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大力出奇迹985
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基于Python的AI健康助手:开发与部署全攻略关键词:Python、AI健康助手、机器学习、自然语言处理、Flask、部署、健康管理摘要:本文将详细介绍如何使用Python开发一个AI健康助手,从需求分析、技术选型到核心功能实现,再到最终部署上线的完整过程。我们将使用自然语言处理技术理解用户健康咨询,通过机器学习模型提供个性化建议,并展示如何用Flask框架构建Web应用接口。文章包含大量实际代
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在快节奏的现代生活中,高效规划旅行成为大众需求,AI代理凭借技术优势,实现30秒生成旅行计划。本文从技术原理、场景适配、优势亮点、潜在问题及未来趋势五个方面,解析AI代理规划行程的运作机制、适用场景、核心优势,探讨面临的挑战与发展方向,为读者呈现这一便捷工具的全貌,助其了解如何借助AI让旅行规划更轻松。正文一、技术原理:AI代理高效规划的核心支撑AI代理能快速生成旅行计划,背后是自然语言处理技术的
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- 使用中转API调用OpenAI大模型的指南
引言近年来,人工智能(AI)技术的飞速发展使得各种大模型(如GPT-4)在自然语言处理领域表现出色。然而,中国用户访问OpenAI的API时经常会遇到网络限制问题。本文将介绍如何通过中转API地址(http://api.wlai.vip)调用OpenAI的大模型,并提供示例代码以供参考。使用中转API调用OpenAI大模型步骤一:安装所需的Python库首先,确保你已安装了openai库。可以通过
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“以n-gram重叠量化文本生成质量,为摘要评估提供可计算标尺”Rouge(Recall-OrientedUnderstudyforGistingEvaluation)是由南加州大学信息科学研究所(ISI)的Chin-YewLin于2004年提出的自动文本摘要评估指标,其核心思想是通过计算生成文本与参考摘要之间的n-gram重叠率,量化摘要的内容覆盖度与忠实度。作为自然语言处理(NLP)领域最权威
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百度文心大模型ERNIE概述百度推出的文心大模型(ERNIE,EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration)系列是结合知识增强技术的预训练大模型,涵盖自然语言处理(NLP)、跨模态、行业应用等多个方向。其开源版本为开发者提供了可商用的大模型能力支持。ERNIE的核心技术特点知识增强:通过多源知识图谱(如百度百科、专业领域数据)注入,提升模型对实
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大力出奇迹985
人工智能自然语言处理transformer
一、Transformer模型的诞生背景在自然语言处理的漫长征程中,早期的传统模型,如循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM),曾占据主导地位。RNN试图通过依次处理序列中的每个元素,来捕捉上下文信息。但它存在一个致命弱点,在处理长序列时,会面临梯度消失或梯度爆炸的问题,就像一个长途跋涉的旅人,随着路程的增加,逐渐忘记了出发时的目标和重要信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了这个问题
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一、核心理论基础AI生成知识库的本质是**“数据驱动的知识结构化与智能化生产”**,核心依赖三大理论支撑:知识工程理论将跨境电商业务中分散的“非结构化信息”(如产品参数、用户评价、物流规则、合规条款)转化为“结构化知识”(如实体关系、规则库、决策树),通过AI实现知识的自动提取、关联与更新。例:家具用品的“材质-环保标准-目标市场合规要求”(如欧盟E1级板材认证)可形成关联知识链。自然语言处理(N
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Coze,这是一个由字节跳动推出的AIBot开发平台。它允许用户快速构建、部署和管理自定义的AI聊天机器人(智能体),支持多种功能,如自然语言处理、知识库集成和任务自动化。1.什么是智能体Coze?定义:Coze是一个低代码/无代码的AI开发平台,专注于创建“智能体”(即AIagent)。这些智能体可以模拟人类对话、执行任务(如信息查询或自动化流程),并通过API或插件集成到各种应用中。核心优势:
- 深度剖析AI人工智能情感分析的算法原理
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深度剖析AI人工智能情感分析的算法原理关键词:情感分析、自然语言处理、机器学习、深度学习、文本分类、情感词典、BERT摘要:本文将深入浅出地讲解AI情感分析的技术原理,从基础概念到核心算法,再到实际应用。我们将探索计算机如何理解人类情感,分析文本背后的情绪色彩,并介绍当前最先进的情感分析技术。通过生活化的比喻和代码实例,帮助读者全面理解这一AI领域的重要应用。背景介绍目的和范围情感分析(Senti
- 数据分析领域如何借助AI人工智能升级
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数据分析领域如何借助AI人工智能升级关键词:数据分析、人工智能、机器学习、自动化分析、智能决策、数据预处理、预测分析摘要:本文系统阐述数据分析领域如何通过人工智能实现技术升级。从传统数据分析的瓶颈出发,解析AI驱动的核心技术架构,包括自动化数据预处理、智能特征工程、预测分析模型、自然语言处理在数据分析中的应用。通过具体算法实现、数学模型推导和项目实战案例,展示AI如何提升数据分析效率、挖掘数据深度
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引言在科技飞速发展的今天,人工智能已经渗透到我们生活的方方面面,从基础的日常沟通到复杂的商业决策,智能技术的影响力正在以惊人的速度扩大。以自然语言处理为例,智能助手不仅能理解人类的日常对话,还能通过情感分析提供个性化的回应;在医疗领域,AI辅助诊断系统的准确率已达到专业医师水平,极大地提高了早期疾病筛查的效率。面对这场深刻的技术变革,理解其背后的逻辑与应用场景变得至关重要。从技术角度看,机器学习算
- 自然语言处理技术应用领域深度解析:从理论到实践的全面探索
1.引言:自然语言处理的技术革命与应用前景自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)作为人工智能领域的核心分支,正在以前所未有的速度改变着我们的数字化生活。从最初的规则基础系统到如今基于深度学习的大语言模型,NLP技术经历了从理论探索到实际应用的深刻变革。在当今信息爆炸的时代,人类每天产生的文本数据量达到了惊人的规模,如何让计算机理解、处理和生成人类语言,已经成为推
- 大语言模型原理与工程实践:RLHF 实战框架
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AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理与工程实践:RLHF实战框架1.背景介绍1.1人工智能的崛起人工智能(AI)技术在过去几年中取得了令人瞩目的进展,尤其是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)等领域。大型语言模型(LLM)的出现,使得人工智能系统能够生成逼真的自然语言输出,从而在多个应用场景中发挥重要作用。1.2大语言模型的挑战然而,训练出高质量的大语言模型并非易事。传统的监督学习方法需要大量高质量的标注数据,
- 浅谈生成式AI语言模型的现状与展望
摘要生成式人工智能语言模型作为当前人工智能领域最具突破性的技术之一,正在深刻改变着自然语言处理的技术范式和应用格局。本文从学术文献综述的角度,系统梳理了从Transformer架构到大语言模型的技术演进历程,深入分析了当前生成式AI语言模型的核心技术特征、应用现状以及面临的主要挑战,并展望了未来发展趋势。研究表明,生成式AI语言模型在参数规模扩展、多模态融合、推理能力提升等方面取得了显著进展,但仍
- 主要分布在背侧海马体(dHPC)CA1区域(dCA1)的时空联合细胞对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示
金井PRATHAMA
脑神经科学与NLP自然语言处理人工智能神经网络
时空联合细胞(SpatiotemporalConjunctiveCells)主要分布在背侧海马体CA1区(dCA1),其核心功能是同步编码空间位置、时间信息和行为意图,形成动态的情景记忆表征。这种神经机制为自然语言处理(NLP)中的深层语义分析提供了突破性的启示,尤其在解决语义连贯性、上下文建模和长期依赖等核心挑战上。以下是具体影响和技术实现路径:一、时空联合细胞的核心机制及其NLP关联背侧海马体
- Transformer:颠覆NLP的自注意力革命
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythontransformer自然语言处理深度学习
Transformer:颠覆NLP的自注意力革命Transformer是自然语言处理领域中极具影响力的深度学习模型架构,以下是对其的详细介绍:提出背景与应用:2017年,Vaswani等人在《AttentionIsAllYouNeed》论文中首次提出Transformer架构,它主要用于处理序列到序列的任务,如机器翻译、文本生成等。核心原理:文本生成的Transformer模型原理是“预测下一个词
- Swin Transformer原理与代码精讲
bai666ai
深度学习之计算机视觉transformerswinCV深度学习图像分类
课程链接:SwinTransformer原理与代码精讲--计算机视觉视频教程-人工智能-CSDN程序员研修院Transformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了最先进的成果。SwinTransformer是在ViT基础上发展而来,是Transformer应用于CV(计算机视觉)领域又一里程碑式的工作。它可以作为通用的骨干网络,用于图片分类的CV任务,以及下游的CV任务,如目标检测、实例分
- Transformer Masked loss原理精讲及其PyTorch逐行实现
MaskedLoss的核心原理是:在计算损失函数时,只考虑真实有意义的词元(token),而忽略掉为了数据对齐而填充的无意义的填充词元(paddingtoken)。这是重要的技术,可以确保模型专注于学习有意义的任务,并得到一个正确的性能评估。1.原理精讲为什么需要MaskedLoss?在训练神经网络时,我们通常会用一个批次(batch)的数据进行训练,而不是一次只用一个样本。对于自然语言处理任务,
- 深入探讨 Transformer 模型架构
年纪轻轻头已凉
transformer深度学习人工智能
```html深入探讨Transformer模型架构深入探讨Transformer模型架构Transformer是一种革命性的神经网络架构,由Vaswani等人在2017年提出,并在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的成功。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer完全依赖于自注意力机制(Self-AttentionMechanism),这使得它在处理长序
- 星图云开发者平台新功能速递|AI大模型赋能开发应用效率提升三倍!
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还在为技术文档检索耗费数小时?还在重复编写基础CRUD代码?星图云开发者平台发布「三大AI核心能力」,将自然语言大模型深度融入开发全流程。这不是替代开发者,而是让每位工程师拥有超级辅助——从此复杂算法封装、接口调试、业务逻辑设计效率全面跃升。一、智能化多源知识问答技术当开发者以自然语言形式提出技术问题时,多模态自然语言处理(NLP)模型与知识图谱融合技术,实现三重突破:1.跨域知识检索:联动平台专
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息