NLP工程化
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NLP工程化
NLP工程化
飞书用户44437月9日修改
一.NLP工程化定位
从名称来看主要是聚焦于NLP领域，更侧重于NLP工程落地应用，而非NLP前沿论文细节研究。因为NLP涉及的方向非常之多，每个方向就像珍珠一样，需要一根金链条将它们串起来，个人认为就是对话系统了。因此，本公众号基本上都是围绕对话系统相关技术（大模型和知识库等）展开的，计划重点写《Dify应用操作和源码剖析》和《CPython源码剖析》两个专栏。根据公众号菜单目录划分，如下所示：
NLP工程化
编程语言-Python编程
编程语言-C++编程
编程语言-CUDA编程
编程语言-Go编程
编程语言-Rust编程
统计学习-多元统计
统计学习-机器学习
《统计学习方法》
《机器学习》(西瓜书)
《scikit-learn源码剖析》
统计学习-深度学习
统计学习-强化学习
《强化学习导论》
知识工程-自然语言处理
《自然语言处理综论》
知识工程-知识图谱
知识工程-大语言模型
知识工程-多模态模型
《ComfyUI项目》