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- 基于国内大学构造的neo4j知识图谱项目源代码,并进行简单问答,帮助了解大学,数据来源于百度百科docker大小:5MB基于国内大学构造的neo4j知识图谱项目源代码,并进行简单问答,帮助了解大学 数据来源于百度百科,scrapy爬虫目录在scripts/univer/目录下 然后将数据存储到neo4j中 对问题进行解析 通过actree得到实体,关键字得到问题类型,给出答案 使用步骤 1 环境,个人python3.6.8, centos系统(阿里云服务器) pip install -r requirements.txt 2 建立neo4j数据库 docker启动方式基于国内大学构造的neo4j知识图谱项目源代码,并进行简单问答,帮助了解大学 数据来源于百度百科,scrapy爬虫目录在scripts/univer/目录下 然后将数据存储到neo4j中 对问题进行解析 通过actree得到实体,关键字得到问题类型,给出答案 使用步骤 1 环境,个人python3.6.8, centos系统(阿里云服务器) pip install -r requirements.txt 2 建立neo4j数据库 docker启动方式
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¥ 19.90 - 自然语言处理作业,基于Flask+自然语言处理NLP文本摘要网页demo自然语言处理大小:276KB文本摘要模型初步来自huggingface的transformers,通过API调用sshleifer/distilbart-cnn-12-6模型,[本模型开源地址(http://huggingface.co/sshleifer/distilbart-cnn-12-6),本项目模型推理代码使用Python独立完成。除了在本地IDE环境运行Python文件完成模型推理外,还可以通过模型部署(网页端实现在线模型推理),模型部署实现方式,使用html5+js+css/bootstrap框架完成搭建前端界面,使用Python-Flask框架完成后端服务,通过Python-Flask进行调用推理代码,与加载渲染前端界面,使得模型推理与用户网页衔接起来。 文本摘要模型初步来自huggingface的transformers,通过API调用sshleifer/distilbart-cnn-12-6模型,[本模型开源地址(http://huggingface.co/sshleifer/distilbart-cnn-12-6),本项目模型推理代码使用Python独立完成。除了在本地IDE环境运行Pyth文本摘要模型初步来自huggingface的transformers,通过API调用sshleifer/distilbart-cnn-12-6模型,[本模型开源地址(http://huggingface.co/sshleifer/distilbart-cnn-12-6),本项目模型推理代码使用Python独立完成。除了在本地IDE环境运行Python文件完成模型推理外,还可以通过模型部署(网页端实现在线模型推理),模型部署实现方式,使用html5+js+css/bootstrap框架完成搭建前端界面,使用Python-Flask框架完成后端服务,通过Python-Flask进行调用推理代码,与加载渲染前端界面,使得模型推理与用户网页衔接起来。 文本摘要模型初步来自huggingface的transformers,通过API调用sshleifer/distilbart-cnn-12-6模型,[本模型开源地址(http://huggingface.co/sshleifer/distilbart-cnn-12-6),本项目模型推理代码使用Python独立完成。除了在本地IDE环境运行Pyth
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¥ 19.90 - java傻瓜ai框架无需任何算法知识通过简单的api调用就可以实现常用的图像内物体的识别定位等图像ai服务及自然语言分类处理服务java大小:3MBjava傻瓜ai框架,无需任何算法知识,通过简单的api调用就可以实现 常用的图像内物体的识别,定位等图像ai服务,及自然语言分类处理服务。面向java开发程序员,不依赖任何第三方库,第三方接口,独立包。强大的自主智能客服工具,支持自动与用户对话,解答疑问,引导消费与对话,并捕捉用户对话中的需求后自动生成订单!基于easyAi算法引擎构建智脑。对图片中得物体进行识别。对中文语言进行分类语义识别,判断用户说话的语义是什么,关键词抓取,以及要做什么。游戏内交互策略机器人。只通过最简单的API调用,就可以实现部分人工智能应用,并面向覆盖面最广的JAVA程序员使用的,且能满足大部分AI业务场景实现的算法引擎。easyAI并不是对主流算法JAVA的无差别重新实现,而是根据应用场景对主流算法进行优化与魔改,让用户即便使用一台普通的电脑,就可开箱直接跑起来。并且保证普通服务器或个人电脑CPU下依然达到可用性能的流畅运行。 所以我的“easy”并不是只是指的简单,而是对算法进行了廉价,低成本方向的优化。easyAI是百分之百Java代码编写,并且无任何依赖,开箱即用,对广大JAVA程序员排除掉任何环境java傻瓜ai框架,无需任何算法知识,通过简单的api调用就可以实现 常用的图像内物体的识别,定位等图像ai服务,及自然语言分类处理服务。面向java开发程序员,不依赖任何第三方库,第三方接口,独立包。强大的自主智能客服工具,支持自动与用户对话,解答疑问,引导消费与对话,并捕捉用户对话中的需求后自动生成订单!基于easyAi算法引擎构建智脑。对图片中得物体进行识别。对中文语言进行分类语义识别,判断用户说话的语义是什么,关键词抓取,以及要做什么。游戏内交互策略机器人。只通过最简单的API调用,就可以实现部分人工智能应用,并面向覆盖面最广的JAVA程序员使用的,且能满足大部分AI业务场景实现的算法引擎。easyAI并不是对主流算法JAVA的无差别重新实现,而是根据应用场景对主流算法进行优化与魔改,让用户即便使用一台普通的电脑,就可开箱直接跑起来。并且保证普通服务器或个人电脑CPU下依然达到可用性能的流畅运行。 所以我的“easy”并不是只是指的简单,而是对算法进行了廉价,低成本方向的优化。easyAI是百分之百Java代码编写,并且无任何依赖,开箱即用,对广大JAVA程序员排除掉任何环境
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¥ 29.90 - C#聊天机器人系统及源代码自然语言处理大小:2MB项目:C#聊天机器人系统 这是一个使用C#编程语言的聊天机器人系统项目。该项目基于人工智能概念。这里,如果你的问题与它的问题模式相匹配,机器人将会回答你的问题。运行这个项目,你将需要Visual Studio。如果你没有安装Visual Studio,请安装。 关于项目 谈到项目,这是一个AI示例。这里使用的概念是AIML。这是一种用于编写AI代码的XML版本。当你提出问题时,系统将查找AIML模式中的一组预定义问题。如果它找到与其模式匹配的问题,那么它将返回一个肯定的回应并给出答案。假设你问它的名字,它会说嘿,我是ChatBot。但如果你的问题超出范围,或者说超出了范围,那么它会回复一些不同的内容,表现得它不知道你在问什么。这整个概念使用AI和AIML算法。它可以对你的网站有益,因为用户会询问很多事情。项目:C#聊天机器人系统 这是一个使用C#编程语言的聊天机器人系统项目。该项目基于人工智能概念。这里,如果你的问题与它的问题模式相匹配,机器人将会回答你的问题。运行这个项目,你将需要Visual Studio。如果你没有安装Visual Studio,请安装。 关于项目 谈到项目,这是一个AI示例。这里使用的概念是AIML。这是一种用于编写AI代码的XML版本。当你提出问题时,系统将查找AIML模式中的一组预定义问题。如果它找到与其模式匹配的问题,那么它将返回一个肯定的回应并给出答案。假设你问它的名字,它会说嘿,我是ChatBot。但如果你的问题超出范围,或者说超出了范围,那么它会回复一些不同的内容,表现得它不知道你在问什么。这整个概念使用AI和AIML算法。它可以对你的网站有益,因为用户会询问很多事情。
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¥ 29.90 - 人工智能-生成式AI-基于知识图谱和生成式AI的智能食谱推荐系统人工智能大小:681KB基于知识图谱和生成式AI的智能食谱推荐系统 知识图谱 生成式AI 智能食谱推荐 推荐系统基于知识图谱和生成式AI的智能食谱推荐系统 知识图谱 生成式AI 智能食谱推荐 推荐系统
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¥ 59.90 - 用于训练/微调中型 GPT 的最简单、最快的存储库GPT大小:430KB用于训练/微调中型 GPT 的最简单、最快的存储库。用于训练/微调中型 GPT 的最简单、最快的存储库。
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¥ 299.90 - 毕业设计-汉语多音字注音研究-python毕业设计大小:38MB汉语多音字注音研究 在开始阶段,通过查阅资料,以下是对这个问题的一些认识。 1 . 多音字个数是有限的,要根据其在不同情况下的读音来建立规则,以后再遇到新词时就去匹配这些规则,无法匹配时就更新 规则。应该是通过机器学习实现的。 2 . 对这个问题的研究经历了几个过程 ● 早期是对多音字统计不同读音下的使用频率,以频率最高的读音来标注新词。准确率低 ● 统计法。通过构建词库,建立规则来进行注音,是以词语为单位,准确率有所提升,但仍无法解决多音字前后的字一样但读 音不同的情况。 ● 规则法。语言学家建立规则,再输入到计算机,但无法指定一个很完备的规则集 1 . 论文中的解决方案 《中文文语转换系统中多音字问题研究》 [1]李清. 中文文—语转换系统中多音字问题研究[D].河北大学,2010. ● 对于低频多音字,即某个出现频率很低的多音字,它在绝大多数情况下都读一个音,只在少部分情况下读另一个音时,通过 对每个字建立一个读音表,将相应词条和读音输入,注音时进行匹配即可。如果遇到没有收入的词语,就按高频音来注音。 ● 对于中高频多音字又有三种情况 1 . 某个音只出现在特定的词语或者语境中,汉语多音字注音研究 在开始阶段,通过查阅资料,以下是对这个问题的一些认识。 1 . 多音字个数是有限的,要根据其在不同情况下的读音来建立规则,以后再遇到新词时就去匹配这些规则,无法匹配时就更新 规则。应该是通过机器学习实现的。 2 . 对这个问题的研究经历了几个过程 ● 早期是对多音字统计不同读音下的使用频率,以频率最高的读音来标注新词。准确率低 ● 统计法。通过构建词库,建立规则来进行注音,是以词语为单位,准确率有所提升,但仍无法解决多音字前后的字一样但读 音不同的情况。 ● 规则法。语言学家建立规则,再输入到计算机,但无法指定一个很完备的规则集 1 . 论文中的解决方案 《中文文语转换系统中多音字问题研究》 [1]李清. 中文文—语转换系统中多音字问题研究[D].河北大学,2010. ● 对于低频多音字,即某个出现频率很低的多音字,它在绝大多数情况下都读一个音,只在少部分情况下读另一个音时,通过 对每个字建立一个读音表,将相应词条和读音输入,注音时进行匹配即可。如果遇到没有收入的词语,就按高频音来注音。 ● 对于中高频多音字又有三种情况 1 . 某个音只出现在特定的词语或者语境中,
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¥ 49.90 - 毕业设计-基于事理图谱的事件推理系统-python毕业设计大小:669KB毕业设计-基于事理图谱的事件推理系统 基于事理图谱的事件推理系统 该项目主要实现的是基于事理图谱的事件推理系统,内容包括事件关系提取、事件提取以及事理图谱的构建,同时附有获得网易 新闻内容的网络爬虫。 项目使用了LTP(语言技术平台)的自然语言处理组件和腾讯AI Lab发布测中文词向量数据来构建事件提取和事件向量化内容。 文件结构 ● /Crawler:包括了网络爬虫代码 ● /NLP:包括了自然语言处理代码,有事件关系提取、事件提取以及LTP组件的代码 ● /EventAbstract:包括了事件向量化和事件抽象的代码,其中实现了K-mean++算法 ● /IO:包括了数据库操作和连接各个模块输入输出的代码,核心内容是事理图谱的可视化显示 ● /Data:包括了上述模块运行时的输出,以及一些测试的文本文件 该项目于2020.04.21开始着手编写,于2020.05.30完成其主要功能,即对自然语言文本的事理图谱的构建和展示。毕业设计-基于事理图谱的事件推理系统 基于事理图谱的事件推理系统 该项目主要实现的是基于事理图谱的事件推理系统,内容包括事件关系提取、事件提取以及事理图谱的构建,同时附有获得网易 新闻内容的网络爬虫。 项目使用了LTP(语言技术平台)的自然语言处理组件和腾讯AI Lab发布测中文词向量数据来构建事件提取和事件向量化内容。 文件结构 ● /Crawler:包括了网络爬虫代码 ● /NLP:包括了自然语言处理代码,有事件关系提取、事件提取以及LTP组件的代码 ● /EventAbstract:包括了事件向量化和事件抽象的代码,其中实现了K-mean++算法 ● /IO:包括了数据库操作和连接各个模块输入输出的代码,核心内容是事理图谱的可视化显示 ● /Data:包括了上述模块运行时的输出,以及一些测试的文本文件 该项目于2020.04.21开始着手编写,于2020.05.30完成其主要功能,即对自然语言文本的事理图谱的构建和展示。
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¥ 49.90 - AICon 2024年全球人工智能与大模型开发与应用大会(脱敏)PPT汇总(36份).zip人工智能大小:243MBAICon 2024年全球人工智能与大模型开发与应用大会(脱敏)PPT汇总,共36份。 1、从互联网到 AI:云产业的重构和演进 2、代码大模型对于工程理解的探索研究 3、企业一站式 AI 智能体构建平台演进实践 4、企业服务出海:LLM 在北美语音市场的跨界应用与挑战 5、利用 SLM 结合边缘设备构建 AIoT Agent 6、基于 LLMOps 的车损互助行业 AI 应用实践 7、声音基础模型如何推动声音理解和生成 8、多模态大模型在金融行业的实践和展望 9、大模型与 RAG 技术在教育领域的应用探索 10、大模型时代,基于AI Agent的数据分析与决策新趋势 11、大模型背后的荆棘之路 12、大模型落地征程:技术与人才双驱动的数字化迭变 13、太极 Angel 助力生成式大模型高效落地 14、山海医疗大模型的构建及其应用实践 15、当大模型推理遇到算力瓶颈,如何进行工程优化 16、探索大模型在会议领域中的应用 17、智谱 RAG 技术的探索与实践 18、法律大模型在具体业务场景中的应用实践 19、混合场景下大规模 GPU 集群构建与实践 ……等等36份。AICon 2024年全球人工智能与大模型开发与应用大会(脱敏)PPT汇总,共36份。 1、从互联网到 AI:云产业的重构和演进 2、代码大模型对于工程理解的探索研究 3、企业一站式 AI 智能体构建平台演进实践 4、企业服务出海:LLM 在北美语音市场的跨界应用与挑战 5、利用 SLM 结合边缘设备构建 AIoT Agent 6、基于 LLMOps 的车损互助行业 AI 应用实践 7、声音基础模型如何推动声音理解和生成 8、多模态大模型在金融行业的实践和展望 9、大模型与 RAG 技术在教育领域的应用探索 10、大模型时代,基于AI Agent的数据分析与决策新趋势 11、大模型背后的荆棘之路 12、大模型落地征程:技术与人才双驱动的数字化迭变 13、太极 Angel 助力生成式大模型高效落地 14、山海医疗大模型的构建及其应用实践 15、当大模型推理遇到算力瓶颈,如何进行工程优化 16、探索大模型在会议领域中的应用 17、智谱 RAG 技术的探索与实践 18、法律大模型在具体业务场景中的应用实践 19、混合场景下大规模 GPU 集群构建与实践 ……等等36份。
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¥ 79.90 - LLama3 中文大模型进行指令微调的中文聊天语言模型语言模型大小:2MBLlama3-8B-Chinese-Chat 是一款基于 Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型进行指令微调的中文聊天语言模型。该模型针对中文和英文用户进行了专门的优化,具有角色扮演、工具使用、数学计算等多种功能。最新的 v2.1 版本相较于之前的版本,训练数据量更大,性能更强大,尤其在角色扮演、工具调用和数学能力方面表现突出。该模型基于 Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型,专门针对中文和英文用户进行优化,能够减少中文问题出现英文回答的现象。v2.1 版本相比 v1 版本,训练数据量增加了 5 倍,显著提高了模型在角色扮演、工具调用和数学计算方面的能力。该模型还提供了 Ollama 模型和 GGUF 版本,方便用户使用。Llama3-8B-Chinese-Chat 是一款基于 Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型进行指令微调的中文聊天语言模型。该模型针对中文和英文用户进行了专门的优化,具有角色扮演、工具使用、数学计算等多种功能。最新的 v2.1 版本相较于之前的版本,训练数据量更大,性能更强大,尤其在角色扮演、工具调用和数学能力方面表现突出。该模型基于 Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型,专门针对中文和英文用户进行优化,能够减少中文问题出现英文回答的现象。v2.1 版本相比 v1 版本,训练数据量增加了 5 倍,显著提高了模型在角色扮演、工具调用和数学计算方面的能力。该模型还提供了 Ollama 模型和 GGUF 版本,方便用户使用。
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¥ 29.90 - IDDM:集成设计扩散模型集成设计大小:2MBIDDM: 集成设计扩散模型 IDDM (Integrated Design Diffusion Model) 项目致力于探索和改进基于扩散模型的设计生成技术。该项目包含三个主要目标:模型复现: 重现现有的设计扩散模型,例如 DALL-E 2、Stable Diffusion 等,并对其进行深入分析和理解。这将为进一步的改进和创新奠定基础。训练器和生成器编写: 针对特定设计领域,如产品设计、建筑设计等,编写定制化的训练器和生成器。训练器负责将设计数据转化为可被扩散模型理解的格式,而生成器则负责根据用户输入生成新的设计方案。算法和网络结构的改进与优化: 在模型复现和训练器的基础上,针对设计领域的特性,对扩散模型的算法和网络结构进行改进和优化。例如,通过引入更有效的噪声注入机制、改进扩散过程的调度策略等方式,提升模型的生成质量和效率。项目意义: IDDM 项目旨在将扩散模型应用于设计领域,赋予设计者更强大的创意工具。通过该项目,我们可以实现以下目标:提高设计效率: 扩散模型可以快速生成大量设计方案,帮助设计师快速探索设计空间,找到最佳方案激发设计创意: 扩散模型可以生成超越人类想象力的设计IDDM: 集成设计扩散模型 IDDM (Integrated Design Diffusion Model) 项目致力于探索和改进基于扩散模型的设计生成技术。该项目包含三个主要目标:模型复现: 重现现有的设计扩散模型,例如 DALL-E 2、Stable Diffusion 等,并对其进行深入分析和理解。这将为进一步的改进和创新奠定基础。训练器和生成器编写: 针对特定设计领域,如产品设计、建筑设计等,编写定制化的训练器和生成器。训练器负责将设计数据转化为可被扩散模型理解的格式,而生成器则负责根据用户输入生成新的设计方案。算法和网络结构的改进与优化: 在模型复现和训练器的基础上,针对设计领域的特性,对扩散模型的算法和网络结构进行改进和优化。例如,通过引入更有效的噪声注入机制、改进扩散过程的调度策略等方式,提升模型的生成质量和效率。项目意义: IDDM 项目旨在将扩散模型应用于设计领域,赋予设计者更强大的创意工具。通过该项目,我们可以实现以下目标:提高设计效率: 扩散模型可以快速生成大量设计方案,帮助设计师快速探索设计空间,找到最佳方案激发设计创意: 扩散模型可以生成超越人类想象力的设计
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¥ 29.90 - Byzer-LLM 基于 Ray 技术构建,是一款覆盖大语言模型(LLM)完整生命周期的解决方案包括预训练、微调、部署及推理服务语言模型大小:10MBByzer-LLM,基于 Ray 技术构建,是一款覆盖大语言模型(LLM)完整生命周期的解决方案。它为 LLM 提供了从预训练到微调,再到部署和推理服务的一站式管理。Byzer-LLM 的独特之处在于它提供全生命周期管理,支持预训练、微调、部署和推理服务全流程。用户可以通过简单的 Python/SQL API 接口与 Byzer-LLM 交互,极大地简化了操作流程。Byzer-LLM 的主要优势:全生命周期管理:涵盖 LLM 的完整生命周期,从预训练、微调到部署和推理服务,为用户提供一站式解决方案。易于使用:提供 Python/SQL API 接口,使 LLM 的操作更加直观,易于上手。可扩展性强:基于 Ray 架构设计,可以轻松扩展到多台机器,满足高性能和高并发需求。此外,Byzer-LLM 还拥有强大的模型管理功能,可以方便地管理和版本控制不同的 LLM 模型。Byzer-LLM 的这些特性使得它成为一个强大且灵活的工具,可以帮助用户快速构建和部署 LLM 应用,并使其能够更好地利用 LLM 的强大能力。Byzer-LLM 助力企业快速实现 LLM 应用落地。Byzer-LLM,基于 Ray 技术构建,是一款覆盖大语言模型(LLM)完整生命周期的解决方案。它为 LLM 提供了从预训练到微调,再到部署和推理服务的一站式管理。Byzer-LLM 的独特之处在于它提供全生命周期管理,支持预训练、微调、部署和推理服务全流程。用户可以通过简单的 Python/SQL API 接口与 Byzer-LLM 交互,极大地简化了操作流程。Byzer-LLM 的主要优势:全生命周期管理:涵盖 LLM 的完整生命周期,从预训练、微调到部署和推理服务,为用户提供一站式解决方案。易于使用:提供 Python/SQL API 接口,使 LLM 的操作更加直观,易于上手。可扩展性强:基于 Ray 架构设计,可以轻松扩展到多台机器,满足高性能和高并发需求。此外,Byzer-LLM 还拥有强大的模型管理功能,可以方便地管理和版本控制不同的 LLM 模型。Byzer-LLM 的这些特性使得它成为一个强大且灵活的工具,可以帮助用户快速构建和部署 LLM 应用,并使其能够更好地利用 LLM 的强大能力。Byzer-LLM 助力企业快速实现 LLM 应用落地。
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¥ 29.90 - 开源的 AI 智能助手专为软件开发的全生命周期而设计涵盖设计、编码、测试、部署和运维等阶段软件/插件大小:21MB本项目是一个开源的 AI 智能助手,专为软件开发的全生命周期而设计,涵盖设计、编码、测试、部署和运维等阶段。本项目旨在通过检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)、工具学习(Tool Learning)和沙盒环境来构建软件开发全生命周期的AI智能助手,涵盖设计、编码、测试、部署和运维等阶段。 逐渐从各处资料查询、独立分散平台操作的传统开发运维模式转变到大模型问答的智能化开发运维模式,改变人们的开发运维习惯。本项目核心差异技术、功能点:智能调度核心: 构建了体系链路完善的调度核心,支持多模式一键配置,简化操作流程。 使用说明代码整库分析: 实现了仓库级的代码深入理解,以及项目文件级的代码编写与生成,提升了开发效率。文档分析增强: 融合了文档知识库与知识图谱,通过检索和推理增强,为文档分析提供了更深层次的支持。垂类专属知识: 为DevOps领域定制的专属知识库,支持垂类知识库的自助一键构建,便捷实用。垂类模型兼容: 针对DevOps领域的小型模型,保证了与DevOps相关平台的兼容性,促进了技术生态的整合。依托于开源的 LLM 与 Embeddi本项目是一个开源的 AI 智能助手,专为软件开发的全生命周期而设计,涵盖设计、编码、测试、部署和运维等阶段。本项目旨在通过检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)、工具学习(Tool Learning)和沙盒环境来构建软件开发全生命周期的AI智能助手,涵盖设计、编码、测试、部署和运维等阶段。 逐渐从各处资料查询、独立分散平台操作的传统开发运维模式转变到大模型问答的智能化开发运维模式,改变人们的开发运维习惯。本项目核心差异技术、功能点:智能调度核心: 构建了体系链路完善的调度核心,支持多模式一键配置,简化操作流程。 使用说明代码整库分析: 实现了仓库级的代码深入理解,以及项目文件级的代码编写与生成,提升了开发效率。文档分析增强: 融合了文档知识库与知识图谱,通过检索和推理增强,为文档分析提供了更深层次的支持。垂类专属知识: 为DevOps领域定制的专属知识库,支持垂类知识库的自助一键构建,便捷实用。垂类模型兼容: 针对DevOps领域的小型模型,保证了与DevOps相关平台的兼容性,促进了技术生态的整合。依托于开源的 LLM 与 Embeddi
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¥ 29.90 - Agents-Flex 一个基于 Java 的 LLM(大语言模型)应用开发框架java大小:2MBAgents-Flex 一个基于 Java 的 LLM(大语言模型)应用开发框架。基本能力:LLM 的访问能力Prompt、Prompt Template 定义加载的能力Function Calling 定义、调用和执行等能力记忆的能力(Memory)EmbeddingVector Store文档处理加载器(Loader)HttpFileSystem分割器(Splitter)解析器(Parser)PoiParserPdfBoxParserAgentLLM AgentIOAgentChain 执行链SequentialChain 顺序执行ParallelChain 并发(并行)执行链LoopChain 循环执行连ChainNodeAgentNode Agent 执行节点EndNode 终点节点RouterNode 路由节点GroovyRouterNode Groovy 规则路由QLExpressRouterNode QLExpress 规则路由LLMRouterNode LLM路由(由 AI 自行判断路由规则)Agents-Flex 一个基于 Java 的 LLM(大语言模型)应用开发框架。基本能力:LLM 的访问能力Prompt、Prompt Template 定义加载的能力Function Calling 定义、调用和执行等能力记忆的能力(Memory)EmbeddingVector Store文档处理加载器(Loader)HttpFileSystem分割器(Splitter)解析器(Parser)PoiParserPdfBoxParserAgentLLM AgentIOAgentChain 执行链SequentialChain 顺序执行ParallelChain 并发(并行)执行链LoopChain 循环执行连ChainNodeAgentNode Agent 执行节点EndNode 终点节点RouterNode 路由节点GroovyRouterNode Groovy 规则路由QLExpressRouterNode QLExpress 规则路由LLMRouterNode LLM路由(由 AI 自行判断路由规则)
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¥ 29.90 - Python自然语言处理应用程序源码python大小:9MB将自然语言处理课程设计中实现的模型集成到自然语言处理应用程序中,集成的模型包括分词、命名实体识别、文本分类、文本聚类等方面的内容。该综合程序使用PyQT5和Qt Designer进行界面开发,使用MSR语料库,搜狗文本分类语料库,人民日报1998语料库等训练。将自然语言处理课程设计中实现的模型集成到自然语言处理应用程序中,集成的模型包括分词、命名实体识别、文本分类、文本聚类等方面的内容。该综合程序使用PyQT5和Qt Designer进行界面开发,使用MSR语料库,搜狗文本分类语料库,人民日报1998语料库等训练。
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¥ 59.90 - java傻瓜ai框架无需任何算法知识通过简单的api调用就可以实现常用的图像内物体的识别定位等图像ai服务及自然语言分类处理服务java大小:3MBjava傻瓜ai框架,无需任何算法知识,通过简单的api调用就可以实现 常用的图像内物体的识别,定位等图像ai服务,及自然语言分类处理服务。面向java开发程序员,不依赖任何第三方库,第三方接口,独立包。本软件对物体在图像中进行训练及识别,切割,定位的轻量级,面向小白的框架。本软件对中文输入语句,对输入语句的类别进行分类,关键词抓取,词延伸,以及集成智能客服功能在逐渐扩展中若有想扩充的功能请进微信群提意见,若是通用场景我会陆续补充,微信群信息在文档下方。本软件永久免费商业使用。强大的自主智能客服工具,支持自动与用户对话,解答疑问,引导消费与对话,并捕捉用户对话中的需求后自动生成订单!基于easyAi算法引擎构建智脑——SayOrder(原名myJecs,现已正式更名为SayOrder)对图片中得物体进行识别。对中文语言进行分类语义识别,判断用户说话的语义是什么,关键词抓取,以及要做什么游戏内交互策略机器人。easyAI是百分之百Java代码编写,并且无任何依赖,开箱即用,对广大JAVA程序员排除掉任何环境配置依赖问题,做到最友善。java傻瓜ai框架,无需任何算法知识,通过简单的api调用就可以实现 常用的图像内物体的识别,定位等图像ai服务,及自然语言分类处理服务。面向java开发程序员,不依赖任何第三方库,第三方接口,独立包。本软件对物体在图像中进行训练及识别,切割,定位的轻量级,面向小白的框架。本软件对中文输入语句,对输入语句的类别进行分类,关键词抓取,词延伸,以及集成智能客服功能在逐渐扩展中若有想扩充的功能请进微信群提意见,若是通用场景我会陆续补充,微信群信息在文档下方。本软件永久免费商业使用。强大的自主智能客服工具,支持自动与用户对话,解答疑问,引导消费与对话,并捕捉用户对话中的需求后自动生成订单!基于easyAi算法引擎构建智脑——SayOrder(原名myJecs,现已正式更名为SayOrder)对图片中得物体进行识别。对中文语言进行分类语义识别,判断用户说话的语义是什么,关键词抓取,以及要做什么游戏内交互策略机器人。easyAI是百分之百Java代码编写,并且无任何依赖,开箱即用,对广大JAVA程序员排除掉任何环境配置依赖问题,做到最友善。
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¥ 29.90 - ChatTTS是一种用于日常对话的生成式语音模型软件/插件大小:2MBChatTTS 是专为 LLM 助手等对话场景设计的文本转语音模型。它支持英文和中文。 突出 对话式 TTS:ChatTTS 针对基于对话的任务进行了优化,可实现自然和富有表现力的语音合成。它支持多个扬声器,促进交互式对话。 细粒度控制:该模型可以预测和控制细粒度的韵律特征,包括笑声、停顿和感叹词。 更好的韵律:ChatTTS 在韵律方面超过了大多数开源 TTS 模型。我们提供预训练模型来支持进一步的研究和开发。ChatTTS 是专为 LLM 助手等对话场景设计的文本转语音模型。它支持英文和中文。 突出 对话式 TTS:ChatTTS 针对基于对话的任务进行了优化,可实现自然和富有表现力的语音合成。它支持多个扬声器,促进交互式对话。 细粒度控制:该模型可以预测和控制细粒度的韵律特征,包括笑声、停顿和感叹词。 更好的韵律:ChatTTS 在韵律方面超过了大多数开源 TTS 模型。我们提供预训练模型来支持进一步的研究和开发。
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¥ 299.90 - Omost是一个将LLM的编码能力转换为图像生成(或更准确地说,图像合成)能力的项目软件/插件大小:36KBOmost是一个将LLM的编码能力转换为图像生成(或更准确地说,图像合成)能力的项目。 这个名字(发音:几乎)有两个含义:1)每次使用Omost后,你的形象几乎就在那里;2)平均“omni”(多模态),意味着我们希望充分利用它。 Omost提供了LLM模型,这些模型将编写代码,以使用Omost的虚拟代理来组合图像视觉内容。这可以通过图像生成器的特定实现来呈现,以实际生成图像。Omost是一个将LLM的编码能力转换为图像生成(或更准确地说,图像合成)能力的项目。 这个名字(发音:几乎)有两个含义:1)每次使用Omost后,你的形象几乎就在那里;2)平均“omni”(多模态),意味着我们希望充分利用它。 Omost提供了LLM模型,这些模型将编写代码,以使用Omost的虚拟代理来组合图像视觉内容。这可以通过图像生成器的特定实现来呈现,以实际生成图像。
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¥ 299.90 - 基于云的代码编辑环境,具有 自定义 AI 代码自动完成和实时协作软件/插件大小:1MBSandbox 是一个基于云的开源代码编辑环境,具有自定义 AI 代码自动完成和实时协作功能。Sandbox 是一个基于云的开源代码编辑环境,具有自定义 AI 代码自动完成和实时协作功能。
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¥ 299.90 - 基于AI的Python抓取工具人工智能大小:3MBScrapeGraphAI 是一个网络抓取 python 库,它使用 LLM 和直接图形逻辑为网站和本地文档(XML、HTML、JSON 等)创建抓取管道。 只需说出您要提取的信息,图书馆就会为您完成!ScrapeGraphAI 是一个网络抓取 python 库,它使用 LLM 和直接图形逻辑为网站和本地文档(XML、HTML、JSON 等)创建抓取管道。 只需说出您要提取的信息,图书馆就会为您完成!
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¥ 299.90 - OCR、布局分析、阅读顺序、90+ 种语言的行文本检测范文/模板/素材大小:25MBSurya 是一个文档 OCR 工具包,可以: 90+ 种语言的 OCR,与云服务相比具有优势 任何语言的行级文本检测 布局分析(表格、图像、页眉等检测) 读取顺序检测Surya 是一个文档 OCR 工具包,可以: 90+ 种语言的 OCR,与云服务相比具有优势 任何语言的行级文本检测 布局分析(表格、图像、页眉等检测) 读取顺序检测
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¥ 69.90 - 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。
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¥ 19.90 - 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
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¥ 29.90 - 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).zipcnn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!
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¥ 119.90 - 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.zipBERT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0.8427
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¥ 79.90 - 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
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¥ 29.90 - 基于知识库的中文问答系统(biLSTM)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)
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¥ 59.90 - Springer 施普林格 期刊的LaTex模版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
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¥ 9.90 - 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)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)
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¥ 19.90 - 毕业设计-面向生成式对话的多样性评价指标分析-python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、
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¥ 49.90 - 基于中文文本情绪分析自动切换参考音频的 GPT-SoVITS 推理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。
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¥ 19.90 - 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。
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¥ 29.90 - 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!
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¥ 29.90 - 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!
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¥ 59.90 - 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!
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¥ 49.90 - 专为大语言模型各种检索增强任务设计的向量模型语言模型大小: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。
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¥ 19.90 - 利用BERT+CRF+BiLSTM的实体识别,建立医学知识图谱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
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¥ 19.90 - 基于Stable Diffusion优化的AI绘画模型 支持输入中英文文本,可生成多种现代艺术风格的高质量图像范文/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',
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¥ 49.90 - 基于大模型的智能对话客服工具,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、知乎等平台接软件/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.
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¥ 59.90 - 大语言模型: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。
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¥ 9.90 - a state-of-the-art-level open visual language model - 多模态预训练模型语言模型大小: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 POP
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¥ 59.90 - 文本到语音生成库:+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。
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¥ 14.90 - NLP课程设计 基于Pytorch+Flask+Vue的食堂反馈系统.zip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!
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¥ 29.90 - 百川大模型微调,lora模型,训练微调自己的大预言模型语言模型大小: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。
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¥ 19.90 - 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!
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¥ 29.90 - 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!
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¥ 29.90 - chatglm微调指令数据集数据集大小: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
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¥ 9.90 - AI语言模型框架: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。
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¥ 9.90 - 谷歌宣布推出了一款新的 AI 语言模型系列 - Gemma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 LLM
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¥ 14.90 - 谷歌Gemmal系列的PyTorch实现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。
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¥ 9.90 - 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!
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¥ 29.90 - 先进的自然语言处理模型库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。
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¥ 9.90 - 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!
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¥ 44.90 - 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!
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¥ 39.90 - ChatMASTER支持一键切换主流大模型ChatGPT(3.54.0)模型月之暗面(Kimi)文心一言通义千问讯飞语言模型大小: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**
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