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关键词训练集权威发布_免费拍题秒出答案(2024年12月精准访谈)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

关键词训练集

为构建中国投资者情绪指数，我们采集某论坛投资者对股市展开讨论的帖子作为基础的文本数据，我们的目标是将这样的非结构化文本数据转化为结构化的可以反映散户投资者情绪的数值。构建过程可以分为四个步骤。作为有监督的机器学习案例，首先需要获得后续计算情绪指数的训练集，而这就涉及如何标注文本中的情绪。为此，构建指数的第一步需是随机抽取部分帖子，人工阅读帖子内容，挑选帖子中的情感关键词并标注帖子的情绪类别。第二步是对网络论坛的帖子数据进行文本预处理。采用文本分词技术将帖子内容切割成一个个词语，并过滤掉停用词、标点符号和数字;之后采用词向量表示技术将帖子中的词语表示成向量，并进一步将帖子内容转化为向量或矩阵。第三步则采用词典法和机器学习、深度学习等方法，训练最优模型，并计算单个帖子的情绪值。第四步是汇总单个帖子情绪，构建市场层面的投资者情绪指数。

雅思听力满分攻略：从基础到进阶第一次考雅思，没想到听力能拿到满分！身边的朋友们一直问我怎么做到的，所以我整理了一些经验和技巧，分享给大家。 𐟓š 听力材料选择基础篇剑桥雅思真题：真题集绝对是雅思考试的宝典！根据自己的备考时间和能力来选择合适的真题集。4-7册比较基础，题型也比较旧，适合备考时间长但能力有限的人；8-11册难度和4-7差不多，但题目更新了一些；12-14册适合时间紧的考生。九分达人：这本书是培训机构根据雅思考试题目回忆出的题，一本有6个Test。总体难度和剑桥雅思真题差不多，但部分题目略浅。九分达人的海外篇题目有一定难度，适合用来提高。进阶篇英语原版材料：TED、BBC纪录片、BBC News、经济学人音频版等。这些材料可以在网易云音乐上找到。 𐟗’ 练习方式真题系列初次接触者：可以先完整做1个Test熟悉题型。语速调整：建议把语速调到1.25到1.5倍速度，这样考试时语速一般低于倍速，不容易慌张，还能锻炼听力训练注意力。听写练习：基础有限者可以听写听力文本，整理常考关键词。推荐使用雅思考满分的听写模式。练习关键词：练习时要圈划关键词，填空题标词性，养成习惯。原版材料听写：不需要逐字逐句听写，可以把文本的结构听写出来。主要是自己看得懂，能够复述。然后第二遍重听，看看自己是否理解准确。这套方法适用于雅思，尤其是英音为主的雅思。 [考前复习篇] 考前一周建议不要刷新题，主要是归纳总结之前的错题，找到相对应题型，多加训练。可以使用雅思哥软件，挑选中等题训练，也可以按话题训练。 [考场篇] 心理暗示：考试速度一定低于平时倍速，不要慌！圈划关键词：按照平时做题习惯，圈划关键词（多选、单选题等），填空题旁边标注词性。希望这些技巧能帮助大家顺利通过雅思考试！祝大家屠鸭成功！

英语早读、听力、默写全攻略，教师经验分享 𐟌Ÿ 朗读技巧：每天早晨，我们都会安排时间进行语文和英语的阅读。课代表会提前一天将阅读任务写在黑板上。组长先读给课代表听，然后每个成员再大声流利地读给组长听，不得打断思路超过两次。背出来的加1分，没背出来的放学后需要再次朗读给我听。 𐟎砥쥊›训练：每周一我们会进行统一的听力训练，形式多样： 1️⃣ 预习跟读：合上课本后，我朗读一句话，学生根据听到的内容重复； 2️⃣ 练习题：学完一个单元后，找听力题目来做，学生回答并说出判断关键词； 3️⃣ 听写单词：早读后就会给学生听写。我会利用【阅读时光】给学生报听力，里面的单词短语和课本匹配，结合教学进度精选。趁机批改前一天的作业，高效利用时间。 𐟓 默写方法：单词默写是快速提高英语成绩的好方法。 1️⃣ 天天默：课前5分钟给学生默写，防止作弊。直接扫码批改后，出现正确答案，对照自己的答案，加入错题集； 2️⃣ 周周清：将错题集的内容统一打印，每个学生一份，让他们每周复习高错误率的单词和短语。 𐟓š 错题集管理：每周一收上来批改，有两个要求： 1️⃣ 单选题错误的摘抄下来，折一道，写上正确答案和选择解释； 2️⃣ 补充的单词短语也要默写，摘抄到选择题后。

四级听力满分攻略：从零到一百分 𐟓… 备考计划（终极版）背单词：英语学习的核心就是词汇量。词汇量不够，听力再好也没用。所以，每天背单词是必须的！刷题练习：刷整套题，从头到尾。20天内，隔天刷一套，能刷10套左右。刷完后订正，找出自己的问题和难点，针对性解决。 𐟓 听力训练三步曲听前：先写作文，然后立刻读题。用铅笔勾画重要信息，圈起来！听中：重点听之前圈起来的部分。重要信息速记关键词，用2B铅笔选答案。每个section结束时，趁机涂答题卡！听后：对于读两遍的题，第二遍时根据关键词检查。读一遍的题也可以根据关键词回忆排除错误项。 𐟓’ 听力复盘三步曲错题：针对错题复听那一部分。如果只是粗心大意，下次注意，直接略过。难点：复听发现难点后怎么做？调慢速度再听一遍，尝试写关键词，然后和原文核对。核对后找问题所在，如果是生单词或不熟悉的短语就记录在问题集上，考前三天重点背这些单词；如果是语法问题，就针对这一知识点找资料恶补一下。解决问题后，再重新做那部分题，及时检测成果。复盘：晚上睡前记东西效果最好，所以睡前翻一翻今天积累的生词和短语，看完立马关灯睡觉！ 𐟓– 听力材料选择这个阶段不要去考虑什么额外的练习资料，专注真题！不要贪多！之前提到的BBC新闻和Podcast都是空闲时间一心二用听一听，不要舍本逐末，把自己带坑里了哦！ 𐟛 ️ 实用工具推荐推荐用不背单词里的自建生词本记录问题生词，这样可以按照记忆规律去复习，临睡前也可以躺在床上背一下。由于我个人在准备四六级和考研期间都是用的不背单词，故只了解它的一些功能，大家选用自己习惯的app就好了。

2022AI趋势：热门关键词最近参加了NeurIPS 2022，真是让人大开眼界！今年的热门关键词有：“Transformer”、“self-supervised learning”、“representation”、“reinforce”和“causal”。这些关键词基本上涵盖了当前人工智能领域的最新趋势。首先，Transformer已经成为神经网络的老大哥，无论是在语言还是视觉领域，大家都喜欢在大数据集上预训练模型，然后在下游任务中进行迁移学习（transfer learning）。多模态（multi-modal）学习也成为了当前的一个必然趋势。另外，还有一些特别热门的方向，比如联邦学习（federated learning）、因果ML（causal ML）和可解释性（interpretability）等等。这些方向都在探索如何更好地理解和应用人工智能。

大模型优劣评判标准：运营眼中的亮点为了深入了解大模型的优劣，我收集了三十篇最近两个月的运营文章，发现大家在宣传模型时主要强调以下几个关键词：评测结果、性能、参数规模、多模态、多语言、上下文长度、训练数据集规模和算力消耗。 𐟓Š 评测结果是宣传的重点，其中公认的评测集如MATH（数学竞赛）、ARC-C（科学推理）、MMLU（综合知识能力）、Humaneval、MBPP（代码生成）等，以及排行榜如SWEBench、SuperCLUE、Hugging Face、OpenCompass，还有LMSys聊天机器人竞技场、Chatbot Arena等竞技场的表现，都是吸引眼球的宣传点。 𐟚€ 性能是另一个备受关注的特性，尤其是GPT-4o的性能提升，让人惊叹。性能的提升意味着质变，原本难以完成的任务变得可能。 𐟓 参数规模也是一个重要的考量因素，但并非唯一优势。在某些场景下，如资源受限的嵌入式系统或实时性要求较高的应用中，轻量级模型可能更为合适。而且，小规模参数模型近年来也受到了越来越多的关注。 𐟎蠥䚦衦€被视为未来的发展方向，信息互通将多种模态混合在一起，被认为是未来大模型的一种形式。 𐟌 多语言支持也是一个宣传标配，无论是自然语言还是代码类语言，都强调支持多种语言类型。 𐟔 上下文窗口的突破也是一个吸引人的宣传点，像早前的Kimi就借助这个特点吸引了不少用户。 𐟓ˆ 当训练数据集规模达到非常大时，通常意味着模型有着非常强大的泛化能力，决策相对更准确。以上就是本次调研的结果。有趣的是，SOTA（State of the Art）出现了5次，确实过去的几个月，上限在不断被突破，按照这个发展速度，对未来狠狠期待住了。

𐟔AI营销必备：26个关键词解析 𐟒᤺𚥷妙𚨃𝩢†域术语繁多，对于营销人来说，掌握这些关键词至关重要。以下是26个AI营销必备关键词及其解析： 1️⃣ 人工智能（Artificial Intelligence）𐟤– 2️⃣ 人工智能生成内容（AI-Generated Content, AIGC）𐟓– 3️⃣ 机器学习（Machine Learning）𐟓ˆ 4️⃣ 深度学习（Deep Learning）𐟧 5️⃣ 神经网络（Neural Network）𐟕𘯸 6️⃣ 训练集（Training Set）𐟓š 7️⃣ 过拟合（Overfitting）❌ 8️⃣ 欠拟合（Underfitting）❌ 9️⃣ 迭代（Iteration）⏳ 𐟔Ÿ 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）𐟗㯸 1️⃣1️⃣ 强化学习（Reinforcement Learning, RL）𐟒ꊱ️⃣2️⃣ 大语言模型（Large Language Model, LLM）𐟗㯸 1️⃣3️⃣ 计算机视觉（Computer Vision, CV）𐟑€ 1️⃣4️⃣ 迁移学习（Transfer Learning）𐟓š 1️⃣5️⃣ 模型蒸馏（Model Distillation）𐟔 1️⃣6️⃣ 分布式训练（Distributed Training）𐟒𛊱️⃣7️⃣ 个性化推荐（Personalized Recommendation）𐟎️⃣8️⃣ 协同过滤（Collaborative Filtering）𐟤 1️⃣9️⃣ 动态定价（Dynamic Pricing）𐟒𐊲️⃣0️⃣ 需求预测（Demand Forecasting）𐟓Š 2️⃣1️⃣ 聊天机器人（Chatbot）𐟤– 2️⃣2️⃣ 实时竞价（Real-Time Bidding, RTB）⚡ 2️⃣3️⃣ 点击率预测（Click-Through Rate Prediction）𐟎️⃣4️⃣ 聚类分析（Clustering Analysis）𐟓Š 2️⃣5️⃣ 营销自动化（Marketing Automation）𐟚€ 2️⃣6️⃣ 人工智能价值对齐（AI alignment）✅ 掌握这些关键词，让你在AI营销领域更加游刃有余！𐟒𜢜耀

𐟤– 计算机视觉与人工智能全栈辅导服务 𐟓š 我们提供全面的计算机视觉和人工智能辅导服务，涵盖多个领域和专业知识。以下是我们擅长的几个方面：数据处理与分析 𐟓ˆ 我们擅长数据处理、数据分析、算法优化和数据结构的设计。通过深度学习和机器学习，我们能够处理复杂的数据集，并提供有效的解决方案。人工智能与机器学习 𐟤– 我们具备人工智能、机器学习、回归、分类、预测和自然语言处理等方面的专业知识。能够进行文本分析、情感分析和多模态处理，包括计算机视觉和感知机。图像与视觉处理 𐟓𘊠 我们在图像处理和计算机视觉方面有着丰富的经验。能够进行目标检测、图像分割、视频处理和人脸识别等任务。我们还可以进行图像特征提取与匹配，以及视觉表征学习。自然语言处理 𐟓 我们熟悉自然语言处理的各种技术，包括关键词提取、情感分析、文本分类和问答系统等。通过RNN、CNN/LSTM和BERT等网络模型，我们能够进行文本分析和处理。深度学习与模型训练 𐟧 我们擅长深度学习和模型训练，包括使用PyTorch和TensorFlow等框架。能够进行模型评估、优化和泛化，以及小样本学习和零样本学习。其他技术与应用 𐟌 我们还具备SVM、XGBoost、随机森林和集成学习等算法的知识。能够进行代码复现、模型训练和各种应用开发，如文本分类、图像识别、回归预测和决策树分类等。我们的服务包括深度学习指导、计算机视觉指导、目标检测、语义分割、算法性能提升和优化等。无论是留学申请还是实际项目，我们都能提供专业的帮助和支持。

如何通过“发疯”式学习雅思上岸？ 𐟓š 学习雅思需要一种“发疯”的精神，这样才能更好地掌握知识，提高自己的水平。以下是一些实用的学习方法，帮助你在雅思考试中取得好成绩。 𐟕𐯸 合理安排时间 07:45-08:30：综合听音跟读练习 08:40-09:30：记单词+语法 09:40-10:40：听力真题练习（周一三五）或网课（周二四） 11:00-12:20：阅读真题练习+精读 13:40-14:40：听力精听（周末）+复习错词（周到周五） 14:50-15:40：记单词+语法 15:50-17:30：阅读泛读（周一三五）+网课（周二四） 18:40-19:30：记单词+语法 19:40-21:00：写作网课（周一三五）或写作真题练习（周二四六） 21:20-22:30：口语网课（周一三五）或口语题库练习（周二四六） 𐟎砥쥊›训练关键词抓取：听力练习时，抓住关键词是关键。通过精听练习，一句一句边听边默写，反复听不出来的句子也不要去看原文。 𐟓– 阅读技巧做题速度：先读问题，再拿问题回到文章中找到答案。快速浏览全文，再用时间去做题。平时做题时养成记录错题的习惯，花时间把错题集从头到尾看3遍。 𐟗㯸口语练习积累素材：平时积累一些表达个人想法和意见的句子。用Cici英语教书酱的口语素材，大概用了11个素材就串完了50多个话题。每天强化复习准备过的话题，不要过于纠结发音，重点放在流利度上。 𐟓 写作训练作文模板：形成自己的作文模板，积累高分句式表达。通过看范文中写的比较优秀的考生作文，总结出自己的作文模板。练习至少20篇左右，备考时间不多也要练10篇。 𐟌Ÿ 备考建议希望这些方法能帮助你在雅思备考中取得好成绩！祝你顺利上岸！

原神LORA训练心得：安柏角色塑造全攻略最近参加了一个活动，训练了两个原神LORA，这次先来分享一下安柏的塑造过程。下一期我会展示云堇的成果。最初，我计划每天炼一个丹，希望通过熟能生巧的方式提升技能。然而，很快我发现这个方法并不奏效。没有好的训练集，炼丹就像是在机械操作，产出的都是垃圾。于是，我决定改变策略，每炼一个丹都需要掌握一个知识点。这也成为了这个训练日记的核心内容。在训练LORA时，我使用的图片大部分来自同人图，这些图片几乎保留了安柏的所有特征，比如她头上的兔耳饰带、棕色的护腰皮衣和皮手套，以及红坎肩儿。这些特征在每一张同人图中都能清晰看到。当然，有时候我也会选择一些带有其他服饰的图片，虽然这些图片在训练集中占的比例很小，但它们有助于增强LORA的泛化性。不过，如果背景提示词过于强烈，比如“星空”或“宇宙”这类关键词，导致背景颜色过于浓重，比如蓝黑色，那么即使LORA的特征强度足够高，最终生成的图片也会因为背景污染而变色。所以，我选择了人物特征统一的图片作为训练集，这样生成的结果大概率会保留人物的特征。虽然有时候也会遇到意外，比如背景提示词过强，导致发色、饰品颜色和衣装颜色都发生变化，但总体来说，这种方法还是非常有效的。希望这些经验能对大家有所帮助，让我们一起期待下一期的云堇展示吧！