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python“趟坑”(一) —— linux系统安装psycopg2

目录系列文章1. 背景2. 安装方法3. 趟坑参考系列文章CSDN博客摘要(一) —— 一个简单的实现团队博客: CSDN AI小组1. 背景psycopg2 库是 python 用来操作 PostgreSQL 数据库的第三方库。在 Linux 系统下,直接使用 pip 安装 psycopg2 会安装不成功。因为 pip 只是安装了 PostgreSQL 的 python 接口,其底层还需要调用

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#python#linux#postgresql
C语言标准的发展

目录K&R CC89C90C99C11C18C2x参考团队博客: CSDN AI小组c语言标准的发展主要分为以下几个阶段:K&R C1978年,丹尼斯·里奇(Dennis Ritchie)和布莱恩·科尔尼干(Brian Kernighan)出版了一本书,名叫《The C Programming Language》。这本书被C语言开发者们称为“K&R”,很多年来被当作C语言的

#c语言#开发语言#后端
博客质量分计算——发布 version 5.0

质量分 V5 版本进行了较大的更新,由 2.3 节的对比实验可知,相比 V4 版本,随着文章内容的变化,V5 版本的得分变化更加均匀与合理。同时,由 2.4 节的分布对比可知,V5 版本的得分分布更加均匀,分布覆盖范围也更广。这些变化进一步带来的好处就是质量分变化的可解释性更强。除了上述主动的优化,在修改代码的过程中,还发现了若干隐藏的 Bug,进一步确保了质量分计算的正确性。

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#python#算法#自然语言处理
关于 ChatGPT 必看的 10 篇论文

2022年11月,OpenAI推出人工智能聊天原型ChatGPT,再次赚足眼球,为AI界引发了类似AIGC让艺术家失业的大讨论。ChatGPT 是一种专注于对话生成的语言模型。它能够根据用户的文本输入,产生相应的智能回答。这个回答可以是简短的词语,也可以是长篇大论。其中 GPT 是 Generative Pre-trained Transformer(生成型预训练变换模型)的缩写。下面列出了学习

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#人工智能#深度学习
ChatGPT 简介

ChatGPT 现在还处于测试阶段,可以看出在未来它可以极大地提升人类的生产力。但由于这是一个新鲜事物,还没有完善的法规和政策对它进行约束和规范,所以可能会存在一些数据安全等问题。要想实现ChatGPT以及类似产品在国内的落地与商业化,还有很长的路要走。

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#自然语言处理#人工智能
关于 ChatGPT 必看的 10 篇论文

2022年11月,OpenAI推出人工智能聊天原型ChatGPT,再次赚足眼球,为AI界引发了类似AIGC让艺术家失业的大讨论。ChatGPT 是一种专注于对话生成的语言模型。它能够根据用户的文本输入,产生相应的智能回答。这个回答可以是简短的词语,也可以是长篇大论。其中 GPT 是 Generative Pre-trained Transformer(生成型预训练变换模型)的缩写。下面列出了学习

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#人工智能#深度学习
关于 ChatGPT 必看的 10 篇论文

2022年11月,OpenAI推出人工智能聊天原型ChatGPT,再次赚足眼球,为AI界引发了类似AIGC让艺术家失业的大讨论。ChatGPT 是一种专注于对话生成的语言模型。它能够根据用户的文本输入,产生相应的智能回答。这个回答可以是简短的词语,也可以是长篇大论。其中 GPT 是 Generative Pre-trained Transformer(生成型预训练变换模型)的缩写。下面列出了学习

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#人工智能#深度学习
ChatGPT 简介

ChatGPT 现在还处于测试阶段,可以看出在未来它可以极大地提升人类的生产力。但由于这是一个新鲜事物,还没有完善的法规和政策对它进行约束和规范,所以可能会存在一些数据安全等问题。要想实现ChatGPT以及类似产品在国内的落地与商业化,还有很长的路要走。

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#自然语言处理#人工智能
ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

在当今数字化的时代,ChatGPT 的火热程度不断升级。ChatGPT 可以处理复杂的语言任务,从而解放人力资源,提高工作效率,减少成本。ChatGPT 的先进技术和广泛应用,使得它成为了当今最炙手可热的人工智能技术之一。无论是企业、学术机构,还是科技爱好者,都对 ChatGPT 的应用前景充满期待。在这样的背景之下,CSDN AI 团队也想对 ChatGPT 进行简单的复现。根据ChatGPT官

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#人工智能#机器学习#自然语言处理 +1
NLP 中语言表示 (向量化) 的基本原理和历史演变综述

在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域中,语言表示是一项核心任务,其旨在将人类语言转化为计算机可理解和处理的形式。语言表示的基本原理和历史演变是理解和应用 NLP 技术的基石。随着人工智能和深度学习的迅猛发展,语言表示也经历了一系列的演进和改进。从早期符号化的离散表示方法到如今基于深度学习的分散式表示 (Distributed Representati

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#自然语言处理#机器学习#人工智能 +1
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