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[toc] 机器学习中的深度学习算法：原理、挑战与解决方案 摘要 深度学习是一种热门的机器学习技术，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本文将介绍深度学习算法的原理、挑战以及解决方案。首先对深度学习的基本概念进行解释，然后分别介绍深度学习的不同算法及其实现步骤。最后，我们将探讨深度学习 阅读全文
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[toc] 文章标题：《45. 数据库中的可视化和探索性：MongoDB的数据可视化和探索性工具》 ## 1. 引言 随着数据量的不断增加和应用场景的不断增多，数据库作为数据存储和管理的主要工具，在软件开发和数据应用中扮演着越来越重要的角色。然而，传统的数据库数据存储方式往往缺乏可视化和探索性，无法 阅读全文
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[toc] 65. 《The Transformer Playbook for NLP and Language Understanding》 背景介绍： 自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支，涉及到文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译、问答系统等许多应用。近年来，随着深度学习算 阅读全文
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[toc] 71. Co-Filtering: Best Practices and Techniques in Text Generation Introduction: Text generation has become an essential part of natural languag 阅读全文
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[toc] 使用 Cosmos DB 进行大规模数据的实时数据处理和流式传输 Cosmos DB 是微软公司推出的一种分布式数据库，具有高可用性、高性能、高扩展性、高安全性等优点，被广泛应用于云原生应用和大规模数据存储领域。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Cosmos DB 进行大规模数据的实时数 阅读全文
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[toc] 用机器学习和自然语言处理技术构建智能客服机器人和智能语音助手 随着人工智能技术的不断发展，智能客服机器人和智能语音助手成为了人们生活中不可或缺的一部分。它们可以帮助用户快速解决各种问题，提高用户的满意度，同时也为企业带来了更多的商业机会。本篇文章将介绍如何构建智能客服机器人和智能语音助手 阅读全文
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[toc] 引言 随着经济全球化和物流产业的快速发展，物流数据分析的重要性日益凸显。物流数据分析不仅可以帮助物流管理人员更好地优化物流流程，提高物流效率，还可以为物流企业提供更多的决策支持。本文将介绍人工智能在物流数据分析中的应用，包括基于人工智能的物流智能推荐与推荐系统。 背景介绍 物流产业是现代 阅读全文
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[toc] 22. "微服务架构+自动化运维"模式 随着企业级软件开发的需求增长和企业级应用的复杂性增加，企业级软件的部署和运维成为了企业面临的挑战之一。传统的基于组件的架构已经不能满足现代企业的需求，因此需要一种更加灵活的架构模式，以应对复杂的应用场景。本文将介绍微服务架构和自动化运维的概念和技术 阅读全文
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[toc] # 【神经网络】基于自注意力机制的深度学习 # 0. 背景介绍： 近年来，深度学习在人工智能领域取得了长足的进步，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。神经网络作为深度学习的核心组件之一，被广泛应用于各种应用场景中。其中，基于自注意力机制的深度学习技术是近年来神 阅读全文
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[toc] # 人工智能的伦理问题与道德责任 # 1. 引言 随着人工智能技术的快速发展，人们对于人工智能的伦理问题和道德责任越来越关注。人工智能技术涉及到人类社会的方方面面，从个人隐私、安全，到社会影响、环境破坏等，都引起了人们的担忧。本文旨在介绍人工智能的伦理问题与道德责任，从技术、概念、实现、 阅读全文