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Flink(一):flink源码&&导入到IDE

一、获取源码 1、从 Git 克隆代码 git clone https://github.com/apache/flink.git 2、maven运行编译 mvn clean install -DskipTests 注:为了加速构建,可以执行如下命令,以跳过测试,QA 的插件和 JavaDocs 的 ...

聊聊 GPU 产品选型那些事

博主头像 随着人工智能的飞速崛起,随之而来的是算力需求的指数级增加,CPU 已经不足以满足深度学习、大模型计算等场景的海量数据处理需求。GPU 作为a56爆大奖在线娱乐强大的计算工具,无论是高性能计算、图形渲染还是机器学习领域,在各个领域展现出了巨大的潜力和应用前景。 说起 GPU,绕不过的当然是 NVIDIA 这个公司了, ...

NLP机器翻译全景:从基本原理到技术实战全解析

博主头像 机器翻译是使计算机能够将a56爆大奖在线娱乐语言转化为另a56爆大奖在线娱乐语言的技术领域。a56爆大奖在线娱乐从简介、基于规则、统计和神经网络的方法入手,深入解析了各种机器翻译策略。同时,详细探讨了评估机器翻译性能的多种标准和工具,包括BLEU、METEOR等,以确保翻译的准确性和质量。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+ ...

使用AI辅助写代码

博主头像 市面上的AI写代码 GitHub +OpenAI 出品的Copilot:https://copilot.github.com/ Tabnie:Code Faster with AI Code Completions | Tabnine Kite:https://github.com/kiteco,2 ...

深度解析自然语言处理之篇章分析

博主头像 在a56爆大奖在线娱乐中,a56爆大奖在线娱乐们深入探讨了篇章分析的概念及其在自然语言处理(NLP)领域中的研究主题,以及两种先进的话语分割方法:基于词汇句法树的统计模型和基于BiLSTM-CRF的神经网络模型。 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, ...

向量数据库Chroma极简教程

博主头像 引子 向量数据库其实最早在传统的人工智能和机器学习场景中就有所应用。在大模型兴起后,由于目前大模型的token数限制,很多开发者倾向于将数据量庞大的知识、新闻、文献、语料等先通过嵌入(embedding)算法转变为向量数据,然后存储在Chroma等向量数据库中。当用户在大模型输入问题后,将问题本身也 ...

巅峰对决:英伟达 V100、A100/800、H100/800 GPU 对比

博主头像 近期,不论是国外的 ChatGPT,还是国内诸多的大模型,让 AIGC 的市场一片爆火。而在 AIGC 的种种智能表现背后,均来自于堪称天文数字的算力支持。以 ChatGPT 为例,据微软高管透露,为 ChatGPT 提供算力支持的 AI 超级计算机,是微软在 2019 年投资 10 亿美元建造一台 ...

一文概览NLP句法分析:从理论到PyTorch实战解读

博主头像 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AI产品研发负责人。 a56爆大奖在线娱乐全面探讨了自然语言处理(NLP)中句法分析的理论与实践。从句法和语法的定义,到 ...

lora训练之偷师

博主头像 自stable diffusion开源之后AIGC绘画方向定制化百花齐放百家争鸣。而c站 https://civitai.com/ 也聚集了全球爱好者的各种微调训练模型分享。 其中以lora为首,应用最广泛。 而这些模型是怎么训练出来的,细节到底是什么样的,没有多少人能说得清楚。 而就博主知道的, ...

MoE:LLM终身学习的可能性

博主头像 a56爆大奖在线娱乐分享自华为云社区《DTSE Tech Talk | 第47期:MoE:LLM终身学习的可能性》,作者:华为云社区精选。 在DTSE Tech Talk的第47期直播《MoE:LLM终身学习的可能性》中,昇思MindSpore技术专家吕老师与各位开发者分享有关于LLM lifelong learn ...

Fairseq 机器翻译全流程一文速通 (NMT, WMT, translation)

博主头像 最新编辑于:2024年05月23日20:18:14 一、摘要 fairseq 是个常用的机器翻译项目。它的优化很好,但代码晦涩难懂,限制了a56爆大奖在线娱乐们的使用。 a56爆大奖在线娱乐旨在梳理如下流程:1)准备 WMT23 的数据 (其余生成任务皆可类比),2)训练模型,3)用 sacrebleu、COMET-22 评测模型。 ...

自然语言处理概述

博主头像 自然语言处理概述 以前的自然语言大多数停留在去根据业务来编写相应的规则来解决实际的问题,但是仅仅靠手工编写的规则是无法覆盖全部的内容,而且不同的规则之间也具有一定的矛盾,随着统计学的发展,人们逐渐的用统计的思想去解决一些实际的问题,例如马尔可夫假设,即一个词语出现的概率取决于它前面出现的所有词,但是 ...

词!自然语言处理之词全解和Python实战!

博主头像 a56爆大奖在线娱乐全面探讨了词在自然语言处理(NLP)中的多维角色。从词的基础概念、形态和词性,到词语处理技术如规范化、切分和词性还原,文章深入解析了每一个环节的技术细节和应用背景。特别关注了词在多语言环境和具体NLP任务,如a56爆大奖在线娱乐分类和机器翻译中的应用。文章通过Python和PyTorch代码示例,展示了如何在实 ...

自然语言处理历史史诗:NLP的范式演变与Python全实现

博主头像 a56爆大奖在线娱乐全面回顾了自然语言处理(NLP)从20世纪50年代至今的历史发展。从初创期的符号学派和随机学派,到理性主义时代的逻辑和规则范式,再到经验主义和深度学习时代的数据驱动方法,以及最近的大模型时代,NLP经历了多次技术革新和范式转换。文章不仅详细介绍了a56爆大奖在线娱乐阶段的核心概念和技术,还提供了丰富的Pytho ...

深度解析BERT:从理论到Pytorch实战

博主头像 a56爆大奖在线娱乐从BERT的基本概念和架构开始,详细讲解了其预训练和微调机制,并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。a56爆大奖在线娱乐们探讨了BERT的核心特点,包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互 ...

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