TF
  • 2024-10-0255_初识搜索引擎_相关度评分TF&IDF算法独家解密
    课程大纲1、算法介绍relevancescore算法,简单来说,就是计算出,一个索引中的文本,与搜索文本,他们之间的关联匹配程度Elasticsearch使用的是termfrequency/inversedocumentfrequency算法,简称为TF/IDF算法Termfrequency:搜索文本中的各个词条在field文本中出现了多少次,出现次数
  • 2024-10-01Python-自然语言处理应用指南-全-
    Python自然语言处理应用指南(全)原文:AppliedNaturalLanguageProcessingwithPython协议:CCBY-NC-SA4.0一、什么是自然语言处理?深度学习和机器学习继续在各个行业中扩散,并彻底改变了我希望在本书中讨论的主题:自然语言处理(NLP)。NLP是计算机科学的一个子领域,致力于让计
  • 2024-09-29Tensorflow2
    Tensorflow2.0有深度学习基础的建议直接看class3class1介绍人工智能3学派行为主义:基于控制论,构建感知-动作控制系统。(控制论,如平衡、行走、避障等自适应控制系统)符号主义:基于算数逻辑表达式,求解问题时先把问题描述为表达式,再求解表达式。(可用公式描述、实现理性思维,如
  • 2024-09-29MATLAB中isgraphics函数用法
    目录语法说明示例测试是否为有效句柄测试句柄类型        isgraphics函数的用法是对有效的图形对象句柄为True。语法tf=isgraphics(H)tf=isgraphics(H,type)说明        tf=isgraphics(H)为H中属于有效图形对象的元素返回true,为不是有
  • 2024-09-24【BUAA S4 OS】Lab4challenge sigaction实现
    文章目录sigaction简介任务描述数据结构、宏等设计信号相关设置Env结构体添加成员错误返回值设置头文件中添加相关函数声明初始化与全局变量设置相关前置操作新增相关系统调用统一流程新增功能实现所需系统调用的具体实现信号处理流程实现信号处理的触发各类信号的发送
  • 2024-09-24聆思CSK6大模型开发板上手参考
    前面发了一些大模型语音交互+智能硬件相关的技术文章,这篇给大家介绍一下大模型语音交互示例的硬件和上手概况。硬件概况聆思CSK6大模型开发板长宽尺寸是99.1x72.1mm,集成了摄像头、麦克风、扬声器、屏幕、无线模块、TF卡等,可以直接用于大模型语音交互和视觉识别的功能开发验证。套
  • 2024-09-23NLP--自然语言处理学习-day1
    一.初步认识NLP自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学和人工智能(AI)的一个交叉领域,旨在使计算机能够理解、分析、生成和处理人类语言的能力。它结合了计算语言学、人工智能、机器学习和语言学等多个领域的知识。NLP的主要任务文本分类:将文本内容分
  • 2024-09-23NLP基础
    一、基本概念自然语言处理(NLP)是计算机科学、人工智能和语言学的交叉领域,旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。以下是一些NLP的基础概念:文本预处理分词:将文本分解为单词或短语。去除停用词:去掉常见的、无实际意义的词(如“是”、“的”)。词形还原/词干提取:将词语
  • 2024-09-23AI 大模型原理与应用:AI 可以 7 24 小时工作提供经济价值
    AI大模型原理与应用:AI可以7*24小时工作、提供经济价值1.背景介绍1.1问题的由来近年来,人工智能(AI)发展迅速,已经渗透到我们生活的方方面面。从智能手机上的语音助手,到电商平台的个性化推荐,再到自动驾驶汽车,AI正以惊人的速度改变着世界。然而,传统的AI模型通常
  • 2024-09-20DeepFM
    参考资料:https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/122938925https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/120684544?spm=1001.2014.3001.5501DeepFMFM部分目前在模型层面做交叉特征的难点主要有以下两个方面:交叉特征的参数独立,强依赖于在样本中的共现信
  • 2024-09-14TF-IDF(词频-逆文档词频)
    目录1.算法公式1.1TF(词频)1.2IDF(逆文档词频)2.算法使用2.1API使用2.2API工作3.参数详解3.1文档处理相关参数3.2词表构建相关参数3.3影响计算相关参数TF-IDF(TermFrequency–InverseDocumentFrequency)是一种用于信息检索与文本挖掘的常用技术。通过
  • 2024-09-12【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式有哪些??让我们一起看看!
    【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…前言:**在深度学习中,**特征融合(FeatureFusion)是一种将不同特征图或不同层的输出进行组合的技术,旨在提升模型的表现。特征融合主要用于增强特征表示能力,特别
  • 2024-09-11TensorFlow深度学习框架改进K-means、SOM自组织映射聚类算法及上海招生政策影响分析研究|附代码数据
    全文链接:https://tecdat.cn/?p=37652 原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:ChenZhang 在教育政策研究领域,准确评估政策对不同区域和学生群体的影响至关重要。2021年上海市出台的《上海市初中学业水平考试实施办法》对招生政策进行了调整,其中名额分配综合评价模块的变化尤为
  • 2024-09-10基于tf-idf的论文查重
    基于tf-idf的论文查重github地址:https://github.com/gomevie/gomevie/tree/main这个作业属于哪个课程广工计院计科34班软工这个作业要求在哪里作业要求这个作业的目标设计并实现一个论文查重算法,通过比较原文和抄袭版论文文件,计算并输出重复率。PSP表格
  • 2024-09-07手机TF卡格式化后数据恢复:方法、挑战与预防措施
    在现代生活中,‌手机已经成为我们不可或缺的一部分,‌而TF卡(‌即MicroSD卡)‌作为手机存储的扩展,‌更是承载了我们大量的重要数据。‌然而,‌不慎的格式化操作往往导致数据丢失,‌给用户带来不小的困扰。‌本文将深入探讨手机TF卡格式化后的数据恢复方法,‌同时分析恢复过程中可能遇
  • 2024-09-07Python贝叶斯卷积神经网络BCNN分类胸部X光图像数据集实例
    分析师:YuanchunNiu在人工智能的诸多领域中,分类技术扮演着核心角色,其应用广泛而深远。无论是在金融风险评估、医疗诊断、安全监控还是日常的交互式服务中,有效的分类算法都是实现智能决策的关键。随着大数据时代的到来,分类算法面临着前所未有的挑战和机遇。一方面,海量的数据为算法提
  • 2024-09-06Python贝叶斯卷积神经网络BCNN分类胸部X光图像数据集实例
    全文链接:https://tecdat.cn/?p=37604原文出处:拓端数据部落公众号分析师:YuanchunNiu在人工智能的诸多领域中,分类技术扮演着核心角色,其应用广泛而深远。无论是在金融风险评估、医疗诊断、安全监控还是日常的交互式服务中,有效的分类算法都是实现智能决策的关键。随着大数据时代的
  • 2024-09-064. 使用DeepDream生成图像
    importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefload_model():model=tf.keras.applications.InceptionV3(weights='imagenet',include_top=False)model.trainable=Falsereturnmodeldefdeep_dream(image
  • 2024-09-05Yolov8-源码解析-十四-
    Yolov8源码解析(十四)comments:truedescription:LearnhowtointegrateYOLOv8withTensorBoardforreal-timevisualinsightsintoyourmodel'strainingmetrics,performancegraphs,anddebuggingworkflows.keywords:YOLOv8,TensorBoard,modeltraining,
  • 2024-09-02亦菲喊你来学机器学习(18) --TF-IDF方法
    文章目录TF-IDF词频TF逆文档频率IDF计算TF-IDF值应用实验使用TF-IDF1.收集数据2.数据预处理3.构建TF-IDF模型对象4.转化稀疏矩阵5.排序取值完整代码展示jieba分词总结TF-IDFTF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency,词频-逆文档频率)是一种用于信息检
  • 2024-09-02亦菲喊你来学机器学习(19) --TF-IDF中文处理
    文章目录TF-IDFjieba库中文分词分词自定义添加词典TF-IDF应用中文文章1.收集数据2.数据预处理3.构建TF-IDF模型对象4.排序取值总结TF-IDFTF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency,词频-逆文档频率)是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF
  • 2024-08-30数据分析新维度:TensorFlow在数据探索中的应用
    数据分析新维度:TensorFlow在数据探索中的应用在数据科学领域,TensorFlow作为Google开发的开源机器学习框架,不仅在深度学习领域大放异彩,其数据分析能力同样不容小觑。本文将深入探讨如何使用TensorFlow进行数据分析,包括数据预处理、探索性数据分析和可视化,并通过代码示例展示
  • 2024-08-30【Python机器学习】NLP词中的数学——主题建模
    目录齐普夫定律相关度排序工具其他工具OkapiBM25在文档向量中,词计数是有用的,但是纯词计数,即使按照文档长度进行归一化处理,也不能告诉我们太多该词在当前文档相对于语料库中其他文档的重要度信息。如果能弄清楚这些信息,我们就能开始描述语料库中的文档了。假设我们有一
  • 2024-08-25TensorFlow实现Softmax回归
    原理模型相比线性回归,Softmax只多一个分类的操作,即预测结果由连续值变为离散值,为了实现这样的结果,我们可以使最后一层具有多个神经元,而输入不变,其结构如图所示:为了实现分类,我们使用一个Softmax操作,Softmax函数能够将未规范化的预测变换为非负数并且总和为1,同时让模型保持可
  • 2024-08-24用TensorFlow实现线性回归
    说明本文采用TensorFlow框架进行讲解,虽然之前的文章都采用mxnet,但是我发现tensorflow提供了免费的gpu可供使用,所以果断开始改为tensorflow,若要实现文章代码,可以使用colaboratory进行运行,当然,如果您已经安装了tensorflow,可以采用python直接运行。贡献学习时采取动手学深度学