自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)全方位解析引言自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）是一门跨学科的技术，结合了计算机科学、人工智能和语言学，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。随着人工智能技术的发展，NLP在各个领域中的应用越来越广

AssignmentDetailscotactmeonhelp-assignmentwe-we-chatDuedate:6thofDecember2024Language:SolutionmustbecompletedinJavaGameDescriptionDefenderisaclassicarcadegamewheretheplayerfiesaspaceshipdestroyingalieninvadersoverap

本文是LLM系列文章，针对《UnlockingthePotential:BenchmarkingLargeLanguageModelsinWaterEngineeringandResearch》的翻译。释放潜力：对水工程和研究中的大型语言模型进行基准测试摘要1引言2方法3实验设置4实验结果摘要大型语言模型（LLM）的最新

本文是LLM系列文章，针对《DISCOVERYBENCH:TowardsData-DrivenDiscoverywithLargeLanguageModels》的翻译。DISCOVERYBENCH：使用大型语言模型实现数据驱动的发现摘要1引言2相关工作3公式化4DISCOVERYBENCH5实验6结论摘要使用大型语言模型（LLM）的

本文是LLM系列文章，针对《RT-Surv:ImprovingMortalityPredictionAfterRadiotherapywithLargeLanguageModelStructuringofLarge-ScaleUnstructuredElectronicHealthRecords》的翻译。RT-Surv：通过大规模非结构化电子健康记录的大型语言模型结构改进放疗后死

配置文件可以参考helix的lsp配置文件helix/languages.tomlatmaster·helix-editor/helix例如添加go的lsp配置使用M-xlsp-copilot-open-config-file打开配置文件[language-server.gopls]command="gopls"[language-server.gopls.config.hints]assignVariableTypes=t

（1）冷门习题1：VerilogLanguage-MoreVerilogFeatures-Reductionoperators    一个矢量的位操作，多比特矢量操作会变得方便。（2）冷门习题2：VerilogLanguage-MoreVerilogFeatures-Combinationfor-loop:Vectorreversal2     Verilog中的for循环（3

配置环境pipinstalltransformers记得更新一下：typing_extensionspipinstall--upgradetyping_extensions安装modelscopemodelscope/modelscope:ModelScope:bringthenotionofModel-as-a-Servicetolife.下载这个仓库的代码上传到服务器解压推理新建QWen2_5.

目录概UoT代码HuZ.,LiuC.,FengX.,ZhaoY.,NgS.,LuuA.T.,HeJ.,KohP.W.andHooiB.Uncertaintyofthoughts:Uncertainty-awareplanningenhancesinformationseekinginlargelanguagemodels.NeurIPS,2024.概通过判断问题所导致的不确定性降低程度来

自ChatGPT发布以来，大型语言模型（LLM）已经成为推动人工智能发展的关键技术。近期，机器学习和AI研究员、畅销书《Python机器学习》作者SebastianRaschka又写了一本新书——《BuildaLargeLanguageModel(FromScratch)》，旨在讲解从头开始构建大型语言模型的整个过程

学习目标：掌握C语言的预处理指令以及使用学习步骤：预处理指令的概括预处理指令的使用总结主要内容：预处理指令的概括含义指令导入模块#include宏定义#define#undef条件编译#if#else#elif#endif条件定义#ifdef#ifndef预处理指令的使用#include#include用于在

.NET的公共语言运行时（CommonLanguageRuntime，CLR）是.NETFramework和.NETCore的核心组件，负责运行和管理.NET程序。CLR提供了一个高效、安全和稳定的执行环境，支持多种编程语言并处理各种系统级的任务。下面是对.NETCLR的详细介绍，包括其功能、架构、以及如何与.NET应

LLMOpsEssentials:APracticalGuidetoOperationalizingLargeLanguageModelshttps://www.datacamp.com/blog/llmops-essentials-guide-to-operationalizing-large-language-models Whenwe,asusers,interactwithChatGPT,wesimplytypeapromptintothewe

本篇论文将大语言模型应用在工业异常检测（IndustrialAnomalyDetection，IAD）任务。引言IAD任务旨在检测和定位工业产品图像中的异常。由于现实世界样本的稀有性和不可预测性，要求模型仅在正常样本上进行训练，并实现对测试时异常样本的检测。如图1，现有的IAD方法给出异常样本的概率，

在当今全球化的商业环境中，数据处理与分析已成为各行各业不可或缺的一部分。随着跨国合作日益频繁，特别是在国际贸易、学术研究、市场调研等领域，经常需要处理来自不同国家和地区的数据表格。然而，语言差异成为了信息交流的一大障碍。直接手动翻译不仅耗时费力，还可能因格式错乱

GitHub-GT-RIPL/robo-vln:PytorchcodeforICRA'21paper:"HierarchicalCross-ModalAgentforRoboticsVision-and-LanguageNavigation"Installationgitclonehttps://github.com/GT-RIPL/robo-vlncdrobo-vlnexportrobovln_rootdir=$PWD

文章目录概述安装依赖定义翻译方法定义请求的json数据格式定义接口和路由启动API验证API下载源代码之前使用langserve可以特别轻松的封装langchain服务为API，这些API开放了链的各种能力。有时候我们实际上只是需要更加简单的接口，并且希望能够更加灵活的对接口进行

 记录我在本科期间的论文阅读笔记，可能有些地方理解的不对，理性看待哈！SportServe:在抢占式实例上为生成式大型语言模型服务摘要LLM（大型语言模型）具有非常高昂的计算代价，所以降低他们的成本非常具有挑战性，本文利用云服务上的可抢占式的GPU实例来降低成本，但要解决频繁的实例抢

论文标题：TowardsVision-LanguageGeo-FoundationModel:ASurvey作者：YueZhou,LitongFeng,YipingKe,XueJiang,JunchiYan,XueYang,WayneZhang期刊：未提供DOI：https://arxiv.org/abs/2406.09385email：[email protected]创作不易，恳请大家点赞收藏支持:)论

论文阅读-Nature：Detectinghallucinationsinlargelanguagemodelsusingsemanticentropy（使用语义熵来检测大模型中的幻觉）作者：SebastianFarquhar,JannikKossen,LorenzKuhn&YarinGal单位：牛津大学，计算机科学学院，OATML实验室期刊：Nature时间线：2023年7月提交→

PrometheusQueryLanguage典型应用场景：在仪表板中可视化Prometheus数据、使用Prometheus的警报管理器构建警报规则等。了解如何构建PromQL是使用Prometheus的一项基本技能，通过上篇文章学习了基础知识，本文带你更深入学习并实践。Prometheusmetrics类型我们已经知道，Promet

文章汉化系列目录文章目录文章汉化系列目录摘要1引言2相关工作3方法论3.1模型概述3.2预训练任务4实验*4.1预训练数据集和下游任务4.2比较结果4.3消融研究4.4可视化5结论摘要 大规模视觉-语言（V+L）表示学习的预训练已被证明在提升各种下游V+L任务上非