关键词检索原理在线播放_搜索关键词(2024年11月免费观看)
我被这本LLM新书彻底征服了! 这本书简直是LLM领域的圣经!它深入浅出地讲解了如何利用预训练的大型语言模型,将其能力应用到各种场景中,比如文案生成、摘要提取等等。更棒的是,它还介绍了如何构建一个超越关键词匹配的语义搜索系统,让你的搜索更具智能性。 ᠥ襮际操作中,这本书指导你如何搭建一个高级的大型语言模型流水线,以便对文本文档进行聚类并深入探索它们的主题。通过采用密集检索和重新排名等技术,你可以构建出更为智能的语义搜索引擎,彻底颠覆传统的关键词搜索。 此外,这本书还详细讲解了如何应用现有的库和预训练模型进行文本分类、搜索和聚类等操作。通过学习基础Transformer模型的架构,比如BERT和GPT,你可以更好地理解这些模型的工作原理。 书中还深入探讨了大型语言模型的训练过程,特别是基础Transformer模型的架构,例如BERT和GPT。你还会了解到如何为特定应用优化大型语言模型,包括生成模型微调、对比微调和上下文学习等多种方法。 总的来说,这本书提供了丰富的实践指导,帮助你在利用大型语言模型方面取得更多的价值。无论你是初学者还是资深开发者,这本书都值得一读再读!
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考研必备:高效学习方法的三大秘诀 遗忘是学习过程中的正常现象,甚至可以说是一种本能。在考研的道路上,不断重复和深化是必不可少的。以下是一些适合考研人的学习方法,帮助你在暑假期间实现弯道超车。 如何记笔记 1️⃣ 四色笔记法 原理:用颜色来分类知识点 做法:䠩用于做题和不需要记忆的内容 ❤ 红色:用于纠正错误的题目 蓝色:需要记忆的知识点 绿色:记录存在的问题和解决方案 2️⃣ 康奈尔笔记法 原理:分区域记笔记,方便归纳复盘 做法:笔记页面分为三个区域,右边最大部分用于笔记内容,左边写提纲和关键词,最下方写总结和问题 如何复盘 1️⃣ 费曼学习法 原理:通过教给别人知识来强化自己 做法:假装要教授某个知识点,尝试用自己的话讲出来,遇到不清楚的地方就回头重新学习,能讲清楚就说明你学会了!在讲授的过程中要经过理解、回忆、重组、再理解、表达等多个加工过程,检测知识的最终途径是你能有能力把它传播给另一个人。 2️⃣ 检索学习法 原理:主动回忆的效果大于被动接受 做法:学完一部分知识后,不要急着看笔记,换一页笔记尝试把刚才学习的内容有条理地写下来,或者说出来,再对照笔记和书检查遗漏和错误。 3️⃣ PQ4R学习法 原理:集中注意力、有意义地组织信息、产生疑问、精细加工、过一段时间后复习 做法:预览(Preview)设问(Question)阅读(Read)反思(Reflect)背诵(Recite)复习(Review) 如何专注 1️⃣ 西蒙学习法 原理:找一个知识点为锥子切入,推进深入学习 做法:专注于一个学习主题,全方位获取相关知识,形成体系。 2️⃣ 番茄学习法 原理:专注且高效,劳逸结合 做法:设定25分钟专注时间,休息五分钟,下一个番茄钟。
今年最不后悔读的一本大模型新书 探索如何巧妙运用预训练的大型语言模型,从文本生成到语义搜索,再到文本分类与聚类,开启AI应用的新篇章。 构建高效的大型语言模型流水线,深入挖掘文本主题,聚类文本文档。 创建先进的语义搜索引擎,超越传统关键词匹配,运用密集检索和重新排名技术。 ᠥ掘大型语言模型在各种实际场景中的潜在价值,探索其无限可能。 砦𗱥 夺解基础Transformer模型(如BERT和GPT)的架构,掌握其精髓。 頧 究大型语言模型的训练过程和原理,揭开其神秘面纱。 ️ 探索优化大型语言模型的不同方法,如生成模型微调、对比微调和上下文学习。 应用场景优化大型语言模型,提升其性能和效率。 通过这些内容,您将能够以50%以下的文字重复率巧妙地表达相同的含义,让AI技术为您的创作提供无限灵感。
数学深度学习模型构建及案例解析 摘要:随着教育改革的深入,数学深度学习已成为教学的新趋势。数学深度学习的一般过程包括两个主要步骤:提出问题和发现知识;解决问题和迁移知识。具体分为六个环节:创设情境,发现问题;检索旧知,探究新知;理解知识,把握本质;解决问题,模拟练习;总结知识,分析整合;批判质疑,迁移知识。构建数学深度学习模型具有重要的现实意义。为了更好地应用这一模型指导教学,本文以人教B版普通高中数学教材必修2中的“直线与圆的位置关系”为例,详细介绍了数学深度学习的教学设计案例与分析。 关键词:深度学习;教学模型;理解建构;迁移应用 正文: 深度学习在数学教学中的应用越来越广泛,它强调学生通过自主探究、合作学习和批判性思维来深化对数学知识的理解。数学深度学习的一般过程包括两大步骤:提出问题和发现知识;解决问题和迁移知识。具体分为六个环节: 1️⃣ 创设情境,发现问题:教师通过创设贴近学生生活的情境,引导学生发现问题并提出问题。 2️⃣ 检索旧知,探究新知:学生利用已有的知识储备,探究新的数学概念和原理。 3️⃣ 理解知识,把握本质:学生通过理解新知识的本质和内在联系,形成自己的知识体系。 4️⃣ 解决问题,模拟练习:学生运用所学知识解决实际问题,并进行模拟练习以巩固所学。 5️⃣ 总结知识,分析整合:学生对所学知识进行总结和整合,形成完整的知识体系。 6️⃣ 批判质疑,迁移知识:学生在理解的基础上进行批判性思维,将所学知识迁移到其他相关领域。 为了更好地应用数学深度学习模型指导教学,本文以人教B版普通高中数学教材必修2中的“直线与圆的位置关系”为例,详细介绍了教学设计案例与分析。通过这个案例,我们可以看到数学深度学习模型在实际教学中的应用效果,为学生提供了一种有效的学习方式。
《我们要去捉狗熊》阅读策略:关键词记忆法 这本书原本是一首英国古老的野营歌(camp chant),节奏感强,念起来非常有趣。诗人迈克尔将这首脍炙人口的野营歌改编成了一个现代的捉狗熊故事:我们要去捉狗熊/我们要捉一只大大的/天气这么好/没什么好怕的… 𖠦歌从头到尾都充满了高亢的音乐感,句子押韵,孩子们非常喜欢这种反复的句式。课堂实践后的真实反馈表明,从托班到小学年龄的孩子都能通过肢体语言轻松地背诵这首有趣的游戏歌。 젩 读策略:借助肢体动作记忆关键词/重复内容记忆法 ⠦学方法: 1、抓住重点动词并编出相应的动作。(可以参考视频里的动作,我在教学中会简化或优化动作,便于记忆哦!) 2、解读重点图画细节,促进阅读理解。 3、每个场景都要进行情景表演,加深记忆。 技能:监控理解情况 重复内容记忆法工具的原理: 1、阅读是对知识的储存过程,就是“记”; 2、对知识的再现和运用是提取整合的过程,就是“忆”。 3、记忆的关键不在于储存,而在于提取、检索。 𖠥 读伴随行为能力: 1、托班年龄的幼儿:会做简易的动作,也会抓关键词复述。不会做到完整复述,语言准确度不高。 2、小班、中班的幼儿:会抓关键词复述,会抓住细节复述,会做到偏向完整复述,语言力求准确。 3、大班、小学的儿童:会完整复述,语言准确度高,象声词汇运用自如。
计算机文献综述,轻松掌握脉络 标题:[具体计算机相关主题]文献综述 作者:[你的姓名] 专业:计算机科学与技术 一、引言 研究背景:阐述所研究计算机领域主题在科技发展中的重要性。介绍该主题相关技术或应用在实际生产生活、学术研究等领域中的现状,如互联网行业、人工智能领域、软件开发过程等方面的表现,以及其对社会发展、经济增长、科技创新等方面的影响。 研究目的:说明进行此次文献综述的目的,如梳理该领域的研究历程和现状,分析已有研究的优点和不足,为后续的研究工作提供全面的理论依据和研究方向指导,探寻该领域尚未解决的问题和潜在的研究热点等。 二、文献检索方法与策略 检索数据库:列举所使用的数据库名称,如 IEEEXplore、ACM Digital Library、Web of Science、中国知网( CNKI)、万方数据等,并简要介绍这些数据库在计算机领域文献收录方面的特点和优势。 检索关键词:详细列出用于检索文献的关键词和其组合方式。关键词应涵盖所研究主题的核心概念、相关技术、应用场景等。 检索时间范围:明确文献检索的时间跨度,解释选择该时间范围的依据。 三、相关文献分析 按时间脉络分析:回顾计算机领域该主题的早期研究情况,介绍最初的研究思路、方法和取得的主要成果。分析这些早期研究对后续发展的奠基作用。 按研究内容分类分析:详细介绍与主题相关的技术理论研究文献,包括新算法的提出、已有算法的改进、数据结构的创新设计等。分析其数学模型、逻辑原理、优势和局限性。总结关于相关系统设计和开发的文献,介绍不同类型系统的架构设计、功能模块划分、模块之间的交互以及系统开发过程中使用的技术和工具。探讨主题在各个领域的应用研究文献,分析在不同应用场景中的需求分析、技术选型、实施效果等。 四、已有研究的成果与不足 研究成果:总结在计算机领域该主题相关的理论创新成果,包括新的计算模型、算法复杂度分析的新方法、数据处理的新理论等。阐述这些理论创新如何推动了该领域的发展。 技术突破成果:列举在技术方面取得的重要突破,如在硬件性能提升、软件效率优化、网络通信速度和稳定性提高等方面的成果。 应用拓展成果:强调主题在不同领域应用拓展方面的成果,如在医疗、金融、交通等行业的成功应用案例。说明这些应用如何改变了行业的运作模式,提高了生产效率和服务质量。 五、结论与展望 结论:总结本次文献综述的主要内容,强调对计算机领域该主题研究现状、成果和不足的综合理解。指出通过对大量文献的分析,清晰地呈现了该领域的发展脉络、研究重点以及目前存在的问题,为进一步深入研究提供了全面的视角。 展望:对未来该领域的研究方向进行展望,包括潜在的研究热点、可能的技术突破方向、应用拓展的新领域等。例如,随着量子计算技术的发展,预测其对所研究主题相关算法和系统的影响;展望在新兴的边缘计算和5G网络环境下,主题相关技术在智能城市、工业互联网等领域的新应用场景和发展机遇。同时,对解决现有研究不足的可能性提出自己的见解。
听歌识曲背后的技术秘密 犥즭识曲的技术原理其实并不复杂,但实现起来却颇具挑战。它与在百度上搜索关键词的技术原理有些相似,但关键在于如何处理二进制数据的歌曲与后台数据库中的数据匹配。 首先,识别一首歌曲需要找到它的“指纹”,也就是音乐的“乐纹”。这个过程的第一步是将歌曲或录音转换为单声道、低采样率的WAV格式,目的是排除其他干扰,保留音乐的整体特征。在波形图上,波的起伏表示音量大小,波越密越拥挤,表示频率越高。 然而,音频中的人声、伴奏、男声、女声等声音的频率各不相同,在波形图上无法分辨。因此,采集音频的乐纹时,需要将波形图转换成频谱图。乐纹是最能表现一首歌特征的数据,而且一首歌的乐纹不止一个。一首歌可以分成很多片段,每个片段都有自己的乐纹。 听歌识曲的规则是从每张频谱图里选取音量最大的几个频率作为特征点,由它们生成这个片段的乐纹。如果一段录音匹配到了两首音乐,如何评价谁更相似呢?匹配时,除了保证录音中的所有乐纹都能在音乐中找到,还要综合考虑乐纹出现的先后顺序及乐纹之间的时间间隔。 总结一下,听歌识曲的实现方式是对数据库里所有音乐提取乐纹。对每一首音乐,先算出它的频谱图,然后把它分成几个片段,每一段都在频谱图上找几个点作为特征点,从而生成这一片段的乐纹。一首歌通常有很多乐纹,都以倒排索引的形式存储在数据库里。对于上传的录音,也是先提取它的乐纹,然后在数据库里进行检索,最后考虑乐纹的排列、时间间隔等因素,找到最相似的音乐。 这样一来,听歌识曲的技术就得以实现了。是不是很简单呢?但背后的技术细节却相当复杂,需要大量的数据处理和算法优化。
考研政治马原最后30天冲刺攻略 倒数30天,肖8马原部分答题模拟来啦! 大家最近问得比较多的问题,我们一起来解答一下: 1️⃣ 如何选择马原原理? 其实,选择马原原理并不难。关键是要读懂材料,圈出关键词。有些题目在题干中就直接点出了所需的原理。 𐠤𞋥悯8第六套马原的第一题:“运用主观能动性与客观规律性辨证统一的原理”,这里直接给出了所需原理,只需分点作答即可。 𐠥如第二题:“天下黄河,唯富一套”对我们处理人与自然的关系有何启示?这属于辩证法中人与自然的部分。题目中给了关键词“人与自然”,就可以选择“实践是人与自然关系的基础”这一原理。 以上是根据腿姐马原24大原理进行的总结与归纳。后面我们还会详细解析关键词,需要的同学可以关注哦! 2️⃣ 考研政治大题背什么? 其实,不管跟着哪位老师背(无非三巨头肖徐腿),政治大题都是可以的。我个人使用的是马原部分背腿姐总结的原理,其余部分等肖4出来再背肖4。不管背哪位老师的内容,马原部分一定要多练习。不用全部默写出来,看着肖8马原的题目能知道用哪个原理即可。 最后30天,祝大家都能顺利上岸!
everything软件 indows平台自带的搜索功能真的是让人抓狂䯼但Everything这个软件彻底改变了这一切!它让Windows平台的搜索体验达到了所有平台中的顶尖水平。 Everything的界面非常简洁,只有一个搜索框和一个搜索结果列表。安装完成后,软件会花费一些时间对全盘进行索引寸。之后,当你输入搜索关键词时,结果列表会瞬间更新并显示相关文件,甚至有些文件你可能已经忘记了它的存在 这个软件的底层原理是利用NTFS文件系统的数据表,能够实时感知所有文件的变动。通过强大的索引技术,它可以完成全盘实时搜索,效率简直让人惊叹!
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