自然语言处理实战及高级应用

赋能思维——AI走向泛化智能

本视频涉及当前人工智能（AI）的进展，包括宏观环境分析、行业技术研究、未来领域应用及产业具体应用。从历史角度审视AI发展至今的科技革新，体现在自动化及智能化不断进步。特别关注AI如何影响创新经济与各行业实践，例如在教育、医疗和交通领域的应用。视频强调数据、计算能力和算法研究的重要性，及其在实现AI技术落地中的作用。同时，介绍了一些国内外大型AI模型的发展历程和实例，如GPT-3、悟道模型等，以及它们对机器学习和自然语言处理能力的提升。AI技术的泛在化发展趋势预示着未来各领域对智能化的高度依赖，包括语音技术和虚拟现实的集成应用。

Pytorch框架的数据加载器

本次内容聚焦于PyTorch框架下的数据加载与处理机制，探讨了自动微分机制以及Dataset和DataLoader的使用方法。深度学习中数据量庞大，模型训练不能一次性加载全部数据，因此数据需分批次处理，以实现内存使用的优化和提升模型训练的效率。Dataset类提供数据读取，通过类的继承可实现快速数据读取；DataLoader则涉及数据的批次加载与缓冲机制，提高数据处理速度。详细介绍了使用和继承Dataset类的方法，以及在此基础上的案例理解与实践。

自然语言处理实战及进阶应用

深度学习框架的安装和使用在自然语言处理中至关重要。介绍了PyTorch框架，包括其数据加载方法的实现，例如dataset和data loader类的应用，如何处理图像和文本数据的相关API。进阶部分涉及将机器学习算法和神经网络相结合，应用Facebook（Meta）开发的fastText模型进行文本分类，并介绍了将词向量和N元语法结合的方法。此外，还探讨了结合CNN和RNN实现文本特征提取的分类模型。内容适合对自然语言处理及其在深度学习中应用感兴趣的开发者和研究人员。

AIGC与NLP大模型实战-经典CV与NLP大模型及其下游应用任务实现

视频内容聚焦AIGC和大模型，突出与市面其他课程的差异性，主要在于侧重技术而非工具。课程包括算法模型的介绍，如扩建模型、GB模型，并着重于论文解读、公式推导及代码实践，而非简单的API调用。讲解中扩展到如何用较小数据集通过创新方法进行数据循环以放大数据规模，及在现有巨型模型基础上通过微调方法训练自己的模型。内容以通俗易懂的故事形式呈现，实战案例基于现代框架进行。适合对模型内幕、训练技术感兴趣且想深入了解代码和算法实践的技术人员。

只需3分钟搭建个人网站 从0搭建个人网站小白教程

本视频教程讲述了个人如何从零开始免费搭建一个网站。步骤包括购买域名、租用带有公网IP的服务器，并进行必要的备案流程。同时，介绍了在家用电脑上安装IIS服务，获取源码安装至电脑，并设置内网IP和端口来添加本地网站。关键点在于使用花生壳客户端实现内网网站到公网的映射，使得网站能在外网被访问。此外，还提到了通过不同版本的花生壳客户端对流量和带宽的管理。整个流程适用于想要学习网站搭建基础、免费创建个人网站的业余爱好者，包括学生、创业者、个人开发者及IT爱好者。

StableDiffusion提升出图速度,TensorRT扩展,SDXL-SSD-1B-A1111,速度提升,PyTorch更新

提到使用Tensor RT扩展来提升Stable Diffusion模型的Web UI出图速度，但强调了兼容性限制，不适应SD Fork模型和某些UNet插件。介绍了通过GPU加速的流程，包括大模型的转换和设置调整，并通过实际测试展示了速度提升效果。除此之外，探讨了通过更新显卡驱动和Web UI的方法来优化速度，以及使用蒸馏版SD Fork L模型的高效率出图体验，并提示了对应的适用环境和版本要求。内容适合追求图像处理效率和具备一定技术背景的用户，尤其是对特定模型有依赖的专业人员。

【职场秘籍】怎样安全的度过试用期？快来get试用期“安全攻略”！

在职场中安全度过试用期关键在于明确个人定位与积极主动的工作态度。成功案例描述了一个口才良好的学员如何因过度包装自己导致职位不匹配而被辞退，而失败案例则讲述了即便技术能力强，因缺乏主动沟通和团队协作而多次被辞退。从这些案例中可以看出，对于新人而言，既要真实展示自己的技术水平，又要积极融入团队，保持与周围同事的良好沟通。此外，及时向上级报告工作进展、遇到问题时主动寻求帮助，也是确保试用期顺利过关的重要因素。适应职场，不仅需要扎实的技术功底，还必须具备良好的工作态度与沟通协作能力。

人人都有自己的智能体！从0到1构建本地开源大语言模型智能体原理与实现

本次分享主要介绍了智能体的工作原理及其在技术实现中的应用。智能体被比喻为一个具有手脚和感官的完整人，能够根据大脑的指令执行任务。通过本地大语言模型，结合VLLN框架，智能体能够调用工具、进行搜索、执行代码，并具备记忆功能。分享中还讨论了智能体在解决问题时的行动决策过程，以及如何通过JSON格式与工具进行交互。此外，还演示了使用搜索引擎和AI绘画工具的实例，并最终展示了智能体执行任务的完整流程。这些内容适合对人工智能、自然语言处理和智能体设计感兴趣的技术人员学习。