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最新推荐文章于 2024-08-24 10:09:03 发布
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最近收到大赛发来的一封邮件内容如下,请大家下载

最新课件下载：梁海奇博士现场讲解大赛题目
没有能够现场参加本次大赛巡讲的同学们不用再遗憾了！我们和CCID网校合作，制作
了网上教学课件，特约IBM中国研究院的梁海奇博士为大家进行网上的题目讲解，完
全重现现场讲解信息！

下载地址（下载到本地硬盘后解压缩观看）
http://www-900.ibm.com/cn/software/websphere/events/soacontest/pdf/subject_show.rar
http://www.ccidedu.com/xuanch/ibm/ibm.rar

在线观看地址：
宽带视频：http://www.ccidedu.com/xuanch/ibm/kuandai/content.htm
窄带视频：http://www.ccidedu.com/xuanch/ibm/zhaidai/content.htm
音频： http://www.ccidedu.com/xuanch/ibm/yinpin/content.htm

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BERT在各种任务中成功的原因在于：Transformer编码器体系结构，以密集向量的形式表示输入，这些向量可以通过非常简单的分类器轻松地转换为输出。本课程以Transformer架构为基石、萃取NLP中最具有使用价值的内容、围绕手动实现工业级智能业务对话机器人所需要的全生命周期知识点展开，学习完成后不仅能够从算法、源码、实战等方面融汇贯通NLP领域NLU、NLI、NLG等所有核心环节，同时会具备独自开发业界领先智能业务对话机器人的知识体系、工具方法、及参考源码，成为具备NLP硬实力的业界Top 1%人才。
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Zen Pencils: Inspirational Quotes for Kids by Gavin Aung Than
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Java23 新特性来袭（附示例）：super不再是构造函数第一条语句
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
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Java 23 自 2024 年 6 月 6 日起进入所谓的“Rampdown 第一阶段”，因此该版本中将不再包含任何 JDK 增强提案 (JEP)。因此，功能集已修复。只会纠正错误，并且如有必要，将进行微小改进。目标发布日期为 2024 年 9 月 17 日。您可以在此处下载最新的抢先体验版本。Markdown文档注释：最后，我们可以用Markdown编写JavaDoc。
Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试、Rasa实战系列之Gavin大咖免费公益课程 Rasa Paper对话机器人经典论文解读班
大模型与Agent智能体
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Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试、Rasa实战系列之Gavin大咖免费公益课程 Rasa Paper对话机器人经典论文解读班 Gavin大咖简介 星空智能对话机器人创始人、AI通用双线思考法作者，现工作于硅谷顶级的AI实验室。专精于Conversational AI. 在美国曾先后工作于硅谷最顶级的机器学习和人工智能实验室 Gavin大咖系列课程信息： Rasa 3.x 源码高手之路：系统架构、内核算法、源码实现详解 课程； Rasa 3.X 智能对话机器人案例开发硬核实战高手之路 （7大项目Exp
Transformer课程 第7课Gavin大咖 BERT文本分类-BERT Fine-Tuning
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Transformer课程 第7课Gavin大咖 BERT文本分类-BERT Fine-Tuning Part III - BERT Fine-Tuning 4. Train Our Classification Model 现在，我们的输入数据已正确格式化，是时候对BERT模型进行微调了。 4.1. BertForSequenceClassification 对于这项任务，我们首先要修改预训练的BERT模型以提供分类输出，然后我们要继续在数据集上训练模型，直到整个模型（端到端）非常适合我们的任务。
union all order by 失效的问题
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Uneasy Hearts Weigh The Most Tab by Dance Gavin Dance .pdf
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《Uneasy Hearts Weigh The Most》是Dance Gavin Dance乐队的作品，这首歌曲适合中级进阶的吉他手进行练习。从提供的部分内容可以提炼出一些关键信息，帮助吉他手更好地学习这首曲子。 首先，乐曲使用的是“EBGDAD...
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11-24
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现代码。首先利用DWT对电能质量信号进行特征提取，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的时频特性；随后结合多种机器学习分类器（如SVM、BP神经网络、随机森林等）对提取的特征进行训练与分类，构建高效的扰动识别模型。文中详细阐述了信号预处理、特征工程、模型训练与评估的全过程，验证了该方法在多类扰动识别中的准确性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定信号处理和机器学习基础知识，从事电力系统、电气工程及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电能质量监测系统中对异常信号的自动识别与分类；②为智能电网中的故障诊断与电能质量管理提供技术支持；③作为Matlab仿真实践案例，帮助理解DWT在信号分析中的应用及ML分类器的实现流程。; 阅读建议：建议结合Matlab代码同步运行与调试，深入理解DWT分解过程及特征提取方法，同时可尝试更换不同分类器或优化参数以提升分类性能，进一步拓展至实际数据的应用验证。
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html5游戏源码一笔画
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基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制（Matlab代码实现）
11-24
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本文详细介绍了如何将AutoDL中的miniconda3虚拟环境从系统盘迁移到数据盘的全过程。首先需要停止所有相关进程，然后移动miniconda3目录到新位置，并修改环境变量配置文件.bashrc和/etc/profile中的路径指向。接着通过source命令使环境变量生效，并检查conda路径是否正确。若遇到问题，需检查系统级配置文件和conda脚本中的路径，并进行相应修改。最后重新初始化conda，确保环境迁移成功。整个过程涵盖了从停止服务、移动目录、修改配置到验证结果的完整步骤，适合需要扩展虚拟环境空间的用户参考。
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本文详细介绍了MAX6675热电偶数字转换器的功能和应用。MAX6675是一款精密的热电偶数字转换器，内置12位模数转换器（ADC），支持冷端补偿检测和校正，并通过SPI兼容接口输出数据。文章详细解析了MAX6675的温度转换、冷端补偿和数字化过程，并提供了应用信息，包括串行接口、开放式热电偶检测、噪音和散热考虑以及降低噪声影响的措施。此外，还提供了STM32 HAL库的参考程序，帮助开发者快速实现MAX6675的读取功能。文章内容丰富，适合从事恒温、过程控制或监控应用的开发者参考。
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