- 自然语言处理大小:588KBDIP和NLP期末大作业课程设计基于ClipCap实现中文Image Caption(高分项目).zip个人大三学期的期末大作业、经导师指导并认可通过的高分大作业设计项目,评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做大作业的学生和需要项目实战练习的学习者,可作为课程设计、期末大作业。 DIP和NLP期末大作业课程设计基于ClipCap实现中文Image Caption(高分项目).zipDIP和NLP期末大作业课程设计基于ClipCap实现中文Image Caption(高分项目).zipDIP和NLP期末大作业课程设计基于ClipCap实现中文Image Caption(高分项目).zipDIP和NLP期末大作业课程设计基于ClipCap实现中文Image Caption(高分项目).zipDIP和NLP期末大作业课程设计基于ClipCap实现中文Image Caption(高分项目).zipDIP和NLP期末大作业课程设计基于ClipCap实现中文Image Caption(高分项目).zipDIP和NLP期末大作业课程设计基于ClipCap实现中文Image Caption。DIP和NLP期末大作业课程设计基于ClipCap实现中文Image Caption(高分项目).zip个人大三学期的期末大作业、经导师指导并认可通过的高分大作业设计项目,评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做大作业的学生和需要项目实战练习的学习者,可作为课程设计、期末大作业。 DIP和NLP期末大作业课程设计基于ClipCap实现中文Image Caption(高分项目).zipDIP和NLP期末大作业课程设计基于ClipCap实现中文Image Caption(高分项目).zipDIP和NLP期末大作业课程设计基于ClipCap实现中文Image Caption(高分项目).zipDIP和NLP期末大作业课程设计基于ClipCap实现中文Image Caption(高分项目).zipDIP和NLP期末大作业课程设计基于ClipCap实现中文Image Caption(高分项目).zipDIP和NLP期末大作业课程设计基于ClipCap实现中文Image Caption(高分项目).zipDIP和NLP期末大作业课程设计基于ClipCap实现中文Image Caption。0 68浏览¥ 29.90
- 自然语言处理大小:54MB基于NLP的微博舆情分析系统源码+全部资料齐全(高分项目).zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,评审分达到95分以上。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。 基于NLP的微博舆情分析系统源码+全部资料齐全(高分项目).zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,评审分达到95分以上。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。 基于NLP的微博舆情分析系统源码+全部资料齐全(高分项目).zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,评审分达到95分以上。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。 基于NLP的微博舆情分析系统源码+全部资料齐全(高分项目).zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,评审分达到95分以上。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。基于NLP的微博舆情分析系统源码基于NLP的微博舆情分析系统源码+全部资料齐全(高分项目).zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,评审分达到95分以上。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。 基于NLP的微博舆情分析系统源码+全部资料齐全(高分项目).zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,评审分达到95分以上。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。 基于NLP的微博舆情分析系统源码+全部资料齐全(高分项目).zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,评审分达到95分以上。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。 基于NLP的微博舆情分析系统源码+全部资料齐全(高分项目).zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,评审分达到95分以上。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。基于NLP的微博舆情分析系统源码0 25浏览¥ 29.90
- cnn大小:127MB新毕设项目-分别基于CNN和RNN网络实现中文文本类型识别分类系统python源码(含10类文本数据集+超详细注释).zip 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途:项目具有较高的学习借鉴价值,不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行,或热爱钻研,亦可在此项目代码基础上进行修改添加,实现其他不同功能。 欢迎下载!欢迎交流学习 【资源说明】 1、该新项目分别使用RNN、CNN网络实现中文文本类型识别分类。 2、文本数据来自新闻,包含体育,科技,游戏,财经,房产,家居等各方面。 3、可自己训练模型及预测。 4、项目源码带有超详细注释,容易理解和掌握,欢迎学习借鉴! 5、项目也属于新闻标题、内容分类,可以用于新闻标题分类系统等 6、可以基于此进行各种二次开发! 欢迎下载!欢迎交流学习!新毕设项目-分别基于CNN和RNN网络实现中文文本类型识别分类系统python源码(含10类文本数据集+超详细注释).zip 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途:项目具有较高的学习借鉴价值,不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行,或热爱钻研,亦可在此项目代码基础上进行修改添加,实现其他不同功能。 欢迎下载!欢迎交流学习 【资源说明】 1、该新项目分别使用RNN、CNN网络实现中文文本类型识别分类。 2、文本数据来自新闻,包含体育,科技,游戏,财经,房产,家居等各方面。 3、可自己训练模型及预测。 4、项目源码带有超详细注释,容易理解和掌握,欢迎学习借鉴! 5、项目也属于新闻标题、内容分类,可以用于新闻标题分类系统等 6、可以基于此进行各种二次开发! 欢迎下载!欢迎交流学习!0 25浏览¥ 119.90
- BERT大小:1019KB基于BERT+feature exact方法进行汉语讽刺文本识别python源码+数据集+项目说明 【备注】 1.项目代码功能经验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载使用!在使用过程中,如有问题或建议,请及时私信沟通。 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈! 【资源说明】 基于BERT+feature exact方法进行汉语讽刺文本识别python源码+数据集+项目说明.zip 任务介绍: 文本二分类任务。对文档进行分类,判断是否属于讽刺 准备工作 需要下载BERT中文训练文件chinese_L-12_H-768_A-12 数据集介绍: 训练集:2119个样本(正例: 383, 负例: 1736) 测试集:903个样本(正例: 163, 负例: 740) 模型: BERT作为特征提取,模型采用DNN. 直接运行model_train.py即可 模型效果: 在训练集的acc为0.9099,在测试集上的acc为0.8427基于BERT+feature exact方法进行汉语讽刺文本识别python源码+数据集+项目说明 【备注】 1.项目代码功能经验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载使用!在使用过程中,如有问题或建议,请及时私信沟通。 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈! 【资源说明】 基于BERT+feature exact方法进行汉语讽刺文本识别python源码+数据集+项目说明.zip 任务介绍: 文本二分类任务。对文档进行分类,判断是否属于讽刺 准备工作 需要下载BERT中文训练文件chinese_L-12_H-768_A-12 数据集介绍: 训练集:2119个样本(正例: 383, 负例: 1736) 测试集:903个样本(正例: 163, 负例: 740) 模型: BERT作为特征提取,模型采用DNN. 直接运行model_train.py即可 模型效果: 在训练集的acc为0.9099,在测试集上的acc为0.84270 16浏览¥ 79.90
- 毕业设计大小:46MB基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,评审分达到95分以上。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。 基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip 基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip 基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip 基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip 基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,评审分达到95分以上。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。 基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip 基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip 基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip 基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip 基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统0 11浏览¥ 29.90
- 毕业设计大小:46MB基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计)本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,评审分达到95分以上。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。 【备注】 1、该项目是个人高分毕业设计项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计)本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,评审分达到95分以上。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计)本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,评审分达到95分以上。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。 【备注】 1、该项目是个人高分毕业设计项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计)本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,评审分达到95分以上。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。0 7浏览¥ 29.90
- llama3大小:64B Meta放出Llama3模型了,也应该是这段时间里的一个科技大新闻了。 Llama一直都是开源大语言模型的领头羊驼。 而Llama3又是所有羊驼中最新的领头羊。 可以简单地来看一下官方的对比数据。 下面是Llama3和谷歌Gemma以及法国的Mistral开源版的对比,以及Llama3 70B和gemini和Claude3闭源版的对比。 关于Llama3具体有多牛X,这样的内容我就不写了。网上新闻一大堆! 我就说说怎么在我们自己的电脑上玩起来。 这才是我们该关心的核心问题。 Llama3的衍生模型非常多,整个生态也发展的特别好,所以支持的工具也特别多。根本无需自己去配置,写代码,加载模型和做模型交互。有一大堆现成的“基础设施”可以用! 今天还是用可视化的GUI软件来运行Llama3,是个人都会的那种软件。 这里说的软件就是,这是一款基于llama.cpp,可以运行几乎所有主流大语言模型的应用程序。 由于软件主要是使用CPU来运行,所以基本上所有电脑都可以使用!!! 如果关注我比较久,应该已经看到过相关的文章。已经有软件的 Meta放出Llama3模型了,也应该是这段时间里的一个科技大新闻了。 Llama一直都是开源大语言模型的领头羊驼。 而Llama3又是所有羊驼中最新的领头羊。 可以简单地来看一下官方的对比数据。 下面是Llama3和谷歌Gemma以及法国的Mistral开源版的对比,以及Llama3 70B和gemini和Claude3闭源版的对比。 关于Llama3具体有多牛X,这样的内容我就不写了。网上新闻一大堆! 我就说说怎么在我们自己的电脑上玩起来。 这才是我们该关心的核心问题。 Llama3的衍生模型非常多,整个生态也发展的特别好,所以支持的工具也特别多。根本无需自己去配置,写代码,加载模型和做模型交互。有一大堆现成的“基础设施”可以用! 今天还是用可视化的GUI软件来运行Llama3,是个人都会的那种软件。 这里说的软件就是,这是一款基于llama.cpp,可以运行几乎所有主流大语言模型的应用程序。 由于软件主要是使用CPU来运行,所以基本上所有电脑都可以使用!!! 如果关注我比较久,应该已经看到过相关的文章。已经有软件的5 345浏览¥ 49.90
- word2vec大小:2MB基于知识库的中文问答系统. 整体流程如下: 根据Background和Question寻找到最相关的K个Knowledge,K Knowledge+Background+Question构成一个大问题. 正确选项分别与该问题中所有错误选项组合,构成3个答案组合,分别与大问题组合构成3个样例,采用余弦距离计算大问题与正确选项和错误选项的相似度. 正确选项相似度为t_sim, 错误选项相似度为f_sim,损失函数为 loss = max(0, margin - t_sim + f_sim) Model 寻找相关Knowledge: LSI 训练: biLSTM Requirement python3, tensorflow stop_words, 中文word2vec(a2u6)基于知识库的中文问答系统. 整体流程如下: 根据Background和Question寻找到最相关的K个Knowledge,K Knowledge+Background+Question构成一个大问题. 正确选项分别与该问题中所有错误选项组合,构成3个答案组合,分别与大问题组合构成3个样例,采用余弦距离计算大问题与正确选项和错误选项的相似度. 正确选项相似度为t_sim, 错误选项相似度为f_sim,损失函数为 loss = max(0, margin - t_sim + f_sim) Model 寻找相关Knowledge: LSI 训练: biLSTM Requirement python3, tensorflow stop_words, 中文word2vec(a2u6)0 3浏览¥ 59.90
- Springer大小:596KBSpringer 施普林格 期刊的LaTex模版Springer 施普林格 期刊的LaTex模版5 183浏览¥ 9.90
- 知识图谱大小:81MB领域知识图谱的医生推荐系统:利用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别,建立医学知识图谱,建立知识问答系统(链接补)领域知识图谱的医生推荐系统:利用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别,建立医学知识图谱,建立知识问答系统(链接补)5 69浏览¥ 19.90
- 毕业设计大小:47MB《面向生成式对话的多样性评价指标分析》 《面向生成式对话的多样性评价指标分析》是一个深入探讨生成式对话系统评价指标的课题。在这个领域,多样性评价指标是一个重要的话题,因为它们能够帮助评估和提高对话系统的质量和性能。 在文本生成和对话系统的评价中,有几个关键的客观评价指标被广泛使用。这些指标主要包括基于词重叠率的评价方法,如BLEU(双语评估辅助工具)、METEOR 和 ROUGE。BLEU 主要用于机器翻译任务,关注精确率,而 ROUGE 则关注召回率,并可以细分为 ROUGE-N、ROUGE-L、ROUGE-W 和 ROUGE-S。METEOR 是对 BLEU 的改进,考虑了生成文本与参照文本之间的对齐关系。此外,还有 NIST 和 Distinct-n 这样的评价指标,用于评价生成文本的多样性和独特性。 除了这些客观评价指标,人工评价方法也是一个重要的组成部分。人工评价方法可以分为 Intrinsic Evaluation、Extrinsic Evaluation、The Evaluator 和 Inter-evaluator Agreement 四类。这些方法考虑了文本的流畅性、《面向生成式对话的多样性评价指标分析》 《面向生成式对话的多样性评价指标分析》是一个深入探讨生成式对话系统评价指标的课题。在这个领域,多样性评价指标是一个重要的话题,因为它们能够帮助评估和提高对话系统的质量和性能。 在文本生成和对话系统的评价中,有几个关键的客观评价指标被广泛使用。这些指标主要包括基于词重叠率的评价方法,如BLEU(双语评估辅助工具)、METEOR 和 ROUGE。BLEU 主要用于机器翻译任务,关注精确率,而 ROUGE 则关注召回率,并可以细分为 ROUGE-N、ROUGE-L、ROUGE-W 和 ROUGE-S。METEOR 是对 BLEU 的改进,考虑了生成文本与参照文本之间的对齐关系。此外,还有 NIST 和 Distinct-n 这样的评价指标,用于评价生成文本的多样性和独特性。 除了这些客观评价指标,人工评价方法也是一个重要的组成部分。人工评价方法可以分为 Intrinsic Evaluation、Extrinsic Evaluation、The Evaluator 和 Inter-evaluator Agreement 四类。这些方法考虑了文本的流畅性、0 12浏览¥ 49.90
- GPT大小:3MB基于中文文本情绪分析自动切换参考音频的 GPT-SoVITS 推理 GPT, 通常指的是“Generative Pre-trained Transformer”(生成式预训练转换器),是一个在自然语言处理(NLP)领域非常流行的深度学习模型架构。GPT模型由OpenAI公司开发,并在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。 GPT模型的核心是一个多层Transformer解码器结构,它通过在海量的文本数据上进行预训练来学习语言的规律。这种预训练方式使得GPT模型能够捕捉到丰富的上下文信息,并生成流畅、自然的文本。 GPT模型的训练过程可以分为两个阶段: 预训练阶段:在这个阶段,模型会接触到大量的文本数据,并通过无监督学习的方式学习语言的结构和规律。具体来说,模型会尝试预测文本序列中的下一个词或短语,从而学习到语言的语法、语义和上下文信息。 微调阶段(也称为下游任务训练):在预训练完成后,模型会被应用到具体的NLP任务中,如文本分类、机器翻译、问答系统等。在这个阶段,模型会使用有标签的数据进行微调,以适应特定任务的需求。通过微调,模型能够学习到与任务相关的特定知识,并进一步提高在该任务上的性能。 GPT模型的优势在于其强大的生成能力和对上下文信息的捕捉能力。这使得GPT模型在自然语言生成、文本摘要、对话系统等领域具有广泛的应用前景。同时,GPT模型也面临一些挑战,如计算资源消耗大、训练时间长等问题。为了解决这些问题,研究人员不断提出新的优化方法和扩展模型架构,如GPT-2、GPT-3等,以进一步提高模型的性能和效率。基于中文文本情绪分析自动切换参考音频的 GPT-SoVITS 推理 GPT, 通常指的是“Generative Pre-trained Transformer”(生成式预训练转换器),是一个在自然语言处理(NLP)领域非常流行的深度学习模型架构。GPT模型由OpenAI公司开发,并在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。 GPT模型的核心是一个多层Transformer解码器结构,它通过在海量的文本数据上进行预训练来学习语言的规律。这种预训练方式使得GPT模型能够捕捉到丰富的上下文信息,并生成流畅、自然的文本。 GPT模型的训练过程可以分为两个阶段: 预训练阶段:在这个阶段,模型会接触到大量的文本数据,并通过无监督学习的方式学习语言的结构和规律。具体来说,模型会尝试预测文本序列中的下一个词或短语,从而学习到语言的语法、语义和上下文信息。 微调阶段(也称为下游任务训练):在预训练完成后,模型会被应用到具体的NLP任务中,如文本分类、机器翻译、问答系统等。在这个阶段,模型会使用有标签的数据进行微调,以适应特定任务的需求。通过微调,模型能够学习到与任务相关的特定知识,并进一步提高在该任务上的性能。 GPT模型的优势在于其强大的生成能力和对上下文信息的捕捉能力。这使得GPT模型在自然语言生成、文本摘要、对话系统等领域具有广泛的应用前景。同时,GPT模型也面临一些挑战,如计算资源消耗大、训练时间长等问题。为了解决这些问题,研究人员不断提出新的优化方法和扩展模型架构,如GPT-2、GPT-3等,以进一步提高模型的性能和效率。0 70浏览¥ 19.90
- 自然语言处理大小:2MB基于自然语言处理NLP+LDA模型实现对电商购物评论情感分析源代码+数据集。 使用LDA模型量化评论,再结合其他数据进行下一步数据挖掘。基于自然语言处理NLP+LDA模型实现对电商购物评论情感分析源代码+数据集。 使用LDA模型量化评论,再结合其他数据进行下一步数据挖掘。0 46浏览¥ 29.90
- bert大小:55KBBERT-CRF 中文 ner 模型微调BERT-CRF 中文 ner 模型微调0 18浏览¥ 19.90
- 毕业设计大小:944KB【资源说明】 基于Python+tensorflow主题的文本情感分析源码+详细说明+全部数据资料 高分项目.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!【资源说明】 基于Python+tensorflow主题的文本情感分析源码+详细说明+全部数据资料 高分项目.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!0 7浏览¥ 29.90
- 毕业设计大小:30MB【资源说明】 毕业设计 基于Python自然语言处理的法务服务系统研究生源码+详细文档+全部数据资料 高分项目.zip毕业设计 基于Python自然语言处理的法务服务系统研究生源码+详细文档+全部数据资料 高分项目.zip 【备注】 1、该项目是高分毕业设计项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过mac/window10/11/linux测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!【资源说明】 毕业设计 基于Python自然语言处理的法务服务系统研究生源码+详细文档+全部数据资料 高分项目.zip毕业设计 基于Python自然语言处理的法务服务系统研究生源码+详细文档+全部数据资料 高分项目.zip 【备注】 1、该项目是高分毕业设计项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过mac/window10/11/linux测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!0 22浏览¥ 59.90
- 毕业设计大小:43MB【资源说明】 毕业设计 基于Python+NLP的高校工科就业推荐系统源码+详细文档+全部数据资料 高分项目.zip毕业设计 基于Python+NLP的高校工科就业推荐系统源码+详细文档+全部数据资料 高分项目.zip 【备注】 1、该项目是高分毕业设计项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过mac/window10/11/linux测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!【资源说明】 毕业设计 基于Python+NLP的高校工科就业推荐系统源码+详细文档+全部数据资料 高分项目.zip毕业设计 基于Python+NLP的高校工科就业推荐系统源码+详细文档+全部数据资料 高分项目.zip 【备注】 1、该项目是高分毕业设计项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过mac/window10/11/linux测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!0 14浏览¥ 49.90
- python大小:6KB我们知道,双曲几何的著名模型有四种:微分解析模型、庞加莱盘、庞加莱半平面、克莱因盘。庞加莱圆盘模型是表示双曲几何的一种方法,对于大多数用途来说它都非常适合几何作图。然而,另一种模型,称为上半平面模型,使一些计算变得更容易,包括三角形面积的计算。所有的依赖库: ```python import pygame import math import numpy as np import scipy from scipy.linalg import fractional_matrix_power ``` 外加两个自开发库: ```python from PoincarePlot import PoincarePlot from Line import Line ``` 因为代码数量较大,请需要的读者自行下载。我们知道,双曲几何的著名模型有四种:微分解析模型、庞加莱盘、庞加莱半平面、克莱因盘。庞加莱圆盘模型是表示双曲几何的一种方法,对于大多数用途来说它都非常适合几何作图。然而,另一种模型,称为上半平面模型,使一些计算变得更容易,包括三角形面积的计算。所有的依赖库: ```python import pygame import math import numpy as np import scipy from scipy.linalg import fractional_matrix_power ``` 外加两个自开发库: ```python from PoincarePlot import PoincarePlot from Line import Line ``` 因为代码数量较大,请需要的读者自行下载。0 26浏览¥ 19.90
- 语言模型大小:14MB在本项目中,为了提高单一检索模式的性能,提出了一种新的自知识蒸馏方法。 我们优化了批处理策略,支持大批处理大小,这可以在对长文本或大型语言模型进行向量微调时简单使用。 我们还构建了一个用于文档检索的数据集,并提出了一个简单的策略来提高长文本的建模能力。在本项目中,为了提高单一检索模式的性能,提出了一种新的自知识蒸馏方法。 我们优化了批处理策略,支持大批处理大小,这可以在对长文本或大型语言模型进行向量微调时简单使用。 我们还构建了一个用于文档检索的数据集,并提出了一个简单的策略来提高长文本的建模能力。0 30浏览¥ 19.90
- bert大小:25MB利用BERT+CRF+BiLSTM的实体识别,建立医学知识图谱利用BERT+CRF+BiLSTM的实体识别,建立医学知识图谱0 57浏览¥ 19.90
- 范文/模板/素材大小:8MB模型优势 SkyPaint文本生成图片模型主要由两大部分组成,即提示词文本编码器模型和扩散模型两大部分。因此我们的优化也分为两步: 首先,基于OpenAI-CLIP优化了提示词文本编码器模型使得SkyPaint具有中英文识别能力, 然后,优化了扩散模型,使得SkyPaint具有现代艺术能力可以产生高质量图片。 模型功能 支持汉语和英文以及中英文混合提示词输入 支持生成现代艺术风格的高质量图片 支持stable_diffusion_1.x官方模型及相关微调模型的英文提示词 保留stable_diffusion提示词的使用习惯和方法 测试用例 模型下载地址 SkyPaint-v1.0 from diffusers import StableDiffusionPipeline device = 'cuda' pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("path_to_our_model").to(device) prompts = [ '机械狗', '城堡 大海 夕阳 宫崎骏动画', '花落知多少',模型优势 SkyPaint文本生成图片模型主要由两大部分组成,即提示词文本编码器模型和扩散模型两大部分。因此我们的优化也分为两步: 首先,基于OpenAI-CLIP优化了提示词文本编码器模型使得SkyPaint具有中英文识别能力, 然后,优化了扩散模型,使得SkyPaint具有现代艺术能力可以产生高质量图片。 模型功能 支持汉语和英文以及中英文混合提示词输入 支持生成现代艺术风格的高质量图片 支持stable_diffusion_1.x官方模型及相关微调模型的英文提示词 保留stable_diffusion提示词的使用习惯和方法 测试用例 模型下载地址 SkyPaint-v1.0 from diffusers import StableDiffusionPipeline device = 'cuda' pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("path_to_our_model").to(device) prompts = [ '机械狗', '城堡 大海 夕阳 宫崎骏动画', '花落知多少',0 13浏览¥ 49.90
- 软件/插件大小:858KB主要功能 多平台支持:当前支持微信、千牛、哔哩哔哩、抖音企业号、抖音、抖店、微博聊天、小红书专业号运营、小红书、知乎等平台,未来将不断扩展支持更多社交媒体平台. 预设回复内容:允许用户设置自定义回复,以应对常见问题,提高回复效率. 接入ChatGPT接口,根据客户的咨询内容智能生成回复,适用于处理复杂或者个性化的客户咨询. 发送图片和二进制文件:支持发送图片等二进制文件,满足多样化的客户服务需求. 知识库: 通过上传知识库文件自定义专属机器人,可作为数字分身、智能客服、私域助手使用. 各个平台独立的插件系统,支持插件访问操作系统和互联网等外部资源,支持基于自有知识库定制企业 AI 应用.主要功能 多平台支持:当前支持微信、千牛、哔哩哔哩、抖音企业号、抖音、抖店、微博聊天、小红书专业号运营、小红书、知乎等平台,未来将不断扩展支持更多社交媒体平台. 预设回复内容:允许用户设置自定义回复,以应对常见问题,提高回复效率. 接入ChatGPT接口,根据客户的咨询内容智能生成回复,适用于处理复杂或者个性化的客户咨询. 发送图片和二进制文件:支持发送图片等二进制文件,满足多样化的客户服务需求. 知识库: 通过上传知识库文件自定义专属机器人,可作为数字分身、智能客服、私域助手使用. 各个平台独立的插件系统,支持插件访问操作系统和互联网等外部资源,支持基于自有知识库定制企业 AI 应用.0 29浏览¥ 59.90
- 课程资源大小:354KB0.1 研究方向一:RAG+信息论 RAG 作为实践手段 信息论作为理论基础 研究专题:多源异构数据的信息加工 切入点:金融大模型 0.2 研究方向二:Agent+复杂系统 Agent 作为实践手段 复杂系统作为理论基础 研究专题:多 Agent 协作或社会模拟问题 切入点:斯坦福小镇项目0.1 研究方向一:RAG+信息论 RAG 作为实践手段 信息论作为理论基础 研究专题:多源异构数据的信息加工 切入点:金融大模型 0.2 研究方向二:Agent+复杂系统 Agent 作为实践手段 复杂系统作为理论基础 研究专题:多 Agent 协作或社会模拟问题 切入点:斯坦福小镇项目0 35浏览¥ 9.90
- 人工智能大小:1022KB特斯拉首席执行官(CEO)马斯克的AI创企xAI发布3140亿参数的混合专家模型Grok-1。特斯拉首席执行官(CEO)马斯克的AI创企xAI发布3140亿参数的混合专家模型Grok-1。0 57浏览¥ 9.90
- 语言模型大小:15MBa state-of-the-art-level open visual language model | 多模态预训练模型 CogVLM是一个功能强大的开源视觉语言模型 (VLM)。 CogVLM-17B拥有100亿个视觉参数和70亿个语言参数,支持图像理解和多轮对话,分辨率为490*490。 CogVLM-17B 在 10 个经典跨模式基准测试中实现了最先进的性能,包括 NoCaps、Flicker30k 字幕、RefCOCO、RefCOCO+、RefCOCOg、Visual7W、GQA、ScienceQA、VizWiz VQA 和 TDIUC。 CogAgent是基于CogVLM改进的开源视觉语言模型。 CogAgent-18B拥有110亿个视觉参数和70亿个语言参数,支持1120*1120分辨率的图像理解。除了CogVLM的功能之外,它还具备GUI图像代理功能。 CogAgent-18B 在 9 个经典跨模态基准测试上实现了最先进的通用性能,包括 VQAv2、OK-VQ、TextVQA、ST-VQA、ChartQA、infoVQA、DocVQA、MM-Vet 和 POPa state-of-the-art-level open visual language model | 多模态预训练模型 CogVLM是一个功能强大的开源视觉语言模型 (VLM)。 CogVLM-17B拥有100亿个视觉参数和70亿个语言参数,支持图像理解和多轮对话,分辨率为490*490。 CogVLM-17B 在 10 个经典跨模式基准测试中实现了最先进的性能,包括 NoCaps、Flicker30k 字幕、RefCOCO、RefCOCO+、RefCOCOg、Visual7W、GQA、ScienceQA、VizWiz VQA 和 TDIUC。 CogAgent是基于CogVLM改进的开源视觉语言模型。 CogAgent-18B拥有110亿个视觉参数和70亿个语言参数,支持1120*1120分辨率的图像理解。除了CogVLM的功能之外,它还具备GUI图像代理功能。 CogAgent-18B 在 9 个经典跨模态基准测试上实现了最先进的通用性能,包括 VQAv2、OK-VQ、TextVQA、ST-VQA、ChartQA、infoVQA、DocVQA、MM-Vet 和 POP0 47浏览¥ 59.90
- 软件/插件大小:21MBTTS是一个用于高级文本到语音生成的库。+1100种语言的预训练模型。用于任何语言训练新模型和微调现有模型的工具。用于数据集分析和管理的实用程序。TTS是一个用于高级文本到语音生成的库。+1100种语言的预训练模型。用于任何语言训练新模型和微调现有模型的工具。用于数据集分析和管理的实用程序。0 12浏览¥ 14.90
- 课程设计大小:12MB【资源说明】 NLP课程设计 基于Pytorch+Flask+Vue的食堂反馈系统.zipNLP课程设计 基于Pytorch+Flask+Vue的食堂反馈系统.zipNLP课程设计 基于Pytorch+Flask+Vue的食堂反馈系统.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!【资源说明】 NLP课程设计 基于Pytorch+Flask+Vue的食堂反馈系统.zipNLP课程设计 基于Pytorch+Flask+Vue的食堂反馈系统.zipNLP课程设计 基于Pytorch+Flask+Vue的食堂反馈系统.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!0 46浏览¥ 29.90
- 语言模型大小:63MB百川大模型微调,lora模型,训练模型,大语言模型,Baichuan-7B模型微调,百川大模型量化 int量化 INT4量化微调模型,Baichuan-7B模型量化 百川模型量化 Baichuan-7B 是由百川智能开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。基于 Transformer 结构,在大约 1.2 万亿 tokens 上训练的 70 亿参数模型,支持中英双语,上下文窗口长度为 4096。在标准的中文和英文 benchmark(C-Eval/MMLU)上均取得同尺寸最好的效果。百川大模型微调,lora模型,训练模型,大语言模型,Baichuan-7B模型微调,百川大模型量化 int量化 INT4量化微调模型,Baichuan-7B模型量化 百川模型量化 Baichuan-7B 是由百川智能开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。基于 Transformer 结构,在大约 1.2 万亿 tokens 上训练的 70 亿参数模型,支持中英双语,上下文窗口长度为 4096。在标准的中文和英文 benchmark(C-Eval/MMLU)上均取得同尺寸最好的效果。0 47浏览¥ 19.90
- 毕业设计大小:85MB【资源说明】 毕业设计 基于Python+Django自然语言处理的微博用户情感分析系统源码+部署文档+全部数据资料(优秀项目).zip毕业设计 基于Python+Django自然语言处理的微博用户情感分析系统源码+部署文档+全部数据资料(优秀项目).zip 【备注】 1、该项目是个人高分毕业设计项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!【资源说明】 毕业设计 基于Python+Django自然语言处理的微博用户情感分析系统源码+部署文档+全部数据资料(优秀项目).zip毕业设计 基于Python+Django自然语言处理的微博用户情感分析系统源码+部署文档+全部数据资料(优秀项目).zip 【备注】 1、该项目是个人高分毕业设计项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!0 17浏览¥ 59.90
- 毕业设计大小:4MB【资源说明】 毕业设计 基于python+CNN+词向量的句子相似性度量NLP源码+部署文档+全部数据资料(优秀项目).zip毕业设计 基于python+CNN+词向量的句子相似性度量NLP源码+部署文档+全部数据资料(优秀项目).zip毕业设计 基于python+CNN+词向量的句子相似性度量NLP源码+部署文档+全部数据资料(优秀项目).zip 【备注】 1、该项目是个人高分毕业设计项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!【资源说明】 毕业设计 基于python+CNN+词向量的句子相似性度量NLP源码+部署文档+全部数据资料(优秀项目).zip毕业设计 基于python+CNN+词向量的句子相似性度量NLP源码+部署文档+全部数据资料(优秀项目).zip毕业设计 基于python+CNN+词向量的句子相似性度量NLP源码+部署文档+全部数据资料(优秀项目).zip 【备注】 1、该项目是个人高分毕业设计项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!0 11浏览¥ 29.90
- 毕业设计大小:4MB【资源说明】 毕业设计 基于Python语义的中文关键词提取源码+部署文档+全部数据资料(优秀项目).zip毕业设计 基于Python语义的中文关键词提取源码+部署文档+全部数据资料(优秀项目).zip 【备注】 1、该项目是个人高分毕业设计项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!【资源说明】 毕业设计 基于Python语义的中文关键词提取源码+部署文档+全部数据资料(优秀项目).zip毕业设计 基于Python语义的中文关键词提取源码+部署文档+全部数据资料(优秀项目).zip 【备注】 1、该项目是个人高分毕业设计项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!0 7浏览¥ 29.90
- 数据集大小:6MBchatglm微调指令数据集 可以用来训练自己的微调大模型 数据格式为 "instruction": ", "input": "", "output" 数据为文本格式 大小为18m左右 大语言模型微调训练必备chatglm微调指令数据集 可以用来训练自己的微调大模型 数据格式为 "instruction": ", "input": "", "output" 数据为文本格式 大小为18m左右 大语言模型微调训练必备0 26浏览¥ 9.90
- 人工智能大小:132MB一个框架,旨在让AI开发人员能够将大型语言模型(LLM)如 GPT-4 与外部数据结合起来。它提供了灵活的接口和功能,支持将外部数据与语言模型进行融合,为开发人员提供更多的自定义能力和应用场景。一个框架,旨在让AI开发人员能够将大型语言模型(LLM)如 GPT-4 与外部数据结合起来。它提供了灵活的接口和功能,支持将外部数据与语言模型进行融合,为开发人员提供更多的自定义能力和应用场景。5 55浏览¥ 9.90
- 人工智能大小:152KB谷歌宣布推出了一款新的 AI 语言模型系列 —— Gemma。采用了与谷歌更为强大的 Gemini 模型类似的技术。不同于 Gemini,Gemma 模型可以在个人电脑上本地运行,这是自 OpenAI 的 ChatGPT 在 2022 年引发 AI 聊天机器人热潮以来,谷歌首次发布的重要开源 LLM谷歌宣布推出了一款新的 AI 语言模型系列 —— Gemma。采用了与谷歌更为强大的 Gemini 模型类似的技术。不同于 Gemini,Gemma 模型可以在个人电脑上本地运行,这是自 OpenAI 的 ChatGPT 在 2022 年引发 AI 聊天机器人热潮以来,谷歌首次发布的重要开源 LLM0 69浏览¥ 14.90
- pytorch大小:2MB谷歌Gemmal系列的PyTorch实现,这是一款新的AI语言模型系列。与谷歌的Gemini模型相似。与Gemini不同的是,Gemma模型可以在个人电脑上本地运行,为用户提供了更灵活的使用方式。谷歌Gemmal系列的PyTorch实现,这是一款新的AI语言模型系列。与谷歌的Gemini模型相似。与Gemini不同的是,Gemma模型可以在个人电脑上本地运行,为用户提供了更灵活的使用方式。0 21浏览¥ 9.90
- 毕业设计大小:35KB【资源说明】 基于Seq2Seq的多轮对话系统和基于LSTM的问答机制的设计与实现+全部资料+详细文档(毕业设计).zip基于Seq2Seq的多轮对话系统和基于LSTM的问答机制的设计与实现+全部资料+详细文档(毕业设计).zip 【备注】 1、该项目是个人高分毕业设计项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过mac/window10/11测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!【资源说明】 基于Seq2Seq的多轮对话系统和基于LSTM的问答机制的设计与实现+全部资料+详细文档(毕业设计).zip基于Seq2Seq的多轮对话系统和基于LSTM的问答机制的设计与实现+全部资料+详细文档(毕业设计).zip 【备注】 1、该项目是个人高分毕业设计项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过mac/window10/11测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!0 17浏览¥ 29.90
- tensorflow大小:21MBTransformers 提供了数以千计的预训练模型,支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的 NLP 技术人人易用。 Transformers 提供了便于快速下载和使用的AP!,让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过 model hub 与社区共享。同时,每个定义的 Python 模块均完全独立,方便修改和快速研究实验。 Transformers 支持三个最热门的深度学习库: Jax,PyTorch 以及 Tensorflow-并与之无缝整合。你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。Transformers 提供了数以千计的预训练模型,支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的 NLP 技术人人易用。 Transformers 提供了便于快速下载和使用的AP!,让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过 model hub 与社区共享。同时,每个定义的 Python 模块均完全独立,方便修改和快速研究实验。 Transformers 支持三个最热门的深度学习库: Jax,PyTorch 以及 Tensorflow-并与之无缝整合。你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。0 34浏览¥ 9.90
- 毕业设计大小:46MB【资源说明】 基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 3、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!【资源说明】 基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于微博的网络舆情话题分析和用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 3、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!5 21浏览¥ 44.90
- 毕业设计大小:3MB【资源说明】 基于Fastspeech的歌声合成系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于Fastspeech的歌声合成系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 3、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!【资源说明】 基于Fastspeech的歌声合成系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于Fastspeech的歌声合成系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 3、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!0 9浏览¥ 39.90
- 语言模型大小:3MB**ChatMASTER:一键切换主流大语言模型**ChatMASTER 是一款强大的语言处理工具,它允许用户在多个主流大语言模型之间无缝切换,包括:* ChatGPT (3.54.0) * 月之暗面 (Kimi)* 文心一言* 通义千问* 讯飞**一键切换**只需单击一下,用户就可以在这些模型之间切换,而无需重新加载页面或重新输入提示。这使得用户可以轻松比较不同模型的响应,并根据其特定需求选择最合适的模型。**模型比较**每个模型都有其独特的优势和劣势。例如,ChatGPT 以其生成类似人类的文本和回答复杂问题的能力而闻名,而月之暗面则以其处理中文文本和生成创意内容的能力而著称。通过一键切换,用户可以快速确定哪个模型最适合他们的特定任务。**用例**ChatMASTER 的一键切换功能在各种用例中都非常有用,包括:* **比较模型性能:**用户可以轻松比较不同模型在特定任务上的表现,例如文本生成、问答或翻译。* **选择最佳模型:**根据特定需求,用户可以选择最能满足其要求的模型。* **探索新模型:**用户可以轻松尝试新的大语言模型,而无需进行复杂的集成或配置。**其他功能****ChatMASTER:一键切换主流大语言模型**ChatMASTER 是一款强大的语言处理工具,它允许用户在多个主流大语言模型之间无缝切换,包括:* ChatGPT (3.54.0) * 月之暗面 (Kimi)* 文心一言* 通义千问* 讯飞**一键切换**只需单击一下,用户就可以在这些模型之间切换,而无需重新加载页面或重新输入提示。这使得用户可以轻松比较不同模型的响应,并根据其特定需求选择最合适的模型。**模型比较**每个模型都有其独特的优势和劣势。例如,ChatGPT 以其生成类似人类的文本和回答复杂问题的能力而闻名,而月之暗面则以其处理中文文本和生成创意内容的能力而著称。通过一键切换,用户可以快速确定哪个模型最适合他们的特定任务。**用例**ChatMASTER 的一键切换功能在各种用例中都非常有用,包括:* **比较模型性能:**用户可以轻松比较不同模型在特定任务上的表现,例如文本生成、问答或翻译。* **选择最佳模型:**根据特定需求,用户可以选择最能满足其要求的模型。* **探索新模型:**用户可以轻松尝试新的大语言模型,而无需进行复杂的集成或配置。**其他功能**0 112浏览¥ 29.90
- KBS(Knowledge-Based Systems)的Cover Letter参考模版。可私我加微信发。5 356浏览¥ 9.90
- 人工智能大小:33MBAI主要包括的三个方向: 1. NLP 自然语言处理 2. 计算机视觉 3. 语音识别 对应的现在的重大进展是以chatgpt为代表的LLMs(大语言模型)、以midjourney、stable diffusion、Dalle为代表的文生图、图生图及segment anything等图像生成和识别技术,以及whisper等tts、stt等语音技术。 AI模型生产过程属于人工智能的基础层。AI基础层 = 算法(AI模型)+ 数据 + 算力。 这里有几个概念需要理解: 网络: 一种简单的网络结构,不包含任何权重参数。 模型: 设计一个网络后,在某些数据集上进行训练,得到一个包含权重参数的数据,称为模型。 算法: 在模型的基础上通过一些代码具体实现某些相关目的,这些代码以及模型文件等等资源被称为某算法。 解决图像分类问题的算法就有:AlexNet、GoogleNet、ResNet、MobileNet、ShuffleNet、VGG等经典算法。 计算机视觉领域的开源算法库有OpenMMLab,Transformer的开源算法库Hugging face。AI主要包括的三个方向: 1. NLP 自然语言处理 2. 计算机视觉 3. 语音识别 对应的现在的重大进展是以chatgpt为代表的LLMs(大语言模型)、以midjourney、stable diffusion、Dalle为代表的文生图、图生图及segment anything等图像生成和识别技术,以及whisper等tts、stt等语音技术。 AI模型生产过程属于人工智能的基础层。AI基础层 = 算法(AI模型)+ 数据 + 算力。 这里有几个概念需要理解: 网络: 一种简单的网络结构,不包含任何权重参数。 模型: 设计一个网络后,在某些数据集上进行训练,得到一个包含权重参数的数据,称为模型。 算法: 在模型的基础上通过一些代码具体实现某些相关目的,这些代码以及模型文件等等资源被称为某算法。 解决图像分类问题的算法就有:AlexNet、GoogleNet、ResNet、MobileNet、ShuffleNet、VGG等经典算法。 计算机视觉领域的开源算法库有OpenMMLab,Transformer的开源算法库Hugging face。0 6浏览¥ 19.90
- LLM大小:1MB在您自己的数据上预训练、微调、部署 20+ LLM。使用最先进的技术:闪光注意力、FSDP、4 位、LoRA 等。在您自己的数据上预训练、微调、部署 20+ LLM。使用最先进的技术:闪光注意力、FSDP、4 位、LoRA 等。0 76浏览¥ 299.90
- 人工智能大小:2MB支持 fastgpt 知识库聊天对话 支持 LLM 大语言模型的一整套解决方案:[fastgpt] + [one-api] + [Xinference] 支持对接 bilibili 直播间弹幕回复和进入直播间欢迎语 支持微软 edge-tts 语音合成 支持 Bert-VITS2 语音合成 支持表情控制 Vtuber Studio 支持绘画 stable-diffusion-webui 输出 OBS 直播间 支持绘画图片鉴黄 public-NSFW-y-distinguish 支持搜索和搜图服务 duckduckgo(需要魔法上网) 支持搜图服务 baidu 搜图(不需要魔法上网) 支持 AI 回复聊天框【html 插件】 支持 AI 唱歌 Auto-Convert-Music 支持歌单【html 插件】 支持跳舞功能 支持表情视频播放 支持摸摸头动作 支持砸礼物动作 支持唱歌自动启动伴舞功能 聊天和唱歌自动循环摇摆动作 支持多场景切换、背景音乐切换、白天黑夜自动切换场景支持 fastgpt 知识库聊天对话 支持 LLM 大语言模型的一整套解决方案:[fastgpt] + [one-api] + [Xinference] 支持对接 bilibili 直播间弹幕回复和进入直播间欢迎语 支持微软 edge-tts 语音合成 支持 Bert-VITS2 语音合成 支持表情控制 Vtuber Studio 支持绘画 stable-diffusion-webui 输出 OBS 直播间 支持绘画图片鉴黄 public-NSFW-y-distinguish 支持搜索和搜图服务 duckduckgo(需要魔法上网) 支持搜图服务 baidu 搜图(不需要魔法上网) 支持 AI 回复聊天框【html 插件】 支持 AI 唱歌 Auto-Convert-Music 支持歌单【html 插件】 支持跳舞功能 支持表情视频播放 支持摸摸头动作 支持砸礼物动作 支持唱歌自动启动伴舞功能 聊天和唱歌自动循环摇摆动作 支持多场景切换、背景音乐切换、白天黑夜自动切换场景0 125浏览¥ 9.90
- 语言模型大小:2MB基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统,1Panel 官方出品。MaxKB 是一款基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统。MaxKB = Max Knowledge Base,旨在成为企业的最强大脑。开箱即用:支持直接上传文档、自动爬取在线文档,支持文本自动拆分、向量化,智能问答交互体验好;无缝嵌入:支持零编码快速嵌入到第三方业务系统;多模型支持:支持对接主流的大模型,包括本地私有大模型(如 Llama 2)、Azure OpenAI 和百度千帆大模型等。你也可以通过 1Panel 应用商店 快速部署 MaxKB + Ollama + Llama 2,30 分钟内即可上线基于本地大模型的知识库问答系统,并嵌入到第三方业务系统中。你也可以在线体验:DataEase 小助手,它是基于 MaxKB 搭建的智能问答系统,已经嵌入到DataEase 产品及在线文档中。如有更多问题,可以查看后端:Python / Django使用手册,或者通过论坛与我们交流。大模型:Azure OpenAI、百度千帆大模型、Ollama。前端:Vue.js向量数据库:PostgreSQL / pgvector基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统,1Panel 官方出品。MaxKB 是一款基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统。MaxKB = Max Knowledge Base,旨在成为企业的最强大脑。开箱即用:支持直接上传文档、自动爬取在线文档,支持文本自动拆分、向量化,智能问答交互体验好;无缝嵌入:支持零编码快速嵌入到第三方业务系统;多模型支持:支持对接主流的大模型,包括本地私有大模型(如 Llama 2)、Azure OpenAI 和百度千帆大模型等。你也可以通过 1Panel 应用商店 快速部署 MaxKB + Ollama + Llama 2,30 分钟内即可上线基于本地大模型的知识库问答系统,并嵌入到第三方业务系统中。你也可以在线体验:DataEase 小助手,它是基于 MaxKB 搭建的智能问答系统,已经嵌入到DataEase 产品及在线文档中。如有更多问题,可以查看后端:Python / Django使用手册,或者通过论坛与我们交流。大模型:Azure OpenAI、百度千帆大模型、Ollama。前端:Vue.js向量数据库:PostgreSQL / pgvector5 233浏览¥ 22.90
- python大小:20KB一、本资源是一个基于Python的文字识别和情感分析系统,旨在为用户提供一套完整、高效的文本处理解决方案。该系统结合了文字识别技术和情感分析算法,能够自动从图片中提取文本信息,并对其进行深入的情感分析,从而帮助用户更好地理解文本内容,并据此做出决策。 二、功能特点: 1、文字识别:系统采用先进的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)技术,能够准确识别图片中的文字信息,并将其转换为可编辑的文本格式。无论是扫描文档、手写笔记还是图片中的文字,都能轻松应对。 2、情感分析:系统内置了情感分析算法,能够对识别出的文本进行情感倾向判断。通过自然语言处理和机器学习技术,系统能够分析文本中的词汇、语法和上下文信息,从而准确判断文本所表达的情感是积极、消极还是中性。 3、高效稳定:系统采用Python编程语言开发,具有代码简洁、易于维护的特点。同时,经过优化处理,系统能够在保证准确性的前提下,实现快速、稳定的运行。 4、易于扩展:系统采用模块化设计,用户可以根据实际需求添加或删除功能模块。此外,系统还提供了丰富的API接口,方便用户与其他系统进行集成。一、本资源是一个基于Python的文字识别和情感分析系统,旨在为用户提供一套完整、高效的文本处理解决方案。该系统结合了文字识别技术和情感分析算法,能够自动从图片中提取文本信息,并对其进行深入的情感分析,从而帮助用户更好地理解文本内容,并据此做出决策。 二、功能特点: 1、文字识别:系统采用先进的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)技术,能够准确识别图片中的文字信息,并将其转换为可编辑的文本格式。无论是扫描文档、手写笔记还是图片中的文字,都能轻松应对。 2、情感分析:系统内置了情感分析算法,能够对识别出的文本进行情感倾向判断。通过自然语言处理和机器学习技术,系统能够分析文本中的词汇、语法和上下文信息,从而准确判断文本所表达的情感是积极、消极还是中性。 3、高效稳定:系统采用Python编程语言开发,具有代码简洁、易于维护的特点。同时,经过优化处理,系统能够在保证准确性的前提下,实现快速、稳定的运行。 4、易于扩展:系统采用模块化设计,用户可以根据实际需求添加或删除功能模块。此外,系统还提供了丰富的API接口,方便用户与其他系统进行集成。5 234浏览¥ 20.90
- 软件/插件大小:25KB尝试使用VAR! 我们提供了一个演示网站,供您使用 VAR 模型并以交互方式生成图像。享受视觉自回归建模的乐趣! 我们还提供 demo_sample.ipynb 供你查看有关 VAR 的更多技术详情。 什么是新的? VAR简介:自回归视觉生成的新范式: 视觉自回归建模 (VAR) 将图像上的自回归学习重新定义为从粗到细的“下一尺度预测”或“下一分辨率预测”,与标准光栅扫描的“下一标记预测”不同。尝试使用VAR! 我们提供了一个演示网站,供您使用 VAR 模型并以交互方式生成图像。享受视觉自回归建模的乐趣! 我们还提供 demo_sample.ipynb 供你查看有关 VAR 的更多技术详情。 什么是新的? VAR简介:自回归视觉生成的新范式: 视觉自回归建模 (VAR) 将图像上的自回归学习重新定义为从粗到细的“下一尺度预测”或“下一分辨率预测”,与标准光栅扫描的“下一标记预测”不同。0 16浏览¥ 299.90
- ESWA模板大小:93KBESWA的论文模板,包含数学公式、表格、图片、参考文献引用等。 论文已正式出版~ 需要说明的是,这个模版是我自己写的,并不是官方的Latex模版,官方的是单栏比较丑。不用担心不符合规范,我就是用这个模版中的论文,也是和期刊出版的那些论文一个格式。 如有需要可私我加微信。 投论文的相关流程博客:https://blog.csdn.net/qq_39763246/article/details/126797385ESWA的论文模板,包含数学公式、表格、图片、参考文献引用等。 论文已正式出版~ 需要说明的是,这个模版是我自己写的,并不是官方的Latex模版,官方的是单栏比较丑。不用担心不符合规范,我就是用这个模版中的论文,也是和期刊出版的那些论文一个格式。 如有需要可私我加微信。 投论文的相关流程博客:https://blog.csdn.net/qq_39763246/article/details/1267973855 1024浏览¥ 9.90
- 人工智能大小:1MB功能: 1.核心技术研究:专注于基础研究,以理解和改进代码生成和处理的技术方面。 2.专业能力:通过数据管理、培训方法等提高核心组件的有效性。 3.任务规划:开发用于 bug 检测、代码库管理和优化的功能。 4.评估:建立全面的评估指标,以更好地理解和改进我们的模型。功能: 1.核心技术研究:专注于基础研究,以理解和改进代码生成和处理的技术方面。 2.专业能力:通过数据管理、培训方法等提高核心组件的有效性。 3.任务规划:开发用于 bug 检测、代码库管理和优化的功能。 4.评估:建立全面的评估指标,以更好地理解和改进我们的模型。0 12浏览¥ 299.90
- 互联网大小:1008KB可在语音编辑和零样本文本转语音 (TTS) 方面实现最先进的性能,处理包括有声读物、互联网视频和播客在内的实时数据。 要克隆或编辑看不见的声音,只需要几秒钟的参考时间。 如何运行 TTS 推理 有两种方法: 1.使用 Docker。查看快速入门 2.没有 docker。请参阅环境设置 当您位于 docker 映像中或已安装所有依赖项时,Checkout inference_tts.ipynb。 如果你想进行模型开发,如训练/微调,我建议遵循环境设置和训练。可在语音编辑和零样本文本转语音 (TTS) 方面实现最先进的性能,处理包括有声读物、互联网视频和播客在内的实时数据。 要克隆或编辑看不见的声音,只需要几秒钟的参考时间。 如何运行 TTS 推理 有两种方法: 1.使用 Docker。查看快速入门 2.没有 docker。请参阅环境设置 当您位于 docker 映像中或已安装所有依赖项时,Checkout inference_tts.ipynb。 如果你想进行模型开发,如训练/微调,我建议遵循环境设置和训练。0 11浏览¥ 299.90
- 毕业设计大小:145MBar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计ar家具购物平台,个人毕业设计0 29浏览¥ 9.90
- 机器学习大小:3MBRecognize captcha by machine learning. 机器学习识别图片验证码 Recognize captcha by machine learning. 机器学习识别图片验证码 Recognize captcha by machine learning. 机器学习识别图片验证码 Recognize captcha by machine learning. 机器学习识别图片验证码 Recognize captcha by machine learning. 机器学习识别图片验证码 Recognize captcha by machine learning. 机器学习识别图片验证码 Recognize captcha by machine learning. 机器学习识别图片验证码Recognize captcha by machine learning. 机器学习识别图片验证码 Recognize captcha by machine learning. 机器学习识别图片验证码 Recognize captcha by machine learning. 机器学习识别图片验证码 Recognize captcha by machine learning. 机器学习识别图片验证码 Recognize captcha by machine learning. 机器学习识别图片验证码 Recognize captcha by machine learning. 机器学习识别图片验证码 Recognize captcha by machine learning. 机器学习识别图片验证码0 11浏览¥ 9.90
- 自然语言处理大小:83MB自然语言处理NLP课程资料合集-74份.zip自然语言处理NLP课程资料合集-74份.zip0 17浏览¥ 19.90
- NLP的概念 NLP发展历程 编程语言与自然语言 NLP实际应用 NLP技术要点 结巴分词 TF-IDF 相似度计算 NLP相关开源API NLP技术难点总结 方法论之争和前景0 24浏览¥ 19.90
- NLP的概念 NLP发展历程 编程语言与自然语言 NLP实际应用 NLP技术要点 结巴分词 TF-IDF 相似度计算 NLP相关开源API NLP技术难点总结 方法论之争和前景0 40浏览¥ 19.90
- 语言模型大小:38KB这个项目是通过简单地修补 Huggingface 中的基本 Mistral 实现来实现的,使用新的和新的,并以其他方式应用标准功能(例如默认的 Trainer)。我们的补丁被应用于 Huggingface 的版本——我们不能保证对其实现的其他更改不会影响我们的实现,因此为了可重复性,我们鼓励使用相同的版本。transformersmodeling_mistral.pyconfiguration_mistral.pytransformerstransformers4.37.0.dev0src/transformers/models/mistral/ 一个需要警惕的陷阱是:该模型没有被教导不要生成开始和结束的思想标记。因此,在执行实际推理时,有必要掩盖这些内容。 我们通过 Huggingface 提供 8 个想法标记(包括开始和结束标记)模型。这个项目是通过简单地修补 Huggingface 中的基本 Mistral 实现来实现的,使用新的和新的,并以其他方式应用标准功能(例如默认的 Trainer)。我们的补丁被应用于 Huggingface 的版本——我们不能保证对其实现的其他更改不会影响我们的实现,因此为了可重复性,我们鼓励使用相同的版本。transformersmodeling_mistral.pyconfiguration_mistral.pytransformerstransformers4.37.0.dev0src/transformers/models/mistral/ 一个需要警惕的陷阱是:该模型没有被教导不要生成开始和结束的思想标记。因此,在执行实际推理时,有必要掩盖这些内容。 我们通过 Huggingface 提供 8 个想法标记(包括开始和结束标记)模型。0 39浏览¥ 59.90
- Sora大小:1KB2024最全的Sora学习资料合集,共5专题、30+份资料。 1、Sora专属提示词库 2、Sora专属教程 3、Sora学习文章 4、Sora提示词技巧 5、Sora-AI视频全网最全收集(100多个) 6、关于Sora :什么是Sora ?一文带你看懂Sora !.txt 7、SORA五个快速变现方向.docx 8、SoraAI视频工具优先体验资格.docx2024最全的Sora学习资料合集,共5专题、30+份资料。 1、Sora专属提示词库 2、Sora专属教程 3、Sora学习文章 4、Sora提示词技巧 5、Sora-AI视频全网最全收集(100多个) 6、关于Sora :什么是Sora ?一文带你看懂Sora !.txt 7、SORA五个快速变现方向.docx 8、SoraAI视频工具优先体验资格.docx0 36浏览¥ 39.90
- lstm大小:426MB【博文讲解链接:https://archie.blog.csdn.net/article/details/135116605?spm=1001.2014.3001.5502】本文以情感分析为主题,介绍了其在自然语言处理中的重要性以及应用场景。传统的循环神经网络(RNN)在处理长序列时存在问题,而引入了记忆细胞、输入门、输出门和遗忘门的LSTM模型能够有效解决这一问题。数据集和预处理在机器学习和自然语言处理任务中也扮演着重要角色,对数据进行清洗和预处理可以提高模型的性能和泛化能力。句子长度的累积分布函数(CDF)是分析句子长度分布特征的有用工具,可以用于确定合适的句子长度阈值或进行数据预处理。最后,本文介绍了LSTM模型的创建和训练过程,以及利用训练好的模型进行情感预测的实例。实验结果展示了模型在测试集上的预测准确率。本文还对句子长度进行了统计和可视化分析,并计算了句子长度的累积分布函数以及给定分位点的句子长度。整体来说,本文对LSTM模型和情感分析的相关技术进行了深入的探讨和分析,对自然语言处理领域的研究和实践具有重要意义。【博文讲解链接:https://archie.blog.csdn.net/article/details/135116605?spm=1001.2014.3001.5502】本文以情感分析为主题,介绍了其在自然语言处理中的重要性以及应用场景。传统的循环神经网络(RNN)在处理长序列时存在问题,而引入了记忆细胞、输入门、输出门和遗忘门的LSTM模型能够有效解决这一问题。数据集和预处理在机器学习和自然语言处理任务中也扮演着重要角色,对数据进行清洗和预处理可以提高模型的性能和泛化能力。句子长度的累积分布函数(CDF)是分析句子长度分布特征的有用工具,可以用于确定合适的句子长度阈值或进行数据预处理。最后,本文介绍了LSTM模型的创建和训练过程,以及利用训练好的模型进行情感预测的实例。实验结果展示了模型在测试集上的预测准确率。本文还对句子长度进行了统计和可视化分析,并计算了句子长度的累积分布函数以及给定分位点的句子长度。整体来说,本文对LSTM模型和情感分析的相关技术进行了深入的探讨和分析,对自然语言处理领域的研究和实践具有重要意义。5 610浏览¥ 39.90
- 人工智能大小:1KB强烈推荐-AI自动生成头条教程-2024年教你如何副业赚钱! 1.项目原理.mp4 2.准备工作.mp4 3.项目实操.mp4 4.注意事项.mp4强烈推荐-AI自动生成头条教程-2024年教你如何副业赚钱! 1.项目原理.mp4 2.准备工作.mp4 3.项目实操.mp4 4.注意事项.mp40 53浏览¥ 29.90
- 自然语言处理大小:2MB自然语言处理(NLP)——LDA模型:对电商购物评论进行情感分析项目源码+数据集 应用 LDA是一种非监督机器学习技术,可以用来识别大规模文档集(document collection)或语料库(corpus)中潜藏的主题信息。 使用了词袋(bag of words)方法 将每一篇文档视为一个词频向量,从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息。 但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序,这简化了问题的复杂性,同时也为模型的改进提供了契机自然语言处理(NLP)——LDA模型:对电商购物评论进行情感分析项目源码+数据集 应用 LDA是一种非监督机器学习技术,可以用来识别大规模文档集(document collection)或语料库(corpus)中潜藏的主题信息。 使用了词袋(bag of words)方法 将每一篇文档视为一个词频向量,从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息。 但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序,这简化了问题的复杂性,同时也为模型的改进提供了契机5 139浏览¥ 22.90