电子好书发您分享《从零开始玩转AIGC 从零开始玩转AIGC》
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快来与 CodeQwen1.5 结对编程！
今天，来自 Qwen1.5 开源家族的新成员，代码专家模型 CodeQwen1.5开源！CodeQwen1.5 基于 Qwen 语言模型初始化，拥有 7B 参数的模型，其拥有 GQA 架构，经过了 ~3T tokens 代码相关的数据进行预训练，共计支持 92 种编程语言、且最长支持 64K 的上下文输入。效果方面，CodeQwen1.5 展现出了优秀的代码生成、长序列建模、代码修改、SQL 能力等,该模型可以大大提高开发人员的工作效率，并在不同的技术环境中简化软件开发工作流程。
BoolQueryBuilder 如何进行模糊查询 并且模糊过滤去除name为Ab的 【4月更文挑战第2天】
如果你想使用 BoolQueryBuilder 进行模糊查询，并且要排除那些 name 字段为特定值（如 "Ab"）的文档，你可以使用 must_not 子句与 FuzzyQueryBuilder 和 TermQueryBuilder 组合。以下是如何在 Elasticsearch 中实现这一需求的示例：
Java代码实现
假设你想对字段 description 进行模糊查询，并确保排除 name 字段为 "Ab" 的文档：
java
Copy code
import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder;
import org.e
TensorFlow在自然语言处理中的实践
【4月更文挑战第17天】本文探讨了TensorFlow在自然语言处理（NLP）中的应用，包括文本预处理、特征表示、模型构建、训练与评估。TensorFlow提供工具简化文本预处理，如`tf.text`模块进行分词。利用`Tokenizer`和`to_categorical`进行特征表示。通过`Embedding`、`LSTM`等构建模型，并用`model.fit`和`model.evaluate`训练及评估。实践中，可借助预训练词嵌入、序列填充、注意力机制和迁移学习提升性能。TensorFlow为NLP任务提供了高效解决方案，未来潜力无限。
scikit-learn在文本分类中的应用
【4月更文挑战第17天】`scikit-learn`是Python中用于文本分类的强大工具，提供数据预处理（如`CountVectorizer`和`TfidfVectorizer`）、模型训练（如逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯）及性能评估功能。通过预处理、模型训练和评估，可以实现文本分类。尽管scikit-learn有丰富的算法库、易用的API和高效性能，但特征工程、不平衡数据和模型泛化仍是挑战。
Scikit-Learn与深度学习：融合与比较
【4月更文挑战第17天】本文比较了Scikit-Learn与深度学习框架在机器学习中的应用。Scikit-Learn以其易用性和丰富算法库深受喜爱，适合结构化数据处理，但面对复杂问题和大规模数据时可能力不从心。深度学习则以强大的神经网络解决图像、语音等任务，但需大量计算资源且解释性差。两者可互补，如预处理后输入深度学习模型，或在集成学习中融合。选择工具应考虑问题性质和资源，未来两者有望进一步融合创新。