一、聚类算法1、kmeans定义：K-means算法，也被称为K-均值或K-平均算法，是一种广泛使用的聚类算法。K-means算法是基于相似性的无监督的算法，通过比较样本之间的相似性，将较为相似的样本划分到同一类别中。思想： 事先确定常数K，常数K意味着最终的聚类类别数，首先随机选定初始点为质心，并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离)，将样本点归到最相似的类中，接着，重新计算每个
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2024-03-04 11:10:11
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洋葱模型是一个用于描述组织文化层次的模型，由心理学家埃德加·沙因（Edgar Schein）在1985年提出。这个模型将组织文化比作一个
本文介绍了大模型就业方向：基座模型训练、大模型微调、大模型开发、大模型推理部署、多模态大模型等
文章目录nlp顶会精选论文，nlp问答系统学位论文基于深度神经网络的智能问答系统性能优化研究-张婕-南京邮电大学基于知识图谱的乒乓球问答系统的语义匹配算法研究 nlp顶会精选论文，nlp问答系统点击链接github学位论文基于深度神经网络的智能问答系统性能优化研究-张婕-南京邮电大学运用混合词向量表示方法和词频逆文档频率的词权重调整方法可以提高语料库预处理的质量,混合模型生成的响应可以满足日常实
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2023-10-03 11:54:22
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# Python 大语言模型方向
近年来，大语言模型在自然语言处理领域取得了巨大的进展，其中最著名的就是由OpenAI发布的GPT系列模型。GPT模型利用深度学习技术实现了自然语言文本的生成和理解，被广泛应用于文本生成、对话系统、语言翻译等领域。Python作为一种应用广泛的编程语言，也在大语言模型的研究和应用中发挥着重要作用。
## GPT模型简介
GPT（Generative Pre-t
原创
2024-05-31 06:52:08
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1.写在前面相信诸位老铁，点开我这篇博客，都是想看看卷积层的反向传播和池化层的反向传播是怎么求导的，但是点开其他博客都是一大段的公式，望而止步，我之前也是介个样子。在本次博客，我先带大家感觉一下求导的过程，严格来说，本次的CNN并非正宗的CNN，但是却可以帮助我们了解求导的过程！大家一定要看懂这一步，再看下一步，必要的时候拿出纸和笔好好算算！！笔者在前向传播的时候，会顺便将一些导数求出，以备之后使
1、前言在自动化测试中，我们往往将自动化脚本都归纳属于哪种框架模型，比如关键字驱动模型等。本篇将列举实际自动化测试中，Python 自动化测试的五种模型：线性模型、模块化驱动模型、数据驱动模型、关键字驱动模型、行为驱动模型。2、线性模型通过录制或编写脚本，一个脚本完成一个场景（一组完整功能操作），通过对脚本的回放进行自动化测试。脚本代码：#!/usr/bin/env python
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2024-06-21 09:05:30
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伴随倾斜摄影专业用户不断提高的模型要求，三维数据的精细化程度越发重要。针对倾斜三维模型出现的结构破损、变形，纹理拉伸、缺失、色彩不均等问题，大势智慧自主研发了后处理软件——模方。突破原有处理技术瓶颈的同时，极大的提高了后处理的效率，将三维数据的后处理提升到新的高度，也使得快速达成高质量的三维数据标准成为可能。下面简单介绍几种修模案例，A.路面杂物处理包含的功能： 道路置平、删除漂浮物、纹
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2024-02-06 22:29:48
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明确目标：确定你要转行的方向，了解该领域的市场需求和发展趋势。系统学习：针对性地学习相关知识，包括理论基础
Autodesk T-Splines 4.0 For Rhino是专为犀牛用户打造的一款曲面建模插件，支持Rhino 5 64位版本，该版本与现有的建模技术兼容，可以轻松完成各类建模操作，具有编辑复杂曲面模型、保持NURBS的兼容性等特色，新版本还提升了模型的渲染速度，有需要的用户快快下载吧。基本介绍T-Splines 4.0通过为产品设计师、珠宝设计师、和建筑师使用切边技术来使Rhino5.0变
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2024-01-30 22:19:30
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一 序 本文属于贪心NLP 学习笔记系列。今天开始，明显的数学概念多了起来。二 unigram不考虑单词之间的顺序，依赖于马尔科夫假设。假设w1,w2,...wn是相互独立的：一个事件的发生与否，不会影响另外一个事件的发生。而P(w1)、P(w2).....P(wn)的计算方法如下：统计语料库中某个单词出现的次数，再除以语料库的总词数。缺点： 单词相互独立，所以语
Python语言规范 一、Lint
定义：pylint是一个在Python源代码中查找bug的工具，c与c++中这些bug通常用编译器来捕获，由于Python语言的动态性，有些警告可能不对，不过误报应该很少。
优点：可以很容易捕获忽视的错误。
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2023-09-07 23:09:33
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AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模学习、面试题等，资料免费分享！
原创
2024-08-26 13:44:01
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在大模型时代，自然语言处理（NLP）领域迅速发展，涌现出多个热门研究方向，这些方向在实际应用中具有重要意义。本文将探讨这几个热门方向，并通过代码示例展示它们的应用。
## 1. 迁移学习
迁移学习是通过加载预训练模型来加速新任务的训练。在大模型时代，像BERT和GPT这样的预训练语言模型已成为基本工具。通过迁移学习，可以仅需少量数据便能取得良好的效果。
### 代码示例
以下是使用Hugg
随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）领域也迎来了新的突破。其中，预训练模型成为了当前NLP领域的研究热点。本文将对NLP领域预训练模型的发展趋势进行解读。一、预训练模型概述预训练模型是指在大型语料库上进行预先训练的模型，这些模型可以在多个自然语言处理任务中共享和重用。传统的自然语言处理模型通常针对特定任务进行训练，这种做法会导致模型难以适应不同的任务和领域。而预训练模型的提出，使得我
原创
2023-11-21 11:28:16
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文章目录一、进行粒子效果生成练习1、生成一个空项目，Assets->Import Package->Custom Package->SceneShot.unitypackage2、GameObject->Effects->Particle System，在场景中创建一个粒子系统，并将其移动到场景中的Turret炮塔对象的发射管前3、更改粒子系统参数4、Emissio
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2024-05-16 10:47:00
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AI Agent是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。不同于传统的人工智能，AI Agent 具备通过独立思考、调用工具去逐步完
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2024-06-12 14:21:27
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Part1 转换流程之顶点转换 物体顶点是相对于物体自身坐标系而言的数据，要进行一系列转换才最后显示在屏幕上： 1.物体坐标系到世界坐标系。World矩阵，包含了物体的平移旋转和缩放。 2.世界坐标系到相机坐标系。View矩阵。 该矩阵实际上是相机相对于世界坐标系转换的逆矩阵。相机的世界坐标系位置可以用View矩阵的逆矩阵的平移向量表示出来。 3.相机坐标系到标准视体空间的变换。P
大力出奇迹不是唯一方法，把大模型做小才是本事
原创
2024-04-23 21:21:23
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产品背景随着科技的不断发展，信息化从IT时代迈入DT时代，数据量呈指数级增长，信息资源爆炸式激增。各行业的决策者已经意识到了数据是企业的核心资产，并期望对数据进行存储和挖掘以达到资产保值甚至增值的目的。然而，传统的信息资源管理、整合、应用技术已经无法应对大数据时代的挑战。大多数企业在面对海量、异构、实时的大数据时，往往没有足够的技术能力和经验，进行复杂的大数据处理，并支撑多元化的应用。Gartne
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2023-12-11 09:56:04
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