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数据挖掘中的多模态数据融合
标题：数据挖掘中的多模态数据融合：挑战、方法与未来展望随着信息技术的飞速发展，数据呈现出爆炸性增长，且形式多样，包括但不限于文本、图像、音频、视频等，这些数据被统称为多模态数据。在数据挖掘领域，多模态数据融合成为了一个热门且至关重要的研究方向。它旨在通过整...
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文本数据的特征工程方法
标题：文本数据的特征工程方法：解锁数据背后的深层信息在大数据与人工智能日益融合的今天，文本数据作为信息的重要载体，其处理与分析能力成为了衡量技术先进性的关键指标之一。文本数据特征工程，作为连接原始文本与机器学习模型的桥梁，扮演着至关重要的角色。它不仅关乎模...
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数据挖掘中的数据增强技术
数据挖掘中的数据增强技术：提升模型性能的关键策略在数据挖掘领域，数据的质量和数量对于构建高效、准确的预测模型至关重要。然而，在实际应用中，我们常常面临数据稀缺或不平衡的问题，这极大地限制了模型的性能。为了克服这一挑战，数据增强技术应运而生。本文将深入探讨数...
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爬虫中的数据去重与合并
在数据爬取过程中，数据去重与合并是两个至关重要的步骤，它们直接关系到最终数据的准确性和实用性。随着互联网数据的爆炸式增长，爬虫技术被广泛用于收集各类信息，但随之而来的数据冗余和不一致性问题也不容忽视。本文将深入探讨爬虫中的数据去重与合并策略，以期为数据分析...
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数据清洗工具：自动化处理脏数据
在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业决策与业务优化的核心驱动力。然而，在实际应用中，数据质量往往参差不齐，存在着缺失、错误、重复等多种问题，这些问题数据被形象地称为“脏数据”。脏数据的存在不仅会降低数据分析的准确性，还可能误导决策，造成不可估量的经济损失。...
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爬虫中的数据解析与提取
在数据驱动的现代社会中，网络爬虫（Web Crawler）成为了收集和分析互联网数据的重要工具。它们能够自动化地遍历网页，收集所需信息。然而，仅仅抓取网页的原始HTML内容并不足以满足大多数数据分析需求，关键在于如何从这些复杂的HTML结构中解析并提取出有...
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爬虫与自然语言处理的结合
标题：爬虫与自然语言处理的结合：解锁数据洞察的新篇章在数字化转型的浪潮中，数据已成为企业决策和创新的核心驱动力。如何高效、准确地获取并分析这些数据，成为了众多领域面临的共同挑战。在这一背景下，爬虫技术与自然语言处理（NLP）的结合，为解锁数据洞察的新篇章提...
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爬虫中的数据爬取目标定位
在数据科学和互联网信息获取的领域中，爬虫技术扮演着至关重要的角色。它允许我们自动化地从网站上收集信息，这对于市场分析、学术研究、竞争情报等多个领域都极为有价值。然而，爬虫技术的核心在于如何精准地定位数据爬取目标，即确定从哪个网站、哪个页面以及具体哪些数据元...
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数据清洗工具发展趋势分析：智能化与自动化
标题：数据清洗工具的发展趋势：智能化与自动化的深度融合随着大数据时代的到来，数据已成为企业决策、科学研究乃至日常生活不可或缺的重要资源。然而，海量数据中往往混杂着噪声、缺失值、异常值等问题，这些问题数据若未经处理直接使用，将严重影响数据分析的准确性和效率。...
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爬虫中的数据清洗与预处理
在当今大数据时代，网络爬虫技术成为获取互联网信息的重要手段之一。然而，从网页抓取的数据往往包含噪声和不规则性，直接使用这些数据进行分析或建模往往效果不佳。因此，数据清洗与预处理成为爬虫后续流程中不可或缺的一环。本文将探讨爬虫数据清洗与预处理的重要性、常见步...
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数据增强技术：提升ai模型的泛化能力
标题：数据增强技术：提升AI模型的泛化能力在人工智能领域，模型的泛化能力是衡量其性能的重要指标之一。泛化能力指的是模型在未见过的数据上也能做出准确预测的能力。为了实现这一目标，训练数据的质量和多样性至关重要。然而，在实际应用中，高质量、多样化的数据集往往难...
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数据科学中的特征工程：提升模型性能
标题：数据科学中的特征工程：解锁模型性能提升的关键在数据科学的浩瀚宇宙中，特征工程无疑是那颗璀璨的星辰，它不仅照亮了数据预处理的航道，更是模型性能飞跃的催化剂。特征工程，这一看似简单实则深奥的过程，涉及从原始数据中提取、选择和构造对预测任务有价值的特征，是...
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数据采集如何优化电子病历管理？
在医疗信息化快速发展的今天，电子病历（EMR）已成为现代医疗体系不可或缺的一部分。它不仅极大地提高了医疗记录的效率与准确性，还为临床决策支持、医疗质量监控及科研分析提供了宝贵的数据资源。然而，要充分发挥电子病历的潜力，高效、准确的数据采集是基石。本文将探讨...
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数据异构性：如何整合不同格式的数据
在当今信息化高速发展的时代，数据已成为企业决策、科学研究乃至日常生活中不可或缺的资源。然而，数据的多样性和复杂性，尤其是数据异构性，给数据整合带来了巨大挑战。数据异构性指的是不同来源、不同结构、不同格式的数据共存的现象。这种多样性虽然丰富了信息来源，但也增...
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数据预处理：机器学习成功的第一步
在机器学习的世界里，数据预处理往往被视为模型构建过程中最不起眼却又至关重要的一环。正如建筑师在设计高楼大厦前需要对地基进行精心准备一样，数据科学家在训练复杂的机器学习模型之前，也必须对数据集进行细致入微的预处理工作。这一过程不仅是机器学习成功的第一步，更是...
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数据标注平台性能优化建议：提升标注效率
标题：数据标注平台性能优化策略：提升标注效率的深度探讨在人工智能日益渗透各行各业的今天，高质量的数据标注成为了机器学习模型性能提升的关键。数据标注平台作为连接原始数据与AI模型之间的桥梁，其性能直接影响到标注效率与数据质量，进而影响最终模型的准确性和泛化能...
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数据清洗工具选型建议更新：根据业务需求选择
在数据驱动的时代，数据清洗作为数据分析与机器学习流程中的关键环节，其重要性不言而喻。高效、准确的数据清洗能够显著提升数据质量，为后续的建模、预测和决策奠定坚实的基础。然而，面对市场上琳琅满目的数据清洗工具，如何根据业务需求做出明智的选择，成为了许多数据从业...
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可信空间中的数据质量评估与提升
标题：可信空间中的数据质量评估与提升策略在数字化转型的大潮中，数据已成为企业决策、业务运营和科技创新的核心驱动力。可信空间，作为数据存储、处理与分析的环境，其内部数据的质量直接关系到信息价值的挖掘与利用效率。高质量的数据能够为企业提供精准的洞察，支撑战略决...
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数据清洗工具选型建议：根据业务需求选择
在当今数据驱动的时代，数据清洗作为数据处理与分析的关键步骤，其重要性不言而喻。数据清洗旨在识别、修正或删除数据集中的错误、异常或缺失值，以确保后续分析的准确性和可靠性。面对市场上琳琅满目的数据清洗工具，如何根据业务需求做出合适的选择，成为许多企业和数据分析...
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数据科学家学习路径应用案例：从入门到精通
标题：数据科学家学习路径应用案例：从入门到精通的旅程在当今这个数据驱动的时代，数据科学家已成为推动各行各业创新与发展的核心力量。他们运用统计学、机器学习、编程语言以及业务知识，从海量数据中挖掘价值，为企业决策提供科学依据。对于有志于成为数据科学家的个人而言...
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4个免费文章生成器，为你免费一键生成原创文章
在当今的创作领域，创作者们常常陷入各种困境。灵感的缺失、内容创新的压力，每一项都如同沉重的枷锁，束缚着他们的创作步伐。但随着免费文章生成器的出现，宛如一场及时雨，为创作者们带来了新的希望和转机。免费文章生成器不仅能够在创作者灵感枯竭时提供新颖的思路，还...
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DataWhale Task02：从零预训练一个tiny-llama 20923
DataWhale Task02：从零预训练一个tiny-llama 20923 原文link：https://github.com/KMnO4-zx/tiny-llm 开源内容：https://github.com/datawhalechina/t...
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llama神经网络的结构，llama-3-8b.layers=32 llama-3-70b.layers=80； 2000汉字举例说明
AI大模型全套学习资料 “最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。 这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。 我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。 我意识到有很多经验和知识...
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探索Llama 3.1 : 405B参数模型：部署、硬件配置、测试与训练的心得
引言 随着人工智能技术的快速发展，大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的突破。MetaAI最新发布的Llama 3.1 : 405B参数模型，凭借其庞大的参数规模和先进的架构，展...
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【黄啊码】三分钟学会文心一言
（一）什么是文心一言 文心一言是百度研发的 人工智能大语言模型产品，能够通过上一句话，预测生成下一段话。 任何人都可以通过输入【指令】和文心一言进行对话互动、提出问题或要求，让文心一言高效地帮助人们获取信息、知识和灵感。 *指令（prompt）其实就...
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ECCV2024 | 小成本微调CLIP大模型！CLAP开源来袭：零样本和少样本训练有救了！
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2311.16445 代码链接：https://github.com/YichaoCai1/CLAP 亮点直击 解耦潜在内容和风格因素：本文提出了一种通过对比学习和数据增强，从因果角度微...
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一文看懂llama2（原理&模型&训练）
Llama2（大型语言模型2） Llama2（大型语言模型2）主要基于近年来火爆的Transformer架构。下面是Llama2的几个核心原理： Transformer 架构: Llama2采用了Transformer网络，它通过自注意力机制来处理...
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【深度学习】LLaMA-Factory 大模型微调工具, 大模型GLM-4-9B Chat ，微调与部署 (2)
文章目录 数据准备 chat 评估模型 导出模型 部署 总结 资料： https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md https:...
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最新创建 GPTs 的保姆级教程
? 最新创建 GPTs 的保姆级教程 GPT 商店中，每天都有许多 GPT 被创建。但无需惊慌。说实话，商店里有用的 GPT 还是很少，慢慢来吧。 在本文中，我将根据我创建 GPT 的经验和 OpenAI 最佳实践，介绍如何创建 GPT 的基础知识和...
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Datawhale X魔搭AI夏令营 魔搭-AIGC方向 Task2笔记
Datawhale X魔搭AI夏令营 魔搭-AIGC方向 Task2笔记 经过TASK1的学习，我们都或多或少地了解了AI作图的相关知识，那么接下来我们需要学习的便是深入Prompt工程与微调，精准理解AI作图个中原理，深刻探究文生图背...
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文心一言火了
文心一言：灵感的源泉与人生的启迪 文心一言是一个基于人工智能技术的句子生成模型。它能够生成各种主题的句子，涵盖了情感、励 志、哲理、人生等方面。文心一言的目标是通过短小精悍的语句，传达出深刻的思考和启发。 一、人工智能的应用 文心一言是基于...
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横店，到底相不相信AI？
横店，一个被竖屏短剧占领的地方，正在被AI分成两半。 一半是对AI兴趣缺缺的短剧制造者们。 在横店的各种拍摄招募信息中，周期为3~ 7 天的项目占去了大部分的版面，数不清的演员、导演、摄影师、化妆师组成了稳定的生产流水线，把扇巴掌、下跪、撒钞票这些程序化的...
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Llama 3.1有哪些功能免费吗？Meta AI最强大新模型怎么使用方法详细教程指南
Llama 3.1 是什么？ Llama 3. 1 是Meta AI推出的最新一代大型语言模型，具有128K的上下文长度扩展、支持八种语言，并首次开源了405B参数级别的前沿AI模型。该模型在通用知识、可控性、数学、工具使用和多语言翻译方面具有最先进的能力...
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Llama 3.1功能介绍及免费使用指南 Meta AI最新一代模型体验地址入口
Llama 3. 1 简介 Llama 3. 1 是Meta AI推出的最新一代大型语言模型，具有128K的上下文长度扩展、支持八种语言，并首次开源了405B参数级别的前沿AI模型。它为开发者和技术研究者提供了强大的支持，无论是需要处理大量文本数据的编程助...
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文心一言与ChatGPT：两大AI对话引擎的技术对比
随着人工智能技术的飞速发展，AI对话引擎逐渐成为了科技领域的热点。文心一言和ChatGPT作为两大知名的AI对话引擎，各自拥有独特的技术特点和应用场景。本文将对文心一言和ChatGPT进行技术对比，旨在为读者提供更深入的了解和认识。 一、文心一言概述...
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一文者懂LLaMA 2（原理、模型、训练）
引言 LLaMA（Large Language Model Meta AI）是Meta（前身为Facebook）开发的自然语言处理模型家族之一，LLaMA 2作为其最新版本，展示了在语言理解和生成方面的显著进步。本文将详细解读LLaMA 2的基本原理、...
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视频大语言模型调研论文《Video-LLaMA: An Instruction-tuned Audio-Visual Language Model for Video Understanding》解读
本文是关于论文《Video-LLaMA: An Instruction-tuned Audio-Visual Language Model for Video Understanding》的简要介绍。Video-LLaMA是阿里达摩院的一个多模态大语言模型...
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「数据墙」迫近？苹果OpenAI等巨头走投无路，被迫「偷师」YouTube视频！
【新智元导读】近日，《连线》杂志联合ProofNews联合发表一篇调查文章，指责苹果、Anthropic等科技巨头未经许可使用YouTube视频训练AI模型。但训练数据的使用边界究竟在哪里?创作者、大公司和开发者正在陷入知识产权的罗生门…… AI科技巨头的...
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【AIGC调研系列】VILA-1.5版本的视频理解功能如何
VILA-1.5版本的视频理解功能表现出色，具有显著的突破。这一版本不仅增强了视频理解能力，还提供了四种不同规模的模型供用户选择，以适应不同的应用需求和计算资源限制[1][2][3]。此外，VILA-1.5支持在笔记本等边缘设备上部署，这得益于其高效的模型...
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AI写作会重复吗？七个角度解析疑虑
大家好，今天来聊聊AI写作会重复吗？七个角度解析疑虑，希望能给大家提供一点参考。 以下是针对论文AI辅写率高的情况，提供一些修改建议和技巧，可以借助此类工具： 还有： 标题：AI写作会重复吗？七个角度解析疑虑 随着人工智能技术的迅猛发展，A...
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【大模型能力分水岭数学考试，文心一言超gpt4o排名第一】
文末有福利！ 2024年全国高考成绩陆续放榜，各位考生的成绩怎么样？在本次考试中还有几位特殊的考生——国内外知名的9个AI大模型也“参与”了本次高考，它们的成绩可谓也是“几家欢喜，几家愁”。 以河北省录取分数线（文科一本线：521分，理科一本线：...
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从头开始学习扩散模型 Stable Diffusion
今天我们来揭开 Stable Diffusion 技术的神秘面纱。 1.稳定扩散原理 Stable Diffusion 在2022年发表，一种基于Latent Diffusion Models的新兴机器学习技术。它基于扩...
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近屿OJAC带你解读：AIGC核心知识点LLM
近年来，人工智能（AI）领域经历了令人瞩目的增长，尤其是自然语言处理（NLP）。你知道是什么推动了NLP领域的这种飞速发展吗？没错，那就是大型语言模型LLM。这些模型可能会彻底改变我们与科技的互动方式！ 这些模型是如何工作的呢？它们为何如此流行？在本文中...
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突破AI性能瓶颈 揭秘LLaMA-MoE模型的高效分配策略
获取本文论文原文PDF，请在公众号【AI论文解读】留言：论文解读 本文介绍了一种名为“LLaMA-MoE”的方法，通过将现有的大型语言模型（LLMs）转化为混合专家网络（MoE），从而解决了训练MoE时遇到的数据饥饿和不稳定性问题。该方法基于著名的LLa...
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快速上手文心一言指令
文心一言是百度推出的基于深度学习技术的大型语言模型，能够进行智能问答、文本生成、翻译、情感分析等多种语言任务。 要快速上手文心一言指令，可以参考以下步骤： 注册与登录：首先需要访问文心一言的官方网站或应用商店，下载并安装应用。完成注册和登录后，你就...
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NLP主流大模型如GPT3/chatGPT/T5/PaLM/LLaMA/GLM的原理和差异有哪些-详细解读
自然语言处理（NLP）领域的多个大型语言模型（如GPT-3、ChatGPT、T5、PaLM、LLaMA和GLM）在结构和功能上有显著差异。以下是对这些模型的原理和差异的深入分析： GPT-3 (Generative Pre-trained Transf...
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大模型真的在吞噬人类的一切数据吗？
在弗兰克·赫伯特的《沙丘》中，沙漠星球厄拉科斯的沙丘下隐藏着一种无价之宝:香料。 这种神秘物质使太空旅行成为可能，能延长寿命，并具有扩展意识的效果，是宇宙中最宝贵的财富。“谁控制了香料，谁就控制了宇宙”。正如香料在《沙丘》宇宙中占据着至关重要的地位一样，在...
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一文看懂LLaMA 2：原理、模型与训练
引言 人工智能领域的快速发展，带来了许多强大的语言模型。LLaMA 2 是其中之一，以其出色的性能和灵活的应用能力，吸引了广泛关注。这篇文章将带你深入了解 LLaMA 2 的原理、模型架构和训练过程，帮助你全面掌握这一前沿技术。 什么是LLaMA...
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AIGC革新浪潮：大语言模型如何优化企业运营
在当今快速发展的商业环境中，企业对于有效管理知识资产的需求日益增长。知识管理作为企业核心竞争力的关键组成部分，对于提高决策质量、增强创新能力和优化运营流程起着至关重要的作用。随着数字化转型的推进，企业对知识管理系统提出了新的要求，期望其能够更加智能化、高效...
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大语言模型的底层原理，ChatGPT，文心一言等人工智能体是如何产生的？本文将详细讲解
文章目录 基础介绍 一、预训练 1.数据准备 质量过滤 敏感内容过滤 数据去重 数据预处理实践 质量过滤 去重 隐私过滤 2.词元化 BPE 分词 WordPiece 分词 Unigram 分词 3.数据调度 总结 参考文献...