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  【讀點(diǎn)論文】PICK Processing Key Information Extraction from Documents...實(shí)體關(guān)系抽取，從圖像數(shù)據(jù)抽取具有自然語(yǔ)義信息的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

  關(guān)鍵信息抽取 (Key Information Extraction, KIE)指的是是從文本或者圖像中，抽取出關(guān)鍵的信息。 針對(duì)文檔圖像的關(guān)鍵信息抽取任務(wù)作為OCR的下游任務(wù) ，存在非常多的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，如表單識(shí)別、車(chē)票信息抽取、身份證信息抽取等。然而，使用人力從這些文檔圖像中提取或者收集關(guān)

  2024年02月04日

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• python序列化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)詳解

  序列化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是計(jì)算機(jī)程序中非常重要的概念，它們的原理和應(yīng)用在許多應(yīng)用程序中都是必不可少的。Python作為一種高級(jí)編程語(yǔ)言，在序列化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面提供了很多優(yōu)秀的解決方案。在本文中，我們將詳細(xì)介紹Python中序列化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的相關(guān)概念和應(yīng)用。 1.

  2024年02月08日

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  基于自然語(yǔ)言處理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)問(wèn)答機(jī)器人系統(tǒng)

  ? 完整代碼下載：https://download.csdn.net/download/andrew_extra/88614388 ????????知識(shí)庫(kù)，就是人們總結(jié)出的一些歷史知識(shí)的集合，存儲(chǔ)、索引以后，可以被方便的檢索出來(lái)供后人查詢(xún)/學(xué)習(xí)。QnA Maker是用于建立知識(shí)庫(kù)的工具，使用 QnA Maker，可以根據(jù) FAQ（常見(jiàn)問(wèn)題解答）文檔或者 U

  2024年02月04日

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• 【跟小嘉學(xué) Rust 編程】五、使用結(jié)構(gòu)體關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

  【跟小嘉學(xué) Rust 編程】一、Rust 編程基礎(chǔ) 【跟小嘉學(xué) Rust 編程】二、Rust 包管理工具使用 【跟小嘉學(xué) Rust 編程】三、Rust 的基本程序概念 【跟小嘉學(xué) Rust 編程】四、理解 Rust 的所有權(quán)概念 【跟小嘉學(xué) Rust 編程】五、使用結(jié)構(gòu)體關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 本章節(jié)講解一種自定義數(shù)據(jù)類(lèi)型

  2024年02月10日

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  Ai前沿技術(shù)匯總[1]：Quivr非結(jié)構(gòu)化信息搜索、Drag Your GAN AI修圖、MiniGPT-4、Falcon-40B、localGPT

  “AI前沿技術(shù)”專(zhuān)欄匯集了最前沿的人工智能技術(shù)，包括自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、區(qū)塊鏈技術(shù)、智能機(jī)器人技術(shù)和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等。本專(zhuān)欄將帶您了解人工智能領(lǐng)域的最新進(jìn)展和研究成果，探索人工智能技術(shù)的應(yīng)用

  2024年02月13日

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  Redis基于內(nèi)存的key-value結(jié)構(gòu)化NOSQL（非關(guān)系型）數(shù)據(jù)庫(kù)

  Redis基于內(nèi)存的key-value結(jié)構(gòu)的NOSQL（非關(guān)系型）數(shù)據(jù)庫(kù) 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)：表與表之間沒(méi)有復(fù)雜的關(guān)系 基于內(nèi)存存儲(chǔ)，讀寫(xiě)性能高 – Redis讀的速度是110000次/S 適合存儲(chǔ)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)（商品、新聞資訊） 它存儲(chǔ)的value類(lèi)型比較豐富，也稱(chēng)為結(jié)構(gòu)化NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù) 直接解壓windows版壓縮包就

  2024年02月11日

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  結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

  結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)一般是指可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)表示和存儲(chǔ)，可以用二維表來(lái)邏輯表達(dá)實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)。例如：需要多少個(gè)屬性，每個(gè)屬性什么類(lèi)型，每個(gè)屬性的取值范圍等等，類(lèi)似下圖所示， 提前定義好了一個(gè)二維矩陣的元數(shù)據(jù) ，包含有列名稱(chēng)、列的類(lèi)型、列的約束等： ? 可見(jiàn)

  2024年02月09日

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• 英偉達(dá)結(jié)構(gòu)化剪枝工具Nvidia Apex Automatic Sparsity [ASP]（1）——使用方法

  Apex是Nvdia維護(hù)的pytorch工具庫(kù)，包括混合精度訓(xùn)練和分布式訓(xùn)練，Apex的目的是為了讓用戶(hù)能夠更早的使用上這些“新鮮出爐”的訓(xùn)練工具。ASP（Automatic Sparsity）是Nvidia Apex模塊中用于模型稀疏剪枝的算法， 項(xiàng)目地址：NVIDIA/apex: A PyTorch Extension: Tools for easy mixed precision and distrib

  2024年02月12日

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  使用 Neo4j 和 LangChain 集成非結(jié)構(gòu)化知識(shí)圖增強(qiáng) QA

  目前基于大模型的信息檢索有兩種方法，一種是基于微調(diào)的方法，一種是基于 RAG 的方法。 信息檢索和知識(shí)提取是一個(gè)不斷發(fā)展的領(lǐng)域，隨著大型語(yǔ)言模型（LLM）和知識(shí)圖的出現(xiàn)，這一領(lǐng)域發(fā)生了顯著的變化，特別是在多跳問(wèn)答的背景下。 接下來(lái)我們繼續(xù)深入，跟著文章完成

  2024年01月18日

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  第五章 結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)

  一種軟件開(kāi)發(fā)活動(dòng)，定義實(shí)現(xiàn)需求規(guī)約所需的軟件結(jié)構(gòu)。 結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)分為： (1)總體設(shè)計(jì)：確定系統(tǒng)的整體模塊結(jié)構(gòu)，即系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)所需要的軟件模塊以及這些模塊之間的調(diào)用關(guān)系。 (2)詳細(xì)設(shè)計(jì)：詳細(xì)描述模塊。 體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)（MSD） 接口設(shè)計(jì) 數(shù)據(jù)設(shè)計(jì) 實(shí)現(xiàn)軟件設(shè)計(jì)的目標(biāo)對(duì)結(jié)

  2024年02月08日

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