解释器 如同海底捞火锅，需要一点一点放资源材料 速度较慢
编译器是一个程序，它可以阅读某一种语言（源语言）编写的程序，并把该程序转译成一个等价值、用另一种语言（目标语言编写的程序）。
像人类一样有效地学习并完成复杂的任务是人工智能追求的长远目标之一。人类在决策过程中可以遵循一个完整的思维链（CoT）推理过程，从而对给出的答案做出合理的解释。
【新智元导读】研究人员开发出以人脑为模型的深度学习算法，来破解人类大脑。相关研究发表在最新一期Cerebral Cortex，研究人员构建了一个大脑如何解码信息的模型，根据参与者的大脑活动，该模型能够以50%的精确度预测她所看到的东西。 人工智能让我们离科幻小说里的“读脑机器”更近了一步。现在，研究人员开发出以人脑为模型的深度学习算法，来破解人类大脑。首先，他们建立了一个大脑如何解码信息的模型。三名女性花费了数小时观看几百条短视频，功能性核磁共振机器测量了视觉皮层和其他地方的活动信号。一个用于图像处理的人工
本文主要针对可解释可视化推荐任务提出的大模型相关方法LLMVis，现有的各种基于机器学习的方法通常需要大量的可视化对数据集（数据和标签）来进行训练，并且其结果缺乏可解释性。
Prism软件是一款功能强大的统计分析软件，可以帮助科研工作者和数据分析员进行数据处理和结果分析。然而，为了正确地使用Prism软件，需要了解和掌握一些基本操作和高级功能，以及充分利用实际案例进行练习和实践。本文将从软件介绍、基本操作、高级功能和实际案例等方面进行详细介绍。
程序设计语言基础是指程序设计语言的基本概念、语法和语义。了解程序设计语言基础可以帮助我们理解和使用不同的编程语言，并能够编写简单的程序。
近年来，由于深度学习和神经网络的进步，机器翻译得到了极大的进步。然而，神经网络的问题在于人们不知道它们内部发生了什么，这意味着很难解决它们的错误。
近年来, 深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展, 这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型, 训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能, 能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案. 然而, 由于分布式的特征编码和越来越复杂的模型结构, 人们始终无法准确理解卷积神经网络模型内部知识表示, 以及促使其做出特定决策的潜在原因. 另一方面, 卷积神经网络模型在一些高风险领域的应用, 也要求对其决策原因进行充分了解, 方能获取用户信任. 因此, 卷积神经网络的可解释性问题逐渐受到关注. 研究人员针对性地提出了一系列用于理解和解释卷积神经网络的方法, 包括事后解释方法和构建自解释的模型等, 这些方法各有侧重和优势, 从多方面对卷积神经网络进行特征分析和决策解释. 表征可视化是其中一种重要的卷积神经网络可解释性方法, 能够对卷积神经网络所学特征及输入–输出之间的相关关系以视觉的方式呈现, 从而快速获取对卷积神经网络内部特征和决策的理解, 具有过程简单和效果直观的特点. 对近年来卷积神经网络表征可视化领域的相关文献进行了综合性回顾, 按照以下几个方面组织内容: 表征可视化研究的提起、相关概念及内容、可视化方法、可视化的效果评估及可视化的应用, 重点关注了表征可视化方法的分类及算法的具体过程. 最后是总结和对该领域仍存在的难点及未来研究趋势进行了展望.
在人类生活中，幻觉表示虚假的但是我们分辨不清楚的事物，在大语言模型中，[幻觉]即代表模型生成的虚假的文本，这中情况很容易导致一些错误的发生
两兄弟 N.Coder 和 D.Coder 经营着一家艺术画廊。一周末，他们举办了一场特别奇怪的展览，因为它只有一面墙，没有实体艺术品。当他们收到一幅新画时，N.Coder 在墙上选择一个点作为标记来代表这幅画，然后扔掉原来的艺术品。当顾客要求观看这幅画时，D.Coder 尝试仅使用墙上相关标记的坐标来重新创作这件艺术品。
在数字时代，视频已经成为一种主要的内容形式。但是理解和解释视频内容是一项复杂的任务，不仅需要视觉和听觉信号的整合，还需要处理上下文的时间序列的能力。本文将重点介绍称为video - llama的多模态框架。Video-LLaMA旨在使LLM能够理解视频中的视觉和听觉内容。论文设计了两个分支，即视觉语言分支和音频语言分支，分别将视频帧和音频信号转换为与llm文本输入兼容的查询表示。
接下来我们就从0开始一步一步的构建自己的解释器。跟着教程先制作一个简单的加法计算器，为了保证简单，这个加法计算器能够解析的表达式需要满足下面几点：
GNN是Graph Neural Network的简称，是用于学习包含大量连接的图的联结主义模型。近年来，图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。GNN在对图节点之间依赖关系进行建模的强大功能，使得与图分析相关的研究领域取得了突破。当信息在图的节点之间传播时GNN会捕捉到图的独立性。
刷题是我们提高自己技术的一种好方法。下面的问题很有挑战性和“指导性”。如果你知道该怎样回答，那意味着自己的水平很好，但是如果你发现自己答错了，并能够搞清楚为什么错，我认为那会更好！
AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会在公众号中推送，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。本节课是 Hugo La
在现代科技发展的浪潮中，计算机编程成为了解决问题和创新的强有力工具。而Python作为一门功能强大且易学的编程语言，正在成为越来越多人的首选。无论是初学者还是有经验的开发者，掌握Python编程技能都能带来许多优势。
解析中的最后一个练习应该既具有挑战性又有趣。你终于可以看到，你的微型 Python 脚本运行并做了一些事情。难以理解这个章节和解析的概念很正常。如果你发现你已经到达了这里，而且你不太明白发生了什么，请退后一步，再考虑在这一部分做一些练习。在继续之前，重复几次这个章节，这可以帮助你在最后两个练习中制作自己的小语言。
2017年谷歌大脑在《注意力是你所需要的一切》一文中解释了Transformer 。本文是随着自然语言处理领域的发展而来的。许多最先进的NLP模型都是以Transformer 为基础建立的。
在学习深度学习的过程中，我们通常会学到这样一对单词“Encoder”和“Decoder”。其实只要你学习深度学习，“Encoder”和“Decoder”就一定会接触到，并非只是Pytorch所独有。
美国麻省理工学院（MIT）官网报道该校在通用神经网络方面的研究进展可用于揭示神经网络的运行机制。理解神经网络的运行机制可以帮助研究人员增强其性能，并将从中获得的经验转用到其他应用。 神经网络的机器学习系统通过分析大量的训练数据来学习如何执行任务。在训练中，神经网络不断调整数千个内部参数，直到能够可靠地执行一些任务，例如识别数字图像中的对象，或将文本从一种语言翻译成另一种语言。但这些参数的最终值对揭示神经网络的运行机制用处不大。最近，计算机科学家开发了一些巧妙的技术，可以对特定神经网络的计算进行划分。 在新近
传统的机器学习工作流程主要集中在模型训练和优化上，最好的模型通常是通过像精确或错误这样的性能度量来选择的，我们倾向于假定一个模型如果超过了这些性能标准的某些阈值，就足以进行部署。 然而，为什么一个模型
首先，特别感谢这位热心读者，开诚布公地与我分享感受，提出宝贵意见，帮助我做得更好。
專 欄 ❈那只猫，Python中文社区专栏作者，Python中文社区新Logo设计人，纯种非CS科班数据分析人，沉迷Keras。在Cambridge做了点小事，深度学习的小学生。❈ Abstract: 用Tensorflow完成Autoencoder的实现，简单介绍了一下什么是Autoencoder以及Autoencoder的应用。再简单介绍了一下VAE，VAE相关代码放在Python中文社区的Github中。 Autoencoder基本是Deep Learning最经典的东西，也是入门的必经之路。Aut
在Python编程中，使用一个强大且方便的集成开发环境（IDE）可以显著提高开发效率。PyCharm作为一款功能丰富且广泛使用的Python IDE，被广大开发者所喜爱。本文将为您介绍如何安装PyCharm并进行基本配置。
【导读】这篇博文介绍了如何在深度学习框架Keras上实现文本摘要问题，探讨了如何使用编码器-解码器递归神经网络体系结构来解决文本摘要问题，如何实现文本摘要问题的不同的编码器和解码器，博文通俗易懂，专知内容组整理出来，希望大家喜欢。 Encoder-DecoderModels for Text Summarization in Keras 用Keras实现基于Encoder-Decoder的文本自动摘要 作者：Jason Brownlee 译者：专知内容组 ▌文本摘要概述 ---- 文本摘要是从一个源文档中
编译程序最初的定义是把一种高级语言设计的源程序(面向人的)翻译成另一种等价的低级程序设计语言(面向硬件的)即机器语言或汇编语
因子分析在各行各业的应用非常广泛，尤其是科研论文中因子分析更是频频出现。小兵也凑个热闹，参考《SPSS统计分析》书中的案例，运用SPSS进行因子分析，作为我博客 SPSS案例分析系列 的第三篇文章。 【一、概念】 探讨具有相关关系的变量之间，是否存在不能直接观察到的，但对可观测变量的变化其支配作用的潜在因素的分析方法就是因子分析，也叫因素分析。通俗点：因子分析是寻找潜在的、起支配作用因子的方法。 【二、简单实例】 现在有 12 个地区的 5 个经济指标调查数据（总人口、学校校龄、总雇员、专业服务、中等房价
1.6 PHP语法入门 1.6.1 PHP是编译型语言 编译语言和解释语言的区别在于是否保存最终的可执行程序。 1.6.2 PHP定界符 因为PHP是脚本语言，所以需要定界符 1、标准风格（推荐使
Python是一种高级编程语言，被广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、Web开发等领域。想要学习Python编程，首先需要搭建一个合适的编程环境。本文将为您介绍如何搭建Python编程环境，以便您能够顺利开始学习和使用Python。
括号匹配问题可以通过栈的数据结构来解决。栈是一种后进先出（LIFO，Last In First Out）的数据结构，非常适合处理嵌套和匹配问题。其基本思想是：
在不同的学科领域中，鞍点有不同的含义和解释。在矩阵中，如果一个位置上的数字在该行最大但在该列最小，则认为是鞍点，也叫马鞍点。
给定两个字符串，从字符串2中找出字符串1中的所有字符，去重并按照 ASCII 码值从小到大排列。
在过去的几年里，神经网络为文本分类和问题回答等自然语言任务的准确性和质量带来了快速的提高。深度学习导致的令人印象深刻的结果的一个领域是需要机器生成自然语言文本的任务;其中两个任务是基于神经网络的模型需要具有最先进性能的文本摘要和机器翻译。 然而，到目前为止，所有基于神经网络和深度学习的文本生成模型都具有相同的，令人惊讶的人类局限性：像我们一样，他们只能逐字，甚至逐字母地生成语言。今天Salesforce正宣布一个能够克服这个限制的神经网络机器翻译系统，以完全并行的方式一次翻译整个句子。这意味着用户等待时间降
在生物医学领域，分析大规模、高维度的单细胞数据，并且处理由分批实验效应和不同制备造成的数据噪声是当前的挑战；单细胞数据的大规模、高维度处理比较困难，需要考虑数据中不同程度的噪声、分批效应、人工误差、稀疏异质性。
众所周知，Python有庞大的库资源，有官方标准库以及第三方的扩展库。每个库都一把利器，能帮助我们快速处理某方面的问题。作为一名python的初学者，当把基本的语法、列表和元组、字典、迭代器、异常处理、I/O操作、抽象等知识点学完之后。我建议把官方常用的标准库也随便学下来。讲真的，你知道这些库之后，你会有种相见恨晚的感觉。
在数学学科中，我们经常需要解决各种复杂的问题。在这个过程中，计算工具可以帮助我们节省大量的时间和精力。其中，Maple软件是一款非常强大的计算工具，可以处理各种数学问题。本文将重点介绍Maple软件的三个独特功能，并结合实际案例进行讲解。
base64 编码可以将二进制数据转换为文本格式，并且能够在任何通信介质上传输数据。
【导读】人们期待未来有一天计算机能够像人类一样会写作，能够撰写出高质量的自然语言文本。文本自动生成就是实现这一目的的关键技术。按照不同的输入划分，文本自动生成可包括文本 到文本的生成、意义到文本的生成
技术债可能来源于多种原因，比如时间压力、资源限制、技术选型不当等。它可以表现为代码中的临时性修补、未能彻底解决的设计问题、缺乏文档或测试覆盖等。虽然技术债可以帮助快速推进项目进度，但长期来看，它会增加软件维护的成本和风险，降低系统的稳定性和可维护性。
在过去的几年里，随着技术的飞速发展，神经网络推动了自然语言任务在准确性和质量方面的快速提高，如文本分类和问题回答等。而其中由深度学习带来的一个令人印象深刻的领域是需要机器来生成自然语言文本的任务。其中两个任务是基于神经网络模型且具有最先进的性能的是文本摘要和机器翻译。 然而，到目前为止，所有基于神经网络和深度学习的文本生成模型都具有相同的、令人惊讶的局限性：就像我们一样，它们只能逐个单词，甚至逐个字母地生成语言。如今，Salesforce正宣布了一个能够克服这种局限性的神经机器翻译系统，它可以以完全并行的
本文介绍了一种用于神经网络机器翻译的全并行文本生成方法，该方法通过同时考虑多个可能的派生计划来生成翻译，从而显著减少了延迟。通过使用自回归模型和非自回归模型，作者展示了在翻译任务中，该方法在质量和速度方面均取得了显著的优势。
12 | 栈空间和堆空间：数据是如何存储的？ 这节讲解的是JavaScript的内存机制。 首先，我们知道JavaScript是弱类型动态语言。 接着，JavaScript的数据类型一共是八种:Boolean｜ String ｜ Number | Undefined | Null | BigInt | Symbol | Object 前七种为基本数据类型，他们存在栈中，后一种为引用数据类型，它存在堆中。 13 ｜ 垃圾回收：垃圾数据是如何自动回收的？ 不同语言的垃圾回收策略 通常情况下，垃圾
Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的【编码器-解码器】架构（由 Google 在 2017 年提出）。
OpenAI最新推出的ChatGPT的代码解释器功能，将AI的强大能力与数据科学相结合，提供了一个强大的工具，以改变我们对数据的处理、分析和可视化方式。在这篇文章中，我们将详细探讨这个新功能的各个方面，并深入理解它如何改变我们的工作和生活。
几天前一个刚接触 JavaScript 的朋友问我 JavaScript 是编译型语言还是解释型语言。从一个初学者那里听到这样的问题让我有些惊讶，因为所有初学者都知道 JS 是一个解释型语言；特别是像她这样之前使用过 Java 这类语言的初学者。
编写一个python文件后，执行该python文件后，就会产生一个与其同名的pyc文件，改文件就是python编译之后产生的字节码，事实上，本节并不关心这个，本节的重点是来了解和学习python的编码和解码，python的解释器在加载.py文件执行的时候，会对内容进行编码，默认是ascill，为了更好的扩展python语言，就产生了unicode的编码，我们写个在编写中文的时候,在中文前面加u，这时候编码就是unicode。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/78258198
2.解决方法：在终端中通过wordcloud安装包安装方式，wordcloud的安装包下载链接：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud
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