自然语言处理技术有哪些？尽管当今许多 BI 解决方案提供了简化的体验，但需要一些数据素养和知识才能完全理解它们。例如，仪表板被认为是自助式 BI 工具，但对于普通人来说，它们通常仍然过于技术化，无法有效使用。确保企业中的每个人都可以在需要时独立使用分析仍然是一个挑战。自然语言处理技术有哪些？据Ventana Research称，如今，只有五分之二 (40%) 的组织报告说，他们的员工可以在没有 I
之前说过，基于NLP处理的算法思想目前主要有两大流派：统计论流派和深度学习流派。而在统计论中，常用的 4 大概率模型分别是 朴素贝叶斯模型，隐马尔科夫模型，最大熵模型和条件随机场模型。对于朴素贝叶斯模型，前面已经多次打过交道，原理也相对简单。这里解析第二大模型 -- 隐马尔科夫模型。我要说明的是，任何理论，都是以基本数学原理为思想，但是每个人的想法不同，解析的角度不同，求解的思路不同，所以我的角度
信元交换ATM技术： 背景： 文本、图片数据（传统）-较窄的道路 视频、音频数据（现在）-较宽的道路 数据量大的时候会占据带宽，怎么解决？特点： 轻载荷 信元传输：信元头（5字节）、用户数据（48字节）共53字节 短小、轻便 分道机制： 文本信元-文本虚通道、视频信元-视频虚通道、音频信元-音频虚通道ATM:虚通路，虚通道 虚通路：每一段虚通路链路VPL都是由虚通路标识符（VPI）标识的 虚通道：
1.加载lib/头文件分两种方法：(1)适用于当前项目1 第一步：项目->属性->C/C++->常规->附加包含目录(浏览.h文件的路径) 添加包含文件
2 第二步：项目->属性->C/C++->链接器->输入->附加依赖项(写入lib的名称) 添加库文件
3 项目->属性->C/C++->链接器->输入-&
【学习记录三】CV基础入门之街道字符识别——字符识别模型3.1 卷积神经网络CNN 3.2 Pytorch构建CNN模型 3.3 代码的构建与训练3.1 卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域，CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。 CNN
2021 年是自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）非常高产的一年，现在是时候统计一下去年 NLP 和 ML 领域的论文了。来自剑桥大学机器学习和自然语言处理的研究员 MAREK REI 总结分析了 2021 年经典论文，并归纳了 2021 年 ML 和 NLP 出版物的统计数据，他对人工智能行业的主要会议和期刊进行了分析，它们包括 ACL、EMNLP、NAACL、EACL、CoNLL、TACL
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2023-09-04 16:54:46
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文章目录1 DNN与词向量1.1 DNN1.2 skip-gram1.3 简单句子分类模型DAN2 RNN+LSTM+GRU2.1 RNN2.2 LSTM2.3 LSTM变种2.4 递归神经网络2.5 双向RNN2.6 堆叠RNN 1 DNN与词向量1.1 DNN神经网络中每一个神经单元是一个线性变化加一个激活函数多层神经网络就是不断向前加。1.2 skip-gram通过中心词 预测周围词。 整
深度学习与计算机视觉（CV）介绍深度学习学习⽬标知道什么是深度学习知道深度学习的应⽤场景什么是深度学习在介绍深度学习之前，我们先看下⼈⼯智能，机器学习和深度学习之间的关系：机器学习是实现⼈⼯智能的⼀种途径，深度学习是机器学习的⼀个⼦集，也就是说深度学习是实现机器学习的⼀种⽅法。与机器学习算法的主要区别如下图所示：传统机器学习算术依赖人工设计特征，并进行特征提取，而深度学习方法不需要人工，而是依赖算
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2022-02-10 15:26:10
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文章目录关于 NLP发展基础任务应用NLG & NLU自然语言生成 NLGNLP 的挑战资料 关于 NLPNLP：Natural Language Processing，自然语言处理。 NLP 是 AI 的一个子领域。NLP： 自然语言处理，数据是文本。 CV： 计算机视觉，数据是图像。发展萌芽期（1956年以前） 贝叶斯方法、隐马尔可夫、最大熵、支持向量机……，主流仍为基于规则的理性主
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2023-06-30 22:29:31
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【论文速递】CVPR 2020 - CLIP-Event：用事件结构连接文本和图像【论文原文】：Li, Manling and Xu, Ruochen and Wang, Shuohang and Zhou, Luowei and Lin, Xudong and Zhu, Chenguang and Zeng, Michael and Ji, Heng and Chang, Shih-Fu【作者信
TextCNN经过学习与了解最后决定使用Textcnn来作为分类的模型TextCNN结构 首先，我们要注意到卷积操作在计算机视觉(CV)和NLP中的不同之处。在CV中，卷积核往往都是正方形的，比如 3*3 的卷积核，然后卷积核在整张image上沿高和宽按步长移动进行卷积操作。与CV中不同的是，在NLP中输入层是一个由词向量拼成的词矩阵，且卷积核的宽和该词矩阵的宽相同，该宽度即为词向量大小，且卷积核
因为不想什么函数都自己写设备核函数，看到opencv有对应的cuda版本的函数比如滤波，然而CUDA的NPP库也提供了对应的滤波函数，我不知道哪个性能更高（当然肯定要比纯CPU版本快，但我没测试过）一、cv::cuda#include <stdio.h>
#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\core\c
机器学习（MachineLearning）简称ML。机器学习属于人工智能的一个分支，也是人工智能的和核心。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动”学习“的算法，利用计算机从数据中找出规律，从而应用于对不确定场景的决策，最终让数据变现。深度学习（DeepLearning）简称DL。最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解
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2023-07-17 16:34:43
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目录一、生成模型 VS 判别模型一、生成模型 VS 判别模型从概率分布的角度考虑，对于一堆样本数据，每个均有特征Xi对应分类标记yi。生成模型：学习得到联合概率分布P(x,y)，即特征x和标记y共同出现的概率，然后求条件概率分布。能够学习到数据生成的机制。判别模型：学习得到条件概率分布P(y|x)，即在特征x出现的情况下标记y出现的概率。数据要求：生成模型需要的数据量比较大，能够较好地估计概率密度
B：Bi-predictive（双向预测，即B帧或B条带，B条带中的CU可以采用帧内或帧间预测编码，每个预测块采用双向预测方式进行预测，B条带编码时同时使用参考图像列表0和参考图像列表1）AMVP 即先进运动矢量预测AMP 不对称分割
WPP 波前编码
SEI 图像增强提高信息
NAL单元的前两个字节是头部（第一个字节总是0，接着是NAL类型，然后是layer标志，最后是
最近要开始补充CV的基础知识了，要不以后很难有机会补上去，一个很好的材料是CS131。depth: 色深是什么？ 百度的结果是色深是每一个像素用来表现颜色的位数。 但是一张照片的色深不应该是相同的吗？应该不是这个意思。 深度应该是物体和摄像头的距离，这个在一张照片中有差异。intensity：强度是什么？ 在灰度图像中表示图像的灰度。 在RGB颜色空间中，可以理解为RGB三个通道的像素灰度值，也就
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2023-06-05 10:25:07
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在PMP（项目管理专业人士）认证体系中，PDU（专业发展单位）是一个重要的概念。PDU是为了确保PMP持证人士能够持续更新和提升自己的项目管理知识和技能，以保持与行业发展同步，满足不断变化的项目需求。在获得PMP认证后，每三年需要获得60个PDU以保持认证的有效性。
PDU的获取途径多种多样，可以通过参加项目管理相关的培训、研讨会、学术会议等活动获得。不同的活动类型和级别对应不同的PDU数量，一
众所周知如今已经是2020年，AI也越来越贴近我们的生活，虽然离科幻片中的情况还有一段距离，但是已经有许多的AI算法类产品落地了。而其中AI有分为NLP（自然语言处理）、CV（计算机视觉处理）、语音处理，推荐系统等等，我们手机里的某音，某条，某浪，某乎都涵盖这一些技术。 由于最近对自然语言处理，比较感兴趣。所以这里，我就先占坑了。自然语言处理自然语言处理可以理解为让计算机像人类一样，可以理解几个字
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2023-08-21 11:48:02
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1.3人工智能主要分支学习目标了解人工智能的主要分支1 主要分支介绍－ 通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP） - 在NLP领域中，将覆盖文本挖掘/分类、机器翻译和语音识别。机器人1.1 分支一：计算机视觉－ 计算机视觉（CV）是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像
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2023-08-12 21:18:56
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与 CV、语音识别相比，NLP 项目在业务中落地往往较慢 NLP 落地项目往往和业务强相关。不像图像识别、语音识别，通用能力在具体业务也有大量落地场景，业务和算法协作边界和指标相对好确定。而 NLP 项目在业务中落地往往会比较慢，需要上下游不断深度磨合对齐。NLP 解决的是最难的认知智能，而人类语言的歧义性、复杂性、动态性令其挑战重重。但 NLP 商业化落地必须面对这些本质的难题，所以不
