Easter79 Easter79
3年前
superword开源项目中的定义相似规则
两个词之间的关系有同义、反义、近义(有多近?)、相关(有多相关?)等等。我们如何来判断两个词之间的关系呢?利用计算机能自动找出这种关系吗?当然可以,不仅能找出来,而且还能量化出有多近和有多相关。本文描述了superword(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fgithub
Stella981 Stella981
3年前
PaddlePaddle预训练模型大合集,还有官方使用说明书
PaddlePaddle在不断增加官方支持的模型的同时,也在关注预训练模型的丰富度。在过去的版本中,我们已经发布了目标检测FasterRCNN、MobileNetSSD、PyramidBox和场景文字识别CRNNCTC、OCRAttention共计5个预训练模型。近期,在图像分类领域我们一口气发布了四个系列共十个预训练模型,丰富扩充了预训练模
Stella981 Stella981
3年前
JavaScript_DOM中的Model与Object
什么是Model  对象模型即创建对象时浏览器会将HTML文档抽象成树模型,比如一个节点对象就是模型中一个节点的实例,模型中相邻节点之间存在着关系,关系即父子、兄弟,每一个节单对象都保存着指示其他关系节点的“指针”,因此在操作节点对象时我们根据Model的定义可以在头脑里抽象出一个HTML的模型,作为操作节点的导航。下面是一个示例:!
Stella981 Stella981
3年前
R语言代写线性混合效应模型Linear Mixed
本文介绍了线性混合效应模型的新型贝叶斯分析。该分析基于部分折叠的方法,该方法允许某些组件从模型中部分折叠。得到的部分折叠的Gibbs(PCG)采样器被构造成适合线性混合效应模型,预计会比相应的Gibbs采样器表现出更好的收敛特性。为了构建PCG采样器而不使组件更新复杂化,我们考虑通过在线性混合效应模型中根据组内方差表示组间方差来重新参数化模型组件。简介
小万哥 小万哥
1年前
技术写作概述:内容分析、平台和转化追踪以及内容老化
内容分析内容分析是一种技术作家用来解释和量化文本数据的研究方法。它涉及从不同来源的文本中编码和识别主题或模式的系统过程,这些来源包括书籍、博客、文章或其他文档类型。其主要目标是提供主观解释的、但有效且可重复的、从数据中得出的推论。这种技术有助于确定所讨论的
基础模型应用概述
目前,基础模型的研究主要局限于计算机科学和人工智能领域,而基础模型的影响和其所支撑的应用主要集中在科技产业。更进一步,基础模型展现出了明显的潜力,其可以在科技产业以外的许多领域改变和拓展人工智能的影响范围,这也意味着对于人类生活的普遍影响。尽管有许多应用和领域需要考虑,我们选择了医疗保健、法律和教育这三个领域,因为它们代表了社会的基本支柱。
DeepSeek-R1满血版性能飙升四倍,成本大降,竟是因为……
近日,天翼云DeepSeek模型推理技术迎来重大升级!该技术不仅支撑DeepSeekR1满血版模型实现性能的四倍提升,更将大规模部署模型的成本降至原来的25%以下,为AI应用落地铺就更为宽广的道路。
TS版LangChain实战:基于文档的增强检索(RAG) | 京东云技术团队
LangChainLangChain是一个以LLM(大语言模型)模型为核心的开发框架,LangChain的主要特性:可以连接多种数据源,比如网页链接、本地PDF文件、向量数据库等允许语言模型与其环境交互封装了ModelI/O(输入/输出)、Retrieva
四儿 四儿
1年前
大模型数据集:构建、挑战与未来发展
一、引言随着深度学习技术的迅速发展,大型预训练模型如GPT4、BERT等在自然语言处理领域取得了显著的成果。这些大模型的表现得益于其背后庞大的数据集,这些数据集为模型提供了丰富的知识和信息。本文将探讨大模型数据集的构建、面临的挑战以及未来的发展趋势。二、大
四儿 四儿
1年前
大模型数据集:揭秘AI背后的魔法世界
一、引言在人工智能的奇幻世界中,大模型数据集如同神秘的魔法书,蕴藏着无尽的智慧与力量。它们为AI注入了生命,使其具备了理解和改变世界的能力。今天,就让我们一起揭开大模型数据集的神秘面纱,探索其背后的魔法世界吧!二、大模型数据集:智慧的宝库大模型数据集就如同