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nlp是什么意思新上映_nlp六个思维层次(2024年11月抢先看)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-26

nlp是什么意思

灵光乍现：一个人越穷，越不能学宗教，儒释道，灵性，风水玄学等等，这些形而上学的学问，因为它们看到这个世界，是孤立的，片面的，静止的。什么意思？就是告诉你，命运从出生那天就注定了，你改不了！所以一个人越穷，越要学马哲，学NLP，这些富强的学问，这些科学的学问，因为这些学问告诉你，世界都是变化的，命运也是可以发生改变的，一切皆有可能！我命由我不由天！

读书笔记：《层次你在这个世界的哪一层》1976年，理查德班德勒和约翰格林德开创了一门新学问NLP，中文意思使用神经语言改变行为程序……这个模型把人的思维和觉知分为6个层次，自下而上，分别是环境，行为，能力，信念和价值观，自我意识，使命。……一层的人找环境问题，他们是抱怨者，喜欢说：都是你们的错， 2层的人找努力问题，他们是行动派，喜欢说我还不努力， 3层的人找方法问题，他们是战术家，喜欢说方法总比问题多。 4层的人找选择问题，他们是战略家，喜欢问什么东西最重要， 5层的人找身份问题，他们是觉醒者，喜欢问我要成为什么样的人。 6层的人找意义问题，他们是创造者，喜欢说人活着就是为了利他。……现在我们可以脱离这一模型，记住，环境，努力，方法，选择，身份，意义，这几个词就行了。……一旦我们清楚了全局框架，就可以成为自由人，在遇到问题时，我们就会主动放弃情绪化的抱怨，勤努力，找方法，做选择，建身份，明意义。—— 《认知驱动》周岭天堂有羽的微博视频

COZE搭AI，超简单！嘿，大家好！今天我要和你们分享一下如何用COZE来搭建一个百度内容助理Agent。这个项目其实挺有意思的，主要是通过prompt来解决一些内容生成的问题。虽然听起来有点复杂，但只要你掌握了基本的概念和方法，其实并不难。明确目标和需求𐟎斥…ˆ，你得搞清楚你到底想要这个AI Agent帮你做什么。比如，你是想让它帮你处理日常行政任务、生成内容，还是提供数据分析？目标要具体、可衡量，比如“提高工作效率30%”或者“减少人工操作错误”。设计工作流𐟓 接下来就是设计工作流了。你得把复杂任务分解成简单、明确的子任务，确保每一步都有清晰的输入和输出。用一些图形工具，比如流程图或者思维导图，来可视化任务流程。这样你就能更容易地识别出需要AI输入的关键环节。工具和技术选型𐟛 ️ 确定完成任务所需的具体技术和工具。比如，你可能需要用到自然语言处理（NLP）、图像识别或者数据分析工具。这一步很重要，因为不同的任务需要不同的技术支持。构建和优化系统prompt𐟔犨🙦˜列€关键的一步！你需要创建初始prompt，定义如何引导AI理解和响应用户需求。然后通过用户反馈和实际使用情况不断优化prompt，改进AI的响应质量和准确度。最后，你还可以探索使用一些高级技术，比如Chain of Thought（COT），来提升AI的决策和理解能力。总结𐟓š 总的来说，用COZE搭建百度内容助理Agent并不难，只要你按照上面的步骤一步步来，就能搞定。希望这篇文章能帮到你们，如果有任何问题或者想法，欢迎在评论区留言哦！ #百度 #ai工具 #AI #GPT #COZE #智能体

NLP强者思维：改变命运的技巧 𐟤” 什么是NLP？每个人的神经系统都有一个固定的程序，这个程序通过语言模式表达出来。语言模式包括有声的语言（我们说的话、语音语调）和无声的语言（肢体动作、面部表情）。神经系统处理信息的能力有限，处理后的信息会有删减、扭曲和一般化，然后再表达出来。因此，每个人说的话只是他们自己理解的意思，并不代表真实情况。学会了NLP，我们就可以从话语中寻找真相。 𐟌 什么是程序？世界分为三大程序，也称为三大文化属性：中国：儒家思想，强调善良仁慈，但有时会导致过于保守，不敢争取自己的权益。印度：宗教信仰，研究人与神的关系，精神层面丰富，但有时过度追求精神富足。西方：自然规律和改造自然的思想，代表人物有苏格拉底、亚里士多德、柏拉图，后来马克思将三者思想结合，形成了唯物辩证哲学。 𐟔„ 换框术：我们每个人都活在由时空角打造的框架里。世界的一切都是由一个个框架组成的。我们也在别人的框架中生活。学习换框术的目的是为了打破别人的框架，而不是束缚自己。一个人如果能运用自己的主观能动性来改变命运，那么他就能运用换框术来改变自己的生活。通过NLP和换框术的学习，我们可以更好地理解这个世界，并利用自己的主观能动性来创造更好的未来。

NVIDIA面试秘籍𐟔婡𚥈騿‡关大家好，今天我想和大家分享一下我是如何顺利通过NVIDIA的面试的。整个过程其实挺有意思的，希望我的经验能帮到正在准备面试的你们。电面：精炼你的自我介绍𐟎斥…ˆ，电话面试的时候，自我介绍一定要精炼。HR会深入探讨你参与过的项目，了解你的coding能力，还可能会出一些简单的题目来考验你。所以，提前准备好自己的项目经历和coding能力展示是非常重要的。 Tech面：技术细节不能忽视𐟔 在技术面试环节，主要考察的是你的技术能力和对底层知识的理解。以下是一些关键点：模型优化：讨论如何通过dynamic batching、continuous batching等技术进行模型推理加速，以及系统设计、coding和C++语言的使用。 GPU/CPU和Python：探讨CPU和GPU的区别、GPU内存结构以及Python的高级特性。简历深度挖掘：讨论NLP/BERT、GEMM加速、Convolution加速以及LLM和transformer的基础知识。 Leetcode题：面试中也会涉及到一些Leetcode题目，难度不低，所以平时要多刷题。现场面试：展现你的思维逻辑𐟧 现场面试时，你会与leader面对面（有时也可能不是），这时候一定要保持冷静，说话清晰，展现出你的思维逻辑。不要紧张，放松心态，尽量展现自己最好的一面。小贴士：做好准备，提前研究𐟓š NVIDIA非常看重计算机底层知识，面试时会根据NVIDIA开发的模型来进行。所以，提前做好research是非常重要的。同时，文化适配性（cultural fit）也是考察的重点，一定要重视。因为提前做了充分的准备，所以在面试过程中思路非常清晰，基本都能用准备好的回答来应对面试官的问题。整个面试过程非常顺利，面试官也没有为难我。如果你也有意向申请NVIDIA的职位，希望我的经验能帮到你！祝大家都能顺利通过面试，拿到心仪的offer！𐟎‰

社科NLP入门：Word2Vec揭秘今天我们来聊聊计算社会科学领域中的自然语言处理基础。语言和文字是人类传播和记录信息的主要方式，而文本数据中蕴含着大量难以提取的信息。自然语言处理技术可以将这些“定性”信息以量化方式提取出来。早期的自然语言处理技术主要基于特定词语的频率进行统计。例如，要判断一篇文章是表达了积极还是消极的情绪，我们会先列出一个积极/消极情绪的词表（如“快乐”/“失望”），然后统计文章中积极/消极词出现的比重。这种方法需要人工拟定词表，但词表难免会漏掉许多相关词，而且一个词语在不同的语境下也可能有不同的意思。因此，早期自然语言处理进行文本分析的结果往往不可靠。 Word2Vec模型是自然语言处理在计算社会科学领域下的革命性方法，使得社会科学家能够对文本进行高精度的分析。在该模型中，每个词的语义都可以用一个高维向量表示，语义相近的词对应的高维向量数值相似（或距离接近）。这些向量不仅可以表示单个词语，还可以扩展到表示句子或文章的语义。相比早期方法，Word2Vec模型不依赖人工编辑的词语表，完全依靠文本本身训练得到语义向量，且识别精度和正确度通常高于人工词语表。有了Word2Vec模型后，我们可以进行哪些分析呢？首先，可以对文本内容/主题进行分类。距离相近/相似的向量代表的语义/词义接近，因此可以通过聚类方法将语义相近的文本分组在一起，并结合人工分析理解每类文本对应的主题。其次，词语对应向量的距离代表词语意义的相近度，通过测算不同时期两个词语的距离变化可以分析语义的变迁。例如，分析“民主党”和“共和党”两个词的距离变化来研究美国的政治极化。最后，关于Word2Vec的模型原理，建议去网上找一些通俗易懂的博客介绍。一般自然语言处理都用Python编写代码，而genism是一个比较容易上手的训练Word2Vec的库。此外，论文[3]和[4]是两篇在计算社会科学语境下非常有启发性的利用自然语言处理做分析的论文，感兴趣的朋友可以读一读。自然语言处理的范围确实很大，很多常用方法如LDA等因为篇幅限制无法介绍。此外，大语言模型发布之后自然语言处理的研究和应用方式也发生了很大变化，所以之后会单独再写一篇详细介绍。

数据分析学习，一个网站搞定！大家好，今天我想和大家分享一个我亲身经历的数据分析学习网站，真的是我在职场进阶路上的好帮手！𐟓š 这个网站就是Datacamp！我几乎每天都会光顾它，真的是我的数据分析学习圣地。这个网站在业界非常有名，很多公司都会购买enterprise license，让数据科学家们可以在职提升。为什么选择Datacamp？这个网站最大的优点就是它把一个大的主题分成一个个小课程和章节，每讲一个知识点就会有一个小的编程练习，让你在实践中学习。如果你和我一样是视觉+动手型的学习者，而且喜欢利用碎片时间学习，那你一定会爱上它。我的推荐课程 Career Tracks - 适合转行或入行学习，比较系统化 Data Scientist with Python：我在跳槽前把这个track快速刷过一遍，感觉基本在职要用到的知识点他都涵盖了，这个track下也有一些实操的项目。 Skill Tracks - 适合在职提升某一方面技能 Text Mining with R：这个课程比较基础的NLP课程，我当时工作上有需要做一些简单的text analysis，觉得这里面教的东西非常实用，能马上用到项目里。 Deep Learning in Python：虽然我工作中暂时没有用到，但我自己学完后觉得这个课还蛮有意思的。这样和Senior DS/ MLE大佬们谈话也不会一头雾水。 Courses - 适合学习一个简短的课程（~4小时），放LinkedIn上也能刷刷存在感 Customer Analytics and A/B Testing in Python：实用，学就完了！ Introduction to Data Engineering：让你调数据的时候多一些appreciation，DE大哥辛苦了。 Object-Oriented Programming in Python和Writing Functions in Python：不再只做调包侠。从图三中的红色框框内大家也可以看到DA平时用的那些工具，在这上面都能找到相应的课程。总之，Datacamp真的是一个非常适合数据分析学习者的网站，无论你是初学者还是在职提升，这里都有适合你的课程。希望我的分享对大家有帮助，赶紧去试试吧！𐟓–✨

其实我一直没说过我是朋友粉来着，是的没听错很罕见的朋友粉，不是因为脸入坑的我甚至入坑的时候记忆中一直记不清他长什么样子，gq之后我才完全把他的长相刻在脑子里。我是把之光当做素未谋面的朋友，之前说过喜欢一个人一定是他身上有吸引你的特质，之光就是我想成为的另一个自己。大多时候我站在朋友也就是旁观者的角度，抛去粉丝的滤镜我才能去客观看待他和发生在他身上的事情。每次给他写信或者打一段文字都像是老朋友之间的诉说和寻求理解，虽然不会有回应但说出来之后有时候确实清明很多，有时候看他的文字访谈和采访都会莫名的获得能量，知道自己该成为什么样的人如何自洽，要是以后能有机会看他剖析自己或者角色，我会开心飞起来。已经很久没给他写过碎碎念了，不是忘记了是有点不好意思感觉会打扰到别人𐟤褽†是今天采访中他又提到不会为了未来没发生的事情焦虑，现在只想过好当下，那么我想，我以后也这样吧，别人怎么想跟我无关。专栏 ⷠ【写给他的碎碎念】