Cours2672
Introduction au cours:Golang a une compréhension approfondie du modèle de planificateur GPM et de l'analyse complète des scénarios. J'espère que vous gagnerez quelque chose en regardant cette vidéo. Elle comprend l'origine et l'analyse du planificateur, une introduction au modèle GMP et un résumé de 11 ; scénarios.
Cours88220
Introduction au cours:"Tutoriel du langage C" Le langage C est un langage de programmation informatique à usage général et orienté procédural. En 1972, Dennis Ritchie conçoit et développe le langage C chez Bell Telephone Laboratories afin de porter et développer le système d'exploitation UNIX. Le langage C est un langage informatique largement utilisé, aussi populaire que le langage de programmation Java et tous deux sont largement utilisés par les programmeurs de logiciels modernes.
Cours16380
Introduction au cours:Ce cours vous amènera à vraiment comprendre le langage C et à entrer dans le langage C.
Cours59730
Introduction au cours:Ce cours vous amène au langage C à partir de zéro. Le contenu du cours comprend des connaissances de base du langage C telles que les commandes Linux courantes, les variables constantes du langage C, les expressions d'opérateurs, etc.
Cours25005
Introduction au cours:Go est un nouveau langage, un langage concurrent, récupéré et compilé rapidement. Il peut compiler un gros programme Go en quelques secondes sur un seul ordinateur. Go fournit un modèle de construction de logiciels qui facilite l'analyse des dépendances et évite la plupart des fichiers d'inclusion et des en-têtes de bibliothèque de style C. Go est un langage typé statiquement et son système de types n'a pas de hiérarchie. Par conséquent, les utilisateurs n'ont pas besoin de passer du temps à définir les relations entre les types, ce qui semble plus léger que les langages orientés objet classiques. Go est un langage entièrement récupéré et fournit une prise en charge de base pour l'exécution et la communication simultanées. De par sa conception, Go est destiné à fournir une méthode de construction de logiciels système sur des machines multicœurs.
Meilleur moyen de précharger les données d'itinéraire avant d'accéder à l'itinéraire.
2023-11-17 14:54:42 0 2 379
Comment optimiser la requête tp6
2023-11-17 08:50:36 0 0 84
2023-11-14 12:58:58 0 1 292
La modification indirecte de l'attribut surchargé de App\Models\User::$profile n'est pas valide.
2023-11-08 11:50:44 0 1 270
Marges de réduction CSS : à quoi servent-elles ?
2023-10-25 19:38:51 0 1 221
Introduction au cours:Les grands modèles de langage et les modèles d’intégration de mots sont deux concepts clés du traitement du langage naturel. Ils peuvent tous deux être appliqués à l’analyse et à la génération de texte, mais les principes et les scénarios d’application sont différents. Les modèles linguistiques à grande échelle sont principalement basés sur des modèles statistiques et probabilistes et conviennent à la génération continue de textes et à une compréhension sémantique. Le modèle d'intégration de mots peut capturer la relation sémantique entre les mots en mappant les mots sur un espace vectoriel, et convient à l'inférence de signification de mot et à la classification de texte. 1. Modèle d'incorporation de mots Le modèle d'incorporation de mots est une technologie qui traite les informations textuelles en mappant les mots dans un espace vectoriel de faible dimension. Il convertit les mots d'une langue sous forme vectorielle afin que les ordinateurs puissent mieux comprendre et traiter le texte. Les modèles d'intégration de mots couramment utilisés incluent Word2Vec et GloVe. Ces modèles sont largement utilisés dans les tâches de traitement du langage naturel
2024-01-23 commentaire965
Introduction au cours:Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine de l'informatique qui vise à permettre aux ordinateurs de communiquer efficacement en utilisant le langage naturel. Les modèles linguistiques jouent un rôle crucial en PNL. Ils peuvent apprendre les distributions de probabilité dans le langage pour effectuer diverses tâches de traitement du texte, telles que la génération de texte, la traduction automatique et l'analyse des sentiments. Types de modèles de langage Il existe deux principaux types de modèles de langage : Modèle de langage n-gram : considère les n mots précédents pour prédire la probabilité du mot suivant, n est appelé l'ordre. Modèle de langage neuronal : utilisez les réseaux de neurones pour apprendre des relations complexes dans le langage. Modèle de langage en Python Il existe de nombreuses bibliothèques en Python qui peuvent implémenter des modèles de langage, notamment : nltk.lm : fournit l'implémentation du modèle de langage n-gram. ge
2024-03-21 commentaire994
Introduction au cours:Le modèle de langage autorégressif est un modèle de traitement du langage naturel basé sur la probabilité statistique. Il génère des séquences de texte continues en exploitant les séquences de mots précédentes pour prédire la distribution de probabilité du mot suivant. Ce modèle est très utile dans le traitement du langage naturel et est largement utilisé dans la génération de langage, la traduction automatique, la reconnaissance vocale et d'autres domaines. En analysant les données historiques, les modèles linguistiques autorégressifs sont capables de comprendre les lois et la structure du langage pour générer un texte cohérent et précis sémantiquement. Il peut non seulement être utilisé pour générer du texte, mais également pour prédire le mot suivant, fournissant ainsi des informations utiles pour les tâches de traitement de texte ultérieures. Par conséquent, les modèles de langage autorégressifs constituent une technique importante et pratique dans le traitement du langage naturel. 1. Le concept de modèle autorégressif Le modèle autorégressif est un modèle qui utilise des observations antérieures pour
2024-01-22 commentaire 0324
Introduction au cours:2月25日消息,Meta在当地时间周五宣布,它将推出一种针对研究社区的基于人工智能(AI)的新型大型语言模型,与微软、谷歌等一众受到ChatGPT刺激的公司一同加入人工智能竞赛。Meta的LLaMA是“大型语言模型MetaAI”(LargeLanguageModelMetaAI)的缩写,它可以在非商业许可下提供给政府、社区和学术界的研究人员和实体工作者。该公司将提供底层代码供用户使用,因此用户可以自行调整模型,并将其用于与研究相关的用例。Meta表示,该模型对算力的要
2023-04-14 commentaire 01313
Introduction au cours:从安全和隐私问题到错误信息和偏见,大型语言模型带来了风险和回报。最近人工智能(AI)取得了令人难以置信的进步,这主要是由于开发大型语言模型的进步。这些都是文本和代码生成工具的核心,例如ChatGPT、Bard和GitHub的Copilot。这些模式正在被所有部门采用。但是,它们是如何被创造和使用的,以及它们如何被滥用,仍然令人担忧。一些国家已经决定采取激进的方法,暂时禁止特定的大型语言模型,直到适当的法规到位。以下来看看基于大型语言模型的工具在现实世界中的一些不利影响,以及减轻这些影响的一些策略
2023-05-12 commentaire 0867