- NLP中的命名实体识别（NER）：解析文本中的实体信息自然语言处理（NLP）领域中的命名实体识别（NER）是一项关键任务，旨在从文本中提取具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构、日期等。这项技术在信息提取、问答系统、机器翻译等应用中扮演着重要角色。本文将深入探讨NER的定义、工作原理、应用场景，并提供一个基于Python和spaCy库的简单示例代码。 什么是命名实体识别（NER）？命名... NLP中的命名实体识别（NER）：解析文本中的实体信息自然语言处理（NLP）领域中的命名实体识别（NER）是一项关键任务，旨在从文本中提取具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构、日期等。这项技术在信息提取、问答系统、机器翻译等应用中扮演着重要角色。本文将深入探讨NER的定义、工作原理、应用场景，并提供一个基于Python和spaCy库的简单示例代码。 什么是命名实体识别（NER）？命名...
- 1 关于PIL库 1.1 PIL简单介绍PIL是Python的一个图像处理库，支持多种文件格式；PIL提供强大的图像处理和图形处理能力；可完成对图像的缩放、裁剪、叠加以及图像添加线条、图像和文字等操作。安装的话，使用以下命令：pip install Pillow 1.2 常见PIL子库或类目录在：Python37\Lib\site-packages\PIL以下是PIL的常见子库或者常见的类... 1 关于PIL库 1.1 PIL简单介绍PIL是Python的一个图像处理库，支持多种文件格式；PIL提供强大的图像处理和图形处理能力；可完成对图像的缩放、裁剪、叠加以及图像添加线条、图像和文字等操作。安装的话，使用以下命令：pip install Pillow 1.2 常见PIL子库或类目录在：Python37\Lib\site-packages\PIL以下是PIL的常见子库或者常见的类...
- 1 简单引入在进行数据分析时，当一些图表数据，比如柱形图我们想让它更直观的显示一些内容，有时候会给柱形图添加标签， 那如何实现这样的效果呢？还有比如我们把某手机品牌1-12月每月的销量制作成柱形图，那如何在柱形图上显示具体的每月销量的标签？带着这个问题，我们来研究下这个功能吧；本文使用的是Python的Matplotlib模块的text()函数,它能给图表的指定位置添加标签、注释或标注。 ... 1 简单引入在进行数据分析时，当一些图表数据，比如柱形图我们想让它更直观的显示一些内容，有时候会给柱形图添加标签， 那如何实现这样的效果呢？还有比如我们把某手机品牌1-12月每月的销量制作成柱形图，那如何在柱形图上显示具体的每月销量的标签？带着这个问题，我们来研究下这个功能吧；本文使用的是Python的Matplotlib模块的text()函数,它能给图表的指定位置添加标签、注释或标注。 ...
- 简介ChatGPT是今年最火的互联网应用，ChatGPT给我们的工作和生活带来了巨大便利，帮我们写文案，帮我们写代码等，但是当我们在于ChatGPT对话时，我们是否有想过，这么强大的一个工具，它背后的技术原理是什么？它的技术架构是怎样的？本文就告诉大家ChatGPT的原理与架构。ChatGPT的主要特点OpenAI使用 RLHF（Reinforcement Learning from Hum... 简介ChatGPT是今年最火的互联网应用，ChatGPT给我们的工作和生活带来了巨大便利，帮我们写文案，帮我们写代码等，但是当我们在于ChatGPT对话时，我们是否有想过，这么强大的一个工具，它背后的技术原理是什么？它的技术架构是怎样的？本文就告诉大家ChatGPT的原理与架构。ChatGPT的主要特点OpenAI使用 RLHF（Reinforcement Learning from Hum...
- 6 继上一节 分块侠骨耐风霜, 雄心吞宇宙。每个矩阵都有其特别之处，这个特征它可以使用一个数值表示.对应方阵，它被称为特征值(Eigenvalues)，相关向量为特征向量(Eigenvectors)。相关空间为特征空间。 而对应于非方阵的矩形矩阵，它被称为奇异值(singular values)。 6.1 生成空间 - 从 CR 到 块运算假设有矩阵A，我们期望找到在A空间的某个向量，... 6 继上一节 分块侠骨耐风霜, 雄心吞宇宙。每个矩阵都有其特别之处，这个特征它可以使用一个数值表示.对应方阵，它被称为特征值(Eigenvalues)，相关向量为特征向量(Eigenvectors)。相关空间为特征空间。 而对应于非方阵的矩形矩阵，它被称为奇异值(singular values)。 6.1 生成空间 - 从 CR 到 块运算假设有矩阵A，我们期望找到在A空间的某个向量，...
- 在本文中，我们深入探讨了Apriori算法的理论基础、核心概念及其在实际问题中的应用。文章不仅全面解析了算法的工作机制，还通过Python代码段展示了具体的实战应用。此外，我们还针对算法在大数据环境下的性能局限提出了优化方案和扩展方法，最终以独到的技术洞见进行了总结。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机... 在本文中，我们深入探讨了Apriori算法的理论基础、核心概念及其在实际问题中的应用。文章不仅全面解析了算法的工作机制，还通过Python代码段展示了具体的实战应用。此外，我们还针对算法在大数据环境下的性能局限提出了优化方案和扩展方法，最终以独到的技术洞见进行了总结。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机...
- 本文深入探讨了期望最大化（EM）算法的原理、数学基础和应用。通过详尽的定义和具体例子，文章阐释了EM算法在高斯混合模型（GMM）中的应用，并通过Python和PyTorch代码实现进行了实战演示。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收A... 本文深入探讨了期望最大化（EM）算法的原理、数学基础和应用。通过详尽的定义和具体例子，文章阐释了EM算法在高斯混合模型（GMM）中的应用，并通过Python和PyTorch代码实现进行了实战演示。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收A...
- 本文全面解析了BIRCH（平衡迭代削减聚类层次）算法，一种用于大规模数据聚类的高效工具。文章从基础概念到技术细节，再到实战应用与最佳实践，提供了一系列具体的指导和例子。无论你是数据科学新手，还是有经验的实践者，这里都包含了深入理解和成功应用BIRCH算法所需的关键信息。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦... 本文全面解析了BIRCH（平衡迭代削减聚类层次）算法，一种用于大规模数据聚类的高效工具。文章从基础概念到技术细节，再到实战应用与最佳实践，提供了一系列具体的指导和例子。无论你是数据科学新手，还是有经验的实践者，这里都包含了深入理解和成功应用BIRCH算法所需的关键信息。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦...
- 本篇文章全面深入地探讨了支持向量机（SVM）的各个方面，从基本概念、数学背景到Python和PyTorch的代码实现。文章还涵盖了SVM在文本分类、图像识别、生物信息学、金融预测等多个实际应用场景中的用法。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，... 本篇文章全面深入地探讨了支持向量机（SVM）的各个方面，从基本概念、数学背景到Python和PyTorch的代码实现。文章还涵盖了SVM在文本分类、图像识别、生物信息学、金融预测等多个实际应用场景中的用法。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，...
- 在本篇文章中，我们全面而深入地探讨了强化学习（Reinforcement Learning）的基础概念、主流算法和实战步骤。从马尔可夫决策过程（MDP）到高级算法如PPO，文章旨在为读者提供一套全面的理论框架和实用工具。同时，我们还专门探讨了强化学习在多个领域，如游戏、金融、医疗和自动驾驶等的具体应用场景。每个部分都提供了详细的Python和PyTorch代码示例，以助于更好地理解和应用这些... 在本篇文章中，我们全面而深入地探讨了强化学习（Reinforcement Learning）的基础概念、主流算法和实战步骤。从马尔可夫决策过程（MDP）到高级算法如PPO，文章旨在为读者提供一套全面的理论框架和实用工具。同时，我们还专门探讨了强化学习在多个领域，如游戏、金融、医疗和自动驾驶等的具体应用场景。每个部分都提供了详细的Python和PyTorch代码示例，以助于更好地理解和应用这些...
- Pytorch完整的模型训练套路本文将讲解 Pytorch完整的模型训练套路，包括：数据集加载步骤、模型创建、损失函数与优化器等@[toc]数据集加载步骤使用适当的库加载数据集，例如torchvision、TensorFlow的tf.data等。将数据集分为训练集和测试集，并进行必要的预处理，如归一化、数据增强等。模型创建步骤创建机器学习模型，可以是深度神经网络、传统机器学习模型或其它模型... Pytorch完整的模型训练套路本文将讲解 Pytorch完整的模型训练套路，包括：数据集加载步骤、模型创建、损失函数与优化器等@[toc]数据集加载步骤使用适当的库加载数据集，例如torchvision、TensorFlow的tf.data等。将数据集分为训练集和测试集，并进行必要的预处理，如归一化、数据增强等。模型创建步骤创建机器学习模型，可以是深度神经网络、传统机器学习模型或其它模型...
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