QAnything 是网易有道开源的一个问答系统框架，支持私有化部署和SaaS服务两种调用形式。它能够支持多种格式的文件或数据库，提供准确、快速和可靠的问答体验。目前已支持的文件格式包括PDF、Word、PPT、Markdown、Eml、TXT、图片（jpg、png等）以及网页链接等。

注意力机制与Transformer1 注意力机制介绍PART1 浅谈注意力注意力(attention)是人类学习中必不可少的要素，比如我们去阅读一个文章，或者试着去理解一本书中作者想表达的意思，我们通常在阅读过程中会把注意力放在比较重要的环节上，而不是去把每个细节都会一一记住。人的记忆是有限的，抓重点的学习习惯往往会得到事半功倍的效果。那既然注意力这么重要，我们有没有办法把它用在AI应用中呢? 这

基于yolov5+deepsort+slowfast算法的视频实时行为检测。1. yolov5实现目标检测，确定目标坐标2. deepsort实现目标跟踪，持续标注目标坐标3. slowfast实现动作识别，并给出置信率4. 用框持续框住目标，并将动作类别以及置信度显示在框上

一、小程序代码构成​在上一篇文章中，我们通过开发者工具载入模板快速创建了一个QuickStart项目。这个项目里边生成了不同类型的文件：.json后缀的JSON配置文件.wxml后缀的WXML模板文件.wxss后缀的WXSS样式文件.js后缀的JS脚本逻辑文件1.JSON 配置JSON 是一种数据格式，并不是编程语言，在小程序中，JSON扮演的静态配置的角色。可以看到在项目的根目录有一个app.j

目录前言一、 Pytorch介绍1.常见的深度学习框架2.Pytorch框架的崛起3.Pytorch与Tensorflow多方位比较二、Tensors1.Tensor的创建2.Tensor的操作3.Tensor与Numpy三、Autograd的讲解1.模型中的前向传播与反向传播2.利用autograd计算梯度四、 构建神经网络模型1.数据的构造2.模型的构造3.优化器选择和配置4.主函数前言工欲善

前言该实战任务是对豆瓣评分的预测。在这个项目中，我们通过豆瓣评论预测该电影的评分。给定的输入为一段文本，输出为具体的评分。实际上就是一个文本分类任务。在这个项目中，我们需要做：文本的预处理，如停用词的过滤，低频词的过滤，特殊符号的过滤等文本转化成向量，将使用三种方式，分别为tf-idf, word2vec以及BERT向量。训练逻辑回归和朴素贝叶斯模型，并做交叉验证评估模型的准确率一、数据加载1.加

一、小程序介绍1.什么是微信小程序？移动互联网时代，手机手机软件，在手机上中安装很多软件腾讯和阿里（只安装自己不用别人）腾讯：微信 + N小程序阿里：支付宝 + N小程序2.为什么要做小程序？微信用户基数大在微信上用我们小程序会比较便捷。3.如何开发小程序？小程序：学习微信开发的语言（前端html、css、js、vue.js）微信开发者工具API：restful接口（Python+django+d

一、docker概述1.什么是dockerDocker 是一个开源的应用容器引擎，基于 Go 语言 并遵从 Apache2.0 协议开源。Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）,更重要的是容器性能开销极低。Docker

朋友们，今天我们要探讨一个备受关注的议题 —— 自ChatGPT发布以来，世界发生了哪些重大变化。从诞生之初的悄然兴起，到如今在全球范围内掀起的惊涛骇浪，ChatGPT的每一步发展都在深刻地重塑着我们的世界，犹如一场惊心动魄的科技盛宴，现在就与大家共同回顾这段波澜壮阔的传奇之旅。这或许是一个能够深刻影响我们未来的真实故事，无论你是 AI 领域的专家，还是之前对 AI 了解不多的小白，这个回顾都能为

1 RNN模型的必要性PART1 时间序列数据不同的数据类型需要采取不同的方法，比如对于时间序列数据(Time Series Data)，我们需要捕获动态的变化，需要使用能够做到这一点的模型。当然，对于时间序列数据也可以采用像SVM等静态的模型，比如先做特征抽取，同时确保有些特征是关于数据动态变化的特征，但即便这样，并不是最理想的方法。PART2 数据类型PART3 RNN的应用...