高性能计算 数据库技术的成熟，数据挖掘应用，生物基因技术的发展，历史数据的几何级膨胀等要求高性能计算 (High Performance Computing ， HPC) 。虽然通过创建分布式系统可以解决部分大型计算的问题，但是分布式系统有通信开销大，故障率高；数据的存取结构复杂，开销大；数据的安全性和保密性较难控制等弱点。随着计算机处理
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2023-10-26 22:22:09
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看一个博主（亚当-adam）的关于hanlp关键词提取算法TextRank的文章，还是非常好的一篇实操经验分享，分享一下给各位需要的朋友一起学习一下！ TextRank是在Google的PageRank算法启发下，针对文本里的句子设计的权重算法，目标是自动摘要。它利用投票的原理，让每一个单词给它的邻居（术语称窗口）投赞成票，票的权重取决于自己的票数。这是一个“先有鸡还是先有蛋”的悖论，P
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2023-10-27 23:19:30
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# 使用 GPU 加速 HanLP 的指南
HanLP 是一个强大的自然语言处理工具包，支持多种任务和模型。在深度学习的环境下，使用 GPU 可以显著加快模型的训练和推理速度。本文将带你了解如何在 HanLP 中启用 GPU 功能，包括详细步骤和相应代码示例。
## 流程概述
以下是使用 HanLP 在 GPU 上运行的基本流程：
| 步骤 | 描述
自然语言处理定义：自然语言处理是一门计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。虽然语言只是人工智能的一部分（人工智能还包括计算机视觉等），但它是非常独特的一部分。这个星球上有许多生物拥有超过人类的视觉系统，但只有人类才拥有这么高级的语言。自然语言处理的目标是让计算机处理或说“理解”自然语言，以完成有意义的任务，比如订机票购物或QA等。完全理解和表达语言是极其困难的，完美的语言理解等效于实现人工智能
# 如何在HanLP中使用GPU加速
## 概述
在本文中，我们将教你如何在HanLP中使用GPU来加速自然语言处理任务。首先我们将介绍整个流程，然后详细说明每一步需要做什么以及需要使用的代码。
## 流程
下面是实现“HanLP设置使用GPU”的整个流程的步骤：
```mermaid
gantt
title HanLP设置使用GPU流程
section 设置环境
原创
2024-04-06 06:03:59
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终于有时间把这篇博客给补上了，理论知识我会在另外一片数学知识中讲到。写了一个静态的方法，GPU实现的方便并不难（比起来DirectCompute里的复杂配置，amp的确提供了异常方面的接口）。具体代码见下，我会做一些讲解。 View Code static void HoughFitPlanGPU(float* pXData, float* pYData, float* pZData
一 序 我也是个NLP小白，
Hanlp功能很强大，本文只是简单跑起来句法分析，再看如何根据句法分析结果提取关键词还需要再学习。二 准备maven<dependency>
<groupId>com.hankcs</groupId>
<artifactId>
hanlp</artifactId>
<versi
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2023-09-30 00:38:02
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# 使用HANLP进行GPU加速分词
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，尤其在中文分词方面，较为复杂的语言结构常常让人头疼。为了提高分词的速度和效率，许多工程师和研究人员开始利用深度学习模型和硬件加速技术，尤其是图形处理单元（GPU）的使用。本文将介绍如何使用HANLP库进行GPU加速分词，并提供相关的代码示例。
## HANLP简介
HANLP是一个优秀的自然语言处理库，支持
这段时间一直在接触学习hadoop方面的知识，所以说对自然语言处理技术也是做了一些了解。网络上关于自然语言处理技术的分享文章很多，今天就给大家分享一下HanLP方面的内容。自然语言处理技术其实是所有与自然语言的计算机处理相关联的技术的统称，自然语言处理技术应用的目的是为了能够让计算机理解和接收我们用自然语言输入的指令，实现从将我们人类的语言翻译成计算机能够理解的并且不会产生歧义的一种语言。接合目
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2023-10-17 10:41:10
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1、简介在OpenShift使用各种额外的硬件资源基本都是遵循两步原则实现。第一个步骤是安装 Node Feature Discover Operator ，并利用这个 Operator 识别 Node 节点硬件中的可识别资源。第二个步骤是安装相应的 Operator 来支持该资源的特定操作接口。例如 Nvidia 的 GPU 就是通过 Nvidia GPU Operator 来实现 CUDA
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2023-11-29 20:04:03
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# HanLP GPU 下推理
随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，越来越多的应用程序需要处理大量的数据以便进行实时分析和决策。HanLP作为一个强大的中文自然语言处理工具库，已被广泛应用于文本分析、分词、命名实体识别等领域。借助于GPU加速，推理过程可以大大提升效率，以更快的速度处理更大量的数据。本文将介绍如何在GPU环境下使用HanLP进行推理，并提供代码示例。
## 1. HanL
语义相似度任务概述语义相似度，顾名思义，主要是为了衡量两个句子之间的相似度，来自天池新冠疫情相似句判定大赛的例子：相似句：肺部发炎是什么原因引起的-肺部发炎是什么引起的不相似句：肺部发炎是什么原因引起的-肺部炎症有什么症状一般都会有非常明确的案例告诉我们，什么叫做相似，什么叫做不相似，这个有非常明显的场景愿意，还是上面那句话，在判断query意图上，如果是判断大粒度意图的话(是否是医疗问句)那就是
在简单的看了一点Java的基本内容后，我开始尝试写自己的第一个Java程序。由于某些原因，学校官方的教务APP看不了自己这学期的平均绩点，就想着自己动手，写一小段代码，算一下自己的平均绩点。程序的功能很简单，输入自己的各科绩点和对应的学分，输出平均绩点。代码：/**
*Program:GPA Calculator
*Version: 1
*CopyRight:jiuwei
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2024-03-01 13:59:37
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简介中英文NLP处理工具包, 基于tensorflow2.0, 使用在学术界和行业中推广最先进的深度学习技术。hanlp 安装这个安装很离谱，在网站https://pypi.org/project/hanlp/#description上有显示对应的版本及适用情况。 官网上 hanlp 只支持 python3.6~3.9,但其中需要用到 TensorFlow 2.0 以上的版本， 而 TensorF
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2023-10-17 09:32:50
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1.名词解释 GPU：GraphicProcessing Unit （图形处理器） OpenGL：OpenGraphic Library 定义了一个跨编程语言、跨平台的编程接口的规格，不同厂商会有不同的实现方法，它主要用于三维图象（二维的亦可）绘制。 SurfaceFlinger：Android中负责
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2023-10-30 22:19:05
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using the GPU 想要看GPU的介绍性的讨论和对密集并行计算的使用，查阅：GPGPU. theano设计的一个目标就是在一个抽象层面上进行特定的计算，所以内部的函数编译器需要灵活的处理这些计算，其中一个灵活性体现在可以在显卡上进行计算。 当前有两种方式来使用gpu，一种只支持NVIDIA cards (C
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2024-02-06 21:26:47
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hanlp拥有：中文分词、命名实体识别、摘要关键字、依存句法分析、简繁拼音转换、智能推荐。这里主要介绍一下hanlp的中文分词、命名实体识别、依存句法分析，这里就不介绍具体的hanlp的安装了，百度教程很多，可以看这里：http://www.hankcs.com/nlp/python-calls-hanlp.html，里面也有相关的一些介绍。我以前还使用过jieba分词和LTP，综合来
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2023-06-27 10:28:21
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# 项目方案：使用HanLP模型在GPU上运行
## 摘要
本项目将介绍如何使用HanLP模型在GPU上运行，以提高自然语言处理任务的效率和速度。我们将使用Python代码示例来展示如何配置环境和运行模型。
## 项目背景
随着深度学习技术的发展，GPU已经成为加速模型训练和推理的重要工具。HanLP是一个流行的自然语言处理工具包，通过将HanLP模型运行在GPU上，可以显著提高处理大规模文本
原创
2024-06-06 03:48:03
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初学者对于comsol一开始怎么学习怎么入门，从哪方面入手等不是很清楚，自己盲目的学习有时候会浪费很多时间，可能效果一般，下面是comsol的仿真案例及软件的基本操作方向，初学的同学可以参考以下内容COMSOL 仿真实践(RF 及波动光学模块案例 Step by step 详解)：1、光子晶体能带分析、能谱计算、光纤模态计算、微腔腔膜求解；2、类比凝聚态领域魔角石墨烯的 moiré 光子晶体建模以
# 如何使用HanLP计算向量
## 概述
在自然语言处理中，计算向量是一项重要的任务。HanLP是一个流行的中文自然语言处理工具包，提供了丰富的功能，包括计算向量。本文将教你如何使用HanLP计算向量。
## 流程概述
下面是使用HanLP计算向量的整个过程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入HanLP库 |
| 2 | 加载预训练模型 |
| 3 |
原创
2024-05-07 06:32:25
94阅读
