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所需的只是一个命令行（打开新窗口）进行安装，以及之后与Meilisearch交互的某种方式（例如，cURL（打开新的窗口）或我们的一个SDK）。这个快速入门将指导您设置Meilisearch、添加文档、执行第一次搜索、使用搜索预览、添加搜索栏以及保护实例。我们将从下载和安装Meilisearch开始。您可以选择在本地安装Meilisearch或通过云服务部署它。

● 如果你是新手，想快速体验产品， 请参阅本文快速开始。快速开始包含基础概念知识和环境安装指南，可帮助你快速启动并运行ModelScope Library；● 如果你准备好环境，想要进一步探索ModelScope Library的模型使用，请参阅ModelScope Library教程。该模块将帮你获得平台使用所需的基础使用和教学指导；● 如果你想要实现具体某个任务，如对特定领域的预训练模型进行调优训练等，请参阅模型介绍。该模块将进一步介绍针对特定任务下的模型的最佳实践说明；

Elasticsearch实战相关场景（固定排名类似广告第一位，搜索第二位，分词器，索引设计，云词等）

深度学习的基础是机器学习中的分散表示（distributed representation）。分散表示假定观测值是由不同因子相互作用生成。在此基础上，深度学习进一步假定这一相互作用的过程可分为多个层次，代表对观测值的多层抽象。不同的层数和层的规模可用于不同程度的抽象。深度学习运用了这分层次抽象的思想，更高层次的概念从低层次的概念学习得到。这一分层结构常常使用贪心算法逐层构建而成，并从中选取有助于机器学习的更有效的特征。不少深度学习算法都以无监督学习的形式出现，因而这些算法能被应用于其他算法无法企及的

目前数据结构有哪些？结构化数据，如：关系型数据半结构化数据，如：XML数据非结构化数据，如：Word、PDF、文本、日志能胜任这样挑战的技术除了大数据，就是NLP，NLP的应用场景：词法分析：分词、词性标注、实体识别词向量表示：语义挖掘、词义相似度文本相似度：计算两个短文本之间的语义相似度，实现推荐和排序依存句法分析：自动分析文本中的依存句法结构信息`DNN`语言模型：判断一句话是否符合语言表达习惯文本纠错：识别文本中的错别字，给出提示及正确的建议情感倾向分析：对包含主观信息的文本

一、NLP情绪识别入门情感倾向分析的方法主要分为两类：基于情感词典的方法；基于机器学习的方法，如基于大规模语料库的机器学习。前者需要用到标注好的情感词典；后者则需要大量的人工标注的语料作为训练集，通过提取文本特征，构建分类器来实现情感的分类。情感词典的构建是情感分类的前提和基础，目前在实际使用中，可将其归为 4 类:通用情感词、程度副词、否定词、领域词。目前国内外，情感词典的构建方法主要是利用已有电子词典扩展生成情感词典。二、中文版GPT-3——以中文为核心的大规模预训练模型简介：清源 C

一、简单计算题1、用ocr将拍摄的数学题识别出来。2、等号的左边是中缀表达式 ，利用2个栈，将数字与运算符分别压栈，左边是数字，右边是运算符，如果新压栈的运算符比栈顶的运算符优先值低，则弹出栈顶的2个数字，以及栈顶的运算符进行运算，将结果压栈，让递归进行得到运算结果与等号的右边进行比较。代码实现： <dependency> <groupId>com.googlecode.aviator</groupId>

第七章 人工智能智力是一种适应变化的能力 ---------史蒂芬 霍金什么是人工智能（AI）但是我不予苟同，我想说的是：一句名言解释什么是人工智能。指测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果机器让平均每个参与者做出超过30%的误判，那么这台机器就通过了测试，

一、AIMLAIML，全名为Artificial Intelligence Markup Language（人工智能标记语言），是一种创建自然语言软件代理的XML语言，是由Richard Wallace和世界各地的自由软件社区在1995年至2002年发明的。#语料库<aiml version="1.0.1" encoding="UTF-8"> <category> <pattern>你好</pattern> #用户输入关键字

一、项目二、jar包导入<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="htt...

一、简介开源库以Java构建和部署深度学习、编写一次即可在任何地方运行。使用DJL开发模型并在您选择的引擎上运行。直观的API使用本机Java概念并抽象化了深度学习所涉及的复杂性。引入您自己的模型，或使用我们库中的最新模型在几分钟内进行部署。二、开源地址：https://github.com/awslabs/djl三、例子或者用法1、Single-shot object detectio...

package com.citydo.xclouddesk.utils;import cn.hutool.core.collection.CollUtil;import cn.hutool.extra.tokenizer.Result;import cn.hutool.extra.tokenizer.TokenizerEngine;import cn.hutool.extra.token...

现如今开源生态非常完善，深度学习相关的开源框架众多，光是为人熟知的就有caffe，tensorflow，pytorch/caffe2，keras，mxnet，paddldpaddle，theano，cntk，deeplearning4j，matconvnet等。除此之外还有tiny-dnn，ConvNetJS，MarVin，Neon等等小众，以及CoreML等移动端框架。总的来说对于选择什么样...

JupyterLabTornado Jupyter小部件JupyterHubhttps://ruder.io/nlp-imagenet/Kaggle

Angel (https://github.com/Angel-ML)是基于参数服务器架构的分布式计算平台，致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题，它由腾讯与北京大学联合研发，兼顾了工业界的高可用性和学术界的创新性。Angel是腾讯开源的大规模分布式机器学习平台，专注于稀疏数据高维模型的训练。目前Angel是Linux基金会人工智能(LFAI)孵化项目，相比于TensorFlow,...

1、NLP工具——stanford Parser使用手册2、NLP工具——预处理、编码、繁转简、停用词、表情、标签等3、pdf转Txt文本工具——pdfToTxt4、spark进行机器学习入门5、NLP工具——HanLP6、apache-commons-math3——科学计算类库使用7、JPMML解析模型——分析预测结果...

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 2016.06.08，...

利用TensorFlow实现线性回归模型demoimport numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as plt# 随机生成1000个点，围绕在y=0.1x+0.3的直线周围num_points = 1000vectors_set = []for i in range(num_points): ...

以下是根据不同语言类型和应用领域收集的各类工具库，持续更新中。C通用机器学习Recommender- 一个产品推荐的C语言库，利用了协同过滤.计算机视觉CCV -C-based/Cached/Core Computer Vision Library ,是一个现代化的计算机视觉库。VLFeat - VLFeat 是开源的 computervision algorithms库,...

google开发的tensorflow机器学习框架目前应该是人工智能开发的第一框架，不论从框架的设计，开源环境，还是商业化应用方面都是有着很好的体现。而且Google的tensorflow团队也一直致力于将tensorflow的业务实现能力移植到端上，那么今天我们就带了google tensorflow团队在这个方面的最新进展—tensorflow.js。 tensorflow.js 是一个机器...

1.首先进行环境搭建： 请参看：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32447301/article/details/79485374 2.分享： 手写数字识别、基于TensorFlow框架、采用mnist数据集、python flask框架整合。 3.首先看实现效果与demo的网站路径： 网站路径：https://tensorflow-mnist.herokuapp....

1、损失函数： 表示用来预测值与已知答案进行比较差距，在神经训练网络时，通过不断改变神经所有参数，使损失函数不断减少。从而提高准确率的神经网络模型。 2、学习率： 进行更新参数，学习率大了，优化的参数不怎么改变，学习率小，优化参数变化大，影响误差。 3、滑动平均： 增强滑动增强模型的泛化能力。 4、正则化： 在损失函数中给每一个参数w加上权...

简单demo1#coding:utf-8#0 导入模块 生成模拟数据import tensorflow as tfimport numpy as npBATCH_SIZE=8seed=23455#基于seed 生产随机数rng=np.random.RandomState(seed)#随机数返回32行2列的矩阵 表示32组 体积和重量 作为输入数据集X=rng.rand(32,...

1、安装Anaconda3（内含python3.5.2环境） Anaconda是一个集成的python环境，继承了许多python科学计算的第三方库，在使用TensorFlow时经常用到。好处是一键安装非常方便。在下使用的版本是Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe（使用这个版本的原因是其中自带的python环境是安装TensorFlow需要的3.5.2版本...

第一步：给TF新手的教程指南1：tf初学者需要明白的入门准备机器学习入门笔记：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/0_Prerequisite/ml_introduction.ipynbMNIST 数据集入门笔记https://github.com/aymericd...

import jiebastr='我要今天天气'res=''.join(jieba.cut(str))print(res)什么是自然语言处理自然语言我们要对自然语言进行理解，其实就是我们日常使用的语言（书面文字和语音视频等）。简言之，汉语、日语、韩语、英语、法语等语言都属于此范畴。而自然语言处理是对自然语言处理的一种技术，就是通过我们的语音文字与计算机进行通信，我们称之为“人机交...

一、什么是PytorchPytorch的官网：https://pytorch.org/PyTorch是一个较新的深度学习框架。从名字可以看出，其和Torch不同之处在于PyTorch使用了Python作为开发语言，所谓“Python first”。一方面，使用者可以将其作为加入了GPU支持的numpy，另一方面，PyTorch也是强大的深度学习框架。二、Pytorch与TensorFlow对...

一、PaddleNLP面向工业应用的中文NLP开源工具集、基于PaddlePaddle深度学习框架打造的工业级NLP开源工具集。一、文本分类1、文本情感分析情感是人类的一种高级智能行为，为了识别文本的情感倾向，需要深入的语义建模。另外，不同领域（如餐饮、体育）在情感的表达各不相同，因而需要有大规模覆盖各个领域的数据进行模型训练。为此，我们通过基于深度学习的语义模型和大规模数据挖掘解决上述两...

TensorFlow是Google开源的一款人工智能学习系统。为什么叫这个名字呢？Tensor的意思是张量，代表N维数组；Flow的意思是流，代表基于数据流图的计算。把N维数字从流图的一端流动到另一端的过程，就是人工智能神经网络进行分析和处理的过程。 话说在Android占领了移动端后，Google开源了TensorFlow，希望占领AI端。TF的特点是可以支持多种设备，大到GPU、CPU，小到...