暂时未有相关云产品技术能力~
资深AI全栈工程师 | UCD主SE | CSDN专家 9年经验,擅长AI全栈和AIGC。曾任CTO助理,现为上市公司UCD设计推进与落地技术专家,专注产品创新与用户体验。
使用Node.js模块`mammoth`和`html-to-text`,该代码示例演示了如何将Word文档(.docx格式)转换为纯文本以适应AIGC的文本识别。流程包括将Word文档转化为HTML,然后进一步转换为纯文本,进行格式调整,并输出到控制台。转换过程中考虑了错误处理。提供的代码片段展示了具体的实现细节,包括关键库的导入和转换函数的调用。
深度学习涉及神经网络,广泛应用于图像、语音和NLP领域。学习深度学习需掌握数学基础、编程(Python)、机器学习理论及深度学习模型如CNN、RNN。实践项目和跟踪最新研究同样重要。环境搭建包括选用支持GPU的Linux或macOS,安装Python、TensorFlow、PyTorch等框架。了解线性代数、概率统计和微积分是预备知识。以图像分类为例,包括数据收集、模型训练、评估和部署。
ChatGPT是一款由OpenAI开发的预训练语言模型,用于NLP任务如聊天、翻译、内容生成和问答。它可以模拟人类对话,提供广泛的应用场景,包括聊天机器人、信息查询、内容创作、辅助学习等。用户可通过API接口进行交互,基础和PLUS账号提供不同级别的服务。进阶玩法涉及定制化对话系统、高级内容生成及企业级应用。在使用时要注意隐私保护、合理期望和持续学习。
**摘要:** 探索AI概念与实践,涵盖AI、AIGC(人工智能生成内容)、AGI(人工通用智能)、模型大小、提示词工程、神经网络等。深度学习框架如TensorFlow支持模型构建,Transformer模型利用自注意力机制处理序列数据。大模型如LLMs擅长复杂任务,能适应企业定制需求,例如知识库问答。小模型则在资源有限时发挥作用。召回率衡量搜索效果,Tokenization将文本转化为模型输入。实际应用中,AI用于天气预报、内容生成,Transformer助力翻译,定制模型解决企业内部问题,如客户服务和知识库查询。
Transformer模型,2017年提出,以自注意力为核心,用于序列到序列任务,如机器翻译。它包含多头注意力实现并行处理,提高效率。词汇切分(Tokenization)将文本拆分成子词,增强模型灵活性。嵌入将词汇映射到向量,捕获语义,降低维度。Attention机制允许模型动态分配注意力,有效处理长距离依赖,改善文本理解。
使用Python进行文本聚类,流程包括读取VOC数据、jieba分词、去除停用词,应用LDA模型(n_components=5)进行主题分析,并通过pyLDAvis生成可视化HTML。关键代码涉及数据预处理、CountVectorizer、LatentDirichletAllocation以及HTML文件的本地化处理。停用词和业务术语列表用于优化分词效果。
使用Python,本文展示数据聚类和办公自动化,焦点在于通过jieba分词处理VOC数据,构建词云图并以HTML保存。`wordCloud.py`脚本中,借助pyecharts生成词云,如图所示,关键词如"Python"、"词云"等。示例代码创建了词云图实例,添加词频数据,并输出到"wordCloud.html"。
使用Python脚本`learning.py`对VOC数据进行分词处理和聚类分析,借助jieba库去除停用词并统计词频。前处理后,筛选出频率最高的2000个名词存入`名词top2000.txt`。关键步骤包括加载自定义词典`luyouqi.txt`和停用词列表`stopwordsfull`。
使用Python进行数据清洗,脚本涉及VOC数据的读取与分词。通过jieba进行中文分词,去除停用词,将清洗后的评论存入新Excel列。执行`clean.py`脚本,读取Excel文件,对每个sheet的评论内容进行处理,保留名词并移除停用词和标点,结果保存至`clean/cleaned_voc.xlsx`。关键文件包括自定义词典`luyouqi.txt`和停用词列表`stopwordsfull`。
**数据分析师工作指南概要** 该工作指导书详细阐述了数据分析师的职责,包括数据收集、清洗、整合处理以及分析挖掘。分析师需确保数据质量,运用统计和机器学习方法发现洞察,并通过可视化报告支持决策。此外,他们需维护高效的工作流程,使用编程工具优化处理,并遵循数据收集、分析及报告编写规范。成功执行此角色要求深厚的技术基础、沟通协作能力以及持续学习的态度。
**工作指导书摘要:** 设计与优化算法,提升性能效率;负责模型训练及测试,确保准确稳定;跟踪业界最新技术并应用;提供内部技术支持,解决使用问题。要求扎实的数学和机器学习基础,熟悉深度学习框架,具备良好编程及数据分析能力,注重团队协作。遵循代码、文档和测试规范,持续学习创新,优化算法以支持业务发展。
本文档是关于使用Node.js与OpenAI API交互的教程,涵盖了非流式和流式请求。非流式请求示例展示了如何一次性返回所有数据,适用于兼容性但可能需要较长时间。流式请求则演示了如何即时响应数据,提高交互体验,但可能不适用于所有系统。代码示例使用了axios库和http模块,展示了如何处理数据流。