在线文档展示——M2M算法模型及其应用（挑战杯全国赛二等奖）

最新推荐文章于 2025-12-15 22:32:00 发布
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AI原生应用领域中自然语言生成的创新玩法
AI天才研究院
07-06 834
想象一下：你正在策划一场旅行，对AI助手说"帮我设计一条带宠物的周末自驾游路线，要避开人多的地方，晚上能看到星星"，几秒钟后，一份详细的路线规划、沿途宠物友好型餐厅推荐和星空观测点介绍出现在屏幕上——这不是科幻电影，而是当下AI原生应用中自然语言生成技术的日常应用。用小学生能听懂的语言解释NLG的核心原理，揭开"机器为什么会写文章"的神秘面纱；通过实战案例展示NLG在AI原生应用中的创新玩法，让你知道"除了聊天，NLG还能做什么"；
AI原生应用性能优化：事件驱动架构的7个技巧
AI天才研究院
07-06 1117
AI原生应用（如AI聊天、图像生成、推荐系统）的核心是**“AI模型+实时服务”**——用户发一个请求，模型要在几百毫秒内返回结果。但随着用户量增长，传统"同步调用"架构会变成"堵点"：比如1000个用户同时请求，模型只能一个一个处理，后面的人得等几分钟。事件驱动架构（EDA）是解决这个问题的"特效药"。它像餐厅的"点餐系统"：顾客（用户）下单（事件），服务员（事件总线）把订单传给厨房（AI模型），厨房做好后通知服务员（结果事件），服务员再把菜端给顾客（返回结果）。整个流程异步、并发、松耦合。
推荐算法模型应用（一）——活动运营沙盘
数据森麟
10-12 950
公众号后台回复“图书“，了解更多号主新书内容作者：livan来源：数据python与算法模型前传前面聊了那么多推荐类的算法，具体在数据产品中该如何应用呢？是不是这些推荐逻辑只能应用在推荐...
Navicate模型文件(ndm2)解析成易读json
qq_18453581的博客
02-23 2235
Navicate的模型文件ndm2文件本身就是json文件,以下方法主要是提取模型的schema及表字段和关联关系json。
多目标优化2——MOEA/D-M2M算法
11-26 3847
M2M论文：https://ieeexplore.ieee.org/document/6595549 MOP： 假设所有的独立目标函数f1,...,fm全都非负，所有的目标向量和PF都在。 用户只需要在目标空间中选择K个单位方向向量，然后将目标空间进行划分为K个子区域。 将原MOP转化为带约束的K个子问题，一次运行全部解决： 算法流程： ...
M2M算法模型——一种类人，灵活、高效的新型算法设计模型
M2M Group —— The best way to predict the future is to invent it !
11-12 3122
st1/:*{behavior:url(#ieooui) }<!-- /* Font Definitions */ @font-face {font-family:宋体; panose-1:2 1 6 0 3 1 1 1 1 1; mso-font-alt:SimSun; mso-font-charset:134; mso-generic-fo
第八届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛C题“泰迪杯”奖论文（基于卷积神经网络及集成学习的网络问政平台留言文本挖掘与分析）
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weixin_47922824的博客
12-21 1万+
目 录 第一章 引言 1.1挖掘背景 1.2挖掘意义 1.3问题描述 第二章 群众留言分类 2.1数据准备 2.1.1数据描述 2.1.2数据预处理 2.2特征提取 2.3建立模型 2.3.1卷积神经网络 2.3.2模型设计 2.3.3模型效果评价 第三章 热点问题挖掘 3.1数据准备 3.1.1数据描述 3.1.2数据预处理 3.2提取热点问题 3.2.1文本去噪 3.2.2话题聚类 3.2.3提取热点 3.3热度度量 3.3.1异常时间识别 3.3.2定义热
“达观杯”进行时 | 万字长文详解“智能文本抽取”算法进阶与应用
达观数据
07-29 848
导读： 本文整理自达观数据联合创始人高翔 7 月 11 日的直播公开课——《智能文本信息抽取算法的进阶和应用》。 本文重点总结了文本信息抽取的传统和前沿算法应用，以及如何把这些方法应用到“达观杯”文本智能信息抽取挑战赛中。
第八届泰迪杯C题
咖啡的博客
07-03 1万+
国赛三等奖，广东省二等奖 “智慧政务”中的文本挖掘应用 摘要 在这个信息时代，以怎样的方式去了解民意、汇集民智、凝聚民气是城市政府以及相关工作部门日益关心的重大问题之一。但随着各类社情相关的文本数据量的不断攀升，以人工的方式对群众的留言进行分类以及对热点问题的整理往往存在工作效率低下的问题。因此，本文将基于数据挖掘技术对“智慧政务“中的文本即群众的留言数、群众关心的热点问题、以及相关工作部门的解决方案数据进行内在信息的挖掘与分析。 首先，在本次数据挖掘过程中，我们首先对获......
5G通信、硬件加速实践——以IEEE杯赛题设计思路为例
迈微AI研习社 · 号主
03-29 1737
5G通信、硬件加速技术已经成为现代通信技术的重要研究对象，在科研、技术应用等方面都发挥着举足轻重的作用，全球范围内都在关注和研究此问题。 在2019年末，我在寻找毕业设计题目的时候，无意间发现此技术方案和IDEA，给了我很大的兴趣，通过竞赛的方式提出了现在前沿的技术发展方向。因此，本篇文章主要分享研究的idea，同时也给出了大量的参考资料和国内外重要的文献。 在此呼吁，对此问题感兴趣的可以联系我，...
力扣hot100：搜索二维矩阵
一本大学生java学习技术分享与交流
12-14 168
二分查找返回的是目标值最先出现的位置或者是在有序数组中的插入位置，如果是在有序数组中的插入位置则可能为在数组最后一个位置加一个数，这是如果进行matrix[i][weizi]==target的判断的话会导致数组越界，必须先处理越界问题，最终判断条件应为weizi<matrix[i].length&&matrix[i][weizi]==target。本题的本质是一个查找算法，为了提高性能可以使用二分查找，这个二维矩阵可以看出许多个数组，只需要对每个数组都进行一次二分查找就可以实现查找整个二维矩阵。
Louvain 算法
FionaDong的博客
12-12 189
Louvain 是一种经典的图社区发现算法（Community Detection），由 Blondel 等人在 2008 年提出。核心目标：通过最大化 Modularity（模块度）来自动划分图中的社区（cluster）。它最大的特点是：✔ 速度非常快✔ 能处理百万级节点的大图✔ 结果相对稳定。
从零开始写算法——链表篇4:删除链表的倒数第 N 个结点 + 两两交换链表中的节点
最新发布
m0_59624833的博客
12-15 336
hot100链表的两道题详解。
【每天学习一点算法 2025/12/10】反转链表
Colorful9的博客
12-10 887
本文介绍了反转链表的三种实现方法：1）使用栈结构存储节点后弹栈重建；2）迭代法通过遍历直接修改节点指向；3）递归法在回归过程中逐步反转节点。重点解析了递归实现的原理，通过递推找到尾节点后，在回归过程中逐个反转节点指向并断开原链接。三种方法各有特点，栈实现直观但需额外空间，迭代法高效，递归法则展示了递归的独特处理方式。
二次规划（QP）算法
weixin_43156294的博客
12-10 587
二次规划的本质，是在一组线性约束条件下，求解一个二次函数的极值问题。其核心特征在于目标函数的二次性与约束条件的线性性，这种结构既保留了线性规划的求解高效性，又能处理更复杂的优化场景——例如实际系统中普遍存在的“最小能量”“最小方差”等目标，这类目标往往天然呈现二次形式。1.标准数学模型QP问题的标准形式通常分为“凸二次规划”与“非凸二次规划”两类，其中凸QP因具有全局最优解且求解难度可控，应用最为广泛。
Conan-embedding整理
kexin197的博客
12-11 922
本文提出了一种改进的文本嵌入模型Conan-embedding，其核心创新在于动态难负样本挖掘和跨GPU平衡损失。该方法在训练过程中实时挖掘难负样本，使模型能动态适应复杂数据分布；采用多阶段训练策略，包括预训练阶段的通识学习和微调阶段的专项训练；通过跨GPU平衡损失解决训练振荡问题，提升模型稳定性。实验表明，该方法能有效提升文本嵌入质量，尤其在检索任务中表现突出。研究还探讨了不同任务（检索与STS）在训练策略上的差异，为后续研究提供了重要参考。
微算法科技（NASDAQ MLGO）采用混合深度学习赋能区块链：打造智慧城市安全新范式
MicroTech2025的博客
12-11 410
区块链网络中的各个节点会对算法输出的结果进行验证和记录，每一个安全判断、操作记录等都会以区块的形式被添加到区块链账本上，由于区块链的不可篡改特性，这些记录能够作为可靠的依据，供后续的审计、追溯等使用。系统维护阶段，当发现潜在安全风险时，系统可以根据预设的规则自动触发相应的安全响应机制，比如向相关管理人员发送警报信息、启动防护设备（如对特定区域进行封锁、调整交通信号灯等），同时这些响应操作也会被记录在区块链上，形成完整的安全事件处置链条，方便后续复盘和改进安全策略。
二插堆的基本原理以及简单实现
for_ever_love__的博客
12-14 217
二叉堆是一种完全二叉树，它满足堆属性：最大堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值最小堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值。
269. Java Stream API - Map-Filter-Reduce算法模型
yaoxin521123的博客
12-14 286
本文介绍了Java Stream API中的Map-Filter-Reduce算法模型。通过一个计算十月销售总额的示例，对比了传统循环方式和Stream API的实现。该模型包含三个核心步骤：Filter筛选数据、Map转换数据、Reduce聚合结果。文章还将其与SQL查询进行类比，便于理解，并提供了扩展练习。Stream API的优势在于结构清晰、易于组合操作，能够实现函数式编程风格，特别适合数据处理场景。
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