NLP自然语言处理和应用场景介绍
Language Processing，自然语言处理）是计算机科学与人工智能领域的一个分支，旨在让机器能够理解、解释、生成人类语言。它涵盖了语言文本的语法、语义、语用、语境等方面的处理。 NLP的具体应用场景包括但不限于以下几个方面： 机器翻译：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的文本。信息检索与问答系统：帮助用户快速准确地检索到所需信息，或通过自然语言进行问题提问并给出准确的回答。语义分析与情感分...
5.超链接标签及应用
a标签基本样式： 链接标签又叫a标签，点击后可以跳转到任意网页的对应的位置，其中href是a标签要跳转的位置，也就是链接路径，而target则表示的是我点击后跳转的新位置是在当前网页窗口打开还是新的网页窗口打开。（_blank在新的标签页打开 _self在自己的网页中打开）下面是代码和效果展示 <!-- 第一个a标签表示跳转到网页1，第二个跳转到百度 --><a href="1.我的第一个网页.h...
大模型在汽车开发行业中的应用
大模型在汽车开发行业中的应用主要体现在以下几个方面： 自动驾驶技术的推动：大模型技术在自动驾驶领域的应用，不仅加速了自动驾驶算法的训练和优化过程，还直接参与到了决策模型的构建中，使得自动驾驶技术得到了显著的发展。例如，特斯拉通过AI技术实现了车辆的自动驾驶功能，为消费者提供了更加便捷、安全的出行体验。 产品及零部件研发：大模型在汽车产品及零部件研发阶段的应用，体现在设计和验证过程中，以及材料科学、工程...
自动化测试——Selenium：开启Web应用测试的新篇章
自动化测试——Selenium：开启Web应用测试的新篇章 摘要： 随着Web技术的迅猛发展，Web应用的质量和性能成为了企业竞争力的重要指标。自动化测试作为软件测试领域的重要技术，对于提高测试效率、保证产品质量具有显著优势。Selenium作为一款开源的自动化测试工具，以其强大的功能和灵活的使用方式，逐渐成为Web应用自动化测试的首选。本文将全面介绍Selenium的基本概念、核心特性、应用场景以及...
大语言模型在人类层面预测未来的研究与应用
概述 这项研究将探讨语言模型（LM）能否预测未来事件。在这项研究中，将开发一个系统来自动收集信息、生成和汇总预测结果。将从一个竞争性预测平台收集有关问题的数据，以评估 LM 的预测能力。结果表明，LM 可以与具有竞争力的人类预测人员相媲美，甚至超过他们。研究表明，使用 LM 预测未来有可能为组织决策提供有用的信息。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.18563.pdf ...
C# Solidworks二次开发：枚举应用实战（第七讲）
大家好，今天还是介绍我们枚举应用实战系列。 下面开始介绍枚举： （1）第一个为swTableColumnTypes_e，这个枚举的含义为表的类型，下面是官方的具体枚举值： （2）第二个为swToolbar_e，这个枚举的含义为工具栏标识符，下面是官方的具体枚举值： （3）第三个为swUserPreferenceRoutingFileLocations_e，这个枚举的含义为路由文件位置的用户首选项，下面...
CAN总线介绍及在ZYNQ 7020中的应用
根据CAN规范将穿行位流转换成用于接收的并行数据，发送相反。 发送缓冲器：存储一个完整的报文。 验收滤波器：根据用户设定，过滤掉无须接收的报文。 接收FIFO：存储从CAN总线上接收的所有报文。 三.应用代码 1.CAN 总线中数据在传输时使用了大端模式，即对于长度超过 1 字节的数据，先传输低字节，再传输高字节。 2.示例： #include "xcanps.h" #include "xparame...
深入Spring Boot配置机制：如何高效管理应用配置
一、属性的优先级和配置文件的位置 在Spring Boot应用中，我们可以在多个地方定义配置属性，并且Spring Boot提供了一套优先级排序，来决定同一属性多处定义时的覆盖关系。理解这个机制对于配置管理至关重要。 1. 配置文件查找的顺序 Spring Boot在启动时会按照一定的顺序查找并加载配置文件，这个顺序大致如下： 首先从jar外部的/config子目录里的配置文件读取配置。然后是jar...
C# Solidworks二次开发：枚举应用实战（第五讲）
大家好，今天是我们枚举应用的第五讲。 下面是今天要介绍的枚举： （1）第一个枚举为swConStraintType_e，这个枚举为草图约束，下面是官方的具体枚举值： （2）第二个为swDesignTableErrors_e，这个枚举值为设计表的错误，下面是官方的具体枚举值： （3）第三个为swFaultEntityErrorCode_e，这个枚举为实体故障错误码，下面是官方具体的枚举值： （4）第四个...
Pytorch 的实际应用 学习笔记
一. 模型的下载 weights为false时则为没有提前经过训练的模型，为true时则经过了提前训练 vgg16_false = torchvision.models.vgg16(weights=False)vgg16_true = torchvision.models.vgg16(weights=True) 打印 二. 模型的修改 （1）添加操作 分为两种，一种是在classifier的外部添...