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03:54 PM · Nov 15 ,2025
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未聞花名AI - 構建AI智能體：二十八、大語言模型BERT：原理、應用結合日常場景實踐全面解析

一、BERT是什麼 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌在2018年發佈的自然語言處理模型，它徹底改變了NLP領域的發展軌跡。在BERT出現之前，主流模型如Word2Vec只能提供靜態的詞向量表示，這些方法雖然解決了詞彙的分佈式表示問題，但無法處理一詞多義和複雜的上下文信息。例如，"

編碼器 , yyds乾貨盤點 , API , NLP , 人工智能 , 情感分析

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WangLanguager - 序列到序列模型（Seq2Seq）介紹和代碼示例

序列到序列模型（Seq2Seq）介紹 序列到序列模型（Seq2Seq）是一種用於處理序列數據的深度學習架構，廣泛應用於自然語言處理（NLP）任務，如機器翻譯、文本摘要、對話生成等。Seq2Seq 模型通常由兩個主要部分組成：編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）。 關鍵特點 編碼器：編碼器接收輸入序列，將其轉換為一

編碼器 , yyds乾貨盤點 , 機器翻譯 , ci , jquery , 前端開發

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u_17512334 頭像

疆鴻智能研發中心 - 鋼渣處理線的“網絡神醫”：疆鴻智能PROFIBUS集線器，專治各種信號不服

鋼渣處理線的“網絡神醫”：疆鴻智能PROFIBUS集線器，專治各種信號不服 一、項目背景與挑戰 某大型鋼鐵集團鍊鋼廠年產鋼渣超百萬噸，原有鋼渣處理線採用分佈式硬接線控制方式。隨着產能提升與自動化升級需求，生產線暴露出信號干擾嚴重、擴展困難、故障排查耗時等問題。特別是高温、多塵的惡劣環境導致傳統佈線系統故障率居高不下，嚴重影響連續生產。為構建穩定可靠的工業通信網絡，我

集線器 , profibus , 編碼器 , 工業通訊 , 變頻器 , 人工智能 , 深度學習

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深圳大表哥 - PotPlayer 輕量播放器天花板！4K/8K 流暢播，無廣告免費影音利器安裝設置步驟

簡介 PotPlayer，是一款深耕 Windows 系統的多媒體播放器，現歸屬韓國 Kakao 公司。這款播放器以輕量純淨無廣告、解碼性能強勁、功能豐富全面為核心優勢，堪稱 Win 平台免費影音播放的標杆之選。 解碼強勁，格式全覆蓋內置齊全音視頻解碼器，無需額外安裝即可播放 avi、mkv、mp4 等主流視頻及 mp3、flac、ape 等音頻格式，流暢支

編碼器 , 辦公效率 , 3d , 好用

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温柔一刀 - demp編碼

我整理了一下研發近期需要完成和實現的功能供大家參考。 1. 多畫面，流矩陣和大數據，EPG的對接。 2. SDI採集中杜比音頻數據的透傳。 3. 編碼器輸入流信息的展示與輸入流的預覽。 4. 編碼器主，備，墊輸入流或文件可同時配置，目前編碼器只支持 “主輸入流+備輸入流或者主輸入流+墊片文件的方式”。 5. 編碼器主，備，墊配置時可切換主，備

機器學習 , demp編碼 , 數據丟失 , 編碼器 , 人工智能 , 輸入流

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u_16213632 頭像

mob64ca14040d22 - 基於cubemx的stm32輸入捕獲

PWM輸入模式： 定時器的捕獲單元，還可以同時使用兩個捕獲通道測量一個外部PWM信號的週期和佔空比。 在PWM的輸入模式下，輸入信號與兩個捕獲通道連接。假設使用捕獲通道1，2。在PWM一個週期開始之後，捕獲通道2在其上升沿將主計數器清除並開始向上計數，而隨後捕獲通道1捕獲到PWM的下降沿，此時就得到高電平週期。而捕獲通道2再次捕獲到下一個週期

輸入模式 , 機器學習 , 編碼器 , 人工智能 , 寄存器 , 基於cubemx的stm32輸入捕獲

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mb61c46a7ab1eee - 基於NvVideoEncoder的H265視頻編碼器 - 詳解

基於NvVideoEncoder的H265視頻編碼器 一、 功能介紹 1.1 核心功能 1.2 主要特性 1.2.1 編碼參數控制 1.2.2 動態調整能力 1.2.3 輸出靈活性 二、原理解釋 2.1 整體架構 2.2 編碼流程原理

編碼器 , 數據 , 後端開發 , harmonyos , ide

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wx65950818d835e - 11: 變分自編碼器（VAE）在超分中的應用

引言 變分自編碼器（Variational Autoencoder，VAE）是一種生成模型，它通過優化潛在變量的分佈來學習數據的潛在結構。與傳統的自編碼器不同，VAE將輸入數據映射到一個概率分佈空間，而不是單一的點。這種機制使得VAE在生成任務中能夠提供更豐富的樣本生成能力。在圖像超分辨率（SR）任務中，VAE的生成能力可以幫助恢復圖像中的高頻細節，生成更加自然的高分辨率圖

編碼器 , 數據 , c++ , 後端開發 , c , 概率分佈

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u_16099295 頭像

IT劍客行 - codesys 伺服軸原點設置標誌

伺服電機有兩種編碼器： 增量式編碼器和絕對值式編碼器，絕對值式編碼器還有單圈絕對值和多圈絕對值之分。 不論哪種伺服都需要在使用之前回原點，絕對值只是回原點的次數比較少而已，本文只介紹增量式編碼器的回原點方式。 一、旋轉軸應用 1、直接尋找編碼器的Z相脈衝，當檢測到Z相脈衝時，立即停止電機，作為原點位，這種方式不需要增加額外的傳感器，但是回原點速度不能太高

編碼器 , 伺服電機 , 架構 , 後端開發 , codesys 伺服軸原點設置標誌 , 伺服電機回原點的原理

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信息小飛俠 - 深度學習入門（四十）計算機視覺——圖像增強_深度學習圖像增強

前言： 用汽車製造廠理解神經網絡架構 1.1 Backbone（主幹網絡）= 汽車底盤和發動機系統 # 想象製造汽車的流程： 原材料（鋼板、零件） → 底盤生產線 → 發動機安裝 → 基本車架 ↓ ↓ ↓ ↓ 輸入圖像 邊緣檢測 形狀識

卷積 , Fast-SCNN , 編碼器 , UNet , Css , 前端開發 , Segformer , HTML

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luohenyueji - [機器學習] 類別變量編碼庫category_encoders使用指南

category_encoders是一個Python庫，專門用於將分類變量（如文字、標籤）轉換為機器學習模型可以處理的數值形式。它是 scikit-learn-contrib 項目的一部分，完全兼容Scikit-learn的API，可以無縫集成到機器學習流程中。本文將圍繞該庫的核心用法展開詳細講解。 category_encoders的github官方倉庫見：category_

編碼方法 , 編碼器 , 數據 , 人工智能 , 深度學習

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mob64ca1415f0ab - 模型的跨界：我拿Transformer去做目標檢測，結果發現效果不錯

一、Transformer目標檢測基礎概念與核心原理 什麼是Transformer目標檢測？ Transformer目標檢測是以DETR（DEtection TRansformer）為代表的新型檢測範式，其核心思想是將目標檢測任務轉化為直接集合預測問題。與傳統基於卷積神經網絡（CNN）的方法不同，Transformer檢測器摒棄了錨框、非極大

編碼器 , 後端開發 , transformer , 深度學習 , 目標檢測 , Python

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u_16213581 頭像

西洋無悔 - 百度AI開放平台-全球領先的人工智能服務平台

引言 在人工智能技術迅猛發展的浪潮中，自然語言處理（NLP）領域正經歷着前所未有的變革，預訓練語言模型（PLM）已然成為驅動行業創新的核心引擎。百度最新發布的ERNIE-4.5模型系列，憑藉其突破性的架構設計與卓越的跨場景處理能力，迅速在技術社區與產業應用中引發廣泛關注。本文將從技術架構的底層創新、核心功能的場景化落地、多維度性能測評三個層

編碼器 , 數據 , MySQL , 數據庫 , 模態

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