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我也要
Chinese AMR（中文抽象意义表示）数据集是用于中文自然语言处理任务的一个重要资源。这个数据集的目标是提供一个统一的、跨语言的语义表示框架，以便更好地理解和分析中文文本的含义。
在数据内容上，Chinese AMR 数据集涵盖了多种来源的文本数据，包括新闻、讨论论坛、博客等。同时，为了丰富数据集的语义内容，它还可能引入了一些新的数据源，如来自特定文学作品或专业领域的句子等。
Chinese AMR 数据集在自然语言处理领域具有广泛的应用价值。它可以用于各种语义相关的任务，如语义角色标注、关系抽取、文本摘要、问答系统等。通过利用这个数据集，研究人员可以开发更加准确和高效的自然语言处理算法和模型，推动自然语言处理技术的不断进步。文件结构如下：
获取方法：
方法1：注册LDC账号并加入组织获取数据，官网链接：LDC官网
方法2：关注公众号，回复CAMR2.0LDC语料小助手
https://mp.weixin.qq.com/s/8GgZFh9XAr7FYwivQ_ajRg
简述 LLaMA（Large Language Model Meta AI）的基本原理
简述 LLaMA（Large Language Model Meta AI）的基本原理
AMR2.0数据集介绍，编号LDC2017T10
AMR2.0数据集常用于文本任务，其文件结构如下：
ST-LLM+ 交通拥堵预警：把路网邻接矩阵塞进大语言模型
空间智能实验室 Vol.16：ST-LLM+ 交通拥堵预警：把路网邻接矩阵塞进大语言模型 大语言模型做交通预测，听起来像蹭概念，其实这条路线有明确的技术动机：交通流量的时序模式和人话里的时序模式长得一样，上下文、周期、趋
免费数据集下载
目前系统整理了一些网上开放的免费科研数据集，以下是分类列表以及下载地址，供高校和科研机构免费下载和使用。 金融 美国劳工部统计局官方发布数据 上证A股日线数据，1999.12.09 至 2016.06.08，前复权，1095支股票 深证A股日线数据，1999.12.09 至 2016.06.08，前复权，1766支股票 深证创业板日线数据，1999.12.09 至 2016.06.0...
阿里云人工智能工程师ACA认证免费课程学习笔记
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2021年J题：基于STM32F103的周期信号波形识别与参数测量系统设计（立创EDA+SZPT_ZXL）
本文详细复盘了2021年全国大学生电子设计竞赛J题获奖项目，手把手教你如何基于STM32F103微控制器设计并实现周期信号波形识别与参数测量系统。文章深入剖析了硬件电路设计（包括程控放大、工作点抬升与滞回比较器）与核心软件算法（如动态采样、FFT频谱分析与波形识别逻辑），并分享了DMA传输、FFT库使用等实战要点与避坑指南，为嵌入式信号处理与电赛备赛提供了宝贵经验。
论文阅读之：基于序列列到到序列的中文AMR解析；Chinese AMR Parsing based on Sequence-to-Sequence Modeling
本文使用中文 AMR 语料库 CAMR1.0 采用 seq2seq（Transformer）的方法进行中文AMR语义解析本文中文AMR语义解析方法最优性能达到了70.29的Smatch F1值。本文是第一次在该数据集上报告实验结果。
金蝶云星空API实战：从零到一，用Postman打通业务数据流
本文详细介绍了如何使用Postman调试金蝶云星空API，从创建第三方应用到实战调试技巧，帮助开发者快速打通业务数据流。文章重点讲解了API配置的关键细节、常见问题排查方法以及自动化测试方案，提升开发效率与准确性。
论文代码复现之：AMR Parsing as Sequence-to-Graph Transduction
接着运行如下命令，就会自动对 LDC2017T10 中的数据进行预处理，然后将所有的数据分配到。只需要按照作者 github 的命令即可，要下载的东西挺多的。，我们就把这个数据集解压到。
MAX96717实战：如何选择Host-to-Peripheral和Pass-Through I2C模式？附配置代码
本文深入解析MAX96717芯片的两种关键I2C模式：Host-to-Peripheral与Pass-Through。通过对比其核心差异、硬件连接考量及软件配置代码，为嵌入式开发者提供了清晰的模式选择策略与实战指南，帮助优化系统设计并避免常见通信故障。
什么是 PD 电压诱骗？
电压诱骗” 的意思就是，使用某些方法让 PD 充电器误以为设备需要更高的电压，从而让充电器提供比实际需要更高的电压。手机可能只需要 5V，但笔记本电脑可能需要 20V，通过 PD 协议，充电器能够根据设备的需求输出合适的电压和电流。在“电压诱骗”的情况下，你通过某种手段让充电器以为设备需要 12V，于是充电器会按照这个伪造的请求输出 12V，而不是默认的 5V。充电器评估自己的能力，如果可以提供设备需要的电压和电流，它会调整输出电压，从默认的 5V 切换到设备请求的电压（如 12V）。
ACL2022 | 抽象语义表示——建构、处理与应用的新进展
每天给你送来NLP技术干货！来自：复旦DISC引言TreeBank 作为自然语言语法的结构化表示可谓广为人知，其实在语义层面也有一种类似的结构化方法——抽象语义表示（Abstract Meaning Representation，AMR）。它能记录自然语言文本中最重要的语义信息，但并不限制实际表达时的语法结构。本次分享我们将向读者介绍 ACL 2022 中与 AMR 有关的三篇论文，一窥 AMR ...
【ArcGIS风暴】Win10操作系统ArcGIS许可License无法启动的解决方法汇总（绝对成功！）
文章目录1. 关闭Windows Defender2. 关闭系统防火墙3. 删除迈克菲（McAfee）杀毒软件4. 在系统服务中启动 在安装ArcGIS软件时，最重要的一步是许可服务的正常启动，通常，由于各种各样的原因，ArcGIS许可管理器License Manager十有八九会无法启动，点N多次都没反应，如果许可服务不能如愿启动的话，即使Desktop安装成功，也是无法打开的。本文汇总了Win10操作系统之上ArcGIS安装过程中可能会导致服务无法启动的原因及解决办法。 ArcGIS安装参考教程：
自然语言处理的技术演进与核心任务
从早期的规则与统计方法，到以神经网络为代表的深度学习方法，再到当前以大规模预训练语言模型为主导的范式，这一领域发生了深刻变化。早期的自然语言处理高度依赖人工编写的语言规则与词典，虽在受限场景可用，却难以覆盖语言的开放性与多样性。这种先通识后专精的范式，使自然语言处理从分散的小模型走向统一的能力底座，也催生了对话、写作、摘要等丰富应用。对话系统把理解与生成结合，在上下文中持续回应。这类能力极大提升了内容生产的效率，但也带来事实准确性与原创性的挑战，需要配合检索与人工审核，避免流畅却失实的表达误导读者。
YOLOv8改进 | 融合篇，YOLOv8主干改进融合网络之MobileNetV3+CA注意机制，助力涨点
MobileNetV3通过结合硬件感知网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，通过新颖的架构改进进一步提升了性能。YOLOv8中的主干网络替换成MobileNetV3+引入CA注意机制
【k8s故障处理篇】calico-kube-controllers状态为“ImagePullBackOff”解决办法
【k8s故障处理篇】calico-kube-controllers状态为“ImagePullBackOff”解决办法
总结1：大语言模型概述
AI是什么 → AI发展从1.0到2.0的演变 → 什么是大语言模型LLM → 市面上常见大模型介绍 → 大模型各行各业落地应用 → 大模型未来趋势与现存挑战、解决办法
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
11.04 大语言模型研究简报：OpenAI 工程 Agent 在 BenchCAD 2.0 上达到 0.875 分
大型语言模型的应用场景正在从代码编写延伸至真实的工程设计。2026 年 11 月 3 日，OpenAI 发表《Accelerating engineering for the physical world》，介绍 GPT-6 Astra 与 Codex 在机械设计、计算机辅助设计（CAD）、印刷电路板（PCB）设计、有限元分析（FEA）及制造工作流中的应用。
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
港大 RosettaSim 让语言模型学会长时交通仿真（ECCV 2026）
在验证集 2% 子集、骨干冻结及单个 epoch 的训练预算下，Qwen2.5-0.5B-Instruct 的综合分数达到 0.7620，优于 Llama-3.2-1B-Instruct 的 0.7594、TinyLlama 的 0.7397 和 GPT-2-Small 的 0.5425。SMART 和 CAT-K 的行为整体分数较高，而 RosettaSim 在持续补充新参与者的同时，取得了更好的交通流表现与综合分数。在常见的短时设置中，模拟器主要关注初始场景里的参与者，预测它们接下来如何运动。
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
论文 | WebCopass：面向代码语言模型的多模态Web编码评估 | 多模态网页编码评估基准
WebCompass：面向代码语言模型的多模态Web编码评估多模态基准测试平台完整的 lifecycle：生成-编辑-修复用任务感知评估方法，需要强大的功能推理能力，还深入的视觉设计理解和更高的输出一致性。代码生成评估流程图：流程：模型上下文协议（MCP）对真实浏览器的控制。
新书预告 从《Transformer与大语言模型》到《LLM量化实战》
《Transformer 与大语言模型》完结，新系列《LLM 量化实战》启动。上一本解析“为什么”设计大模型，本册聚焦“怎么”让模型变小变快——从FP16到4-bit量化，详解GPTQ、AWQ、QLoRA、GGUF等技术，结合RTX 4090实测，手把手教你压缩模型、降低显存、部署推理。适合想在8GB~24GB显存设备上运行7B/70B模型的开发者与工程师。原理+实战双线并进，只写真实跑通的结果。
总结2：大语言模型入门
我用开一家AI小餐馆做整套比喻： 把大模型想象成一家餐馆，大语言模型就是餐馆本身；训练原理就是装修、培训后厨；使用技巧是顾客怎么点菜才能吃到合心意的菜；解决幻觉就是避免后厨瞎编菜品；Agent智能体是雇来的全能店长；模型生态就是选后厨是自研（开源）还是外包（闭源），以及调整后厨规模大小。下面按顺序梳理，每个专业术语配一句话解释+生活化例子。
来自Transformers的双向编码器表示(BERT)
BERT是一种基于Transformer编码器的双向预训练语言模型，通过自监督学习在大规模语料上进行掩蔽语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务预训练。其输入包含词元、片段和可学习位置嵌入，利用双向上下文表示词元。预训练后，可微调用于下游自然语言处理任务。实验表明，BERT能生成上下文敏感的词向量，有效捕捉语义信息。
TALLRec：一种有效且高效的调优框架，使大型语言模型与推荐保持一致
大型语言模型（LLM）在不同领域表现出了卓越的性能，从而促使研究人员探索其在推荐系统中的应用潜力。最初的尝试利用了 LLM 的卓越能力，例如通过上下文学习丰富的知识和强大的泛化能力，其中涉及将推荐任务表述为提示。然而，由于LLM的训练任务和推荐任务之间存在巨大差异，以及预训练期间的推荐数据不足，LLM在推荐任务中的表现仍然不够理想。为了弥补这一差距，我们考虑通过使用推荐数据调整 LLM 来构建大型推荐语言模型。为此，我们提出了一个高效且有效的调整框架，用于使 LLM 与建议保持一致，即 TALLRec。
编码器与解码器深度解析：BERT与GPT的本质区别（附Transformer架构对比）
## 学习目标 掌握Transformer架构中编码器（Encoder）与解码器（Decoder）的核心结构与作用 理解BERT（纯Encoder模型）与GPT（纯Decoder模型）的本质差异 学会根据任务场。全文依次讲解Transformer架构：编码器与解码器的母体、编码器的代表：BERT——理解之王等内容。
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