每个专家都需要拥抱的 5 大编程未来趋势-爱代码爱编程
随着技术以前所未有的速度继续发展，编程领域正在经历不断的变革。作为一名编程专家，保持领先地位并为未来做好准备至关重要。在本文中，我们将探讨每位专家都需要为之做好准备的前五名编程未来趋势。从新兴语言到新范式，这些趋势将塑造未来
人工智能如何彻底改变博客和编程？？-爱代码爱编程
人工智能 (AI) 正在迅速改变世界，许多行业都感受到了它的影响，包括博客和编程。人工智能可用于自动化任务、提高效率并创造新的可能性。在这篇博文中，我们将了解 AI 如何彻底改变博客和编程。 人工智能帮助增强了这个博客😵
ai时代来临，新时代程序员如何紧追时代的风口浪尖？-爱代码爱编程
文章目录 背景AI时代的背景和机遇抓住AI时代的机遇新时代程序员的技能和素质实践建议和资源总结 背景 在这个快速发展的AI时代，程序员们正置身于科技革新的前沿。随着人工智能技术的蓬勃发展和广泛应用
【提示学习】hpt: hierarchy-aware prompt tuning for hierarchical text classification-爱代码爱编程
论文信息 名称内容论文标题HPT: Hierarchy-aware Prompt Tuning for Hierarchical Text Classification论文地址https://arxiv.org/abs/
bard原理超详细介绍(附加底层代码)-爱代码爱编程
Bard是一种基于深度学习的文本生成模型，它使用了GPT-2模型和自适应文本生成技术，可以生成高质量、多样化的文本。 Bard的运行过程可以分为以下几个步骤： 1. 输入处理：Bard接收用户输入的文本作为输入。在处理输入之前，Bard首先会对输入进行分词和嵌入处理。分词是将输入文本划分为一系列的单词或子词，嵌入处理是将每个单词或子词表示成
体验目前常用的大语言模型-爱代码爱编程
GPT（Generative Pre-trained Transformer）和BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）是两种基于Transformer架构的自然语言处理（NLP）预训练模型。它们在各种NLP任务中表现出了优异的性能，如文本生成、摘要、翻译等。下面是关于GPT和BART的简要介
java整合gpt-3.5和gpt-4，让ppt制作变得更加轻松智能化-爱代码爱编程
在当今的商业环境中，PPT演示文稿已成为一种重要的沟通工具。然而，创建高质量的PPT往往耗时且繁琐。基于这个痛点，本文将介绍如何使用Java整合GPT-3.5/4，根据PPT模板自动生成完整的PPT。我们将使用Apache POI库操作来PPT文件，同时调用GPT-3.5/4 API生成内容。 首先，我们需要导入Apache POI库。在Maven项目中
【自然语言处理】不同策略的主题建模方法比较-爱代码爱编程
不同策略的主题建模方法比较 本文将介绍利用 LSA、pLSA、LDA、NMF、BERTopic、Top2Vec 这六种策略进行主题建模之间的比较。 1.简介 在自然语言处理（NLP）中，主题建模一词
《深度学习进阶：自然语言处理》第8章 attention-爱代码爱编程
《深度学习进阶：自然语言处理》啃书系列 第2章 自然语言和单词的分布式表示 第3章 word2vec 第4章 word2vec的高速化 第5章 RNN 第6章 Gated RNN 第7章 基于RNN生
【音乐生成】乐谱生成-爱代码爱编程
文章目录 介绍与研究动机数据集方法实验结果 介绍与研究动机 论文链接：AN EXPLORATION OF GENERATING SHEET MUSIC IMAGES 传统的音乐生成任务的输出
ai时代降临，我们的未来又在哪里？-爱代码爱编程
文章目录 背景AI智能迭代进步码农的未来展望借助gpt快速成长总结 背景 随着人工智能的不断发展，自然语言处理技术也一直在不断的进步和发展，GPT（Generative Pre-trained
nlp(自然语言处理)学习记录-爱代码爱编程
这几年一直都在研究CV领域，后面想抽点时间学习一下NLP方面的东西【纯个人兴趣爱好】，本人从来没有接触过NLP方面的学习，也不知道怎么学习，因此只能东一榔头西一棒槌的学了，希望可以快速系统的学起来~会专门建立一个专栏用来学NLP，后续会不定时的更新分享，如果有这方面的大佬也可以指点一下。后续的学习计划会希望将NLP和我所研究的CV内容进行结合(因此我在学习
构建seq2seq模型的常见问题-爱代码爱编程
1. seq2seq模型，输入是一个词向量，而不是词向量列表，对吧？ 是的，对于seq2seq模型，输入和输出都需要被转换成词向量形式。 对于输入来说，通常会将一个句子转换成一个词向量序列。具体地，对于每个单词或者字符，
chatgpt通用人工智能：初心与未来-爱代码爱编程
至少从 20 世纪 50 年代起，人们就开始大肆宣传可能很快就会创造出一种能够与人类智能的全部范围和水平相匹配的机器。现在，我们已经成功地创造出了能够解决特定问题的机器，其准确度达到甚至超过了人类，但我们仍然无法获得通
微软ai宇宙日益完善！chatgpt默认用必应搜索，windows copilot登场！-爱代码爱编程
CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理 本文章仅用于学术分享，如有侵权请联系删除 作者丨机器之心编辑部 来源丨机器之心 今年的微软 Build 大会，高度聚焦生成式 AI，联手OpenAI打造一个大宇宙。 微软在5月23日举办的微软 Build 2023 大会上宣
每日学术速递5.28-爱代码爱编程
CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理 Subjects: cs.CL 1.Improving Factuality and Reasoning in Language Models through Multiagent Debate 标题：通过多主体辩论改进语言模型中的事
每日学术速递5.27-爱代码爱编程
CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理 Subjects: cs.CV 1.Control-A-Video: Controllable Text-to-Video Generation with Diffusion Models 标题：Control-A-Video：使用扩散
每日学术速递5.26-爱代码爱编程
CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理 Subjects: cs.CV 1.Text2NeRF: Text-Driven 3D Scene Generation with Neural Radiance Fields 标题：Text2NeRF：具有神经辐射场的文本驱动 3D
每日学术速递5.25-爱代码爱编程
CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理 Subjects: cs.CV 1.Chupa: Carving 3D Clothed Humans from Skinned Shape Priors using 2D Diffusion Probabilistic Models
每日学术速递5.24-爱代码爱编程
CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理 Subjects: cs.CV 1.Reprompting: Automated Chain-of-Thought Prompt Inference Through Gibbs Sampling 标题：重新提示：通过 Gibbs 采样的