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數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注與分類。根據(jù)法律領(lǐng)域、業(yè)務(wù)場景、案件類型等維度，為每篇法規(guī)、案例等數(shù)據(jù)添加相應(yīng)的標(biāo)簽。比如，把合同法相關(guān)的法規(guī)與案例標(biāo)注為“民商法 - 合同法”類別，勞動糾紛案例標(biāo)注為“勞動法 - 勞動糾紛”等。同時，可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法或人工標(biāo)注相結(jié)合的方式，對文本內(nèi)容進(jìn)行語義分析
【干貨】從源碼角度深度解析線程池是如何實現(xiàn)優(yōu)雅退出的 摘要：深度分析了線程池的整體核心流程，以及如何拆解Worker線程的執(zhí)行代碼，深度解析Worker線程的執(zhí)行流程。 【前沿】論文解讀系列二十：用于細(xì)粒度分類的Transformer結(jié)構(gòu)—TransFG
賽事介紹愛（AI）美食美食圖片分類大賽是面向所有AI開發(fā)者入門實戰(zhàn)賽，適用于AI初學(xué)者，目標(biāo)是為AI開發(fā)者提供一個交流學(xué)習(xí)、實戰(zhàn)挑戰(zhàn)的平臺。參賽者需基于華為云一站式AI開發(fā)平臺ModelArts，根據(jù)大賽組委會提供的美食圖片數(shù)據(jù)集進(jìn)行圖像分類模型的開發(fā)。報名鏈接：https://competition
教程總體簡介：機(jī)器學(xué)習(xí)(算法篇 2 ) 1.1 樸素貝葉斯算法簡介 1.2 概率基礎(chǔ)復(fù)習(xí) 學(xué)習(xí)目標(biāo) 1.概率定義 2.案例：判斷女神對你的喜歡情況 3.聯(lián)合概率、條件概率與相互獨立 4.貝葉斯公式 4.1 公式介紹 4.2 案例計算 4.3 文章分類計算 5 小結(jié) 1.3 案例：商品評論情感分析
依然很大，還可以帶來很大的進(jìn)步。 第二個方向是多模態(tài)模型的發(fā)展。未來的多模態(tài)模型將不局限于文本和圖像的互相轉(zhuǎn)換，而是所有模態(tài)之間都可以方便地互相轉(zhuǎn)化。 第三個方向是，模型可以持續(xù)學(xué)習(xí)。目前的模型如GPT都停滯在當(dāng)初訓(xùn)練好的狀態(tài)，并不會隨著使用次數(shù)的增加而自我優(yōu)化。我相信未來可
語言處理突破 豐富多樣的訓(xùn)練素材 自然語言處理旨在讓機(jī)器理解和生成人類語言，而開源數(shù)據(jù)提供了海量豐富的文本資源。從經(jīng)典文學(xué)作品到新聞報道，從社交媒體帖子到學(xué)術(shù)論文，這些多樣的文本涵蓋了不同的語言風(fēng)格、主題和語境。例如，古登堡計劃（Project Gutenberg）提供了大量的免
結(jié)構(gòu)的多樣性和結(jié)果的豐富度，都比傳統(tǒng)文本檢索好很多。 此外，DocArray 的設(shè)計對于 Python 用戶來說非常直觀，不需要學(xué)習(xí)新的語法。它融合了 Json、Pandas、Numpy、Protobuf 的優(yōu)點，更適用于數(shù)據(jù)科學(xué)家和深度學(xué)習(xí)工程師。 三個基本概念 DocArray
頻域濾波：如傅里葉變換后的濾波，通過抑制高頻分量來去除噪聲。 基于統(tǒng)計的方法：如非局部均值（Non-Local Means）和雙邊濾波，這些方法考慮到圖像的全局信息。 深度學(xué)習(xí)方法：利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖像進(jìn)行去噪。 算法原理流程圖及解釋 以非局部均值（Non-Local Means）算法為例： 輸入圖像
會損失聲音的結(jié)構(gòu)信息，因此MFCC在深度模型中性能不是很好。 隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，受限的玻爾茲曼機(jī)（RBM）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、CNN-LSTM-DNN（CLDNN）等深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為一個直接學(xué)習(xí)濾波器代替梅爾濾波器組被用于自動學(xué)習(xí)的語音特征提取中，并取得良好的效果。
序概率等技術(shù)對語言進(jìn)行建模。 技術(shù)特點： 使用n-gram模型分析文本中的單詞關(guān)系。 主要應(yīng)用于拼寫檢查、關(guān)鍵詞提取等任務(wù)。 不足之處： 模型僅能捕捉淺層的詞序關(guān)系，缺乏對語義和上下文的深度理解。 3?? 深度學(xué)習(xí)與預(yù)訓(xùn)練模型階段（2018年起） 這一階段標(biāo)志著AI語言模型的飛躍式發(fā)展。
task_type: 選擇任務(wù)類型，可選有抽取和分類兩種類型的任務(wù)。 options: 指定分類任務(wù)的類別標(biāo)簽，該參數(shù)只對分類類型任務(wù)有效。 prompt_prefix: 聲明分類任務(wù)的prompt前綴信息，該參數(shù)只對分類類型任務(wù)有效。 is_shuffle: 是否對數(shù)據(jù)集進(jìn)行隨機(jī)打散，默認(rèn)為True。
樣的歸一化處理后，會和訓(xùn)練數(shù)據(jù)處于相同的取值范圍，模型就可以基于之前學(xué)習(xí)到的模式對新數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷和分析。例如，在一個基于深度學(xué)習(xí)的腦機(jī)接口系統(tǒng)中，將腦電信號數(shù)據(jù)歸一化到0到1的區(qū)間后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以更快地學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律，提高系統(tǒng)對用戶意圖的識別準(zhǔn)確率，同時也增強(qiáng)了系
分別創(chuàng)建寬800且高600的標(biāo)準(zhǔn)灰度圖像和彩色圖像。注意，二者唯一的不同之處是顏色通道數(shù)，深度和數(shù)據(jù)類型參數(shù)都用8位無符號整數(shù)表示： 你可以用以下構(gòu)造函數(shù)來創(chuàng)建一個寬度為W、高度為H的8位無符號3通道RGB圖像，然后用R、G和B的顏色值初始化所有元素： 注意，OpenCV中顏色的
Fare為連續(xù)型數(shù)值特征 文本型特征：Name， Sex， Cabin，Embarked， Ticket，其中Sex， Cabin， Embarked， Ticket為類別型文本特征。 數(shù)值型特征一般可以直接用于模型的訓(xùn)練，但有時候為了模型的穩(wěn)定性及魯棒性會對連續(xù)變量進(jìn)行離散化。文本型特征往往需要轉(zhuǎn)換成數(shù)值型特征才能用于建模分析。
戰(zhàn)營活動 ，開發(fā)者可以自學(xué)ModelArts實踐開發(fā)課程，也可以參加AI實戰(zhàn)營活動，華為云AI專家?guī)?span id="i09kei0" class='cur'>學(xué)習(xí)AI編程Python實戰(zhàn)營、深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)營、強(qiáng)化學(xué)習(xí)實戰(zhàn)營、ModelArts實戰(zhàn)營。 這里再分享幾個應(yīng)用華為云EI相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)開發(fā)的案例供你參考 。希望能給你的參賽帶來一些幫助。
引言 深度學(xué)習(xí)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，廣泛應(yīng)用于圖像處理、自然語言處理等領(lǐng)域。本文將介紹如何使用Python實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型，重點關(guān)注序列建模和生成模型。我們將詳細(xì)說明每個步驟，并提供相應(yīng)的代碼示例。 目錄 序列建模的基本概念 使用Python和Keras構(gòu)建序列建模模型
如今，在智能客服、金融、公安、航空、醫(yī)療等“知識密集型”領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。 智能客服：比如百分點為“青年之聲”搭建的自動問答平臺，對用戶提出的問題進(jìn)行智能分析和分類，建立內(nèi)部體系，并通過深度學(xué)習(xí)對詞語進(jìn)行訓(xùn)練，為全國8000萬團(tuán)員提供專業(yè)解答。 金融領(lǐng)域：通過知識圖譜能夠查詢到用戶的二度、三度好友，建立關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，通
主動感知環(huán)境+調(diào)用外部工具（API/瀏覽器） 學(xué)習(xí)能力 需人工重新訓(xùn)練 通過用戶反饋持續(xù)優(yōu)化策略 典型案例 智能客服問答機(jī)器人 郵儲銀行債券交易Agent（自動詢價+風(fēng)控） 來源：《AI Agent與RPA的16個關(guān)鍵區(qū)別》（CSDN博客，2025.03） 2. 技術(shù)架構(gòu)三要素 感知層：多模態(tài)輸入（文本/語音/圖像
的高性能計算和AI的挑戰(zhàn)。例如制造企業(yè)利用高性能計算系統(tǒng)來設(shè)計性能更好的運動裝備，鐵路公司使用托管的天氣預(yù)報服務(wù)來避免脫軌，藥劑師使用機(jī)器學(xué)習(xí)來查明藥物中的有害成分。” Trish的話，對于整個高性能計算行業(yè)而言已不僅僅是思想上的共鳴，而是正演進(jìn)為重塑這一技術(shù)及行業(yè)的共振。親歷了
除了Web開發(fā)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，Go與Python的混編還可以應(yīng)用于其他行業(yè)的跨語言集成。例如： 自然語言處理與文本分析：可以使用Go語言進(jìn)行文本數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理，然后將處理后的數(shù)據(jù)傳遞給Python進(jìn)行自然語言處理和文本分析，實現(xiàn)文本數(shù)據(jù)的挖掘和分析。 系統(tǒng)監(jiān)控與數(shù)據(jù)分析：可以使用Go語言開發(fā)系統(tǒng)監(jiān)控服務(wù)，收集
