单页网站seo如何优化,sae wordpress ftp,网页图片加载不出来,新建站点的步骤一、说明 栏目《NLP入门到精通》本着从简到难得台阶式学习过度。将自然语言处理得知识贯穿过来。本栏目得前导栏目是《深度学习》、《pytorch实践》#xff0c;因此#xff0c;读者需要一定得深度学习基础#xff0c;才能过度到此栏目内容。 二、博客建设理念 本博客基地因此读者需要一定得深度学习基础才能过度到此栏目内容。 二、博客建设理念 本博客基地将建成人工智能领域的参考资料库这个资料库收集的是AI的关键技术、AI最新技术。博客文章来源有三1 博主本人所作2 另一些是学习中的笔记文档3 追踪当前全球AI前缘技术论文这些所谓的前缘性技术就是尚没有编程印刷书籍的技术文章。对于这些他人文章博主进行二次创作如多文合并、追加段落、重新组织。因而无版权之忧。 另外本博客基地文章必须保证有一定技术和理论高度大致与硕士生水平相当。
三、收费栏目订阅方法
3.1 付费价格标准
本博客基地原则上收费文章为每篇0.5-1元左右。以下表标示栏目的标价信息。 3.2 人工智能综合栏目 【人工智能综合】栏目文章最多收费最高。而【人工智能综合】不是一个新栏目是其他栏目的合编。它包含了七个AI题目的栏目如下图 3.3 栏目中有些文章与栏目不符合
有些NLP栏目出现与本栏目不符的题目似乎栏目管理不专业。情况是这样的付费栏目只能追加系统不允许删除一旦操作失误就无法调整和改正因此也就无法严格管理了请大家见谅。 四、 栏目《NLP入门到精通》-基础文章 栏目文档导读表 单元内容范围专题描述备注第一单元 文本分类基于统计学模型。待续第二单元 词嵌入基于深度学习网络。第三单元 CNN。LSTM序列神经网络句法分析。第四单元 在词嵌入基础上对上下文进行分析。第五单元 Bert词法词性分析。第六单元 transformers语言翻译词法、句法综合。第七单元 LLM大语言模型。第八单元 主题模型文本摘要提取语义分解。第九单元 综合知识。 第一单元文本分类 该专题专门针对 基础学员对基本的pytorch内容、语法、类和属性等进行了解以便以后能明确无疑地应用。此专题在不断更新中目前的全部文章是
【NLP模型】文本建模2TF-IDF关键词提取原理
【NLP概念源和流】 02-稠密文档表示第 2/20 部分
【NLP】 实施文本分类器
【NLP】 文本技术方法指南
【NLP】PageRank、TextRank算法的原理解析_textrank和pagerank 第二单元词嵌入
【NLP概念源和流】 06-编码器-解码器模型6/20 部分
【NLP概念源和流】 03-基于计数的嵌入GloVe第 3/20 部分
【深度学习】编码器专题01
【深度学习】编码器专题02
【NLP】基础工程词嵌入_nlp词嵌入
【深度学习】 NLP和神经网络表示
【NLP】Word2vec概念和演进史_word2vec的发展 第三单元CNN和LSTM
【深度学习】看似不合理实则有效的RNN
【NLP概念源和流】 04-过度到RNN第 4/20 部分
【BBC新闻文章分类】使用 TF 2.0和 LSTM 的文本分类
【深度学习】深度了解 LSTM
【NLP】LSTM追根溯源
【NLP】理解LSTM的内在逻辑 第四单元Attension 【NLP】多头注意力概念01
【NLP】Attention机制和RNN 第五单元Bert 【NLP】使用BERT构建一个情绪分析模型
【NLP】BERT和原理揭示
【NLP】一项NER实体提取任务_无水先生的博客
【NLP】用NER自动实现简历摘要提取的案例 第六单元Transformers
深入了解“注意力”和“变形金刚” -第1部分
用 Pytorch 自己构建一个Transformer
【NLP】机器翻译相关原理
【 NLP 】 句子transformer调用备忘录
【NLP】transformers的位置编码
【NLP】小项目基于transformer的文本摘要 【NLP】分步图解transformer 数学示例
【NLP】Transformer模型原理1
【NLP】Transformer模型原理2 第七单元大语言模型
【NLP】GPT-2通过可视化了解语言生成 第八单元 主题模型
【NLP】使用 LSA、PLSA、LDA 和 lda2Vec 进行主题建模
【深度学习】基于BRET的高级主题检测-
通过深度学习进行高级主题检测 第九单元NLP综合
自然语言入行必知的基础概念
【NLP】KMP匹配算法
【NLP】有限自动机的KMP算法_kmp自动机
【NLP】从双曲面到双曲几何庞加莱盘
【人工智能】人工智能和双曲几何
【NLP】基于庞加莱损失函数的词嵌入模型
【NLP模型】文本建模1BoW、N-gram、tf-idf
语音识别时间序列Damerau–Levenshtein距离_damerau-levenshtein 语音识别时间序列的匹配算法Needleman-Wunsch 算法_时间匹配算法
【NLP】斯密斯-沃特曼的对齐算法python-CSDN博客
【NLP】自然语言处理之综述_自然语言处理综述-CSDN博客 语音识别时间序列的Smith–Waterman对齐算法_smith-waterman
五、 栏目《NLP入门到精通》-后追加文章 以上是该栏目的基本内容下面是全部文章列出
《NLP入门到精通》栏目导读(01/2) 【NLP模型】文本建模2TF-IDF关键词提取原理_tf-idf 关键词提取 【NLP概念源和流】 02-稠密文档表示第 2/20 部分 【NLP】 实施文本分类器_分类器 文本分析 【NLP】 文本技术方法指南 【NLP】PageRank、TextRank算法的原理解析_textrank和pagerank 【NLP概念源和流】 06-编码器-解码器模型6/20 部分_nlp解码器和编码器 【NLP概念源和流】 03-基于计数的嵌入GloVe第 3/20 部分 【深度学习】编码器专题01 【深度学习】编码器专题02_mask: batch size, 1, sequence length (bool) 【NLP】基础工程词嵌入_nlp词嵌入 【深度学习】 NLP和神经网络表示 【NLP】Word2vec概念和演进史_word2vec的发展 【深度学习】看似不合理实则有效的RNN 【NLP概念源和流】 04-过度到RNN第 4/20 部分 【BBC新闻文章分类】使用 TF 2.0和 LSTM 的文本分类 【深度学习】深度了解 LSTM 网络 【NLP】LSTM追根溯源 【NLP】理解LSTM的内在逻辑_lstm时间轴nlp的理解 【NLP】多头注意力概念01 【NLP】Attention机制和RNN_rnn attention机制 【NLP】使用BERT构建一个情绪分析模型_bert情绪分析模型 【NLP】BERT和原理揭示 【NLP】一项NER实体提取任务_nlp 给定一段新闻文本,本任务的目标是抽取出文本中的实体 代码 【NLP】用NER自动实现简历摘要提取的案例 深入了解“注意力”和“变形金刚” -第1部分 用 Pytorch 自己构建一个Transformer 【NLP】机器翻译相关原理 【 NLP 】 句子transformer调用备忘录_现在如何调用transformer 【NLP】transformers的位置编码 【NLP】小项目基于transformer的文本摘要_transformer文本摘要 【NLP】分步图解transformer 数学示例 【NLP】Transformer模型原理1_a mathematical framework for transformer circuits. 【NLP】Transformer模型原理2 【NLP】GPT-2通过可视化了解语言生成 【NLP】使用 LSA、PLSA、LDA 和 lda2Vec 进行主题建模 【深度学习】基于BRET的高级主题检测 通过深度学习进行高级主题检测 自然语言入行必知的基础概念 【NLP】KMP匹配算法 【NLP】从双曲面到双曲几何庞加莱盘_双叶双曲面 庞加莱圆盘 投影 【人工智能】人工智能和双曲几何_人工智能 几何 【NLP】基于庞加莱损失函数的词嵌入模型 【NLP模型】文本建模1BoW、N-gram、tf-idf_n-gram和bow 语音识别时间序列Damerau–Levenshtein距离_damerau-levenshtein 语音识别时间序列的匹配算法Needleman-Wunsch 算法_语音识别needleman-wunsch 【NLP】斯密斯-沃特曼的对齐算法python_python 实现smith-waterman算法局部比对 【NLP】自然语言处理之综述_nlp的综述最新 语音识别时间序列的Smith–Waterman对齐算法_smith-waterman Ubuntu系统如何连接WiFi_ubuntu wifi Ubuntu知识 文件压缩和解压zip指令_ubuntu zip 【机器学习】了解 AUC - ROC 曲线_auroc曲线 机器视觉ransac算法详解 halcon知识常见三种模板匹配方法总结_halcon 模板匹配 《AI基本原理和python实现》栏目介绍 Simpy简介python仿真模拟库-03/5 深度学习在语义分割中的进展与应用 机器学习指南如何学习机器学习 图卷积网络GNN 简介【01/4】_pyg to_dense_adj 【NLP的python库(01/4) 】 NLTK_nltk.download(punkt) nltk.download(stopwords) 单词故事嵌入通过自然语言处理解开叙事 RNN 单元分析 GRU 方程与 LSTM以及何时选择 RNN 而不是变压器 如何使用BERT生成单词嵌入_bert如何做词向量嵌入 GPT 内部 — I 了解文本生成 探索意义的深度自然语言处理中的语义相似性 解码自我注意的魔力深入了解其直觉和机制_注意力层的查询、键、值是模型参数吗 NLP项目维基百科文章爬虫和分类【02】 - 语料库转换管道 谷歌BERT从自然语言处理NLP初学者到高级的综合指南_google bert LLM超越记忆《第 2 部分 》 LLM:《第 3 部分》从数学角度评估封闭式LLM的泛化能力 深入了解前馈网络、CNN、RNN 和 Hugging Face 的 Transformer 技术_前馈神经网络和cnn的区别 保留网络[02/3]大型语言模型转换器的继任者”_retnet中的γ是如何实现的 NLP从头开始的文本矢量化方法_nlp 文本向量化 3 — NLP 中的标记化分解文本数据的艺术_标记化技术的参数 LLM:《第 1 部分》只是一个记忆技巧吗 深入理解注意力机制上-起源 大型语言模型DistilBERT — 更小、更快、更便宜、更轻_中文大语言模型参数最小的是什么 ConvNets 与 Vision Transformers数学深入探讨 情感分析工具 TextBlob 与 VADER 的对比_用textblob、vader,采用离散表示法,按照正面、负面、中性进行划分,以得出量化的数 用于自然语言处理的 Python理解文本数据_python文本分析 提取数据含义 Ultra知识图谱推理的基础模型 用于智能图像处理的计算机视觉和 NLP_图像 nlp NLP 项目维基百科文章爬虫和分类 - 语料库阅读器_wiki爬虫 使用大型语言模型进行文本摘要_大语言模型 多文档理解 摘要 ChatGPT 在机器学习中的应用_chartgpt机器学习 【TensorFlow Hub】有 100 个预训练模型等你用_model hub.keraslayer() 行人检测 变分自动编码器【03/3】使用 Docker 和 Bash 脚本进行超参数调整 【NLP的python库(02/4) 】Spacy_pycharm spacy语言模型 2、NLP文本预处理技术词干提取和词形还原_nlp文本大纲提取 从NLP到聊天机器人_java nlp 聊天机器人 NLP使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法 【NLP的Python库04/4】Flair_flair分类器 【Gensim概念】01/3 NLP玩转 word2vec_gensim.downloader.load 如何将转换器应用于时序模型 掌握 AI 和 NLP深入研究 Python — 情感分析、NER 等 深入了解“注意力”和“变形金刚”-第2部分 【NLP概念源和流】 05-引进LSTM网络第 5/20 部分 【NLP概念源和流】 01-稀疏文档表示第 1/20 部分 【NLP】多头注意力概念02 【NLP】理解LSTM的内在逻辑 【人工智能数学01 高等概率论】2 离散型概率空间_离散概率空间
