JAVA训练nlp模型

行动改变命运——日拱一卒（12月22日）

一来现在手头上的事情不多，得以有闲暇时间来记录自己的所思所想，二来源于当前正在看的一本书《福格行为模型》。
BL冰蓝世界·2025-07-27 19:00

JVM知识体系解析

我是廖志伟，一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（基础篇）、（进阶篇）、（架构篇）清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云专家博主
Java廖志伟·2025-07-27 18:50

使用python调用DeepSeek接口的几种方法

一、调用DeepSeekText模型的方式DeepSeek提供了多种方式来调用其文本模型，以下是主要的调用方式：1.API调用(推荐)importrequestsAPI_URL="https://api.deepseek.com
xiekj·2025-07-27 18:17

【语义分割专栏】4：deeplab系列实战篇(附上完整可运行的代码pytorch)

文章目录前言Deeplab系列全流程代码模型搭建(model)backbone的搭建Deeplabv1Deeplabv2Deeplabv3Deeplabv3+数据处理(dataloader)评价指标(metric
fouen·2025-07-27 18:47

【ChatOpenAI】常用方法详解

ChatOpenAI常用方法详解ChatOpenAI是LangChain中用于与OpenAI聊天模型交互的核心类，提供了多种方法来调用和管理对话。
满怀1015·2025-07-27 18:16

双塔模型（Two-Tower Model）推荐系统实践

双塔模型双塔模型（Two-TowerModel）是一种常用的推荐系统或搜索排序模型架构，由两个独立的神经网络（即“双塔”）组成，分别处理用户和物品的特征，最后通过相似度计算（如点积、余弦相似度）得到匹配分数
·2025-07-27 18:15

《鬼灭之刃》中鬼杀队居然除了九柱还有一柱？

都遭不住我们主角头柱的一击头柱：灶门炭治郎炭治郎善良温柔，重视家人，个性认真顽固有担当是家里的长男，以拯救变成鬼的妹妹祢豆子，为家族报仇为目标，在水柱富冈义勇的引荐下成为鳞泷左近次的弟子，经过2年的艰苦训练
QG漫剪社·2025-07-27 18:00

零基础-动手学深度学习-6.6 卷积神经网络（LeNet）

同时，用卷积层代替全连接层的另一个好处是：模型更简洁、所需的参数更少。
生医转码，四海为家·2025-07-27 17:14

基于孪生网络 (Siamese Network) 的人脸识别系统

代码实现使用了VGG19预训练模型作为特征提取器，通过对比学习来判断两张人脸图像是否属于同一人。整个代码分为数据准备、模型构建、训练和测试四个主要部分。
DeniuHe·2025-07-27 17:44

【SVM】支持向量机实例合集

基于Java的SVM（支持向量机）实例合集以下是一个基于Java的SVM（支持向量机）实例合集，包含核心代码示例和应用场景说明。这些例子基于流行的机器学习库（如LIBSVM、Weka、JSAT）实现。
KENYCHEN奉孝·2025-07-27 17:43

小丁的ScalersTalk第五轮新概念朗读持续力训练Day96-20200126

1.练习材料lesson6smashandgrabWhilethiswasgoingon,Mr.Taylorwasupstairs.Heandhisstaffbeganthrowingfurnitureoutofthewindow.Chairsandtableswentflyingintothearcade.Oneofthethieveswasstruckbyaheavystatue,buthew
丁丁水天·2025-07-27 17:43

基于点云边界提取与B样条拟合的二维轮廓重建的思路与原理

系统整体原理基于点云边界提取与B样条曲线拟合的系统，通过以下流程实现：点云预处理（投影+边界提取）边界点排序（逆时针）B样条曲线拟合结果可视化1.1点云预处理1.1.1点云投影功能：将三维点云投影到XY平面实现：创建z=0平面模型系数使用
迅卓科技·2025-07-27 17:11

深度学习的图像分类项目在制造业场景下的数据需求量估算及实现方案（数据收集是The more the better 吗？）

数据需求的关键影响因素二、无先验知识场景的数据需求估算优化策略与技术方案三、有先验知识场景的数据需求估算1.迁移学习（TransferLearning）2.少样本学习（Few-ShotLearning）3.预训练
shiter·2025-07-27 17:39

AI应用 | 【AI+工业】LLM（大型语言模型）在工业领域中的十个应用

随着时间的推移，LLM（大型语言模型）的特性和能力逐渐为人们所熟知。它们展现了无与伦比的人类语言理解、出色的文本生成能力以及友好的对话指令跟随倾向。
我爱学大模型·2025-07-27 17:39

Java垃圾回收算法详解：从基础到高级全面解析

文章目录一、垃圾回收概述1.1为什么需要垃圾回收1.2垃圾回收的基本原理二、对象存活判断算法2.1引用计数法（ReferenceCounting）2.2可达性分析算法（ReachabilityAnalysis）三、垃圾回收算法分类3.1标记-清除算法（Mark-Sweep）3.2复制算法（Copying）3.3标记-整理算法（Mark-Compact）3.4分代收集算法（GenerationalC
·2025-07-27 17:39

JavaScript 文件在页面渲染中的加载机制详解

JavaScript文件在页面渲染中的加载机制详解1.基本加载流程当浏览器解析HTML遇到标签时，会按照以下顺序处理：否deferasyncHTML解析遇到script标签是否defer/async?
neon1204·2025-07-27 16:37

大模型呼叫中心场景分享之四十八：汽车制造与销售领域的应用场景

大模型呼叫中心场景分享之四十八：汽车制造与销售领域的应用场景一、汽车行业特性与数字化转型需求汽车制造与销售行业作为现代工业的重要支柱，具有以下显著特征：1.产业链条长且协同要求高2.产品复杂度与个性化需求并存
FreeIPCC·2025-07-27 16:07

大语言模型呼叫中心场景分享之五十三：药品制造领域的应用场景

大语言模型呼叫中心场景分享之五十三：药品制造领域的应用场景作者：开源大语言模型呼叫中心系统FreeAICC一、药品制造行业特性与数字化转型需求药品制造作为高度监管的特殊行业，具有以下显著特征：1.合规性要求极其严格
FreeIPCC·2025-07-27 16:07

机器学习从入门到实践：算法、特征工程与模型评估详解

目录摘要1.引言2.机器学习概述2.1什么是机器学习？2.2机器学习的发展历史2.3机器学习的应用3.机器学习算法分类3.1监督学习（SupervisedLearning）3.2无监督学习（UnsupervisedLearning）3.3半监督学习（Semi-SupervisedLearning）4算法详解4.1分类算法详解（1）逻辑回归（LogisticRegression）（2）决策树（Dec
·2025-07-27 16:35

大语言模型 LLM 通过 Excel 知识库 增强日志分析，根因分析能力的技术方案（1）：总体介绍

文章大纲1.核心目标2.系统总体架构3.GoogleCloud端到端方案（含无RAG&RAG双模式）3.1无RAG：Function-Calling查表模式3.2RAG：托管式向量检索4.开源轻量级方案5.数字孪生联合验证（实验性）6.知识图谱增强（Neo4j）7.监控与持续优化（CometLLM）8.实施路线图（4~10周）9.典型案例速览10.一键复现仓库11.参考文献1.核心目标让LLM在“
shiter·2025-07-27 16:05

说话

跟我发现自己写出来的句子全是病句的时候才知道我必须要训练写作，当我与周围人交流的时候，发现自己说话语速过快，发音含糊，说话的同时想法有些跟不上，没有条理和逻辑性，只有此时我才意识到了严重性。
木棉76·2025-07-27 16:29

机器学习-XGBoost和SHAP解析数据

高效性使其能快速处理大规模复杂数据，降低训练时间成本。通过组合弱学习器提高准确性和泛化能力。其支持多种任务和自定义指标，参数调优选项丰富。内置正则化机制防止过拟合。
python机器学习ML·2025-07-27 16:29

代码随想录算法训练营第五十八天 | 图论part08

117.软件构建在这一题中，只需要输出一种方法。使用BFS的方法，找到入度为0的节点，将其从树中删去，重复上述步骤，直到没有入度为0的节点。如果此时没有删除所有的节点，表明这个有向图有环，输出-1.否则，正常输出。#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intn,m;ints,t;ifstreaminf
sagen aller·2025-07-27 16:29

数据挖掘实战-基于随机森林算法的空气质量污染预测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验过程
艾派森·2025-07-27 15:59

实时流式计算

在流式计算模型中，输入是持续的，可以认为在时间上是无界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是无界的。
·2025-07-27 15:29

人工智能自然语言处理：Transformer 模型详解

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。
大力出奇迹985·2025-07-27 15:56

前端动画实现：CSS3 动画与 JavaScript 动画对比

CSS3动画和JavaScript动画，宛如两位得力的剑客，各自挥舞着独特的招式，为开发者实现绚丽动画效果提供了强大的武器。
大力出奇迹985·2025-07-27 15:56

《用七年改变人生》第835天/共2556天，2023.4.15，一切都是最好的时期，加油

成功日记健身：突破心理，早晚各一次训练，把这周的进度补上了。学历：正式学习人格心理学，第一章。成长：陪儿子聊天，明显感觉变得开朗，连续四周的定期零花钱初见效果储蓄：发工资，存1万，离梦想又进一步。
七星录·2025-07-27 15:21

代码随想录算法训练营第五十三天|图论part4

110.字符串接龙题目链接：110.字符串接龙文章讲解：代码随想录思路：把每个字符串看成图的一个节点。转换为求无权图两节点的的最短路径。求最短路径用bfs#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;unordered_mapmymap;boolcanTransform(stringa,stringb){intcount=0;i
xindafu·2025-07-27 15:54

Lan的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day 66 20181212

##昨天发文的时候，失败了，今天补上。。。练习材料：英式发音：美式发音：任务配置：L0+L1+L4知识笔记：2.音标（L1)后元音[ɑː]：后元音共同点：舌身降低后缩，舌后部抬起。[ɑː]张口上下幅度与梅花音[æ]一致，但是左右不咧嘴。是个长音。英式发音中的a，如dance,fast,grass,plant这些在美式发音中是发梅花音的[æ]字母ar组合，如car，start,yard课中的单词：a
孙岚_9ff8·2025-07-27 15:09

Python 机器学习实战：基于 Scikit-learn

本文围绕《Python机器学习实战：基于Scikit-learn的项目开发》展开，先介绍Scikit-learn库的基础特性与优势，再阐述机器学习项目开发的完整流程，包括数据收集与预处理、模型选择与训练
大力出奇迹985·2025-07-27 15:54

服务器生成图片

服务器生成图片通常是指通过服务器端的程序、算法或模型，根据输入的指令、参数或数据自动创建图像的过程。这种技术广泛应用于人工智能绘图、动态图像生成、数据可视化等领域。
·2025-07-27 15:54

Postgresql数据库Java中mybatis问题记录

项目场景：Java中使用mybatis进行数据查询，使用实体类接收报错“Errorattemptingtogetcolumn‘basin_code’fromresultset.Cause:org.postgresql.util.PSQLException
haokan_Jia·2025-07-27 15:23

20172332 2018-2019-2《程序设计与数据结构》课程总结

201723322018-2019-2《程序设计与数据结构》课程总结自己对于本学期java课的一些想法及自己一学期的心理变化。整体来说本学期学的就是数据结构方面的知识。
weixin_30576827·2025-07-27 14:21

使用 Tavily Search API 构建智能搜索工具

TavilySearchAPI是一种专门为AI代理（如大型语言模型）设计的搜索引擎，能够快速、准确地提供实时且符合实际的结果。
·2025-07-27 14:51

别让 @Transactional 再次“失效”！Spring 事务管理的 5 大避坑指南

在几乎所有的企业级Java应用中，数据的一致性都是至关重要的。Spring框架提供的@Transactional注解，以其声明式的优雅，极大地简化了数据库事务管理。
·2025-07-27 14:20

RAG面试内容整理-1. 检索增强生成（RAG）概述与意义

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）是一种将大语言模型与外部知识库相结合的生成式AI架构。
不务正业的猿·2025-07-27 14:18

集成Tavily Search API以提升AI应用的实时检索能力

技术背景介绍在AI开发中，尤其是处理大型语言模型（LLM）时，实时、准确的信息检索至关重要。TavilySearchAPI专为AI代理设计，提供高速、准确和事实性的搜索结果，是一个理想的选择。
dgay_hua·2025-07-27 14:48

JavaScript异步编程艺术：深入浅出回调函数与异步挑战【含代码示例】

JavaScript异步编程艺术：深入浅出回调函数与异步挑战【含代码示例】异步编程基础：为何我们需要它？
DTcode7·2025-07-27 14:18

利用 Tavily Search API 提升 AI 代理的搜索能力

TavilySearchAPI是专为大型语言模型（LLMs）设计的搜索引擎，它能够以极高的速度提供实时、准确且事实驱动的结果，对AI开发者来说是一项极具价值的工具。
VYSAHF·2025-07-27 14:17

招唯是唯心主义（三）

二、视野决定认知—4P模型借鉴和应用营销的4P理论，即：产品(Product)、价格(Price)、渠道（Place)、促销(Pro
高老九·2025-07-27 14:31

【字节跳动面经】redis是单线程的为什么还这么快

2.单线程模型避免上下文切换Redis的核心操作（如命令处
恩比贤AmbitioN·2025-07-27 14:17

Java网络编程性能调优：NIO与异步IO实战

Java网络编程性能调优：NIO与异步IO实战关键词：Java网络编程、性能调优、NIO、异步IO、实战摘要：本文深入探讨了Java网络编程中的性能调优问题，聚焦于NIO（非阻塞IO）和异步IO技术。
AI开发架构师·2025-07-27 14:45

80道面试经典题目

1.OSI参考模型七层网络协议？物理层：定义计算机、网络设备、以及直接连接的介质、接口类型的标准，建立比特流的传输，用来组件物理网络的连接。
·2025-07-27 14:15

Prompt Engineering(提示词工程)基础了解

://blog.csdn.net/qq_56438555/article/details/1448865171.基础概念:提示词工程(promptEngineering)是指通过设计、优化输入给大语言模型的文本指令
Fuly1024·2025-07-27 13:14

京东内部优惠券哪里领取？京东内部优惠券软件叫什么？

主打：带货高补贴，深受各位带货团队长喜爱（训练营导师每天出单带货几万单）。注册即可享受高补贴+0撸+捡漏等带货新体验。送万元推广大礼包，教你如何1年做到百万团队。金珊导师氧惠邀请码888
氧惠评测·2025-07-27 13:08

docker 下重新配置elasticSearch 虚拟机内存大小导致启动失败原因分析

查找原因使用以下命令其中id为自己的容器iddockerlogsid找到主要原因如下"stacktrace":["org.elasticsearch.bootstrap.StartupException:java.lang.IllegalStateException
@Wallace·2025-07-27 13:12

国内编程大模型哪家强？2025年最新排行榜与深度解析

国内编程大模型哪家强？
i建模·2025-07-27 13:41

Spring源码-读取XML文件配置信息

一、XML基础DTD、XML阐述、XML的两种文档类型约束和DTD的使用-CSDN博客二、newFile()、getResource()、getResourceAsStream()Java中Class类和
·2025-07-27 13:10

好父母训练营第三期作业

第一天作业：首先能进到这个群学习是我正确的选择，深表感谢，应老师的语音我认真听了两遍，感悟如下：1、从认知方面，通过两个小故事，我认识到孩子的问题往往折射出家长的问题，我们总是太把问题当问题，然后把小问题放大，对于孩子的优点，总是视而不见。我们总想要孩子变的完美，可这世间本无完美，我们总想孩子以后功成名就，过上好的生活，认为现在的责骂是为了孩子好，其实我们没有站在孩子的角度真正地去觉察问题产生背后
平原麦浪·2025-07-27 13:55
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