AI辅助教育：个性化学习的新纪元
【10月更文挑战第31天】随着人工智能（AI）技术的发展，教育领域迎来了一场前所未有的变革。AI辅助教育通过智能推荐、语音助手、评估系统和虚拟助教等应用，实现了个性化学习，提升了教学效率。本文探讨了AI如何重塑教育模式，以及个性化学习在新时代教育中的重要性。
清华微软最新力作：用物理学革新Transformer注意力，大海捞针精度暴涨30%！
【10月更文挑战第30天】Transformer模型在自然语言处理（NLP）中表现出色，但在处理长文本和复杂任务时存在注意力分配不当的问题。清华大学和微软研究院提出了Diff Transformer，通过计算两个独立软最大注意力图之间的差异，有效消除噪声，提高模型性能。Diff Transformer在语言建模、减少幻觉、增强上下文学习能力和减少激活异常值等方面表现出显著优势，但也存在计算复杂度增加、对超参数敏感和适用范围有限的局限性。论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.05258
重要的事情说两遍！Prompt复读机，显著提高LLM推理能力
【10月更文挑战第30天】本文介绍了一种名为“问题重读”（Question Re-reading）的提示策略，旨在提高大型语言模型（LLMs）的推理能力。该策略受人类学习和问题解决过程的启发，通过重新审视输入提示中的问题信息，使LLMs能够提取更深层次的见解、识别复杂模式，并建立更细致的联系。实验结果显示，问题重读策略在多个推理任务上显著提升了模型性能。
如何在 JavaScript 中创建执行上下文
在JavaScript中，作用域链是一套用于查找变量和函数的机制，由当前执行上下文的变量对象和所有外层执行上下文的变量对象组成。它包括全局作用域、函数作用域和块级作用域。作用域链的工作原理是从内向外逐层查找变量，直至全局作用域。闭包通过作用域链记住其词法作用域，即使在外部作用域之外执行也能访问内部变量。作用域链有助于变量隔离、模块化和数据隐藏，提高代码的可维护性和可读性。
使用深度学习模型进行情感分析！！！
本文介绍了如何使用深度学习模型进行中文情感分析。首先导入了必要的库，包括`transformers`、`pandas`、`jieba`和`re`。然后定义了一个`SentimentAnalysis`类，用于处理数据、加载真实标签和评估模型准确性。在主函数中，使用预训练的情感分析模型对处理后的数据进行预测，并计算模型的准确性。
从零开始构建nlp情感分析模型！
本教程介绍了如何使用PyTorch和Hugging Face的Transformers库构建一个情感分析模型。主要内容包括导入所需库、读取训练数据集、加载预训练的BERT模型和分词器、定义情感数据集类、划分训练集和验证集、创建数据加载器、设置训练参数、训练模型、评估模型性能以及定义和测试预测函数。通过这些步骤，可以实现一个简单而有效的情感分析模型。
java电商项目（五）
本文介绍了如何构建一个基于Elasticsearch的商品搜索微服务，主要包括以下几个部分：
1. **数据导入ES**：
- 搭建搜索工程，创建`legou-search`项目，提供搜索服务和索引数据更新操作。
- 配置`pom.xml`文件，引入必要的依赖。
- 创建启动器和配置文件，配置Elasticsearch连接信息。
- 分析索引库数据格式，确定需要存储的数据字段。
- 实现商品微服务接口，调用其他微服务获取所需数据。
- 创建索引并导入数据，将SPU和SKU数据转换为索引库中的Goods对象。
2. **商品搜索*
[JS]作用域的“生产者”——词法作用域
本文介绍了JavaScript中的作用域模型与作用域，包括词法作用域和动态作用域的区别，以及全局作用域、函数作用域和块级作用域的特点。通过具体示例详细解析了变量提升、块级作用域中的暂时性死区等问题，并探讨了如何在循环中使用`var`和`let`的不同效果。最后，介绍了两种可以“欺骗”词法作用域的方法：`eval(str)`和`with(obj)`。文章结合了多位博主的总结，帮助读者更快速、便捷地掌握这些知识点。