PART1: 基础篇自然语言处理概述 | 什么是自然语言处理 | 自然语言处理的现状和前景 | 自然语言处理应用 | 自然语言处理经典任务 | 学习自然语言处理技术数据结构与算法基础 | 时间复杂度、空间复杂度 | 斐波那契数列的时间和空间复杂度 | 动态规划算法 | 经典的DP问题 | 练习：DP问题的代码解法 | 专题：时序分析中的DTW算法机器学习基础 - 逻辑回归 | 分类问题以及逻辑回归
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2024-01-12 19:44:33
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导读：本文内容参考自《自然语言处理实战：利用Python理解、分析和生成文本》一书，由Hobson Lane等人所著。本书是介绍自然语言处理（NLP）和深度学习的实战书。NLP已成为深度学习的核心应用领域，而深度学习是NLP研究和应用中的必要工具。本书面向中高级Python开发人员，兼具基础理论与编程实战，是现代NLP领域从业者的实用参考书。了解关于自然语言处理的更多干货知识，关注AI科技大本营并
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2023-12-19 21:15:50
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作者：一元，四品炼丹师前言目前的诸多机器学习相关的问题，诸如推荐问题中的序列处理，时间序列
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2022-07-30 00:56:12
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目录实验目的实验内容实验过程结果展示全部代码 实验目的使用免费的中文分词语料库，如人民日报语料库PKU，使用语料库中的常见词编写一个句子，使用二元语法（即每个词只与和它相邻的前一个词有关）在语料库中对句子中的词进行词频统计，输出句子的出现概率。实验内容对给定的pku_training.txt语料库处理，构建一个二元语言模型，二元语言模型是指当前词语出现的概率只与前一个词有关 对语料首先进行处理，
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2023-12-18 21:01:30
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# Kubernetes实战手册
## 简介
Kubernetes是一个开源的容器编排引擎，用于自动化容器的部署、扩展和管理。在Kubernetes中，有许多关键词需要掌握和了解，这些关键词可以帮助开发者更好地理解和使用Kubernetes。本文将给你带来一篇关于Kubernetes关键词的实战手册，帮助你快速入门和掌握这些关键词。
## 目录
| 序号 | 关键词 | 代码示例 |
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一、Seq2Seq的原理Sequence to sequence (seq2seq)是由encoder（编码器）和decoder（解码器）两个RNN的组成的。其中encoder负责对输入句子的理解，转化为context vector，decoder负责对理解后的句子的向量进行处理，解码，获得输出。上述的过程和我们大脑理解东西的过程很相似，听到一句话，理解之后，尝试组装答案，进
## NLP PYTHON 实战
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解、处理和生成人类语言。随着人们对文本数据的需求增加，NLP在各个领域都发挥着重要作用，如机器翻译、情感分析、问答系统等。
Python作为一种易学易用且功能强大的编程语言，被广泛应用于自然语言处理。本文将结合Python编程语言
原创
2023-09-02 11:40:13
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selinux实战手册
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2017-07-31 07:22:52
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ChatGPT是 OpenAI 的一个强大的自然语言处理模型，它可以生成人类般的文本。在这篇文章中，我们将通过一个实战示例来展示如何安装、配置和使用 ChatGPT。安装首先，你需要安装 OpenAI 的 Python 客户端库。你可以使用 pip 来安装：pip install openai配置然后，你需要获取一个 OpenAI 的 API 密钥。你可以在 OpenAI 的网站上注册一个账户，然
原创
2024-01-05 23:49:23
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nm
原创
2022-09-07 14:41:52
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项目介绍文本分类是自然语言处理的应用领域之一，文本分类是很多其他任务的基本型。本项目是一个最简单的二分类问题。本项目会介绍如何将文本数据转化为数值型的特征数据（提取文本特质）。然后，使用机器学习当中的支持向量机算法，用 Python 实现对 10001 个邮件样本进行分类的任务。知识点自然语言处理基本概念支持向量机算法TF-IDF文本分类简介文本分类技术在自然语言处理领域当中，有着十分重要的地位。
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2023-09-08 10:36:30
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NLP概述什么是NLP机器翻译系统案例分析NLP的应用场景NLP的关键技术 时隔n个月后回归！人工智能大作业突然布置了分词，想想去年没有完成的主观题批改项目，留下了不学无术的泪水（本来有无数个作业能拿这个冒充的呜呜呜）。什么是NLP? 自然语言和编程语言看见这个标题就想起来上学期学离散中形式化语言的痛苦经历，编程语言其实已经把自然语言变成了一个符号集合，但是自然语言很麻烦啊，我连英语都学不会！但
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2023-11-25 13:04:01
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分类问题是NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）领域的经典常见任务，而随着预训练模型的发展，预训练时代下的文本分类算法逐步成为了我们从事NLP相关工作的必备技能。本文作为NLP经典任务入门的实践总结，结合了最前沿的算法、开源工具（飞桨自然语言处理模型库PaddleNLP）与代码实操、工作实践，希望借此抛砖引玉一、场景介绍文本分类，顾名思义，就是对给定的一个句
Embeddings from Language Model一、引入ELMO不同于glove，word2vec，后者们的思想是对于一个词语，用一个预训练好的模型，把一个词语变成一个固定不变的词向量表示，固定不变的意思就是，一旦我确定好了我的模型，确定好了我的语料库，那么这个词即将变成哪一个词向量表示就确定了。然而ELMO不是这样的，对于‘apple’一词，ELMO认为当它是指苹果公司的
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2023-08-13 20:59:34
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引言 新整理的最新论文又又来了，今天继续分享十篇今年最新NLP顶级论文，其中主要包括模型水印添加（想法新颖，一个不错的方向，强烈推荐仔细看一下）、状态空间模型在语言建模中的应用、指令元学习、大型模型训练效率提升（CiT可显着加快训练速度）、大模型到小模型推理能力转移(较小模型的准确性从8.11%提高到21.99%)、大模型简化（权重数量至少减少50%）、对话模型合规检测等。模型添加水印 大型语言
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2023-09-14 12:30:55
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2.3 添加一个新的DataNodeHadoop MapReduce实战手册本节将展示如何在不重启整个集群的情况下将新节点添加到现有的HDFS集群中，以及增加新的节点后，如何强制HDFS重新达到平衡。准备工作请按照下列步骤向HDFS集群中添加DataNode节点。在新节点上安装Hadoop，并且复制现有的Hadoop集群的配置文件。可以使用rsync从另一个节点复制Hadoop配置。例如：>
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2023-09-11 19:52:38
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感谢Jay Alammar，图源自他的文章[17]。 文章目录1. Transformer原理1.1 高层Transformer1.2 Encoder输入：2 Self-Attention:2.1 Self-Attention步骤：2.2
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Q
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2023-11-04 22:52:37
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文章目录项目项目忠告数据标注算法开发效果优化算法部署硬件问题CPUGPUAI项目部署基本原则深度学习推断框架任务微服务 项目项目忠告数据标注前期一定要制定充分的标注规则数据的采集一定要具有代表性非常不建议采用自动标注的方式先训练一个初步模型，然后只让相关人员进行校对，可以保证标注效率并减少标注成本。算法开发千万不要采用规则的方式进行开发初期就要引导客户使用和购买能够支持深度学习框架的硬件算法开发
目录前言一、文本表示基础1.单词的表示2.句子的表示3.tf-idf向量 二、文本相似度1.计算欧式距离2.计算余弦距离三、词向量基础1.计算单词之间的相似度2.词向量基础3. 句子向量总结 前言上一章已经介绍完自然语言处理任务的第一个流程——文本处理，接下来就是如何用计算机明白的语言向量表示文本了，里面包括如何更好的表示单词和句子。一、文本表示基础对于自然语言处理各类应用，最
大多数自然语言文本形式的数据是高度非结构化的，其中包括——社交媒体上的推文/帖子、用户与用户之间的聊天对话、新闻、博客和文章、产品或服务评论以及医疗保健部门的患者记录。最近的一些包括聊天机器人和其他语音驱动的机器人。一、简介Tokenization – 将文本转化为tokens的过程Tokens –在文本里的展示的单词或实体Text object – 一个句子、短语、单词或文章二、数据预处理文本分
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2023-10-07 20:34:08
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