、lightrack)等模型。倉庫將持續(xù)更新支持最前沿的模型應(yīng)用,滿足各種復(fù)雜 AI任務(wù)。
AI智慧零售套件
通過CPU融合AI的創(chuàng)新設(shè)計,“myCobot 280 RISC-V”首次
發(fā)表于 04-25 17:59
Linux 三劍客是(grep,sed,awk)三者的簡稱,熟練使用這三個工具可以提升運維效率。Linux 三劍客以正則表達式作為基礎(chǔ),而在Linux系統(tǒng)中,支持兩種正則表達式,分別為“標(biāo)準(zhǔn)正則表達式”和“擴展正則表達式”。在掌握好正則表達式后,將具體講解三劍客的用法。
發(fā)表于 04-15 10:22
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DeepSeek作為國產(chǎn)AI大數(shù)據(jù)模型的代表,憑借其卓越的推理能力和高效的文本生成技術(shù),在全球人工智能領(lǐng)域引發(fā)廣泛關(guān)注。DeepSeek-R1作為該系列最新迭代版本,實現(xiàn)了長文本處理效能躍遷、多模態(tài)擴展規(guī)劃、嵌入式適配等技術(shù)維度
發(fā)表于 02-21 14:55
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生成
支持常規(guī)代碼生成
優(yōu)化邏輯嚴(yán)謹(jǐn)性(長代碼鏈、算法實現(xiàn))
多語言支持
多語言均衡能力(中/英/小語種)
側(cè)重中英文,尤其在技術(shù)術(shù)語上更精準(zhǔn)
長文本處理
標(biāo)準(zhǔn)上下文窗口(約32K tokens
發(fā)表于 02-14 02:08
DeepSeek 作為國產(chǎn) AI 大數(shù)據(jù)模型的杰出典范,以出色的推理能力和高效的文本生成技術(shù),在全球人工智能領(lǐng)域中備受矚目。DeepSeek-R1-distill-Qwen-7B 作為該系列的最新迭代版本,在長文本處理效能、多模
發(fā)表于 02-12 11:20
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,在長文本處理效能、多模態(tài)擴展規(guī)劃以及嵌入式適配等技術(shù)維度上實現(xiàn)了重大突破。BQ3576系列開發(fā)板依托瑞芯微RK3576平臺處理器,具備四個A72核心與四個A53核
發(fā)表于 02-12 09:26
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近日,阿里云通義宣布了一項重大開源舉措,推出了支持100萬Tokens上下文的Qwen2.5-1M模型。這一新模型在處理長文本任務(wù)中展現(xiàn)出了卓越的性能,穩(wěn)定超越了GPT-4o-mini
發(fā)表于 02-05 14:01
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關(guān)于linux三劍客 grep,過濾關(guān)鍵字信息數(shù)據(jù)。主要是用于查文本內(nèi)的數(shù)據(jù) sed ,對文本數(shù)據(jù)進行編輯,修改原文件內(nèi)容 awk,對文件數(shù)據(jù)過濾,提取,并且能實現(xiàn),格式化輸出 awk對文件數(shù)據(jù)處理
發(fā)表于 12-16 15:58
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使用自然語言處理(NLP)分析文本數(shù)據(jù)是一個復(fù)雜但系統(tǒng)的過程,涉及多個步驟和技術(shù)。以下是一個基本的流程,幫助你理解如何使用NLP來分析文本數(shù)據(jù): 1. 數(shù)據(jù)收集 收集文本數(shù)據(jù) :從各種
發(fā)表于 12-05 15:27
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在過去的一年里,大語言模型(LLM)徹底改變了文本處理,為文本摘要、重寫、文檔分析等提供了解決方案。然而,我們每天與之交互的數(shù)據(jù)不僅僅是文本,而是多模態(tài)的,包括視頻、音頻和圖像。多模態(tài)的存在非常普遍
發(fā)表于 11-25 17:12
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/from/sed_script: 從指定的文本中讀取處理腳本 -r: 使用擴展正則表達式 sed命令選項 替換標(biāo)記 g:表示行內(nèi)全面替換 w:表示把行寫入一個文件 x:表示互換模式
發(fā)表于 11-10 13:40
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128個不同的字符,包括大小寫英文字母、數(shù)字0-9、標(biāo)點符號以及一些控制字符。例如,大寫字母'A'的ASCII碼是65,小寫字母'a'是97。 二、文本處理 字符替換: 在文本處理中,ASCII碼可以用來識別和替換特定的字符。例如,將所有的小寫字母轉(zhuǎn)換為大寫,只需將字符的
發(fā)表于 11-10 10:39
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perl作為ICer必要學(xué)習(xí)的工具語言之一,有著舉足輕重的地位。
perl有著強大的文本處理能力,交互式使用linux命令,眾多的CPAN可以使用,使得perl立足于ICer行業(yè)不敗之地。
發(fā)表于 11-04 10:33
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、技術(shù)架構(gòu) Llama 3模型 采用了最新的Transformer架構(gòu),并結(jié)合了自注意力機制和分組查詢關(guān)注(GQA)機制。 引入了高效的tokenizer和RoPE位置編碼,提高了語言編碼和長文本處理
發(fā)表于 10-27 14:37
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Linux command cut 用于文本處理。您可以使用此命令通過選擇列從文件中提取部分文本。
發(fā)表于 08-05 15:14
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