jPTDP

人工智能学习：涵盖数据分析、机器学习实战、线性代数基础、PyTorch深度学习框架、NLTK自然语言处理工具包和TensorFlow 2.x框架的使用。

把文字切分成词语，并标注每个词的词性（例如名词、动词）；识别出人名、地名、机构名等命名实体；分析句子中词语之间的语法关系；分析句子的结构成分；分析句子中词语之间的语义关系；标注句子中每个成分的语义角色（例如施事者、受事者）；解决代词指代不明确的问题；转换文本的写作风格；计算文本间的语义相似度；发现新的词语；提取关键词和短语；自动生成文本摘要；对文本进行分类和聚类；进行中文简繁体转换；以及其他自然语言处理技术。

使用JS插件转换样式

开箱即用的OCR，支持80多种语言和所有流行的文字系统，包括拉丁文、中文、阿拉伯文、天城文、西里尔文等等。

一个高性能的可观测性数据管道

一个能够将设计样稿转换成静态网站的神经网络。

使用NumPy进行机器学习

构建企业级 RAG（检索增强生成）流水线的统一框架，该框架使用小型专用模型

RWKV（发音为RwaKuv）是一个具有出色大语言模型性能的循环神经网络（RNN），它也可以像GPT Transformer一样直接训练（可并行化）。我们现在处于RWKV-7 "鹅"阶段。因此，它结合了RNN和Transformer的优点——性能卓越、线性时间复杂度、常数空间复杂度（无键值缓存）、快速训练、无限上下文长度以及免费的句子嵌入。

一本免费的电子书，讲解在 React 开发中使用的设计模式和技巧。