命名实体识别（NER）是自然语言处理的核心任务，用于识别文本中的人名、地名等特定实体。BIO标注方案是NER的主流方法，将实体标注为B（开始）、I（内部）、O（非实体）三类，还可扩展为更精确的BIOES方案。NER技术经历了从规则方法、统计学习到深度学习的演进，当前BiLSTM-CRF和BERT等模型表现优异。作为信息抽取的基础，NER在问答系统、知识图谱等应用中至关重要，但低资源场景和领域适应仍

LangChain 1.0是一个重大更新版本，标志着框架进入成熟阶段。该版本通过统一API标准（如create_agent()接口）、与LangGraph深度整合，以及引入Middleware机制和结构化输出功能，显著简化了开发流程并提升了生产环境稳定性。主要改进包括：智能体创建标准化、敏感信息检测与处理、上下文自动管理、工具调用失败重试等功能。新版承诺在2.0版本前不再进行重大调整，建议开发者尽

本文解析了NLP中tokenizer与tokenize的核心区别：tokenizer是完整的分词工具，负责文本到数字的全流程处理（分词、映射ID、添加特殊标记等）；tokenize仅是分词器的一个方法，单纯将文本拆分为token列表。以BERT为例，正确做法是直接调用tokenizer对象，而非单独使用tokenize方法，因为模型需要的是包含input_ids等信息的完整字典。类比翻译机功能，t

本文全面介绍了Neo4j图数据库的使用方法，主要包括以下内容：1. 图数据库基础概念：解释了节点、关系和路径等核心元素，以及与关系型数据库的区别。2. 安装部署指南：详细说明了Windows系统下的JDK配置、Neo4j安装和环境变量设置，以及Docker容器化部署方案。3. Cypher查询语言：系统讲解了数据CRUD操作、数据类型、常用函数和高级查询技巧，包括模式匹配、过滤、排序、分页和聚合等

DeepSeek-OCR是由deepseek-ai团队于2025年10月推出的先进图像到文本模型，采用创新的"上下文光学压缩"技术，将文本信息转换为图像形式进行高效处理。该3B参数的模型支持多语言，在vLLM框架中优化运行，相比传统OCR方法可降低93.3%显存占用并提升3.2倍处理速度。其双核架构包含DeepEncoder视觉编码模块和DeepSeek-3B-MoE语义解码模

主流中文大模型评测资源汇总，涵盖Opencompass司南实验室、CLiB、LMSYS等权威评测平台，以及HuggingFace和OSSInsight的模型榜单。在企业私有化部署场景中，Qwen、DeepSeek、Llama、ChatGLM、Baichuan等开源模型表现突出，常被列入备选方案。同时推荐ArtificialAnalysis等专业评测网站，提供模型性能与API分析服务。（99字）

自动混合精度(AMP)技术通过智能切换FP32和FP16精度，显著提升深度学习训练效率。本文详解AMP核心原理：权重备份防止梯度消失、损失缩放避免数值下溢、精度累加减小计算误差。PyTorch实现部分介绍了autocast上下文管理器和GradScaler的使用方法，并提供了完整训练示例。文章还涵盖AMP高级应用，包括梯度累积、多模型训练、自定义函数兼容性等实用技巧，以及性能优化和调试策略，帮助开

【摘要】LangChain是哈佛大学Harrison Chase于2022年推出的开源框架，旨在简化基于大语言模型的AI应用开发。本文系统介绍了其核心架构和实战应用： 框架解析 六大核心组件：模型I/O、数据连接、记忆系统、架构封装(Chain/Agent)、回调机制 特色功能：模型集成、工具连接、记忆存储、模块化设计 配套工具：LangServe(API部署)、LangSmith(调试监控) 关

6、划到最底部选择大模型“Deepseek-R1（671B满血版）”（V3 是普通的对话版，R1才是我们要的推理版）今天在钉钉中接入了满血版 Deepseek-R1，同时支持支持联网查询，图片截图等众多功能，而且还免费！4、点击“+”号创建AI助理【注意：不是 AI 助理里自带的那个 Deepseek（这个是蒸馏过的）】5、填写相关信息（其实就是创建一个你的AI助手，选择R1模型的过程）3、点击上

Jupyter项目包含三大核心工具：Jupyter Notebook提供轻量级的交互式笔记本环境；JupyterLab是新一代模块化开发界面，支持多文档和扩展功能；JupyterHub是多用户服务器方案，支持团队协作。三者均可通过pip安装，其中JupyterHub还支持Kubernetes部署(Littlest JupyterHub适合小型团队)。主要区别在于：Notebook侧重简洁，Lab提