『六道』-优快云博客

原创 LSTM+CRF模型

在序列标注任务中，LSTM用于对输入序列进行特征提取和上下文建模，而CRF用于将LSTM得到的特征序列映射为最终的标签序列。通过输入数据和上一个隐藏状态，计算输入门的开关值，并将其乘以输入数据，得到要更新到细胞状态的部分。通过输入门、遗忘门和输出门的计算，LSTM能够有效地捕捉到序列数据中的长期依赖关系，从而更好地处理序列任务，比如语言建模、机器翻译、文本生成。与传统的基于规则或者序列标注算法相比，CRF模型能够通过学习标签之间的关系，更好的适应任务特征和上下文信息，会提升序列标注任务的性能。

2023-10-02 10:33:14 936

原创作为数据分析师，如何能把AI工具和数据分析工作更好的结合？

做为数据分析师，如果能够学会把AI工具应用到实际的数据分析工作当中，可以把一些重复性很强的工作交给AI来完成，这样数据分析师在提升效率的过程中能够去有更多的时间考虑具有创意的工作。数据分析师可以根据罗列出来需要优化掉的步骤，去考虑针对性的选择使用某些AI工具（这里需要注明：有些重复工作并不是只有AI能够完成，能够减少重复工作的都是可以整理使用）。小公司永远是最多的，而这些小公司的数据分析工作是由公司下发需求，爬虫工程师根据项目去编写爬虫框架，完成外部与内部的数据自动爬取工作。

2023-09-09 09:12:35 564

原创 MathGPT是什么，MathGPT与ChatGPT的区别是什么，MathGPT十大应用场景

与ChatGPT相比，MathGPT主要关注数学领域而非通用性的自然语言理解，因此其训练语料库和预测任务都与数学有关，同时还加入了数学专有的结构和语法规则，以更好地服从数学领域的特点。MathGPT是一种基于自然语言处理技术的数学语言模型，其目的是通过自动化生成数学公式、证明和解题步骤等来辅助数学学习和研究。5. 数学学者研究支持：MathGPT是数学领域研究的重要工具之一，可以提供数学领域的思路和可能解决方案。4. 数学竞赛辅助：MathGPT可以训练和支持数学竞赛选手，帮助他们更好地应对数学竞赛。

2023-05-09 11:41:31 3832

原创 KNIME是什么软件

要在KNIME中进行数据可视化，请使用内置的可视化工具，在节点库中搜索“Interactive Views”或“Views”，选择适当的视图类型（例如散点图、柱状图等），然后将其拖放到工作流程中。接下来，将数据输入到视图节点中，并配置视图节点以呈现所需的数据。要制作饼图，请使用KNIME的内置可视化工具之一，例如“Pie Chart”节点。要保存KNIME工作流，请打开要保存的工作流程并选择“文件”>“另存为”。在“另存为”窗口中，选择要保存的位置和文件名，并单击“保存”。knime数据可视化怎么做。

2023-05-08 14:38:41 486

原创模式识别是什么意思

模式识别技术可以应用于人脸识别、手写体识别、图像识别、语音识别、声纹识别、文本分类、行为分析、医学诊断、工业控制等多个领域。模式识别是一种通过分析数据特征、模型、算法等手段，从数据中寻找规律、发现隐藏的模式或结构的技术。通常是从某些对象、场景、过程等方面入手，对数据进行处理，以便于对这些对象、场景、过程进行分类、检测、识别、分割、分析等目的。7. 行为分析：通过分析行为模式的规律、节奏、频率等特征，对用户的行为进行分析和预测。6. 文本分类：通过分析文本中的单词、短语、句子等特征，对文本进行分类或判定。

2023-05-02 23:03:29 1144

原创数据挖掘是做什么的

数据挖掘工具包括商业软件和开源软件两种：商业软件如SAS、SPSS、KNIME等，这些软件功能比较齐全且易上手，但价格昂贵；开源软件如WEKA、RapidMinder、Python等，由于开源软件免费且有着强大的社区支持，因此越来越受到数据挖掘领域的青睐。数据挖掘的方法包括分类、聚类、关联分析、异常检测、预测等等。数据挖掘课程通常包括：数据预处理、特征选择、特征提取、数据规约、分类方法、聚类方法、关联规则挖掘、异常检测等内容。课程还会介绍如何使用一些工具来实现数据挖掘，如WEKA，RapidMiner等。

2023-04-23 18:56:49 181

原创 StableLM是什么

StableLM使用了一些常用的模型架构，比如LSTM、Transformer等，还使用了一些先进的技术，比如自注意力机制、残差连接等，以提高模型的效果和精度。StableLM是一个基于深度学习的语言模型，旨通过有效地利用同义词、语气和语法结构等上下文信息来纠正非标准、不流畅或不准确的自然语言文本，比如病历、法律文件或用户评论等。除此之外，StableLM还使用了一些特定的技术来处理输入文本，比如词向量、句子嵌入等，以更好地编码输入文本的信息。

2023-04-22 19:56:49 209

原创 AI写作可以写什么，分别有哪些工具

2. Hugging Face Transformers：是一个面向NLP和AI的开源平台，它提供了近百个经过预训练的模型，可以用于生成各种类型的语言文本。1. 开源CLUE-AI社区智能对话模型large-v3：是目前最为先进的语言模型，可用于生成各种类型的文本，包括文章、自动回复邮件、自动生成代码等。它所生成的文章有时非常类似于人为撰写的文章。6. Snazzy AI：是一种基于AI技术的内容生成工具，它可以自动生成各种类型的文章，如新闻报道、博客文章、广告、推文等。

2023-04-22 18:21:28 356

原创 AI写作可以干什么

AI写作可以用于自动生成各种类型的文本，例如新闻报道、产品描述、营销文案、科技文章、小说甚至诗歌等。AI写作还可以帮助改善文本的准确性和一致性，同时将作者的情感、语气和风格的因素融入生成的文本。AI写作已经成为现代内容创造的重要工具，广泛用于新闻、媒体、广告、电子商务、出版等领域。AI写作可以帮助节省时间和成本，提高生产效率，特别是对于大量标准化、重复性任务的处理。在商业应用方面，AI写作可以用于增强用户体验，提高客户保留率，增加销售量等。

2023-04-22 18:20:09 340

原创低算力大模型是什么

学习低算力大模型的路线包括学习深度学习基础知识、了解不同类型的低算力大模型，学习模型的设计思路和优化策略，熟悉相关工具和框架的使用，以及实践项目和实验，不断提升实际应用能力。低算力大模型是指可以在计算资源较为有限的设备上进行训练和推理的深度学习模型，其设计和优化的重点在于减小模型的参数量和计算复杂度，同时保持较高的精度和泛化能力。低算力大模型的应用场景主要是面向资源受限、计算能力不足的移动设备和嵌入式系统，例如智能手机、智能音箱、智能摄像头、嵌入式芯片等。

2023-04-22 01:36:01 386

原创乘客出租出行需求短时预测

CLAB模型是一种空间-时间环境下基于深度学习的乘客流量预测模型，可有效挖掘出租车乘客出行的时空相关性，考虑历史数据流入量对出行需求的影响，从而提高预测准确性。1.时间维度：预测的是短时预测，需要考虑时间尺度较小的历史数据，如每小时的出行量、流量等，也可以考虑天、周等不同时间尺度。2.空间维度：需要考虑出租车乘客出行的空间分布，将城市划分为不同的区域或网格，以区域/网格为单位建立预测模型。3.预测结果输出：将训练好的预测模型用于新数据的预测，输出出租车乘客流量等预测结果。

2023-04-20 19:12:02 564

原创新闻主题识别及其热点演化分析流程

7. 可视化呈现：使用可视化工具（如Python中的matplotlib、seaborn等）将数据可视化呈现，如主题分布图、热点演化图等。4. 主题聚类：采用基于聚类算法（如K-means、层次聚类等）的主题聚类方法，将文本数据聚类成不同的主题。6. 热点分析：通过对主题的时间分布、热度分析，识别出当前的热点主题，并随时间推移进行热点演化分析。1. 数据收集：收集与科技新闻相关的大量文本数据，包括新闻报道、评论、社交媒体等。2. 数据预处理：对收集到的文本数据进行清洗、去重、分词、停用词过滤等处理。

2023-04-19 01:07:19 450

原创小说情感倾向分析工具

情感分析工具：可以对文本进行情感识别，根据文本中包含的情感信息，将其转化成情感值，通常有积极情感值、消极情感值、中性情感值等，常用的工具有情感词典和机器学习模型。情感标签工具：可以通过文本中的情感信息为文本打上情感标签，这种工具通常会给出多种情感标签，比如喜悦、悲伤、恐惧、愤怒等，常用的工具有LDA、LSTM等。文本分类工具：可以将文本进行高效分类，根据文本的主题和类别进行分类，比如将小说分成言情、武侠、科幻等类别，常用的工具有朴素贝叶斯、卷积神经网络等。

2023-04-18 18:13:38 1017

原创液态神经网络是什么

其中最核心的技术是“液态计算”，它是将大量的神经元按照一定规则排列在一起，并用随机扰动来控制信号的传递，这样可以让液态神经网络在处理具有时间因素的任务时呈现出良好的性能表现。液态神经网络的优势主要体现在处理具有时间因素的任务方面，如语音识别、动作识别、运动控制、序列预测等。液态神经网络的劣势在于其训练过程相对较为复杂，并且由于液态神经网络结构的特殊性质，需要较多的计算资源来支持训练和测试。液态神经网络是一种新型的神经网络算法，其模拟了大脑中突触的时变行为，使得网络在处理具有时间因素的任务方面效果较好。

2023-04-17 23:28:28 1265

原创类脑导航的机理、算法、实现与展望

CBN的实现需要多个技术领域的支持，例如机器学习、神经生物学、计算机科学、计算机视觉和处理技术、导航传感器技术等等。展望方面，CBN的应用将有助于解决传统导航系统的一些问题，例如信号中断、定位不准等等。CBN的研究可以深化人类对于脑与行为的认知，以及神经元与突触的功能和特性，推动相关技术的发展和应用。通过不断的学习和优化，CBN可以逐渐适应复杂的空间环境和复杂的行为决策。与传统导航系统不同的是，CBN借鉴了大脑神经元与突触的工作原理，通过人工神经网络学习和模拟动物的行为，使导航过程更加具有灵活性和适应性。

2023-04-14 18:55:26 505

原创跨语言情感分析研究方向

1. 跨语言情感分析是指对不同语言的文本进行情感分析。跨语言情感分析的难点在于处理不同语言之间的词义差异和语法结构差异，以及如何构建跨语言情感词典。研究者可以通过使用机器翻译将不同语言的文本翻译为相同语言，再进行情感分析，或者直接对不同语言的文本进行情感分析。跨语言情感分析仍有许多待解决的问题，如如何构建跨语言情感词典、如何处理不同语言之间词义的差异、如何解决语言难以处理的语法结构等。目前的研究主要集中在构建跨语言情感词典、跨语言情感特征提取以及跨语言情感分类算法的研究上。

2023-04-13 22:08:23 436

原创 citespace关键词共现分析

CiteSpace是一种数据可视化和分析工具，可以用来分析学术领域的论文、作者、期刊、关键词等信息，并通过可视化方式展示学术研究的趋势与发展。CiteSpace关键词共现分析可以帮助研究者找到文章中高频使用的关键词以及不同关键词之间的相关性。需要注意的是，CiteSpace关键词共现分析仅仅是一个辅助工具，分析结果需要借助研究者的学术背景知识和判断力进行解释。6.对关键词共现网络图进行分析，包括筛选出度中心性较高的节点，找出节点之间的关联性等。4.选择关键词共现分析，设置关键词共现的时间跨度、阈值等参数。

2023-04-12 16:18:03 3235

原创有哪些适合学生党或打工人的AI工具？

8. Newton Mail：一款能够处理多个电子邮件账户的人工智能邮件应用程序，能够帮助用户节省时间。4. Evernote：一种多功能笔记和日历应用程序，能够组织学习和工作材料。9. Otter.ai：一种语音识别应用程序，能够自动转录会议、讲座、采访等。10. Kuriobot：一种机器人教育应用程序，让用户学习编程和机器人技术。2. Duolingo：一款免费的AI语言学习应用程序，适合学习不同语言。3. Quizlet：一种在线学习工具，用于创建、分享和学习闪卡和测试。

2023-04-11 19:22:29 15480

原创新词发现方法，新词发现算法有哪些，热词的发现方法，互联网热词挖掘方法

（1）从大数据中抽取：通过抓取互联网上的海量语料，利用统计模型和自然语言处理技术，挖掘新的高频单词或词组，比如Google的Ngram Viewer。（4）热词挖掘：基于特征提取结果，运用机器学习算法和自然语言处理技术，对文本进行分析和挖掘，挖掘出热词和相关热点话题。（2）基于社交媒体的新词发现：通过分析社交媒体平台上的大量用户互动记录，挖掘出新词，比如Twitter的实时搜索。（3）基于词向量的算法：通过对文本数据进行分词，建立文本的向量表示，计算新词与现有词语的相似度，从中挖掘新词。

2023-04-02 21:55:32 1025

原创智慧商业零售商业模式是什么，智慧商业零售商业模式有那些，智慧零售数据采集维度

其核心是以消费者为中心，通过数据采集、分析和挖掘，提高商品精细化运营、增强线上浏览和线下购买体验、全面提高门店运营效率和营销能力。1. 人脸识别和行为分析：通过人脸识别和行为分析技术，了解消费者的喜好和购买行为，进行个性化推荐和运营。4. 数据分析和营销：通过数据采集和分析，了解消费者需求和市场趋势，进行个性化营销和经营策略制定。3.新零售商业模式：将线上与线下相结合，通过O2O营销等手段，提高用户购物体验和忠诚度。2. 库存和供应链管理：通过RFID等技术监控库存和供应链，提高运营效率和减少成本。

2023-04-02 11:59:28 552

原创行为预测的方法，行为分析的基本原理，行为预测算法优缺点，行为预测算法有哪些

行为分析的基本原理是通过采集和分析用户的行为数据，如点击、浏览、搜索、购买等，来发现用户的需求、兴趣和行为模式，从而预测用户未来的行为。行为分析需要考虑数据的来源、数据的质量、数据的维度等因素，同时还需结合机器学习、深度学习等技术，对数据进行处理和分析，发现用户行为数据中的规律性和趋势性。行为预测算法可以快速、准确地预测用户的行为，从而实现个性化推荐、精准营销等目的，提高营销效果和用户体验。常见的行为预测算法包括基于规则的算法、基于统计方法的算法、基于机器学习方法的算法等。

2023-04-01 20:32:58 1675

原创 AI建筑设计

AI建筑设计的实现原理主要是通过机器学习和深度学习算法，通过大量的数据分析、特征提取、模型训练和优化等技术手段，实现对建筑设计问题的自动化处理与解决。（4）交互设计：AI技术将成为交互设计的重要工具，提供自动生成用户需求分析、交互设计原型、UI设计等服务，优化设计流程并加速产品上市。（2）数据预处理：对收集到的数据进行清洗和处理，包括数据格式化、字段匹配和数据降噪等操作，以提高后续建模的准确性。（3）广告设计：AI技术将成为广告设计的重要工具，帮助广告设计人员进行素材筛选、排版、调色等操作，提高设计效率。

2023-04-01 15:19:20 1196

原创遥感数据怎么获取

6. 遥感数据的未来发展趋势：遥感技术将逐渐向高空间分辨率、高光谱分辨率、高时空分辨率、多源数据融合和机器学习等方向发展，从而实现更精确、更细致、更全面的监测和观测。5. 遥感数据应用场景：遥感数据应用于农业、林业、水利、城市规划、环境监测、气象预测、地质勘查等领域，可用于制定决策、分析变化、评估效果等。4. 遥感数据的处理流程：遥感数据处理流程包括影像解译、特征提取、分类和监测等步骤，可以进行地表覆盖类型分类、资源调查、环境监测等应用。

2023-03-31 17:38:32 577

原创时空大数据与智慧城市

时空大数据可以应用于交通管理、城市规划、环境监测、灾害管理、智能公共安全等领域，可以帮助城市掌握交通拥堵、气象变化、空气质量、水资源管理等重要信息，实现城市资源优化、环境保护、公共安全保障等目标。这些数据一般来自于交通、气象、人口、地理、经济、社会等多个领域，包括但不限于传感器数据、移动终端数据、社交媒体数据、卫星数据等多种数据类型。时空大数据具有高速、高维、多源、多样、动态等特点，是智慧城市建设的重要基础。时空大数据包括技术上的数据采集、存储、处理、分析、可视化等多个方面。时空大数据与智慧城市。

2023-03-31 16:42:56 598

原创多模态信息检索流程，多模态信息检索的商业应用，多模态信息检索涵盖技术与未来发展

未来，随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断发展，多模态信息检索将得到进一步的发展和应用。多模态信息检索将向着更加自然语言化、智能化、个性化的方向发展，实现人机交互更加便捷、高效、智能。2. 多模态信息融合技术：将不同类型的信息转化为统一的表示形式，进行特征融合和相似度计算；3. 智能家居：通过多模态信息检索，实现语音控制、图像识别等功能，提高家居的智能化程度；4. 进行信息匹配和检索，比较不同类型的信息的相似度，返回相似度较高的信息。1. 收集不同类型的信息，如文本、图像、音频、视频等；

2023-03-31 10:47:49 608

原创 aigc是什么，aigc和chatGPT的区别，aigc商业应用场景

其目的是将这些技术结合起来，实现更加高效、智能化的图像识别和处理，提升人机交互的用户体验。两者的应用场景有所不同，但都是人工智能领域的重要技术。在智能安防领域中，AIGC可以通过图像识别技术实现人脸识别、车辆识别等功能，提升安全监控的效率和准确性。AIGC的商业应用场景非常广泛，例如智能安防、医疗影像分析、虚拟现实、游戏制作、智能驾驶等领域。在游戏和虚拟现实领域，AIGC可以实现高度逼真的图像渲染和物理模拟，提升游戏体验。在智能驾驶领域，AIGC可以帮助自动驾驶车辆识别周围环境，实现精准、安全的驾驶。

2023-03-31 10:15:14 2966 2

原创 Prompt是什么意思？

未来的Prompt工程师需要具备深入了解语言模型和自动化生成技术的能力，同时还需要对NLP算法和研究领域有很好的理解。百度AI文心一言百度AI文心一言是一种基于Prompt技术的对话生成模型，由百度AI文心一言推出。百度AI文心一言百度AI文心一言的工作原理与Prompt技术相似，都是利用先前的上下文预测下一个单词。它是一种自然语言处理技术，能够自动生成人类语言式的文本，例如问题回答、短文本生成等。Prompt技术是一种基于语言模型的生成式模型，其基本思想是利用预训练的大型语言模型来生成自然语言文本。

2023-03-30 10:05:06 2027

原创情感分析的分类，情感分析模型有哪些，情感分析的应用场景，情感分析的发展趋势

（2）基于机器学习的情感分析模型：使用支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、决策树等分类算法，通过训练模型来进行情感分析。（3）深度学习模型：使用神经网络模型如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）来实现情感分类。（1）基于词典的情感分析模型：使用情感词典，根据文本中的情感词出现的情况，计算情感分值。（2）基于情感维度的分类：将文本的情感分为喜欢、愤怒、悲伤、惊喜等多个情感维度。（1）基于情感极性的分类：将文本的情感分为正向、负向和中性三类。（3）金融领域：对股票、证券等投资领域的情感变化进行分析。

2023-03-29 17:30:24 2803

空空如也

网站怎么根据用户浏览做推荐

如何进行海量文本词频统计

关于网站未来发展趋势如何取舍？

关键词挖掘工具原理，站长工具关键词的查询检索量数据是怎么来的(标签-百度)