46
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虽然机器学习的实现直接调用库中的函数几行代码就可以实现，但知道算法的原理是必要的，这篇笔记参考了张俊林大佬的文章。其实就是给不同的语言（分词）分配不同的权重，权重大的就是焦点，即注意力 注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很
作者:边鹏_尛爺鑫
大家心里仔细想想，当你们听到高并发网站时，心里对这个网站是个什么概念？
首先想到的是淘宝吗？带着问题，我们一起思考技术~
写这个话题是因为我对搜索引擎给我的答案很不满意，然后决定把思考的一些东西分享出来，希望可以大家彼此讨论下。
我们经常在面试的时候，被问到有没有高并发的经验？先不说哪些考高并发的装逼公
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2024-07-02 07:05:16
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Datawhale 作者：陈琰钰越来越多的人选择参加算法赛事，为了提升项目实践能力，同时也希望能拿到好的成绩增加履历的丰富度。期望如此美好，现实却是：看完赛题，一点思路都木有。那么，当我们拿到一个算法赛题后，如何破题，如何找到可能的解题思路呢。本文针对NLP项目给出了4种常见的解题思路，其中包含1种基于机器学习的思路和3种基于深度学习的思路。一、数据及背景https://ti
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2024-07-31 12:17:25
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CUDA存储器模型：GPU片内：register，shared memory；host 内存： host memory, pinned memory.板载显存：local memory,constant memory, texture memory, texture memory,global memory;register: 訪问延迟极低； &nb
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2024-10-24 16:07:40
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