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漫步的小马驹
我们七组色香味俱全的特色菜百家宴我们七组的仙女们仙女们在舞动上图是今晚上海nlp课堂的晚会照片。熟悉的场地,熟悉的伙伴们。只是,我从画面里,跑到了画面外。决定不去二阶的时候,我以为在这样的时刻,我会有很多情绪:郁闷、遗憾、羡慕、纠结……没想到,这一刻真的来临的时候,我心里是满满的喜悦、平静。其实,在读到惠安的时,我内心有些小波动:惠安和我工作类似,她也面临突击检查,她因为领导的理解、同事的护援而得
- 使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践**
qq_37836323
python语言模型开发语言
**在人工智能技术中,大型语言模型(LLM)已成为自然语言处理(NLP)和生成任务的重要工具。然而,由于网络限制,直接访问OpenAI的API在中国可能面临挑战。因此,本文将介绍如何使用中转API地址http://api.wlai.vip来调用LLM,并提供相关的demo代码。什么是大型语言模型(LLM)?大型语言模型是一种深度学习模型,训练于大量文本数据上,能够生成、总结、翻译和回答问题等。Op
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无心水
架构transformerMambaMamba架构AI大模型系统开发实战AI大模型高手开发AI大模型系统实战
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大家好,我是java1234_小锋老师,最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程,持续更新中,计划月底更新完,感谢支持。今天讲解微博文章数据可视化分析-文章分类下拉框实现视频在线地址:2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫)视频教程(火爆连载更
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哈喽,大家好我是甘超波,是一名NLP爱好者,每天一篇原创文章或视频,分享我的实战经验和案例,希望给你些启发和帮助今天主要分享权谋中的谈判流程一:什么是谈判?有的伙伴认为:谈判就是勾心斗角有的伙伴认为:只有商业和国家用到谈判还有的伙伴认为:谈判是一种很高大上的方法和技巧这是不同的伙伴对谈判的看法,这些都是不全面的到底什么是谈判?谈判:处理事情设计出一系列巧妙的方法、技巧、流程,让对方配合你、支持你的
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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
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- 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
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学习任务如下:##赛事任务参赛者需基于提供的带货视频文本及评论文本数据,完成以下三阶段分析任务:-【商品识别】精准识别推广商品;-【情感分析】对评论文本进行多维度情感分析,涵盖维度见数据说明;-【评论聚类】按商品对归属指定维度的评论进行聚类,并提炼类簇总结词。###数据说明本次挑战赛为参赛选手提供包含85条脱敏后的带货视频数据及6477条评论文本数据,数据包括少量有人工标注结果的训练集(仅包含商品
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基于自然语言处理的财报分析:量化价值投资新视角关键词:自然语言处理;财报分析;量化价值投资;文本挖掘;金融科技摘要:本研究聚焦于基于自然语言处理(NLP)的财报分析,为量化价值投资开辟了新的视角。首先介绍了该领域的背景与历史发展,明确了问题空间和关键术语。接着从第一性原理推导构建理论框架,分析其局限性与竞争范式。阐述了系统架构设计、实现机制,涵盖算法复杂度、代码实现等。探讨了在实际应用中的策略、集
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一、技术交响:BI与AI的浪漫邂逅在技术的浩瀚宇宙中,奥威BI+AI正引领一场前所未有的智慧风暴。这是一场技术革命,巧妙地将商业智能(BI)与人工智能(AI)深度融合,编织出独一无二的“双引擎”分析平台梦想。智能数据治理、预测建模与自然语言交互,三大核心功能如璀璨星辰,照亮企业前行的道路。·智能数据治理:通过NLP技术,非结构化数据得以自动清洗,ETL效率飙升300%,数据治理从未如此
- PyTorch中的词嵌入层(nn.Embedding)详解与实践指南
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一、词嵌入(WordEmbedding)简介词嵌入是自然语言处理(NLP)中的一项核心技术,它将离散的词语映射到连续的向量空间中。通过词嵌入,语义相似的词语在向量空间中的位置也会相近。为什么需要词嵌入?解决维度灾难:传统one-hot编码维度等于词汇表大小,而词嵌入维度可自定义捕捉语义关系:通过向量空间中的距离反映词语间的语义关系迁移学习:预训练的词嵌入可以在不同任务间共享二、PyTorch中的n
- 甘超波:NLP权谋的谋略思维
甘超波
哈喽,大家好我是甘超波,是一名NLP爱好者,每天一篇原创文章或视频,分享我的实战经验和案例,希望给你些启发和帮助今天我们主要来分享一下NLP中权谋的谋略思维对于权谋这个词,相信很多人都不陌生,有一部分伙伴可能在电视上看一些后宫剧,对权谋有所认识、有一部分伙伴可能在看过相关权谋书籍,对权谋有所了解有一部分伙伴可能在自媒体看过权谋文章,对权谋有了解这是不同的伙伴对权谋的认知,那我们今天就来看一下NLP
- 基础NLP | 01 机器学习 深度学习基础介绍
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文章目录机器学习简介有监督学习无监督学习一般流程常用概念深度学习简介隐含层/中间层例子and流程如果想要猜测的又快又准,调整的方向有哪些?随机初始化损失函数导数与梯度梯度下降优化器MiniBatchepoch流程深度学习的基本思想机器学习简介有监督学习核心目标:建立一个模型(函数),来描述输入(X)和输出(Y)之间的映射关系价值:对于新的输入,通过模型给出预测的输出要点:有一定数量的训练样本输入和
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机智的小神仙儿
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基于BERT的情感分析1.项目背景情感分析(SentimentAnalysis)是自然语言处理的重要应用之一,用于判断文本的情感倾向,如正面、负面或中性。随着深度学习的发展,预训练语言模型如BERT在各种自然语言处理任务中取得了显著的效果。本项目利用预训练语言模型BERT,构建一个能够对文本进行情感分类的模型。2.项目结构sentiment-analysis/├──data/│├──train.c
- 【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 主页-评论用户时间占比环形饼状图实现
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- NLP--自然语言处理学习-day1
啊波阿波波
自然语言处理学习easyui
一.初步认识NLP自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学和人工智能(AI)的一个交叉领域,旨在使计算机能够理解、分析、生成和处理人类语言的能力。它结合了计算语言学、人工智能、机器学习和语言学等多个领域的知识。NLP的主要任务文本分类:将文本内容分配到一个或多个类别中,例如垃圾邮件分类、情感分析等。命名实体识别(NER):从文本中识别出特定类型的实体,
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Echo_Wish
大数据高阶实战秘籍大数据媒体
用大数据玩转社交媒体营销:精准触达背后的“魔法”秘籍咱们都知道,社交媒体已经成为品牌和用户互动的主战场。微博、抖音、微信、Instagram……铺天盖地的信息让人眼花缭乱,想在茫茫内容海洋里精准触达目标用户,光靠“发广告”根本不够。这时,大数据技术就成了“秘密武器”。它帮营销人员从海量数据里提取有价值的洞见,实现个性化推荐、用户画像构建、情感分析,甚至实时舆情监控,让营销效果实现“质”的飞跃。今天
- Python 解析 RAG(检索增强生成)的核心概念
产品挨打师
python开发语言
```htmlPython解析RAG(检索增强生成)的核心概念Python解析RAG(检索增强生成)的核心概念RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合了检索和生成能力的模型架构,广泛应用于自然语言处理(NLP)领域。RAG模型通过从外部知识库中检索相关信息,并将其与生成模型相结合,从而实现更高质量的文本生成任务。本文将介绍RAG的核心概念及其在P
- 主要分布在背侧海马体(dHPC)CA1区域(dCA1)的时间细胞对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示
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时间细胞(timecells)作为海马体CA1区域中编码时间信息的神经元,其工作机制对自然语言处理(NLP)中的深层语义分析具有多方面的启示。这些神经元通过整合时空信息、动态竞争机制和序列编码能力,为解决NLP中语义连贯性、上下文依赖性和长期依赖等挑战提供了生物神经基础。以下是具体的影响和启示:一、时间细胞的特性与深层语义分析的挑战关联时间编码的动态性与语义上下文依赖时间细胞通过速率编码(firi
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理