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问题一：报告结果的数量每天都在变化。建立一个模型来解释这种变化使用您的模型为3月份报告的结果数量创建一个预测区间用数学建模进行建模：建立一个时间序列模型来解释每天报告结果的数量变化。该模型可以包括以下因素：季节性因素（例如周末和工作日之间的变化）、假期因素（例如国定假日）、推广因素（例如Wordle在社交媒体上的推广）、单词选择因素（一些单词可能更具挑战性，导致玩家减少）等。为了预测3月1日的报告

文档在生成PDF时,文宁都发生了什么。本文讲解了配置对象、resources对象和content对象的作用,以及字体、宇号、坐标、文本摆放等过程。同时,还解释了为什么PDF转word或转文字都是一行一行的以及为什么页眉页脚的问题会加大识别难度。最后提到了文本的编码和PDF中缺少文档结构标记的问题。PDF转word更像是一种逆向工程。第三方库pdf转word的痛点-格式不保留本文着力解决换行问题：源

预训练的重要性在于它可以让模型从大量的数据中学习到通用的知识和特征，这些知识和特征可以在后续的任务中得到应用。预训练可以看作是给模型提供了一个初始的知识库，使得模型在特定任务上具有更好的泛化能力和表现。然而，预训练并不是万能的，有时候预训练模型可能会学习到与目标任务不相关的特征，导致模型在特定任务上表现不佳。因此，需要对数据进行清洗，确保预训练的数据与目标任务的相关性。一种方法是通过评分系统筛选出

文章目录前言一、技术进步与应用场景1.1技术进步1.2应用场景二、挑战与前景三、伦理和社会影响四、实践经验五、总结与展望前言自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支

上海nlp课程在今天正式开始啦！回顾一天，接收到了来自外在和内在比较震撼的直接刺激，也有一些突破。1.外在震撼外在的刺激源于应童老师和危娜老师，以及整个学习团队的场域能量。

我很庆幸2019年十一的七天长假参加了徐敬东导师的课程：NLP执行师+催眠治疗+时间线治疗师课程。

一、背景Hi，大家！我是@马哥python说，一名10年程序猿。今天我来演示一下：通过百度AI开放平台，利用python调用百度接口进行中文情感倾向分析，并得出情感极性分为积极、消极还是中性以及置信度结果。二、操作步骤首先，打开百度AI首页：百度AI开放平台-全球领先的人工智能服务平台在顶部菜单，依次选择：开放能力->语言与知识->语言理解->情感倾向分析，如图所示：情感倾向分析菜单在服务列表中，

文章目录一、前言二、NLP服务简介三、Python调用腾讯云NLP服务SDK构建情感分析处理3.1开通腾讯云NLP服务3.2创建的腾讯云持久证书（如果已创建请跳过）3.2在腾讯云服务器中安装Git工具以及

attention受启发于人类的视觉系统，最先应用于序列化的机器翻译(NLP)后又推广到计算机视觉中，本篇文章就来简单学习一下attention机制吧~注意：attention在视觉和NLP领域均有所应用

#NLP父母智慧#疗愈

前言2023年初是人工智能爆发的里程碑式的重要阶段，以OpenAI研发的GPT为代表的大模型大行其道，NLP领域的ChatGPT模型火爆一时，引发了全民热议。

NLP学问的研发原理，是语言（大脑的思维）和程序（算法和排列），而我们每个人的大脑运作原理，是神经元的激活，和连接。看多了，体验多

亲爱的华，今天上午听见儿子没按规定的时间去医院，心情很急躁，脾气突然想爆发，但是利用NLP学到的知识，有情绪时不要去处理事情，马上转变思想，很机智的处理掉自己的情绪，心里想着自己的的想法不一定是别人的做法

最近突发奇想，作为程序员，想利用掌握的Python和NLP技术分析分析自己和女朋友的微信聊天记录，因此开创了这个系列，本篇为第一篇，主要讲解如何获取相关数据，还涉及编程环境配置等内容。

马上三期助教班就要开课了，作为课前预热，也作为对前期共修觉察自己的总结，请大家在开课前找个时间停下来，临在连接自己内心，用NLP理解逻辑层次疏理自己(如果感觉自己学习前后有差异，可以细分为以前的认知和现在的认知

引言如今，计算自然语言处理（NLP）是一个迅速发展的领域，其中计算力量与语言学相结合。其中语言学的一部分主要归功于约翰·鲁珀特·弗斯的分布语义理论。

今天是我NLP课程中阶来上课的第一天。其他小伙伴已经绘制了生命蓝图，去做自己最不喜欢，最不想成为的那个人。我本来说，辛辛苦苦从家来带来的那套运动服终于可以扔掉了。

作者|EricFillion编译|VK来源|TowardsDataScience文本分类是NLP最常见的应用。与大多数NLP应用一样，Transformer模型近年来在该领域占据主导地位。

DeepSeek-Coder-33b模型为底座，微调获得的CodeFuse-DeepSeek-33b模型在BigCodeModelsLeaderboard代码大模型榜单上以43.58%WinRate成为新晋榜首，同时模型在NLP

文章目录1基础关1.1基础书籍1.2提高书籍1.3课程链接1.4编程实战2阅读关2.1分层过滤2.2集团作战，信息获取2.3论文如何泛读3动机方向关3.1快速发论文3.2好的研究4写作关4.1论文写作流程4.2从读者角度出发4.3每一部分怎么写4.3.1Abstract摘要4.3.2Introduction介绍其他4.3.3实验设计今天听了~复旦大学张奇教授的报告——《自然语言发表论文如何打怪升级

框架支持了最新的各种NLP预训练语言模型，使用者可以很快速的进行模型的调用，并且支持模型furtherpretraining和下游任务fine-tuning。

本篇先是分析特征方面的源码，接着是实践部分，即使用ltp替换默认的斯坦福NLP信息抽取部分进而可优化该部分到数秒内，最后简单说一下其模型方面的问题以及其它补充其实关

Gensim是世界上最大的NLP/信息检索Python库之一，兼具内存高效性和可扩展性。Gensim的可扩

引言：知识密集型NLP任务中的挑战与RaLM的潜力在知识密集型自然语言处理（NLP）任务中，传统的大语言模型面临着将海量知识编码进全参数化模型的巨大挑战。

linux服务器配置要求：/etc/sysctl.conf文件最后添加一行vm.max_map_count=262144/sbin/sysctl-p验证是否生效修改文件/etc/security/limits.conf，最后添加以下内容。*softnofile65536*hardnofile65536*softnproc32000*hardnproc32000*hardmemlockunlimit

1、面试题总结【LLM】大模型面试准备-1（题库整理篇）大模型八股答案（一）——基础知识-知乎分析transformer模型的参数量、计算量、中间激活、KVcache-知乎【NLP】GoogleBERT

我和dp有天然的隔阂，几乎没有牵过手，走路基本是一前一后，受nlp的启发，昨天上完课，dp接我和linco，下车，我决定主动啦我：我从来没有拉着你的手走路，我看到儿子同学家长夫妻牵着手走路，我很羡慕，我们一起牵手走路试试好不好

学了NLP之后，时时刻刻提醒自己把自己管好。可是那种强烈的责任心总是让我矛盾不已，这种感受太强烈，在心里打架，不在其位不谋其政，只能提醒自己，在说话方式上又要注意注意再注意，真的让自己太难受！

信息检索和网络数据领域（WWW,SIGIR,CIKM,WSDM,ACL,EMNLP等）的论文中常用的模型和技术总结引子：对于这个领域的博士生来说，看懂论文是入行了解大家在做什么的研究基础，通常我们会去看一本书

1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP

NLP丰盛日记DAY8、素食51：静下来细想一下，身边最亲的人都是按照你要的模式方式来活给你看，因为你永远永远看到感受到的都是你投射的，特别是你内在不接纳的特别的明显，尝试把自己带了久久的眼镜摘下来，再带上一副新的

在这个大数据和深度学习日益进步的时代，自然语言处理（NLP）技术就像是一颗正在崛起的新星，它正在改变计算机与人类之间的交流方式。让我们一起来探索这个让计算机变得健谈的神奇领域吧！

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文将介绍jieba、HanLP、LAC、THULAC、NLPIR、spacy、stanfordcorenlp、pkuseg等多种中文分词工具的简单使用方法。

一.下载pyhanlp1.打开conda使用如下语句condainstall-cconda-forgeopenjdkpython=3.8jpype1=0.7.0-ypipinstallpyhanlp附：

最最收获的，就是学习了NLP，思维模式，认知水平改变了很多，碰到问题不那么消极了。至少不会满脑子想或者抱怨而不去行动。这一年！三年的焦虑症好了。第一要感谢的就是自己。太不容易了。也太佩服自己。

5-5BMTrain--ZeRO_哔哩哔哩_bilibili5-6BMTrain--PipelineParallel(流水线并行)_哔哩哔哩_bilibili5-12BMCook--背景介绍_哔哩哔哩_bilibili

TTStaskTTS（Text-to-Speech）任务是一种自然语言处理（NLP）任务，其中模型的目标是将输入的文本转换为声音，实现自动语音合成。

4-8Prompt-Learning--应用_哔哩哔哩_bilibiliPromptLearning（提示学习）是近年来在自然语言处理领域中，特别是在预训练-微调范式下的一个热门研究方向。它主要与大规模预训练模型如GPT系列、BERT等的应用密切相关。在传统的微调过程中，通常需要对预训练模型的顶部添加特定任务相关的层或结构，并针对目标任务进行端到端的训练。而PromptLearning则提出了一种

参考：复旦邱锡鹏：深度剖析ChatGPT类大语言模型的关键技术–我爱自然语言处理(52nlp.cn)随着算力的不断提升，语言模型已经从最初基于概率预测的模型发展到基于Transformer架构的预训练语言模型

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Fri,12Jan2024Totally60papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersAxisTour

paddlepaddle2.4.2时会自动安装最新版的paddlenlp目前paddlenlp版本是2.6.0该版本与paddlepaddle2.4.2不兼容会报这个错手动pip安装paddlenlp2.5.2

自然语言处理（NLP）技术使用以下是一些自然语言处理（NLP）技术的例子：以上只是一些NLP技术的例子，还有许多其他的技术和应用，如文本分类、文本生成、问答系统等。

1介绍PaddleNLP是一个基于PaddlePaddle深度学习平台的自然语言处理（NLP）工具库。它提供了一系列用于文本处理、文本分类、情感分析、文本生成等任务的预训练模型、模型组件和工具函数。

Transformer模型的崛起标志着人类在自然语言处理（NLP）和其他序列建模任务中取得了显著的突破性进展，而这一成就离不开GPU（图形处理单元）在深度学习中的高效率协同计算和处理。

0、自然语言处理自然语言处理是一门用于理解人类语言、情感和思想的技术，是人工智能深度学习领域的一项重要分支，去年爆火的GPT就是该分支的一个重要落地的应用。随着计算机算力的不断提升，自然语言处理技术近年来发展迅速，有代表模型BERT和GPT等；应用场景有chatbot、知识图谱、情感分析等。自然语言是与机器语言相对的一个概念，它是指人类在一定条件下自然形成和使用的口头或书面的语言，如汉语、英语、法

一序本文属于贪心NLP学习笔记系列。本篇介绍朴素贝叶斯。二朴素贝叶斯2.1问题引出垃圾邮件里经常出现“广告”，“购买”，“产品”这些单词。

0、朴素贝叶斯法朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入xxx，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出yyy。朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。从数学角度，定义分类问题如下：已知集合C=y1,y2,...,ynC={y_1,y_2,...,y_n}C=y1

一、一切的改变一定是始于你自己；二、我们平常无意识的行为比有意识的行为更多，影响更大；三、只有我们的自我，信念、每天做的事情保持一致，我们才是一个身心合一、成功、快乐、轻松满足的人。我身心合一吗？

2、亮点论文认为：在不损害NLP模型原本能力的情况下，通过“视觉