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有那位高手了解人工智能中的Ontology?或提供论坛、网页等相关信息。
Holdsor
2003-08-24 09:37:39
Ontology的应用如何在具体应用系统中实现?
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Ontology的应用如何在具体应用系统中实现?
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Holdsor
2003-09-30
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zhuma(竹马):
你好,我最近出差,没有看到你的留言,麻烦你给我发篇关于Ontology的论文好吗?
Email:shaoliuguo@sohu.com
多谢!!!
Holdsor
2003-09-30
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你好,我最近出差,没有看到你的留言,麻烦你给我发篇关于Ontology的论文好吗?
Email:shaoliuguo@sohu.com
多谢!!!
ShineBean
2003-09-16
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该死的本体论
不懂。
zhuma
2003-08-25
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我给你发篇论文
零基础AI算法工程师学习路径与方向选择指南
计算机视觉(Computer Vision, CV)是
人工智能
的一个重要分支,其目标是赋予计算机“看”和理解图像或视频内容的能力,类似于人类的视觉系统。它涉及从数字图像或视频
中
提取
信息
、进行分析、做出决策或生成新的视觉内容。近年来,随着深度学习技术的发展,特别是卷积神经网络(CNNs)的成功应用,计算机视觉取得了显著的进展,并在许多领域展现出超越人类的表现水平。计算机视觉的核心任务和技术图像分类 (Image Classification):将输入的图像分配到一个预定义的类别标签。
【万字长文】零基础AI算法工程师转型指南:从数学与编程到机器学习,选择你的AI之路!
为零基础小白规划AI算法工程师的学习路径,通常始于**扎实的数学与编程基础**,随后进入**机器学习与深度学习的核心理论与工具学习**。在此基础上,学习者应**广泛
了解
AI的主要应用方向**,如计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、语音识别、强化学习等,并结合个人兴趣与职业规划**选择一到两个方向进行专项深耕与实践**。持续的项目经验积累、前沿技术关注以及积极的社区交流是成长为合格AI算法工程师的关键。
别只会写 prompt!真正的
高手
都在做上下文工程
“上下文工程”(Context Engineering)这个在当前(2025年)AI领域,特别是大语言模型(LLM)应用
中
,变得至关重要的概念。这可以说是继“提示词工程”(Prompt Engineering)之后的又一个核心技术热点。
关键字提取算法之TF-IDF扫盲
TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库
中
的其
中
一份文件的重要程度。字词的重要性随著它在文件
中
出现的次数成正比增加,但同时会随著它在语料库
中
出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用,作为文件与用户查询之间相...
自然语言处理
中
,TF和IDF的概念
====摘自网络,有修改==== TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库
中
的其
中
一份文件的重要程度。字词的重要性随著它在文件
中
出现的次数成正比增加,但同时会随著它在语料库
中
出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式
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