通过私有化本地部署Dify，结合Ollama等大模型运行环境，可以打造自己的私有大模型工具链，实现大模型的本地可视化运行。在涉密或敏感数据场合具有极大的应用价值。
I3D是除了双流网络视频领域里的另一力作，本文主要的工作有2个方面，一方面就是这个标题名称，inflated，本文提供了一种方法将2D网络膨胀为3D网络，使得视频理解不需要再耗费心神去设计一个专门的网络了，而是可以直接使用图片预训练好的模型甚至是预训练的参数，另一方面是提出了一个Kinetics400数据集（后续还有扩充），大家可以在这个数据集做视频理解的预训练，然后迁移到其他数据集上，也能获得
凌晨3点，电脑屏幕的光刺得眼睛生疼。你盯着刚出炉的Turnitin检测报告，重复率12%——稳了！可再往下看，AI率68%……“教授说过AI率不能超30%，这下真要重写？别慌！今天手把手教你“去AI痕迹”，附赠免费Turnitin报告领取攻略。
其实呢，笔灵的算法专门针对AI写作弱点。总结：工具是外挂，思考才是核心 学术写作终究要靠自己动脑子。毕竟，真正的创新永远来自人脑，而不是代码。举个例子，某同学用工具降AI后，发现“卷积神经网络”被误改成“图像分析模型”，手动修正后终于过关。”其实呢，国外教授对AI率的容忍度极低。轻则重写，重则学术警告。今天手把手教你3步急救，搭配免费工具，3分钟就能让AI率直降80%。Step 2：AI痕迹深度清
GPT-3，强大的自回归语言模型，1750亿参数的超大规模，已经初步具有通过图灵测试的潜力。文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言Open AI GPT-3最近在科技界引起轩然大波。这个巨大的语言模型看上去已经具备了一定的语言创作能力了。这篇文章就来看看GPT-3到底做了什么，有多少参数，烧了多少卡才具备这样的令人惊叹的能力。GPT-3文章的标题
前向传播过程中计算节点的激活值并保存，计算下一个节点完成后丢弃中间节点的激活值，反向传播时如果有保存下来的梯度就直接使用，如果没有就使用保存下来的前一个节点的梯度重新计算当前节点的梯度再使用。
作者：禅与计算机程序设计艺术智能决策支持系统在智能家居领域的应用：从数据分析到实时决策智能决策支持系统在智能家居领域具有广泛的应用前景，可以帮助用户实现更高效、更智能化的家居生活。本文旨在介绍智能决策支持系统的基本原理、实现步骤以及应用示例。通过阅
SuperCLUE总排行榜（2024年9月）：https://www.superclueai.com/
本文介绍了一种简单直接的Transformer架构优化方法，以Transformer模型中的核心操作自注意力（SA）和交叉注意力层（CA）为优化目标，直接使用简单高效的MLP层进行替换。根据替换抽象程度和模型参数缩减规模，作者提出了四种替换模式：ALR、ALRR、ASLR和ELR，然后通过知识蒸馏技术将原始Transformer模型的拟合能力迁移到这些轻量化的MLP层中。
CRF简介ConditionalRandomField：条件随机场，一种机器学习技术（模型）CRF由John Lafferty最早用于NLP技术领域，其在NLP技术领域中主要用于文本标注，并有多种应用场景，例如：分词（标注字的词位信息，由字构词）词性标注（标注分词的词性，例如：名词，动词，助词）命名实体识别（识别人名，地名，机构名，商品名等具有一定内在规律的实体名词）
转载公众号 | 老刘说NLP 知识推理是从已有的知识出发，得出未知的、隐性的知识，具体到知识图谱中，即利用图谱中现有的知识（三元组），得到一些新的实体间的关系或者实体的属性（三元组）。关于知识推理这一任务，我们已经在《OGB-知识推理概览必读：三大推理评测任务、数据集与现有模型水平概述》、《技术总结：知识图谱推理中的常用方法、关键问题、评测指标与开放数据总结》等文章中进行了理论性的介绍。但目前关于
在nlp领域中，自然语言表征模型由于可以让机器更好地理解人类语言，因此越来越受到人们的关注，其中具有代表性的就是BERT模型，它通过在大量的语料库上进行预训练的方式来实现对于文本语义的理解。简单来说，BERT先随机mask掉一些单词，然后再通过上下文预测的方式来实现语言表征，得到预训练模型后，再针对性地对预训练模型进行微调，就能完成一些nlp的下游任务。通过分析BERT模型我们可以发现，它虽然考虑
本章是介绍Word2Vec的原理推导部分，后面还会有基于TensorFlow的Word2Vec代码实现讲解。一、什么是Word2Vec？2013年，Google团队发表了word2vec工具。word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuous bag of words，简称CBOW），以及两种高效训练的方法：负采样（negative s...
“一站”把握 AI 技术红利，亚马逊云科技与 CSDN 联合巨献
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model，HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中，随后在语言识别，自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值。平时，经常能接触到涉及 HMM 的相关文章，一直没有仔细研究过，都是蜻蜓点水，因此，想花一点时间梳理下，加深理解，在此特别感谢52nlp 对 HMM 的详细介绍。 考虑下面交通灯的例子
作者：禅与计算机程序设计艺术《47. PyTorch 中的可视化工具 - 打造直观易懂的数据科学工具》PyTorch 中的可视化工具 - 打造直观易懂的数据科学工具引言1.1.
(无监督多任务学习器)：基于WebText数据集+参数扩至1.5B+无监督语言建模ULM代替明确微调(ULM来解决各种任务+统一视为单词预测问题)+采用概率式的多任务求解(输入和任务信息为条件去预测输出)：在8个不同的语言模型相关数据集上测试，有7个实现了SOTA。NLP之GPT-2：GPT-2的简介(大数据/大模型/灵感点)、安装和使用方法、案例应用之详细攻略。
关于pytorch网络模型可视化函数make_dot的一些问题首先，放上make_dot函数的源码（实验室同门给的，出处不详= =）def make_dot(var, params=None):"""画出 PyTorch 自动梯度图 autograd graph 的 Graphviz 表示.蓝色节点表示有梯度计算的变量Variables;橙色节点表...
背景今天学习了词语的使用 借机研究了数据可视化数据可视化在大数据分析工具和软件中提到的数据可视化，就是利用运用计算机图形学、图像、人机交互等技术，将采集或模拟的数据映射为可识别的图形、图像。1. 什么是词云“词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”或“关键词渲染”，从而过滤掉大量的文本信息，一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。词云”就是数据可视化的一种形
近5年，清华和北大培养的毕业生，都输送给了谁？总结对比两校官方2015-2019年的就业数据统计，结果有些意外。意外的第一点，是清北毕业生出国人数并不像网上传言那么高，大部分学子选择留在祖国继续发展。而吸收清北人才最多的「赢家」，也不是西方高校和企业。清华和北大两所学校留学和就业选择也体现出有趣的差别。话不多说，直接来看一手数据吧。（注：北大数据仅统计本部，文中数据来源于科学网与学校官网）读研、留
《Python中文自然语言处理基础与实战》是“十四五”职业教育国家规划教材，是大数据应用开发（Python）“1+X”职业技能等级证书配套系列教材。
2023第三届中国高效大数据挑战赛A题思路及代码
在人工智能技术的迅猛发展中，AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力，正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。本文旨在深入探讨AI大模型在医疗领域的十大创新应用场景，展示其如何显著提升医疗服务效率、赋能临床决策，并推动整个行业向智能化转型。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！一、智能化诊疗：精准辅助，提升诊断效率AI大模型凭借对海量医疗数据的深度分析，能够协助医生进行更为精准
Ollama。
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关于可解释，其实是大模型的一个很有趣的话题，我们已经讲过多次了，例如，《注意，“电路”（Circuit）并不是传统意义上的电子电路，而是指一种计算图（computational graph），用于描述语言模型内部的计算过程和特征之间的相互作用。这种“电路”概念是类比于神经科学中的“神经回路”（neural circuits），用于揭示模型内部的信息处理机制。然后呢，这块其实有出来一些新的可视化工具
最近有留学生投稿说，自己用AI辅助写的论文重复率15%，AI率却飙到81%。其实现在全球200多所高校都升级了反AI作弊系统，今天咱们就聊聊怎么避开这个新坑。
笔灵这类工具最大的价值，其实是帮我们建立正确的学术写作习惯——这话可不是广告词，是用了三个月的老用户的真心话。举个例子，去年纽大有个倒霉孩子，论文重复率才12%，但AI率飙到68%直接被挂科。上周小王同学就踩雷了——用某宝买的检测账号，结果学校系统版本更新，检测结果完全不准。所以啊，最好直接在学校给的模拟系统里测，或者用和学校相同版本的平台。最近收到好多同学的私信："明明自己熬夜写的论文，教授非说
我实验室的学妹就是典型案例，她花三天时间用ChatGPT+DeepSeek写的管理学论文，Turnitin检测AI率竟高达81%。关键修改后的句子更符合学术规范，比如把"big problem"优化成"pressing issue"，还把冗长的复合句拆分成三个短句。step4：下载检测报告，在报告中可以看到重复率和AIGC比例，也有详细的定位分析，在新升级的系统中AI率低于20%会显示*号，对于学
在学术的海洋里，论文写作就像一座看似难以翻越的高山，让无数学生和研究者望而生畏。面对堆积如山的文献资料，面对空白的文档页面，“我该怎么写？”“从哪里开始？”这些疑问常常萦绕心头。但其实，论文写作并非想象中那么艰难，掌握了正确的方法，你也能轻松驾驭，完成一篇高质量的论文。
写论文，是每个学生、研究者都要翻越的一座大山。面对密密麻麻的文献、复杂的逻辑框架、严苛的格式要求，不少人常常陷入“无从下手、焦虑崩溃”的困境。别急，其实写论文并非洪水猛兽，掌握科学方法，就能让你从抓耳挠腮的“痛苦模式”切换到思路清晰的“高效模式”，今天就为大家送上写论文的实用攻略！
短句重复往往比较显眼，通过扩写，添加一些描述性的词语，让句子丰富起来；像“在经济学领域，国内生产总值是重要指标”，首次出现时写成“在经济学领域，国内生产总值（Gross Domestic Product，简称GDP）是重要指标”，后续就直接用“GDP”代替，既专业又能降低重复率。顺带再介绍一下吧，它凭借其强大的AI技术，为用户提供了便捷的一键生成功能，轻松应对专业论文、PPT演示文稿、演讲稿、详尽
同学们，大危机来了！知网论文AI检测毫无预兆地重磅升级，这一变动，直接让无数人的论文陷入“生死存亡”的境地。原本信心满满准备提交的论文，在新检测标准下，AI痕迹无处遁形，不少人刚上传就被打回，看着那刺眼的高AI率，焦虑值瞬间拉满。别害怕，今天就为大家带来“保命”攻略，只要跟着这三步做，降低AI痕迹、顺利通过检测不是梦！知网论文AI检测大变革，这些要点与技巧你得知道！系统更新关键要点（为忙碌的你划重
毕业季马上就要到了，肯定有不少同学已经开始准备答辩了。刚写完论文交给老师没啥问题的同学可别高兴得太早，默默问一句：“答辩PPT做得怎么样了……”。“找学姐学长要答辩ppt模板，但是懒得自己手动修改内容。“过于精美的PPT觉得跟自己论文实在不搭，害怕被导师说：‘有点努力全花在PPT挑选模板上了’。以上有没有真实到你……不多说了哥们，咱们直接用好工具，上传文档一键生成修修改改搞定！优秀答辩的名头咱不争
截止到2019年11月，目前出生人口数1016万，那么2019年全年可能就1100万左右过去几年数据是这样的。2016年1786万，2017年1723万，2018年1523万，2019年约1100万，19年的这个数据不是官方的，但是估计也八九不离十。在刚刚过去的2019年，中国房地产市场出现了微妙变化，在调控持续的同时，一些地方政府试图放松调控的声音夹杂其间。中原地产研究中心统计数据显示，20..
1.背景介绍自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是人工智能领域的一个重要分支，其主要关注于计算机理解、生成和处理人类语言。随着大数据时代的到来，大量的文本数据在互联网、社交媒体、电子邮件等场景中产生，这为自然语言处理提供了丰富的数据源。因此，大数据与自然语言处理的结合成为了当今热门的研究方向。在这篇文章中，我们将从以下几个方面进行阐述：背景介...
自然语言处理
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