【深度学习】深度学习之巅：在 CentOS 7 上打造完美Python 3.10 与 PyTorch 2.3.0 环境
在深度学习领域，选择合适的环境配置至关重要。本文将指导您在 CentOS 7 系统上构建一个完美的 Python 3.10 与 PyTorch 2.3.0 环境。这一配置将帮助您高效地进行深度学习的开发与实验。一、环境准备首先，请确保您的 CentOS 7 系统为最新版本。可以通过以下命令更新系
人工智能
稠密向量+稀疏向量+全文搜索+张量重排=最佳检索RAG?
稠密向量与稀疏向量相结合的最佳检索方案在自然语言处理和信息检索领域，如何有效地从海量数据中提取相关信息一直是一个重要的研究课题。近几年，随着深度学习技术的发展，稠密向量（Dense Vector）和稀疏向量（Sparse Vector）这两种表示方法在文本检索、推荐系统等方面得到了广泛应用。结合高
最新版本Anaconda 2024.06-1安装设置
Anaconda 2024.06-1 安装与设置指南Anaconda 是一个流行的开源 Python 数据科学平台，它简化了 Python 包的管理和部署。在进行数据分析、机器学习或科学计算时，Anaconda 提供了一个方便的环境来管理库和依赖性。最近发布的 Anaconda 2024.06-1
以文档处理为例：豆包API调用教程
豆包API调用教程：文档处理案例豆包API是一款强大的文档处理工具，可以帮助开发者快速处理各种文档格式，包括OCR文本识别、文档转换、语义理解等功能。在本文中，我们将以文档处理为例，介绍如何调用豆包API，并附上代码示例。一、前期准备在开始之前，您需要完成以下准备工作：注册豆包账号：访问豆
Java 23种设计模式（全）整体概述：附代码示例
设计模式是软件工程中的一种典型解决方案，它不是可以直接使用的代码，而是解决特定问题的一种最佳实践。Java作为一种面向对象的编程语言，广泛应用于企业级开发，因此设计模式在Java开发中占有重要的地位。下面，我们将对23种设计模式进行整体概述，并提供一些代码示例。一、创建型模式创建型模式主要关注对
Win电脑使用Ollama与Open Web UI搭建本地大语言模型运行工具
在现代计算机技术的发展中，大语言模型（LLM）因其强大的自然语言处理功能而受到越来越多的关注。最近，Ollama和Open Web UI的结合使得在本地搭建大语言模型的运行工具变得更加简单易行。本文将介绍如何在Windows电脑上使用这些工具，从而实现本地部署大语言模型的能力。一、环境准备在开始
TensorFlow安装
TensorFlow是一个开源的深度学习框架，广泛应用于机器学习和人工智能领域，特别是在图像识别、自然语言处理以及深度神经网络等领域。安装TensorFlow通常是机器学习项目开始的重要一步。在这篇文章中，我们将详细介绍如何在不同操作系统上安装TensorFlow，并给出相应的代码示例。一、环境要
Python调用讯飞星火大模型v3.x api接口使用教程
Python调用讯飞星火大模型v3.x API接口使用教程近年来，人工智能技术迅速发展，各种AI模型层出不穷，讯飞星火大模型就是其中备受关注的一款。通过其强大的API接口，开发者可以方便地将自然语言处理能力融入到各类应用中。本文将详细介绍如何使用Python调用讯飞星火大模型v3.x的API接口，
LSTM原理+实战(Python)
LSTM（长短期记忆网络，Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，旨在解决传统RNN在学习长序列数据时存在的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过引入记忆单元和门控机制，使模型能够更好地捕捉长期依赖关系。LSTM的基本结构LSTM的核心是其记忆单元和三
Python第三方模块jieba分词库：深入解析与案例实践
Python第三方模块jieba分词库：深入解析与案例实践在自然语言处理领域，中文的分词是一个基础而又复杂的任务。由于汉字没有明显的单词边界，如何将一段连续的汉字字符串准确地切分成有意义的词语，一直是研究的热点之一。jieba分词库正是为了解决这一问题而诞生的一个优秀工具，它通过高效的算法和丰富的
