基于Python的自然语言处理系列（23）：DrQA
train_data = load_json('data/squad_train.json')valid_data = load_json('data/squad_dev.json') 2. 数据预处理 由于 SQuAD 数据集的结构独特，每个段落可能有多个问题和答案，我们需要对其进行解析。我们将每个段落与相关的问题配对，并将其转换为易于处理的结构。 def parse_data(d...
HUAWEI New4.9G 与 2.6G 无法正常切换问题处理案例
HUAWEI New4.9G 与 2.6G 无法正常切换问题处理案例 在某地市的 XX 音乐节保障准备期间，为确保活动期间的网络质量，现场新开了 4.9G HUAWEI 室外基站。在网络优化和测试中，发现UE无法实现从 2.6G 到 4.9G 的正常切换。虽然现场具备 4.9G信号覆盖，测试UE仍然无法切换至 4.9G 频段。现场测试人员反馈，即便在信号质量较好的情况下，终端仍然一直驻留在 2.6G...
Llama 3.2——同时具备文本和图像处理功能的开源模型
近期推出了 Llama 3.2是其 Llama 系列的最新款 大语言模型， 是开源生成式 AI 生态系统演进的重要进展。此次升级在两个维度上扩展了 Llama 的功能。一方面，Llama 3.2 允许处理多模态数据（集成图像、文本等），使高级 AI 功能更容易被更广泛的受众所使用。另一方面，它拓宽了其在边缘设备上的部署潜力，为实时设备端 AI 应用创造了令人兴奋的机会。在本文中，我们将探讨这一发展及其...
Python NumPy 数据分析：处理复杂数据的高效方法
Python NumPy 数据分析：处理复杂数据的高效方法 文章目录 Python NumPy 数据分析：处理复杂数据的高效方法一 数据来源二 获取指定日期数据三 获取指定行列数据四 求和计算五 比例计算六 平均值和标准差七 完整代码示例八 源码地址 本文详细介绍了如何使用 Python 和 NumPy 对复杂数据进行高效的数据分析。通过从 Kaggle 获取的公开数据集，演示了如何读取 CSV 文...
基于Python的自然语言处理系列（19）：基于LSTM的语言模型实现
datasets库加载。 import datasets dataset = datasets.load_dataset('wikitext', 'wikitext-2-raw-v1') 2. 数据预处理 2.1 分词 我们采用基本的英文分词方法对文本进行处理。 import torchtext tokenizer = torchtext.data.utils.get_tokenize...
《AI办公类工具表格处理系列之一——办公小浣熊》
I 智能助手 办公小浣熊是基于“日日新SenseNova4.0”大模型能力推出的一款新型AI数据分析工具，旨在简化数据分析过程，提高工作效率，帮助用户快速获取洞察力。 二.功能介绍 1. 数据上传与处理 支持多种文件格式：办公小浣熊支持多种常见的数据文件格式，包括xlsx、xls、csv、txt、json等，用户可以轻松导入数据进行分析。 文件大小限制：在公测期间，对个人用户免费开放，但单轮对话支持...
Python 多进程解析：Multiprocessing 高效并行处理的奥秘
Python 多进程解析：Multiprocessing 高效并行处理的奥秘 文章目录 Python 多进程解析：Multiprocessing 高效并行处理的奥秘一 多进程1 导入进程标准模块2 定义调用函数3 创建和启动进程 二 存储进程结果 Queue三 threading & multiprocessing 对比1 创建多进程 multiprocessing2 创建多线程 multithre...
禁止吸烟监测系统 基于图像处理的吸烟检测系统 YOLOv7
，瓦斯气体浓度达到一定程度时，吸烟的火花足以引发剧烈爆炸，严重威胁矿工的生命安全。 AI边缘计算吸烟监测算法 (一)图像特征提取 AI边缘计算吸烟监测算法首先通过摄像头采集图像信息，然后利用先进的图像处理技术对图像进行特征提取。这些特征包括但不限于香烟的形状、颜色、烟雾的形态等。例如，通过对香烟独特的细长形状和特定的颜色分布进行识别，算法可以初步判断图像中是否可能存在香烟物体。 (二)深度学习模型训练...
旧电脑寄给爱回收凌晨收到诡异短信 用户质疑处理流程
旧电脑寄给爱回收凌晨收到诡异短信【旧电脑寄给爱回收凌晨收到诡异短信】近日，一起关于“旧电脑寄给爱回收凌晨收到诡异短信”的事件在网络上引起热议。据用户陈先生反映，他在京东平台上搜索并选择“爱回收”服务处理旧电脑，但在寄出后的一段时间内未收到任何反馈。直到某日凌晨，他突然收到一条来自爱回收的短信，声称电脑已被处理并给出了一个处理价格，同时短信中的快递单号显示为一系列零（SF0000000000000），这...
路径处理 | 关键点提取之Douglas–Peucker算法(附ROS C++/Python实现)
降采样，在路径规划中主要用于简化和优化路径表示。一方面，路径降采样可以去除冗余点，从而减少路径中的采样点数量，减小数据存储和传输的成本；另一方面，在路径跟踪和导航时，较少的点可以提高计算效率，减少实时处理的负担。在环境噪声敏感型的算法中，简化路径保留了路径的关键特征和形状，而滤除了噪点，可以增强在执行过程中对微小抖动或误差的鲁棒性 2 道格拉斯-普克算法Douglas–Peucker 道格拉斯-普克算...