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2.静态向量表示
1.语言模型概述
4.预训练精调范式
4.预训练模型技术及课程简介
2.传授两方面的理论和实战技巧
2.文本语义向量的实践
机器学习算法精讲:支持向量
3.Spark核心概念
3.ChatGPT局限及应用
1.文本语义向量的应用场景
3.SLAM的新突破-图优化
3.购买行为分析
2.从滤波器谈SLAM
9.图像预处理之高斯滤波、拉普拉斯滤波
3.广义新类别发现-方法深度解析
1.大数据的产生和发展
1.SLAM的提出与发展
1.什么是大数据开发?
2.大数据工具和技术栈
3.Google的解决方案
4.学习建议与面试经验
3.自然语言处理算法工程师必备技能
1.自然语言处理现状
1.广义新类别发现-论文初印象
《信用评分卡模型构建》项目-金融信用评分卡模型案例
计算机与程序设计
2.自然语言处理的应用场景
11.图像预处理之傅里叶变换与频谱滤波
5.Hadoop生态圈
4.常用的量化平台概述及如何选择
3.量化投资的发展历程
3.知识图谱技术概览
8.图像预处理之均值滤波、中值滤波
10.图像预处理之高斯金字塔与拉普拉斯金字塔
1.量化必要的基础知识
2.广义新类别发现-论文整体把控
1.量化投资的基本含义
1.大数据理论介绍
1.语音识别技术概述
3.JSON文件操作