自然语言处理

VS CODE使用不了iflowVS CODE使用不了iflow，已设置配置，也安装了iflow的扩展原因是powershell执行策略禁止运行脚本

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华为云国际站代理商的UCS主要有什么作用呢？华为云国际站代理商的 UCS（分布式云原生服务），核心作用是为跨境 / 多云业务提供跨云跨地域 K8s 集群统一管理、智能调度与流量治理，叠加代理商的本地化服务，高效解决多集群运维、合规与成本难题。以下是具体功能与代理商增值作用：

词汇/表达差异-1-编辑距离-莱文斯坦距离-Levenshtein其核心思想是：将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少单字符编辑操作次数。 **编辑距离（Edit Distance）**衡量的是：

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大语言模型训练全流程（技术深度拆解版）---以DeepSeek为例DeepSeek不只是一个模型，而是一套完整的训练工程体系。它涵盖：数据工程、分词策略、模型架构设计、预训练、微调、对齐训练（SFT+RL）、分布式训练优化、推理部署和持续迭代体系。

三、Agent原理与最简实践学习笔记根据之前的学习，我们知道了Agent的许多定义，这一章我们总结一个本质公式：大模型+记忆+工具=Agent

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自然语言处理常用Python库：spaCy使用全解目录1 引言1.1 spaCy的设计哲学1.2 本文的结构安排2 spaCy基础架构与核心概念2.1 核心数据结构

【自然语言处理】自然语言处理（NLP）的全景应用：从生活便利到产业革新的全维度渗透目录一、引言二、基础认知：NLP的技术内核与发展脉络2.1 技术内核：从基础分析到深层理解2.2 发展脉络：从规则驱动到智能涌现

【自然语言处理】中文 n-gram 词模型目录一、题目描述二、解决方案三、开发流程概述（一）全局配置模块（基础环境设置）核心功能：（二）文本预处理模块（数据清洗与标准化）

【Block总结】门控注意力机制，最新注意力机制|即插即用|最佳论文奖论文标题：Gated Attention for Large Language Models: Non-linearity, Sparsity, and Attention-Sink-Free 作者：Zihan Qiu, Zekun Wang, Bo Zheng 等会议：NeurIPS 2025（Oral Presentation，入选前1.5%）论文链接：https://arxiv.org/abs/2505.06708 代码仓库：https://github.com/qiuzh20/gated_at

AI工具如何重塑综述写作新体验别再傻傻地罗列文献了，科研思维进化的第一步从这里开始作为一名长期在科研一线打拼的博士生，我深知撰写文献综述的痛苦：海量文献检索、分类整理、观点提炼、结构搭建…… 整个过程就像在信息海洋里捞针，常常耗费数周时间，结果却只换来导师一句 “这只是文献堆砌，没有自己的见解”。

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华为云国际站代理商的FunctionGraph主要有什么作用呢？华为云国际站的 FunctionGraph 是基于事件驱动的无服务器计算服务，华为云国际站代理商可借助它为不同行业客户搭建灵活高效的云端解决方案，核心作用体现在助力客户降本增效、支撑多元业务场景落地、简化运维与集成等多个方面，具体如下：

Masked Language Models是什么？这个问题很关键！Masked Language Model（简称MLM，掩码语言模型）是现在很多顶尖大语言模型（比如BERT、RoBERTa）的核心训练基础，用通俗的话讲，它的核心逻辑就是让模型‘猜词填空’，从而学会理解语言。

【自然语言处理】应用02：情感分析：使用循环神经网络【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

【AI】大语言模型基础知识详解ChatGPT 火了之后，"大模型"这个词天天出现在各种新闻里。但很多人其实不太清楚：大模型到底是什么？它是怎么"理解"我们说的话的？为什么有时候它会胡说八道？这篇文章用最通俗的方式，带你搞懂大语言模型的核心原理。

大语言模型实战（一）——基本介绍及环境配置LLMs的灵活性使其适用于多种任务，核心场景包括：通过Hugging Face Transformers库加载开源模型（以Microsoft Phi-3-mini为例），核心步骤包括：

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AI智能体：连接大语言模型与现实任务的核心架构解析随着人工智能技术不断持续地演进，有一种架构范式被称作“智能体”，它正变成连接大语言模型与现实世界复杂任务的关键桥梁。被简称为智能体的AI智能体，不是一个全新概念，不过其内涵在通用人工智能技术取得突破之后，得到了极大地拓展与深化。本文会从它的定义，核心原理，技术架构，应用现状以及未来挑战等多个不同维度，对这一技术领域进行系统性梳理。

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