迈出第一小步

经过一周的努力,在纯Linux环境下成功连接了嵌入式开发板。这是技术道路上的一小步,更是个人成长的一大步。分享了作者对Linux的喜爱及在技术道路上的成长经历。

        经过一个星期的努力,就在现在的今天的刚刚的下午3点,成功的在纯linux环境下连接起了我的嵌入式开发板,心情有点小激动,所以就写下了这篇博文,一来是庆祝一下今天的成功,二来也是记惦自己这些天来的努力,为了不忘记自己经过哪些的努力,我已将自己的成果发布在博客的技术类文章中。

        之所以说是一小步的原因,是因为正真的技术活还在后面,我现在做得单单之是搭建了一个完全属于自己的工作环境而已。

       其实我自己挺开心的,原因很简单——因为我喜欢linux,喜欢做技术这个行业,喜欢linux的开源理想,以及喜欢团结合作精神。原本最开始的时候我对黑客技术非常感兴趣,但是经过努力之后,才发现如果想成就辉煌的事迹,天赋是必须的,而且更重要的是你必须在各方面有比较好的才能,所以我把自己的兴趣结合实际进行了调整,所以今天的努力也就在此而已。

        很久前我也写了一篇我自认为比较满意的感情博文,但是在提交的时候突然提交失败,结果洋洋洒洒的1000字,顷刻间什么也没留下,当时真的很气愤,真想把csdn给丢弃,可是想想自己以前的技术文章丢了怪可惜的,于是就坚持了下了。到现在开始令我满意了,我每次写的东西没再丢失了,于是趁着今天我的赞美csdn,对于自己来说csdn真的给我带来许多。不多说,不解释,带来了什么相信大家有不同的体会。哈哈....(真想沧海一笑)

        接下来的日子也更艰辛,也更精彩和更有乐趣。

### 头歌翻译机器人的数据预处理方法和步骤 在构建翻译机器人时,数据预处理是个至关重要的环节。它直接影响模型训练的效果以及最终的翻译质量。以下是关于头歌翻译机器人可能采用的数据预处理方法及其具体步骤: #### 1. 数据清洗 数据清洗的目标是从原始语料库中去除噪声和无关的信息。这步骤通常包括以下几个方面: - **删除重复项**:移除完全相同的句子对以减少冗余[^3]。 - **过滤低质量数据**:剔除含有大量拼写错误、语法不规范或者无意义的内容[^4]。 #### 2. 文本标准化 为了统输入格式并简化后续处理流程,需执行如下操作: - **大小写转换**:将所有字母转为小写形式以便于匹配相同单词的不同形态[^5]。 - **特殊字符替换/移除**:比如把表情符号替换成特定标记或将不可见控制符清除掉[^6]。 #### 3. 分词(Tokenization) 分词是指将连续字符串分割成单独词语的过程,在中文环境下尤为重要因为不存在天然空白间隔作为边界指示器;而在英文里则相对简单只需按空格拆解即可获得基本单元——词汇(token)[^7]: ```python import jieba text = "我喜欢自然语言处理" tokens = list(jieba.cut(text)) print(tokens) # 输出 ['我', '喜欢', '自然语言', '处理'] ``` #### 4. 构建词汇表(Vocabulary Building) 收集整个训练集中出现过的所有唯token形成字典,并为其分配唯的整数值索引用于向量化表示[8]: ```python from collections import Counter counter = Counter([word for sentence in sentences for word in sentence.split()]) vocab_size = len(counter) word_to_idx = {word:i+1 for i,(word,count)in enumerate(counter.most_common(vocab_size))} idx_to_word={v:k for k,v in word_to_idx.items()} ``` #### 5. 序列填充(Padding & Truncating Sequences) 由于神经网络要求固定长度输入张量维度致所以当某些样本较短时需要补充虚拟padding token直至达到最大允许序列长度而过长者则裁剪至规定范围内保持致性从而提高效率降低计算资源消耗同时维持信息完整性不受损害[9]: ```python max_len=50 padded_sequences=[sentence[:max_len]+['<PAD>']*(max_len-len(sentence))if len(sentence)<max_len else sentence[:max_len]] ``` 通过以上几个阶段的操作可以有效提升源目标语言对应关系发现几率促进更高质量译文生成效果达成预期目的满足实际应用场景需求.
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