随着人工智能的迅速发展，掌握AI知识已成为现代社会的重要技能。然而，仅仅了解工具的使用方法是不够的，还需要深入理解其背后的原理，避免误用和滞后性。无论你是刚入学的研究生还是正在职场打拼的打工人，都可能会面临相似的困惑：如何快速入门自然语言处理（NLP）。作为一名研一新生或者初次接触NLP的职场人士，希望这篇文章能为你提供实用的指导和帮助。😊

所谓「零拷贝」描述的是计算机操作系统当中，CPU不执行将数据从一个内存区域，拷贝到另外一个内存区域的任务。通过网络传输文件时，这样通常可以节省 CPU 周期和内存带宽。

目录1 数据采集原理和技术2 知识抽取：命名实体识别2.1实体识别2.2 基于规则和词典的命名实体识别流程2.3 基于机器学习的方法主要包括：2.4 基于深度学习的实体识别​2.5 基于半监督学习的实体识别2.6 基于迁移学习的实体识别机器学习与迁移学习2.7 基于预训练的实体识别参考文献：1 数据采集原理和技术爬虫原理请求和响应多线程并行爬取反扒机制进队这些参考一下自己之前学的爬虫知识，详细见P

前言：数值微 分虽然简单，也容易实现，但缺点是计算上比较费时间。本章我们将学习一 个能够高效计算权重参数的梯度的方法——误差反向传播法正确理解误差反向传播法：一种是基于数学式； 另一种是基于计算图（computational graph）5.1 计算5.1.1　用计算图求解节点用○表示，○中是计算的内 容。也可以表示为:...

前言：大致看完了吴恩达老师的视频后，对于机器学习有了一定的了解，但是无监督学习部分只理解了K-Means，监督学习算是入门了可是视屏听完以及完成了笔记后，感觉这部分算法掌握的不全，故重新看书。学习的方法：照着书本上代码敲，机器学习实战、参考资料：Apache CN 的机器学习基础笔记统计学习方法-李航Jack Cui的机器学习笔记https://cuijiahua.com/blog/ml/...

在计算机视觉领域，图像分类是一个重要的任务，用于将图像分为不同的预定义类别。OpenCV 是一个流行的开源计算机视觉和图像处理库，C++ 是一种高效的编程语言。结合这两个工具，我们可以使用各种图像分类模型来实现准确和高效的图像分类。

在现代Web开发中，JavaScript通过Node.js得以进入后端编程领域，带来了许多前所未有的开发便利。opencv4nodejs 是一个将OpenCV的强大功能直接绑定到Node.js的库，它允许开发者在一个统一的JavaScript环境中实现复杂的图像和视频分析任务。

随着YOLO技术的迅速发展，使用**Python进行yolo部署变得相对简单**。然而，在实际的业务场景中，我们往往需要利用C++进行高效调用。因此，本文将重点介绍如何使用**C++实现YOLO进行图像分类**，并提供相关的示例代码和资源，帮助您在自己的项目中灵活应用YOLO。

这一篇论文是12年的论文可是，他是计算机视觉工作的基石小窗口称之为感受页池化层池化、下采样可以防止过拟合为什么神经网络要用激活函数呢？因为激活函数是非线性的，正是因为非线性的激活函数才为神经网络这个模型引入了非线性，他才能解决非线性的分类问题然而传统的像Sigmoid和tanh这种饱和函数，不饱和的激活函数可以解决梯度消失的问题。softmax归一化在这篇论文中有个有趣的地方局部响应归...

目录1 前言2 练习2.1 查看数据图像：2.2 sigmoid函数2.3 代价函数：2.4 梯度下降函数2.5 预测函数1 前言ex2-logistic regression在这个练习中，你将使用逻辑回归来判断学生是否被大学录取在训练的初始阶段，我们将要构建一个逻辑回归模型来预测，某个学生是否被大学录取。设想你是大学相关部分的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，来决定他们是否被录取。现在你拥有