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RSS订阅原创 对架构的理解小记
1.架构就是不同模块不同的组合 或者说每一个架构里有固定、区别于别的架构的模块，但该架构中的不同模型会用该架构中的模块，不同的排列组合 就是不同的模型。2.那我可以自己去按项目的要求去搭建搭建自己的模型，只需要选择一个架构。3.这些模块其实就是不同的矩阵操作。
2025-03-21 16:14:52
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原创 什么是动态规划？（小学生能懂的版本）
然后用这些答案来计算更大的问题，最终得到正确的结果。，问你有几种方法可以爬到楼梯的顶端？之前算出来的结果，就可以。，想用它们拼出一定的金额。：问题拆分成小问题，比如。想象一下，你家楼梯有。
2025-03-12 14:22:34
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原创 【每日德语】第10天：天气与季节表达
Text 10: Das Wetter heute„Heute ist das Wetter sehr schön. Die Sonne scheint und die Temperatur ist angenehm. Es gibt keinen Regen, aber es ist ein bisschen windig. Im Frühling ist das Wetter oft mild, während es im Winter kalt und es manchmal Schnee gibt
2025-03-05 13:09:11
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原创 LLaMA-2 7B 简介
LLaMA-2 7B 适合轻量级推理任务，在开源生态中具备很强的竞争力，尤其适用于。（70 亿参数）版本。LLaMA-2 作为 LLaMA 的升级版本，专为。LLaMA-2 7B 是 Meta（前 Facebook）推出的。设计，支持开源使用，并可用于研究和商业用途。
2025-03-05 10:55:13
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原创 量子计算的数学基础：复数、矩阵和线性代数
量子比特的状态是通过量子力学中的数学工具来描述的，因此，理解量子计算的数学基础对于深入学习量子计算至关重要。复数是量子比特状态表示的基本构成，矩阵则提供了量子操作和变换的数学框架，线性代数则是量子计算中所有操作的理论支撑。在经典计算中，信息是由二进制的 0 和 1 表示的，而在量子计算中，信息是由量子比特（qubit）表示的。在量子计算中，复数的引入使得量子比特能够处于叠加态，这使得量子计算能够并行地处理多种可能的计算路径，从而展现出强大的计算能力。量子计算中的量子态和量子操作通常是通过矩阵来表示的。
2025-02-24 23:06:16
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原创 【每日德语】Reise — 旅行
Text 9: Die Reise nach Berlin„Ich fahre morgen nach Berlin. Der Flughafen ist sehr groß, aber ich finde mein Ticket schnell. Ich nehme den Zug zur Stadt. Die Bahn fährt alle halbe Stunde. Am Bahnhof kaufe ich eine Fahrkarte für den Bus. Ich habe den Fahrp
2025-02-24 22:10:47
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原创 特征提取：如何从不同模态中获取有效信息？
在多模态学习中，由于每种模态的数据结构和表示方法不同，特征提取的目标是从每个模态中提取出最有意义的部分，并通过合适的方式表示出来，使得机器能够理解并用于下游任务（如分类、回归、生成等）。不同于传统的单一模态任务，在多模态学习中，如何有效地从每种模态中提取出有意义的信息并进行融合，直接影响到最终模型的性能和准确性。在文本数据中，每个词或短语可能代表不同的语义信息，因此如何从这些词汇中提取出能够有效描述文本语义的特征，是文本特征提取面临的最大挑战之一。图像数据是高维的，包含丰富的空间结构和语义信息。
2025-02-22 21:28:45
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原创 【每日德语】Geld — 钱
Text 8: Der Einkauf im Supermarkt„Ich gehe heute in den Supermarkt, um frisches Gemüse zu kaufen. Der Preis für die Tomaten ist hoch, aber der Verkäufer gibt mir einen Rabatt. Ich kaufe auch etwas Obst und ein paar Waren für das Abendessen. Im Supermarkt
2025-02-22 21:07:25
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原创 量子计算的基本运算：Hadamard 门、CNOT 门、Pauli 门详解
Hadamard 门、CNOT 门和 Pauli 门是量子计算中的基础量子门，它们在创建叠加态、实现量子纠缠和操控量子比特状态方面发挥着至关重要的作用。Hadamard 门为量子算法提供了初始化叠加态的手段，CNOT 门是实现量子纠缠和量子通信的关键工具，而 Pauli 门则用于量子比特的状态操作和量子纠错。量子计算的核心运算单元是量子门，它们通过作用于量子比特来操控量子状态。它的主要作用是将量子比特从基础的确定性状态（|0〉 或 |1〉）转换到叠加态，即将量子比特的状态同时“分配”到多个可能的结果。
2025-02-21 17:39:24
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原创 支持向量机（SVM）在 NLP 中的使用场景
命名实体识别（NER）是 NLP 中的一个重要任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名、日期等。命名实体识别（NER）是 NLP 中的一个重要任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名、日期等。随着深度学习等新兴技术的发展，SVM 的应用可能会受到一定的挑战，但它仍然是许多 NLP 任务中不可忽视的重要工具。随着深度学习等新兴技术的发展，SVM 的应用可能会受到一定的挑战，但它仍然是许多 NLP 任务中不可忽视的重要工具。
2025-02-20 20:55:17
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原创 【每日德语】leuchten 发光
Text 7: Mein Zimmer„In meinem Zimmer gibt es einen Tisch, einen Stuhl und ein Bett. Auf dem Tisch liegt ein Buch. Neben dem Bett steht eine Lampe, die nachts leuchtet. Das Fenster geht nach draußen, und ich kann den Garten sehen. In der Ecke des Zimmers s
2025-02-20 20:30:33
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原创 量子测量：如何从量子状态获取信息？
与经典物理不同，量子系统的状态并不是一个确定的值，而是由多个可能的状态组成的概率波函数，测量过程在其中扮演了至关重要的角色。与经典物理中的粒子状态不同，量子态不局限于一个确定的值，而是一个叠加的状态，表示系统可能存在的多种状态。量子纠缠是两个量子系统之间的一种深刻联系，即使它们相隔遥远，测量一个系统的状态会即时影响到另一个系统的状态。在经典物理中，我们可以通过合适的仪器对一个物体的某个属性（如位置、速度等）进行精确测量，而量子物理中的测量不仅仅是获取某个确定的值，而是根据概率的方式得到结果。
2025-02-19 15:48:09
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原创 【每日德语】Entschuldigung 对不起
Text 6: Der Arztbesuch„Ich gehe heute zum Arzt, weil ich starke Schmerzen habe. Der Arzt wird mir helfen und mir erklären, was ich tun muss, um mich besser zu fühlen. Nach dem Gespräch werde ich auch Medikamente bekommen. Ich hoffe, dass ich bald wieder g
2025-02-19 14:45:16
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原创 数据融合的经典模型：早期融合、中期融合与后期融合的对比
中期融合是在特征提取后，利用独立的模型分别处理各模态的特征，然后将这些特征在中间层进行融合。在中期融合中，每种模态的数据首先独立处理，然后通过特定的融合策略将处理后的特征结合在一起，最终形成统一的表示。早期融合是指在数据输入阶段将多个模态的数据进行融合，通常是在原始数据或特征提取后直接进行拼接或组合。早期融合、中期融合和后期融合是数据融合的三种经典策略，每种方法都有其独特的优势和适用场景。每个模态的数据经过独立处理后，生成自己的预测结果，最后将这些预测结果进行合并或加权，得到最终的分类或回归结果。
2025-02-18 22:52:46
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原创 【每日德语】Es ist spät 很晚了
Text 5: Ein Tag in der Stadt„Am Morgen stehe ich früh auf. Ich gehe zuerst zur Arbeit. Es ist ein schöner Tag, also fahre ich mit dem Fahrrad. Nach der Arbeit treffe ich mich mit Freunden im Café. Wir trinken Kaffee und reden viel. Am Abend gehe ich nach
2025-02-18 19:31:53
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原创 有了ChatGPT和deepseek，我们还需要刷力扣吗
像ChatGPT这样的AI写手可以帮助我们大幅度提高工作效率，尤其是在代码生成、文档编写等方面。但对于是否需要深入学习基础算法和刷力扣这类问题，还是有一些值得思考的地方。
2025-02-17 15:01:33
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原创 朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用
然后在预测时，使用这些概率值计算新文本属于每个类别的后验概率，最终选择概率最大的类别作为文本的分类结果。朴素贝叶斯的“朴素”假设在于，它假设所有特征（在文本分类中通常是单词）是相互独立的，尽管在现实中这些特征往往是相互关联的。其中，xi是特征（单词） X 中的第 i 个单词，P(xi∣C) 是在类别 C 下该单词出现的条件概率，P(C) 是类别 C 的先验概率。随着文本数据和计算能力的提升，朴素贝叶斯在各种场景中的表现仍然值得关注，并且可以作为其他更复杂模型的基准和对比。在 Python 中，使用。
2025-02-16 19:30:57
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原创 自然语言生成（NLG）与理解（NLU）的核心差异
自然语言理解（NLU）与自然语言生成（NLG）在 NLP 中各自扮演着至关重要的角色，它们解决了不同类型的任务，分别关注如何理解输入的语言和如何生成输出的语言。NLU 是 NLP 中的一个重要组成部分，它解决了机器如何从输入的自然语言中“获取”意义的问题。例如，在构建一个聊天机器人时，机器首先需要通过 NLU 解析用户的输入，理解用户的意图和情感，然后再通过 NLG 生成合适的回应。尽管自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）都涉及到语言的处理，但它们的核心任务和应用场景截然不同。
2025-02-15 16:55:05
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原创 【每日德语】Guten Morgen
Text 2: Mein Freund„Mein Name ist Peter. Ich habe einen Freund, er heißt Tom. Tom ist 26 Jahre alt und er wohnt in München. Wir treffen uns oft am Wochenende. Wir gehen ins Kino oder machen einen Spaziergang im Park. Tom arbeitet als Lehrer und ich arbeit
2025-02-15 16:35:14
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原创 量子叠加与量子纠缠：为什么量子计算如此强大？
那么，量子叠加和量子纠缠到底是什么？假设你有 nn 个量子比特，它们可以同时表示 2n2^n 种状态，比经典计算机要高效得多。无论这两个量子比特相距多远，当你测量一个量子比特时，另一个量子比特的状态也会立刻被确定。量子纠缠为量子计算机提供了超强的计算能力。它能够让量子计算机在执行某些任务时，能够。当两个量子比特处于纠缠态时，它们之间会建立一种。量子叠加让量子计算机能够并行处理大量数据，因此在一些复杂问题上，它能。两个状态，但量子比特（qubit）则不然。，也就是说，它可以同时是 0 和 1！
2025-02-14 15:12:01
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原创 【每日德语】Mir geht’s gut
我们从常见的基础词汇入手，每天学习10个新单词，帮助你逐步积累词汇量。每周也会进行复习，确保记住这些单词。每周我们可以选择一些简单的阅读材料，从短文开始，逐步增加文章的难度。我们从简单的短篇故事或文章入手。你可以在每天的学习中，通过写作和口语练习这些单词，逐步掌握。
2025-02-14 14:53:08
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原创 GPT 系列模型发展史：从 GPT 到 ChatGPT 的演进与技术细节
从 GPT 到 ChatGPT，再到 GPT-4，这一系列模型的演进不仅推动了自然语言处理（NLP）的边界，也深刻改变了人机交互的方式。从 GPT 到 ChatGPT，再到 GPT-4，OpenAI 不仅推动了技术的边界，更重新定义了人机交互的未来。从 GPT 到 ChatGPT，OpenAI 不仅推动了技术的边界，更重新定义了人机交互的未来。：GPT-2 证明了模型规模与性能的正相关关系，并为后续更大规模的模型铺平了道路。：GPT 的成功证明了预训练模型的有效性，OpenAI 开始探索更大规模的模型。
2025-02-13 19:46:46
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原创 从比特到量子比特（Qubit）：计算范式的颠覆与未来
当我们谈论计算的未来时，量子计算无疑是最具颠覆性的技术之一。从经典比特（Bit）到量子比特（Qubit），这不仅仅是信息单元的升级，而是异常计算范式的根本性变革。🔹：作为传统计算机的基础，比特只能处于0或1的确定状态，是布尔逻辑的基石。🔹：量子比特则完全不同，它利用量子力学的叠加态（Superposition）和纠缠态（Entanglement），可以同时表示0和1，甚至更复杂的量子态。这种特性使得量子计算机在处理某些问题时具有指数级的优势。
2025-02-13 19:42:21
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原创 Abstract Syntax Tree (AST)（抽象语法树）
（抽象语法树）是表示源代码结构的树形数据结构，广泛用于编程语言的解析和编译过程中。它是一种用于表达程序代码结构的树状表示，忽略了代码中的一些细节（如括号和分号），仅保留代码的语法结构和语义信息。
2025-02-12 13:56:57
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原创 什么是量子计算？它与经典计算机的本质区别
在这个信息爆炸的时代，量子计算（Quantum Computing）正成为下一代计算革命的核心。➡️ 两个量子比特可以通过“纠缠”保持神秘的关联，即使相距甚远，改变一个比特的状态会立即影响另一个。➡️ 通过量子干涉，我们可以增强正确计算路径的概率，同时削弱错误路径，使计算更高效。虽然量子计算在某些特定领域具有颠覆性，但它不会完全取代经典计算机，而是与之互补。➡️ 经典比特只能是 0 或 1，而量子比特可以是。，这使得量子计算可以并行处理大量数据。：模拟分子结构，加速新材料和新药研发。
2025-02-11 14:47:25
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原创 Transformer结构解析：从Attention到Self-Attention
在nlp这个领域，Transformer的提出是深度学习的一次革命。自从2017年Vaswani等人提出Transformer模型，就它迅速成为了所有nlp任务的核心架构。特别是在机器翻译、文本生成、语音识别和图像处理这些领域。下面我将深入解析Transformer架构的核心组件，特别是Attention和Self-Attention。
2025-02-11 12:30:51
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原创 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）详解
帮助理解数据的分布和聚类情况。，以便人类可以更直观地观察数据的结构和聚类情况。，t-SNE 是一个很好的选择！库来实现 t-SNE，将。尽管 t-SNE 适用于。t-SNE 主要用于。
2025-02-10 20:14:43
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原创 scikit-learn简介
下面是一个简单的使用 scikit-learn 进行。它提供了一些简单高效的工具，适用于。，因此被广泛应用于学术研究和工业应用中。scikit-learn 非常适合用于。scikit-learn 基于。）配合使用时也能发挥很好的效果。，而且它和其他流行的库（如。
2025-02-09 14:43:12
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原创 什么是自回归范式
在时间序列或文本生成任务中，模型的目标是通过递归地预测每个时间步（或每个单词）的值，假设我们有一个序列 X=(x1,x2,…,xn)X = (x_1, x_2, \dots, x_n)，那么自回归模型的目标是学习如何在给定。
2025-02-09 12:24:00
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原创 凸函数在损失函数优化和梯度下降中的作用
以找到最优的模型参数。损失函数的优化通常使用。假设你正在训练一个机器学习模型，你的目标是。梯度下降是一种迭代优化算法，它通过计算。我们来用 Python 画出一个。假设 f(x)f(x) 是一个。下面，我会详细解释这个过程。，这里的 θ代表模型的参数。，这是机器学习优化中的关键。如果损失函数 f(θ)是。，并模拟梯度下降的过程。，梯度下降一定能找到。
2025-02-09 11:32:28
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原创 什么是未登录词（OOV）
指的是在模型训练时**未出现在词汇表（Vocabulary）**中的单词。在自然语言处理（NLP）任务中，未登录词通常会带来挑战，因为模型在训练时从未见过这些单词，因此无法直接为它们提供词向量或处理它们的语义信息。未登录词（OOV）是 NLP 任务中的常见问题，因为模型的词汇表通常是有限的，而语言是不断变化的。FastText（基于 Word2Vec）可以有效处理未登录词，它的核心思想是。在一些 NLP 任务中，未登录词可以被映射为一个特殊的。在 Transformer 相关的 NLP 模型（如。
2025-02-08 10:08:21
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原创 BERT 模型简介：如何彻底改变 NLP 领域
BERT 采用了创新的双向编码方法和预训练-微调的框架，使得模型能够以前所未有的方式理解语言中的深层次语义信息，并在多项 NLP 任务中表现出卓越的性能。BERT 的出现不仅极大提升了 NLP 任务的性能，还推动了预训练语言模型的广泛应用。预训练过程中，BERT 通过。BERT 的设计可以让其支持多任务学习，在不同的 NLP 任务中共享底层知识，而无需为每个任务训练一个全新的模型。：BERT 是一个非常庞大的模型，尤其是在微调时，训练和推理都需要大量的计算资源，这对于一些资源有限的场景可能构成挑战。
2025-02-06 11:18:39
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原创 什么是词嵌入？Word2Vec、GloVe 与 FastText 的区别
自然语言处理（NLP）领域的核心问题之一，是如何将人类的语言转换成计算机可以理解的数值形式，而**词嵌入（Word Embedding）**正是为了解决这个问题的重要技术。词嵌入是一种将单词表示为低维向量的方法，这种向量能够捕捉单词的语义和语法特性。通过词嵌入，单词之间的语义相似性可以用向量之间的距离来衡量。在实际应用中，根据任务需求和数据特点选择合适的词嵌入模型，将显著提升 NLP 模型的性能。这表示词嵌入不仅能捕捉单词之间的表面相似性，还能理解它们在语义上的逻辑关系。
2025-01-27 21:05:11
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原创 自然语言处理（NLP）入门：基础概念与应用场景
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能（AI）的一个重要分支，研究如何让计算机理解、生成、分析和与人类语言进行交互。换句话说，NLP 是让机器像人一样“读、写、听、说”的技术，它结合了语言学、机器学习、计算机科学等多学科知识。未来，随着技术的进步，NLP 将进一步推动人机交互的自然化和智能化。NLP 的核心目标是将非结构化的自然语言（如文本和语音）转化为结构化数据，使机器能够高效处理、分析和生成语言信息。每个步骤都有具体的任务和技术支撑，我们将逐一展开。
2025-01-25 21:54:20
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原创 数据融合的经典模型：早期融合、中期融合与后期融合的对比
在多模态数据融合中，如何将不同模态（如图像、文本、语音等）的数据整合到一个统一的表示中，是至关重要的环节。不同的任务需求和数据特点决定了我们应该采用哪种融合策略，而早期融合、中期融合和后期融合是多模态数据处理的三种经典方法。不同的融合策略适用于不同的任务需求。早期融合更适合需要深度模态交互的场景，中期融合在信息保留和灵活性之间找到了平衡，而后期融合则以简单、高效、模块化的设计适应更多任务。中期融合是指先对每种模态的数据独立提取特征，然后在模型中间阶段对多模态特征进行融合，形成统一的表示。
2025-01-25 21:27:10
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原创 多模态数据融合的基本流程与关键环节
多模态数据融合作为人工智能的重要技术方向，不仅整合了视觉、语言、语音、传感器等多种模态的数据，还通过合理的融合方法让机器获得更全面的感知能力。多模态数据融合并不是简单的“拼凑”，它需要从采集、预处理、特征提取到融合和决策的每一步精心设计。通过合理的融合技术，我们可以让AI在更复杂的场景下实现智能化应用，提升实际任务的效果和效率。不同模态之间的关系复杂且隐含，比如图像中的“红色苹果”和文字中的“水果”需要建立联系。欢迎留言分享你的观点！不同模态数据的预处理方式不同，需要保证数据的时间对齐和模态对齐。
2025-01-24 21:57:35
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原创 为什么多模态数据融合越来越重要？浅谈应用背景与意义
相比单一模态数据（如仅依赖图像或文本），多模态数据融合通过整合多种数据类型（图像、文本、语音、传感器等），能够让机器更全面、更准确地理解复杂场景。多模态数据融合已经成为人工智能发展的重要方向，它不仅让AI更智能、更贴近人类感知，还在多个行业带来了显著的效率提升和技术突破。现代应用中产生的数据往往是多模态的，例如社交媒体上的图片+文字+视频+语音，这些多模态数据需要被同时理解和处理。多模态数据融合的最大特点是：结合多种数据模态的优势，弥补单一模态的不足。
2025-01-22 13:33:18
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wifi和传感器完成室内定位（含代码）数据集
2024-12-17
wifi和传感器完成室内定位（含代码）数据集
2024-12-17
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