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知识图谱知识点总结
1.背景介绍新闻报道是现代社会中的一个重要信息传播渠道，它涉及到各种主题和领域，包括政治、经济、科技、文化等。随着互联网的普及和新闻报道的数字化，新闻报道的数据量和复杂性都得到了显著提高。因此，如何更有效地搜集、分析和利用新闻报道数据成为了一个重要的研究和应用问题。知识图谱技术是一种对知识进行表示和管理的方法，它可以帮助我们更好地理解和利用新闻报道数据。在本文中，我们将讨论知识图谱与新闻报道的..
情感分析作为自然语言处理的一个重要分支，近年来随着深度学习技术的兴起而得到了快速发展。从最初的基于规则的方法，到后来的机器学习模型，再到现在的深度学习框架，情感分析的技术迭代展现了对更复杂、更细微情感理解的追求。其中，卷积神经网络（CNN）和注意力机制的结合，为情感分析提供了新的视角和解决方案。
1.背景介绍知识图谱(Knowledge Graph)是一种描述实体之间关系的数据结构，它可以帮助计算机更好地理解人类世界。知识图谱的核心是将实体(如人、地点、组织等)和关系(如属性、类别、相关性等)表示为图形结构，从而使计算机能够更好地理解这些实体之间的关系。知识图谱的发展历程可以分为以下几个阶段：1.1 早期阶段：在这个阶段，知识图谱主要是通过人工编辑来构建，例如Google的知识...
本文介绍了如何在Python中使用OpenAI API进行文本生成，并讨论了可能遇到的挑战及其解决方案。OpenAI官方文档Python中的API调用。
一款由jsp+ssm+mysql实现的图书馆预约占座管理系统，前端采用的是当下最流行的easyui框架，后台用的ssm（spring、springMVC、mybaits）框架.添加学生和教师时会自动在用户表中注册，定时任务会定时生成座位信息，阅览室分类中可设置信用等级，学生被扣分后信用等级低于相应的值后不能预约相应的阅览室座位.本项目分为管理员、教师、学生三种角色。管理员角色包含以下功能：管理员登
Stuff: 将所有文档简单地连接成一个提示输入给模型。Map-reduce: 将文档拆分成小批量，分别总结，然后将这些总结再进行整合。Refine: 通过文档序列迭代更新滚动总结。大语言模型提供了一种强大的工具来总结和合成大量文档的信息。通过掌握这些技术，您可以大大提升信息处理效率。
让我们一起探索大语言模型技术的最新发展，并了解它在人工智能和自然语言处理领域扮演的关键角色。大语言模型（LLM）技术是人工智能与自然语言处理的完美结合，它使我们能够理解和生成语言的奇迹。在这个由AI推动的时代，LLM技术已经成为了语言理解与沟通的中流砥柱。你可能在技术论坛和AI讨论中听说过“LLM技术ai”或“LLM技术”的议论。但它究竟是什么，又为何如此重要？接下来，你将揭开这些语言巨头的神秘面
在本文中，我们探讨了 LoRA 微调方法，并以 StarCoder 模型的微调为例介绍了实践过程。通过实践过程的经验来为大家展示一些细节及需要注意的点，希望大家也能通过这种低资源高效微调方法微调出符合自己需求的模型。。
大语言模型代表了机器学习应用在自然语言处理 (NLP) 的一项巨大的技术突破。 机器学习非常擅长处理非结构化数据，机器学习可以将非结构化的数据以数学的形式结构化，例如，机器学习可以把文字、图片等转化为向量。这一转化方法有非常广泛的应用空间，也非常有助于进行统计分析。因此，基于机器学习技术的大语言模型可以用于很多场景，例如预测、监控和新闻、社交媒体以及政策报告的情感分析。
流式处理是提升用户体验的重要技术。对于想要提高应用程序响应速度的开发者，理解同步和异步流式处理的实现至关重要。官方文档对流式处理的支持LLM在不同应用中的实践案例。
在本文中，我们探讨了 LoRA 微调方法，并以 StarCoder 模型的微调为例介绍了实践过程。通过实践过程的经验来为大家展示一些细节及需要注意的点，希望大家也能通过这种低资源高效微调方法微调出符合自己需求的模型。读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资
人工智能（AI）正在变革健康管理领域，通过智能监测和个性化干预实现从“被动治疗”到“主动预防”的转变。AI结合大数据分析，利用可穿戴设备实时追踪生理指标，为慢性病管理和流行病预测提供精准支持。个性化干预方案基于用户数据定制饮食、运动等计划，显著提升健康效果。实际案例显示，AI应用使高血压、糖尿病等指标明显改善。尽管面临隐私、算法偏差等挑战，未来AI与基因编辑、AR等技术的结合将推动健康管理更智能化
在智能艺术创作中运用提示工程，面临着诸多挑战。首先是语义理解问题，自然语言具有模糊性和多义性，同样的文本描述在不同语境下可能有不同含义，如何让 AI 准确理解创作者的意图是一大难题。例如，“描绘一个美丽的花园”，“美丽”是一个主观概念，不同人对美丽花园的想象可能千差万别，AI 需要将这种模糊概念转化为具体的视觉元素。其次是风格匹配问题。艺术风格种类繁多，从古典油画到现代抽象艺术，每种风格都有其独特
AI测试是一个充满挑战但前景广阔的领域。转变思维：从确定性测试转向概率性评估技能升级：掌握统计学、机器学习等新技能业务深入：真正理解AI如何创造业务价值工具掌握：学习使用AI测试相关工具和平台未来的测试工程师不再是简单的"找bug者"，而是"质量保障工程师"和"风险控制专家"。
一款由jsp+ssm+mysql实现的图书馆预约占座管理系统，前端采用的是当下最流行的easyui框架，后台用的ssm（spring、springMVC、mybaits）框架.添加学生和教师时会自动在用户表中注册，定时任务会定时生成座位信息，阅览室分类中可设置信用等级，学生被扣分后信用等级低于相应的值后不能预约相应的阅览室座位.本项目分为管理员、教师、学生三种角色。管理员角色包含以下功能： 管理员
随着人们生活水平的提高，私家车的数量正在在逐年攀升。由此带动了汽车维修行业的发展，越来越多的汽车维修厂如雨后春笋般涌现。作为汽车维修厂，如何高效的对维修长进行管理是企业管理者需要着重考虑的问题。而汽车维修管理系统就是一个能够帮助汽车维修长进行业务管理、客户信息管理和员工信息管理的软件系统。本课题基于Java技术的汽车维修管理软件的设计与实现。其主要解决的问题有：（1）车辆接待：系统需要实现添加来访
前端多表联动查询需求：通过查询显示基本信息表中的内容，通过点击基本信息表中的一条数据数据（查询默认第一条数据），根据这条数据关联查询错误信息表的数据在基本信息的数据网格的onLoadSuccess中加入gridfault.datagrid({......onLoadSuccess : function(){//基本信息的datagrid中gridfault.datagrid('selectRow'
源码获取：博客首页 "资源" 里下载！项目介绍本系统采用企业级开发标准，使用SpringBoot架构，数据访问层采用Spring Data Jpa，业务控制层采用SpringMvc，安全框架采用Shiro，实现了完整权限系统，Controller方法采用shiro注解，来实现有效的权限控制；界面采用了Easyui技术；在该项目中可以收录电影，收录电影系统，电影系统动态信息以及通过关键字查询你想要看
IEEE社会基础设施创新奖设立于2011年11月，旨在表彰"通过信息技术应用（特别关注分布式计算系统）对社会基础设施系统的建立、发展和普及做出重大技术贡献的个人"。作为哥伦比亚大学数据科学研究所的创始主任，McKeown于2019年以学者身份加入某中心云服务部门，专注于文本摘要、自然语言生成、多媒体解释、问答系统和多语言应用等技术方向。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公AI智能小助手
随着人工智能技术的飞速发展，尤其是自然语言处理领域，提示工程变得越来越重要。本文旨在为提示工程架构师提供全面的指导，帮助他们打造强大的工具箱，从而在工作中获得显著的技术优势。范围涵盖提示工程的核心概念、算法原理、实际应用场景以及工具资源推荐等多个方面。首先介绍提示工程的背景知识，包括目的、预期读者和文档结构。接着深入讲解核心概念及其联系，通过故事引入并使用生活实例进行解释。随后阐述核心算法原理与具
OpenR支持使用几行代码即可实现 PRM 的训练、强化学习训练，以及不同的解码方法，使用户能够方便地进行实验和测试。我们还提供了详细的代码文档供大家参考，参见: https://openreasoner.github.io/。我们所支持的算法如下图所示：图4开源代码算法实现框图图5 OpenR技术文档图。
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大模型微调
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目录EasyUI**MiniUI****jQueryUI****Vue.js**EasyUIEasyUI 是一种基于jQuery 的用户界面插件集合。easyui 为创建现代化，互动，JavaScript 应用程序，提供必要的功能。使用 easyui 你不需要写很多代码，你只需要通过编写一些简单 HTML 标记，就可以定义用户界面。优势：开源免费，页面也还说的过去。easyUI 入门：页面引入必要
前端实现防抖功能的详细解读
2.在使用combobox()进行数据绑定的情况下，使用combobox()的getValue来获取单选下拉框的选中值。1.使用combobox()的setValue来设置单选下拉框的选中值。（2）设置和获取选中值。
easyui是博主最喜欢的前端框架，因为它提供了多种主题和圆润好看的各种组件。这篇文章将会详细地介绍easyui前端框架的使用，通过创建一个crud应用来帮助大家快速掌握easyui的使用。
大语言模型(LLMs)的发展正经历着从规模增长到架构创新的重要转变。在这一转变中，百度最新发布的ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking模型无疑是2025年最引人注目的技术突破之一。该模型采用了先进的混合专家(MoE)架构，通过激活部分参数实现高效推理，同时保持了卓越的性能表现，为大模型的实际应用提供了全新的可能性。
关键词自动ML的技术核心在于信息的自动抽取、关联分析、模型优化的闭环流程。这一流程融合了多种AI技术，包括自然语言处理、统计学、优化算法、强化学习等，为实现真正的“自动”提供了坚实的技术基础。关键词提取的质量决定模型效果：选择合适的提取方法，结合领域知识，确保关键词的代表性和准确性。特征关联分析要结合业务场景：不要盲目追求特征数量，关注特征的实际解释能力和模型贡献。模型调优应平衡复杂度与泛化能力：
随着互联网用户全球化，Google、Bing等主流搜索引擎需支持100+语言的搜索请求，而电商平台（如亚马逊）、学术数据库（如PubMed）对多语言检索的精度要求更高。本文聚焦多语言查询优化语言差异导致的语义鸿沟（如英语"run" vs 法语"courir" vs 中文"运行/跑步"）低资源语言的检索性能衰减（如斯瓦希里语、冰岛语）文化语境差异引发的查询意图误判（如"apple"在科技/饮食领域的
这是对本系统的一些简单的功能介绍。前面已经对这个系统做了一些简单的介绍，接下来介绍一下博主经过多次实践产出的一部分公共的Java代码，可以直接使用。
提示工程的核心问题在于如何设计出最优的提示，使大语言模型能够高效、准确地完成特定任务。语义理解：确保模型准确理解提示中的语义信息，避免因歧义导致的错误输出。例如，在提示“请描述银行旁边的建筑”中，“银行”可能有金融机构和河岸两种含义，模型需要正确解读。任务适应性：不同的任务需要不同类型的提示。例如，文本生成任务可能需要开放式的提示以激发模型的创造力，而问答任务则需要明确、针对性的提示来引导模型给出
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个分支，旨在让计算机理解、处理和生成人类语言。在NLP中，文本分类和情感分析是两个重要的任务，它们有助于解决许多实际应用问题，如垃圾邮件过滤、新闻摘要、用户反馈分类等。本文将从背景、核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景、工具和资源等方面详细介绍这两个任务。1. 背景介绍自然语言处理的历史可以追溯到1950年代，当时的研究...
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是一门研究如何让计算机理解和生成人类语言的学科。在过去的几年中，NLP的一个重要方向是文本生成，即让计算机根据给定的输入生成自然流畅的文本。因果推断是一种推理方法，它可以帮助计算机理解文本中的关系和依赖，从而生成更准确的文本。在本文中，我们将讨论因果推断在自然语言处理中的文本生成方面的核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景、工具和资源推荐以及未来发展趋势与挑战..
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能的一个分支，研究如何让计算机理解和生成人类语言。语义角色标注(Semantic Role Labeling，SRL)是NLP中的一个重要任务，它涉及到从句子中提取动词及其相关的语义角色，例如主体、目标、发起人等。这些角色有助于理解句子的含义，并为更高级的NLP任务，如问答系统、机器翻译和对话系统等提供支持。在本文中，我们将讨论SRL的...
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能的一个分支，研究如何让计算机理解、生成和处理人类语言。在自然语言处理中，文本纠错是一种重要的技术，它旨在修正文本中的错误，以提高文本的质量和可读性。文本纠错技术广泛应用于各种领域，如新闻报道、社交媒体、电子邮件、文档编辑等。在这篇文章中，我们将深入探讨文本纠错的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。我们还将通过具体代码实例...
随着人工智能技术的快速发展，大规模语言模型（LLM）如OpenAI的GPT系列模型，已在自然语言处理（NLP）领域取得了显著成就。本文将介绍如何使用这些大模型，并提供示例代码展示如何调用中专API来处理NLP任务。大规模语言模型是基于深度学习的模型，通过训练大量的文本数据，能够生成与理解自然语言。这些模型可以用于各种NLP任务，如文本生成、翻译、摘要和对话系统。通过本文的介绍和代码示例，你应该能够
1.背景介绍随着互联网的普及和人工智能技术的发展，数据量的增长以呈指数级的速度增长。这些数据包括文本、图像、音频和视频等多种形式。这些数据为人工智能技术提供了丰富的信息来源，为我们的生活和工作提供了更多的智能化帮助。在这海量数据中，情感分析和无监督学习技术的应用尤为重要。情感分析是一种自然语言处理技术，可以从文本中识别出表达情感的信息，如用户评价、评论等。无监督学习是一种机器学习技术，可以...
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