怂人会阿汤

最新推荐文章于 2025-06-07 23:37:37 发布
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分类专栏： js 文章标签： 自然语言处理
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大领导阿汤哥说,在我们公司平均待2年就会走, 你为什么还在这里

怂人答: 我也一直在找,可惜没找到合适的.

佛曰: ‘怂人是实力太弱 找不到工作’

阿斯汤加瑜伽（Ashtanga Yoga）第一序列学习与实践笔记（八）
QC班长的博客
01-25 1145
注：文章内容可能因本人学识或能力有限，如有发现不足可文末留言。 前几天忽然发现，好像每个领域都有一些吸引人目光的“发光物”，这些“发光物”大部分往往存在于表层。我们大部分人看到了这些“发光物”就会以为它就是该领域的全部了，给它贴上一个标签，更要命的是领域外的人如果不去深入了解确实只看得到它们。其实我们每个人或多或少都会存在这样的问题，这个体会是在前几天和别人聊阿斯汤加瑜伽时发现的，以下为了行文简便，简称“阿汤”。 在我去上Isha瑜伽的公开课时和老师讨论起了有关瑜伽练习内容选择的问题，我和她说明了
阿汤哥权限源码2
09-14
阿汤哥权限源码2
阿汤哥权限源码1
09-14
阿汤哥权限源码1
阿汤哥oa源代码3
09-14
阿汤哥oa源代码3
使用Oracle写sql，获取各科成绩最高人的信息
06-02
可以使用以下SQL语句来获取各科成绩最高人的信息： ``` SELECT subject, name, score FROM ( SELECT subject, name, score, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY subject ORDER BY score DESC) AS rn FROM scores )...
NLP学习路线图（二十）：FastText
2501_91516851的博客
06-03 1055
FastText是Facebook AI团队提出的创新型词向量模型，它在Word2Vec基础上引入字符n-gram的子词信息，有效解决了传统词向量在形态丰富语言、罕见词和OOV词处理上的痛点。该模型通过将词分解为字符n-gram的组合，利用共享的n-gram向量实现词义的分解与重组，显著提升了词向量表示的泛化能力。FastText具有训练高效、内存占用少等优势，尤其擅长处理社交媒体文本等存在大量新词和拼写错误的场景。
NLP学习路线图（二十九）：BERT及其变体
2501_91516851的博客
06-06 710
在自然语言处理（NLP）领域，一场静默的革命始于2017年。当谷歌研究者发表《Attention is All You Need》时，很少有人预料到其中提出的Transformer架构会彻底颠覆NLP的发展轨迹，更催生了以GPT系列为代表的语言模型风暴，重新定义了人类与机器的交互方式。
RAG技术解析：实现高精度大语言模型知识增强
一次次探索代码无限可能的旅程，专注于前端、后端、服务器及AI大模型的分享和交流。与我一起踏上这段无尽的技术之旅吧！
06-04 1025
RAG技术为大语言模型注入了"外部记忆"能力，使其能够基于最新和专有知识提供准确回答，有效克服了大模型"幻觉"问题。相比传统的微调方法，RAG具有实现成本低、部署简单、知识可实时更新等优势，特别适合企业级应用场景。随着向量数据库、嵌入模型和提示工程技术的不断进步，RAG系统的性能还将持续提升，为各领域的智能问答和知识服务带来更大价值。
赋能大型语言模型与外部世界交互——函数调用的崛起
weixin_47420447的博客
06-06 741
函数调用，或称工具使用，其核心定义是一种使大型语言模型能够根据用户的自然语言输入，请求执行外部系统中预先定义好的函数或API的技术。在此过程中，LLM本身并不直接执行这些函数；相反，它会分析用户意图，并生成一个包含目标函数名称及其所需参数的结构化数据（通常为JSON格式）1。这个结构化数据随后被传递给外部的应用程序或执行环境，由后者负责实际调用函数并处理结果。
NLP学习路线图（二十八）：BERT及其变体
2501_91516851的博客
06-06 797
自然语言处理（NLP）领域在近些年经历了革命性的发展，其中Transformer架构的提出和BERT模型的诞生无疑是两个最关键的里程碑。它们不仅刷新了几乎所有NLP任务的性能记录，更深刻地改变了我们构建和理解语言模型的方式。本文将深入剖析Transformer的核心机制，详细解读BERT的工作原理及其带来的范式转变，并探讨其重要变种的发展脉络与技术特点。
NLP学习路线图（三十）：微调策略
2501_91516851的博客
06-07 527
在自然语言处理领域，预训练语言模型（如BERT、GPT、T5）已成为基础设施。但如何让这些“通才”模型蜕变为特定任务的“专家”？微调策略正是关键所在。本文将深入剖析七种核心微调技术及其演进逻辑。
Visual Studio 中的 MD、MTD、MDD、MT 选项详解
06-06 337
选项描述主要用途/MD动态链接到多线程运行时库生产环境，需考虑部署/MT静态链接到多线程运行时库独立部署，无需额外安装/MDd动态链接到调试版多线程运行时库开发调试，丰富调试信息/MTd静态链接到调试版多线程运行时库开发调试，避免外部依赖。
[论文阅读]Poisonprompt: Backdoor attack on prompt-based large language models
m0_52911108的博客
05-30 1359
探讨了外包提示的安全漏洞，这些漏洞在发布前被恶意注入了后门。提示的后门行为可以通过注入查询句的几个触发器来激活；否则，提示行为正常。探讨了在下一个词预测任务的背景下的后门攻击。在提示调优过程中向提示注入后门带来了巨大的挑战。首先，在低熵提示上与提示调优一起训练后门任务是困难的。因此，后门攻击应该利用大型语言模型的上下文推理能力来有效地响应输入符元的微小变化。其次，向提示注入后门将不可避免地降低提示的性能。为了应对这一挑战，后门攻击的训练应同时优化提示调优任务，以保持其在下游任务上的性能。
KV Cache：大语言模型推理加速的核心机制详解
guoguozgw的博客
06-03 1032
KV Cache 是一种用于缓存 Transformer 模型中注意力机制所需的 Key 和 Value 向量的结构。它允许模型在逐词生成时复用之前 token 的 K/V 值，从而避免重复计算，提高推理速度和资源利用率。关键点内容KV Cache 是什么？存储每个 token 的 Key 和 Value 向量，用于 attention 计算为什么要用？避免重复计算，提升推理速度有什么缺点？显存占用高，尤其在长文本和多用户场景下如何优化？
在NLP文本处理中，将字符映射到阿拉伯数字（构建词汇表vocab）的核心目的和意义
mayaohao的博客
06-05 222
‌：字符到数字的映射是NLP数据预处理的核心步骤，实现了文本的标准化、数值化和批量化处理，为后续模型计算奠定基础。
多模态大语言模型arxiv论文略读（109）
Jamence的博客
06-05 671
➡️ 研究动机：为了解决MLLMs在处理数学图表时的不足，研究团队提出了Math-PUMA，一种基于渐进式向上多模态对齐（Progressive Upward Multimodal Alignment, PUMA）的方法，旨在通过三个阶段的训练过程增强MLLMs的数学推理能力。然而，现有的MLLMs在心脏病诊断方面表现不佳，尤其是在ECG数据分析和长文本医疗报告生成的整合上，主要原因是ECG数据分析的复杂性和文本与ECG信号模态之间的差距。
深度学习进阶-自然语言处理（斋藤康毅）读书笔记
weixin_44555637的博客
06-03 1038
本文是AI项目相关的读书笔记，主要涵盖神经网络基础、自然语言处理及RNN等内容。重点包括： 神经网络核心：链式法则与反向传播机制，强调多路径导数叠加原理； Word2Vec技术：通过上下文预测目标词训练词向量，改进方法如负采样大幅提升效率； 关键创新点：CBOW模型成功验证词向量线性语义特征，RNN时序建模解决上下文问题； 实现细节：Embedding层高效处理词向量，矩阵运算中广播与梯度计算的编程实践。全文以数学推导结合代码实例，系统性地梳理了深度学习在NLP领域的核心方法。
自然语言处理的发展
2302_80236633的博客
06-06 735
自然语言处理的起源可以追溯到20世纪40年代后期。当时，随着电子计算机技术的初步发展（如ENIAC计算机的诞生），科学家们开始探索如何让机器理解和处理人类语言。1948年，数学家沃伦·韦弗（Warren Weaver）在题为"翻译"的备忘录中首次提出使用计算机进行语言翻译的构想，这被认为是NLP研究的开端。
NLP学习路线图（三十一）： 迁移学习在NLP中的应用
最新发布
2501_91516851的博客
06-07 616
自然语言处理（NLP）长久以来面临一个核心困境：高质量标注数据的稀缺与获取成本高昂。训练一个可靠的文本分类器可能需要数千条人工标注的样本；构建流畅的机器翻译系统则需庞大的双语对照语料。这种对标注数据的重度依赖，严重限制了NLP技术的应用广度与迭代速度。
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