基于PAST方法的盲信号分离的matlab实现

本文描述了语言模型的发展历史，指出未来可能的发展方向。近年来，自然语言处理 (NLP) 领域发生了革命性的变化。由于预训练语言模型的开发和应用，NLP 在许多应用领域取得了显著的成就。预训练语言模型有两个主要优点。一、它们可以显著提高许多自然语言处理任务的准确性。例如，可以利用 BERT 模型来实现比人类更高的语言理解性能。我们还可以利用 GPT-3 模型生成类似人类写的文章。预训练语言模型的第二个优点是它们是通用的语言处理工具。在传统的自然语言处理中，为了执行机器学习任务，必须标记大量数据来训练模型。相比之下，目前只需要标记少量数据来微调预训练语言模型，因为它已经获得了语言处理所需的大量知识。 本文从计算机科学的发展历史和未来趋势的角度简要介绍语言建模，特别是预训练语言模型，对 NLP 领域的基本概念、直观解释、技术成就和面临的挑战展开了综述，为初学者提供了关于预训练语言模型的参考文献。 自然语言处理是计算机科学（CS）、人工智能（AI）和语言学的一个交叉领域，包括机器翻译、阅读理解、对话系统、文本摘要、文本生成等应用。近年来，深度学习已成为自然语言处理的基础技术。 借助数学知识

Epidocs / 过去的考试 过去的科目和其他文件，为了 EPITA 学生的利益。 访问网站： 贡献 要做出贡献，您可以 fork 这个项目，添加文件，然后打开拉取请求。 压缩文件！ 添加文件时，使用“pdfshrink.py”脚本来压缩它们。 该脚本是为在 Linux 上运行而设计的，它需要 Python 3.5+。 用法： pdfshrink.py [path] 可选的path参数可以是： 要压缩的 pdf 文件的路径。 要在其中搜索 pdf 文件的文件夹的路径。如果省略，脚本将在当前文件夹及其子文件夹中搜索 pdf。 持续集成构建 由 Travis CI 提供支持。 每次推送到master ， deploy.php执行 PHP 脚本deploy.php以生成网站信息并将结果部署到gh-pages 。 "/_assets/" 内容移动到脚本末尾的根目录

past 一个很小但是非常实用的统计学软件

us-17-Giuliano-Lies-And-Damn-Lies-Getting-Past-The-Hype-Of-Endpoint-Security-Solutions

L_PAST_ESPRIT基于L型阵列的DOA跟踪，采用PAST算法

past 古生物统计软件，可以用来统计各种数据，非常好用的一个软件。

首先用PAST算法对子空间进行跟踪，然后利用MUSIC算法进行离散信号频率的估计。程序对三种频率变化情况进行了仿真。该方法同样可用于对DOA的估计。

能够进行正态性分布检验，单因素方差分析，多因素方差分析，两两差异性分析、线性分析等