使用中文搜索很难找到有深度的内容

最新推荐文章于 2025-08-19 16:27:50 发布
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#网络 垃圾

本文讲述了作者寻找技术交流平台的经历，并表达了对于找到一个高质量技术站点的期待。
以前找了好久才知道有javaeye，据说是个不错的技术站点:深度。可以现在看来深度从何说器呢…………，然后就尝试着在网络上搜索了以下，很是失望哈…………
Prompt-Tuning——深度解读一种新的微调范式
夏栀的博客
11-19 8万+
Prompting——深度解读一种全新的微调范式   自从GPT、EMLO、BERT的相继提出，以Pre-training + Fine-tuning 的模式在诸多自然语言处理（NLP）任务中被广泛使用，其先在Pre-training阶段通过一个模型在大规模无监督语料上预先训练一个预训练语言模型（Pre-trained Language Model，PrLM），然后在Fine-tuning阶段基于训练好的语言模型在具体的下游任务上再次进行微调（Fine-tuning），以获得适应下游任务的模型。这种模式在诸
深度学习入门（一）——深度学习如何入门？
weixin_41480034的博客
05-03 4858
深度学习如何入门必经之路速成指南相关书籍 必经之路 速成指南 相关书籍
Telegram 中文搜索蜘蛛系统深度解析
2501_91637437的博客
04-17 2350
随着 Telegram 在全球中文社区的活跃程度不断提升，传统的内容获取方式已经无法满足用户对于精准、快速、自由搜索的需求。为了解决这一痛点，我打造了一套中文搜索蜘蛛系统，专注于 Telegram 群组和频道中的高质量中文内容采集与查询。这套系统不止是一种工具，它更像是一种信息聚合的“雷达”——能够第一时间捕捉你感兴趣的内容，甚至包括很多平台都找不到的资源。尤其是当你使用“蛛中文搜索🕸”时，你会发现它已经收录了全网所有高质量群组和频道。无论是限制级成人内容还是当下最热门的赚钱项目，都可以在这里找到。
深度优先DFS搜索算法
LiuRenyou的博客
05-26 1176
深度优先DFS搜索 什么是深度优先搜索？ 深度优先搜索（DFS ,Depth-First Search）是搜索手段之一。它从某个状态，不断地转移状态直到无法转移，然后回退到前一步的状态，继续转移到其他状态，如此不断重复，直到找到最钟的解。
人工智能、机器学习和深度学习有哪些区别？
SharePython的博客
08-19 1203
之前有不少人讨论称人工智能将会为人类带来第四次工业革命，虽然我对此种观点持谨慎乐观态度，但是不可否认的是，此前人们不敢想象的一些AI工具和应用，正在出现在我们的生活中，就连看起来离我们很远的AGI也如幽灵一般若隐若现，或许它就隐藏在这些大模型的背后，不时地向我们闪现，预告人类它终将到来。这是我个人经常使用的查阅资料的方法。但是到后来，GPU 、AI芯片和超级计算机的发展很快，使得系统的计算能力和存储能力都有了很大的飞升，数据发掘引领了大数据时代的到来，让原来复杂度很高的算法得以实现，得到的结果也更为精细。
使用谷歌学术找到引用某篇英文论文的中文文献
u014723479的博客
08-30 3866
自己的母语是中文，所以还是习惯于阅读中文的，看中文文献有优势，但是很多情况下，一篇论文上面的语言是英文，还是不太方便，想要对其引用的话，可能不太方便。这个时候，我们可以偷个懒，看一下中文文献中大家是怎么来引用这篇论文的 首先打开谷歌学术，搜索自己想要引用的这篇英文，然后点击这个引入数字 就可以进入一个新的页面，这个页面上面全部都是引用过这篇论文的论文，可以看到有16272篇，而且全是英文，我们还是看起来费力，难不成一篇篇地区翻这一万多篇的论文吗？大可不必，这里谷歌学术有一个非常好用...
干货 | 深度学习在携程搜索词义解析中的应用
携程技术
11-10 3045
作者简介携程旅游研发部大数据与AI研发团队，为旅游事业部提供丰富的AI技术产品和技术能力。一、背景介绍搜索是电商最重要的门面之一，大部分用户通过搜索来找到他们想要的商品，因此搜索是用户表达意图最直接的方式，也是转化率最高的流量来源之一。绝大部分的电商搜索是通过搜索框输入搜索词（Query）来完成，因此，搜索词的词义解析和意图理解成为了搜索中的重要一环。主流的搜索词义解析和Query理解需要经过纠错...
使用深度学习打造智能聊天机器人
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张俊林的博客
07-13 5万+
  /* 版权声明：可以任意转载，转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/                                                        author: 张俊林                                （想更系统地学习深度学习知识？请参考：深度学习枕边书）   聊天机器人（也可以称为语音助手、聊天助手、对话机器人...
【深度学习基础】深度学习导论
Morse_Chen的博客
10-10 2415
本文介绍深度学习的相关概述，包括机器学习的关键组件和各种问题，深度学习的起源、发展、成功案例和特点。
内容社区行业搜索最佳实践
阿里云云栖号
05-05 1093
简介：社区内容通常包括UGC和PGC。由于关键词和内容多样性丰富、用词规范程度参差不齐，搜索引擎需要对关键词和内容进行智能语义分析，识别出用户真正的查询意图，找到最全面最相关的结果满足用户需求。本文将详细介绍如何通过“开放搜索（OpenSearch）内容增强版”在社区论坛场景的应用，提升用户搜索体验，带来更多的业务转化 社区的核心是用户，用户进入社区的主要目的是为了消费内容。内容可以是广义的图文、音频、视频，也可以是通过社区找到解决问题的方法。优质的内容能提升用户的活跃度，为平台带来流量与时长，实现用户增
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab实现的5节点电力系统潮流计算，重点采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文档详细阐述了两种方法的数学模型、迭代过程及收敛特性，并通过Matlab代码实现对同一测试系统进行仿真分析，对比了两种算法在计算精度、收敛速度和编程复杂度方面的差异。文中包含完整的代码结构、关键函数说明以及运行结果展示，有助于理解电力系统潮流计算的基本原理与数值方法的应用。; 适合人群：电力系统相关专业的本科生、研究生及从事电力系统分析与仿真的科研人员和技术工程师。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法和PQ分解法在电力系统潮流计算中的具体实现过程；②通过Matlab编程加深对潮流算法迭代机制、雅可比矩阵构建与节点分类的理解；③用于教学演示、课程设计或科研项目中作为基础算法参考。; 阅读建议：建议读者结合电力系统分析基础知识，先理解算法原理再逐步调试代码，重点关注节点导纳矩阵的形成、功率偏差计算与修正方程求解环节，同时可通过修改系统参数验证算法稳定性与适用范围。
基于51单片机的直流电机调速测速正反转控制
11-26
基于51单片机，实现对直流电机的调速、测速以及正反转控制。项目包含完整的仿真文件、源程序、原理图和PCB设计文件，适合学习和实践51单片机在电机控制方面的应用。 功能特点 调速控制：通过按键调整PWM占空比，实现电机的速度调节。 测速功能：采用霍尔传感器非接触式测速，实时显示电机转速。 正反转控制：通过按键切换电机的正转和反转状态。 LCD显示：使用LCD1602液晶显示屏，显示当前的转速和PWM占空比。 硬件组成 主控制器：STC89C51/52单片机（与AT89S51/52、AT89C51/52通用）。 测速传感器：霍尔传感器，用于非接触式测速。 显示模块：LCD1602液晶显示屏，显示转速和占空比。 电机驱动：采用双H桥电路，控制电机的正反转和调速。 软件设计 编程语言：C语言。 开发环境：Keil uVision。 仿真工具：Proteus。 使用说明 液晶屏显示： 第一行显示电机转速（单位：转/分）。 第二行显示PWM占空比（0~100%）。 按键功能： 1键：加速键，短按占空比加1，长按连续加。 2键：减速键，短按占空比减1，长按连续减。 3键：反转切换键，按下后电机反转。 4键：正转切换键，按下后电机正转。 5键：开始暂停键，按一下开始，再按一下暂停。 注意事项 磁铁和霍尔元件的距离应保持在2mm左右，过近可能会在电机转动时碰到霍尔元件，过远则可能导致霍尔元件无法检测到磁铁。 资源文件 仿真文件：Proteus仿真文件，用于模拟电机控制系统的运行。 源程序：Keil uVision项目文件，包含完整的C语言源代码。 原理图：电路设计原理图，详细展示了各模块的连接方式。 PCB设计：PCB布局文件，可用于实际电路板的制作。
基于OPPO竞赛的本科毕业论文开源实现方案
11-26
本资源包所含程序代码均已完成全面质量检测，各项功能模块运行状态稳定可靠。针对技术实现层面的疑问或系统架构讨论，用户可通过站内通信渠道提交问题，项目维护团队将在24小时内予以专业解答。 该资源包主要面向计算机学科教育应用场景，特别适用于高等院校的毕业设计项目开发、课程实践任务等教学需求。在人工智能、计算机科学与技术等专业方向的教学实践中，该资源包提供的算法实现案例和工程框架具有显著参考价值。 使用者获取资源后，建议优先查阅项目文档中的README技术说明文件（若存在），其中详细记载了环境配置要求、依赖组件清单及部署流程等关键技术参数。需要特别声明的是，本资源包所有内容仅限于技术交流与学术研究范畴，严格禁止任何形式的商业性应用或二次销售行为。所有源代码及文档资料的知识产权均受相关法律法规保护。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
2025 AI赋能能源系统：解锁可持续AI 助力韧性能源转型研究报告.pdf
11-26
2025 AI赋能能源系统：解锁可持续AI 助力韧性能源转型研究报告
C# winform yolov11-onnx实例分割模型部署源码.zip
11-26
【测试环境】 vs2019 net framework4.7.2 opencvsharp4.8.0 onnxruntime1.16.3 视频演示：https://www.bilibili.com/video/BV1yu1qYaE5K/ 博文地址：https://blog.youkuaiyun.com/FL1623863129/article/details/142727953
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
11-26
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究，重点进行了系统建模与控制策略的设计与仿真验证。通过引入螺旋桨倾斜机构，该无人机能够实现全向力矢量控制，从而具备更强的姿态调节能力和六自由度全驱动特性，克服传统四旋翼欠驱动限制。研究内容涵盖动力学建模、控制系统设计（如PID、MPC等）、Matlab/Simulink环境下的仿真验证，并可能涉及轨迹跟踪、抗干扰能力及稳定性分析，旨在提升无人机在复杂环境下的机动性与控制精度。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的研究生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师，尤其适合研究先进无人机控制算法的技术人员。; 使用场景及目标：①深入理解全驱动四旋翼无人机的动力学建模方法；②掌握基于Matlab/Simulink的无人机控制系统设计与仿真流程；③复现硕士论文级别的研究成果，为科研项目或学术论文提供技术支持与参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作，重点关注建模推导过程与控制器参数调优，同时可扩展研究不同控制算法的性能对比，以深化对全驱动系统控制机制的理解。
基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化与问答系统实现：LTP命名实体识别与关系抽取应用
11-26
app.py作为系统的主要启动文件，承担程序运行的初始化功能。templates目录包含所有用户界面文件，其中index.html实现系统欢迎页面的展示，search.html提供人物关系检索功能，all_relation.html呈现完整的人物关系网络，KGQA.html则用于处理基于知识图谱的问答交互。static资源目录集中管理前端样式文件与交互脚本，包含CSS样式表和JavaScript功能代码。 数据处理模块raw_data负责存储经过预处理的结构化三元组数据。知识图谱构建模块neo_db包含多个功能组件：config.py统一管理系统配置参数，create_graph.py实现图数据库的初始化构建，query_graph.py提供图谱数据查询服务。KGQA问答模块整合了自然语言处理功能，ltp.py专门负责文本分词、词性标注与命名实体识别等语言分析任务。 网络爬虫模块spider包含多个数据采集组件，其中get_*.py系列文件专门用于获取人物相关信息，并已完成图像数据的采集工作。各模块之间通过标准化接口进行数据交互，形成完整的知识图谱构建与查询体系。系统采用分层架构设计，前后端分离的开发模式确保了功能模块的可维护性和扩展性。数据流经过严格规范化处理，从原始数据采集到最终可视化展示形成完整闭环。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基于QTableView与SQLite数据库实现高效数据分页展示与管理的桌面应用程序-支持数据条目分页显示与页数跳转功能-采用model-delegate代理模式自定义表格样式与字.zip
11-26
基于QTableView与SQLite数据库实现高效数据分页展示与管理的桌面应用程序_支持数据条目分页显示与页数跳转功能_采用model-delegate代理模式自定义表格样式与字.zip上传一个【汇编语言】VIP资源
MATLAB实现M序列生成器及本原多项式自动求解系统
最新发布
11-27
MATLAB实现M序列生成器及本原多项式自动求解系统
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