新闻中心 
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01-22利用向量嵌入和知识图，提升LLM模型的精确度语言模型在自然语言处理领域扮演着关键的角色，有助于理解和生成自然语言文本。然而，传统的语言模型存在一些问题，如无法处理复杂的长句、缺乏上下文信息和知识理解的局限...
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01-22Python中使用BERT进行情感分析的方法及步骤BERT是由Google在2018年提出的一种预训练的深度学习语言模型。全称为BidirectionalEncoderRepresentationsfromTr...
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01-22线性回归的实例：预测连续变量的方法线性回归是一种常用的机器学习算法，用于预测一个连续变量与一个或多个自变量之间的线性关系。本文将介绍线性回归的工作原理，并通过一个实例和Python代码演示预测的...
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01-22特征缩放对局部最优解的影响特征缩放在机器学习中扮演着重要的角色，它与局部最优之间有着密切的关系。特征缩放指的是将特征数据按比例进行调整，以使其在数值上具有相似的范围。这样做的目的是避免某...
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01-22量子机器学习经典编程是一种获取输入、处理它并利用预定义函数显示输出的方法。相比之下，机器学习是一种高级编程技术，通过从数据中学习并根据输出结果进行模型调整。而量子机器学习则...
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01-22个性化推荐系统的基于Transformer模型实现基于Transformer的个性化推荐是一种利用Transformer模型实现的个性化推荐方法。Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型，在自然...
