- 机器学习与深度学习间关系与区别
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
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一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本,识别其中的模式和规律,从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程,让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练数据集中包含输入
- OC语言多界面传值五大方式
Magnetic_h
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前言在完成暑假仿写项目时,遇到了许多需要用到多界面传值的地方,这篇博客来总结一下比较常用的五种多界面传值的方式。属性传值属性传值一般用前一个界面向后一个界面传值,简单地说就是通过访问后一个视图控制器的属性来为它赋值,通过这个属性来做到从前一个界面向后一个界面传值。首先在后一个界面中定义属性@interfaceBViewController:UIViewController@propertyNSSt
- UI学习——cell的复用和自定义cell
Magnetic_h
ui学习
目录cell的复用手动(非注册)自动(注册)自定义cellcell的复用在iOS开发中,单元格复用是一种提高表格(UITableView)和集合视图(UICollectionView)滚动性能的技术。当一个UITableViewCell或UICollectionViewCell首次需要显示时,如果没有可复用的单元格,则视图会创建一个新的单元格。一旦这个单元格滚动出屏幕,它就不会被销毁。相反,它被添
- 消息中间件有哪些常见类型
xmh-sxh-1314
java
消息中间件根据其设计理念和用途,可以大致分为以下几种常见类型:点对点消息队列(Point-to-PointMessagingQueues):在这种模型中,消息被发送到特定的队列中,消费者从队列中取出并处理消息。队列中的消息只能被一个消费者消费,消费后即被删除。常见的实现包括IBM的MQSeries、RabbitMQ的部分使用场景等。适用于任务分发、负载均衡等场景。发布/订阅消息模型(Pub/Sub
- LLM 词汇表
落难Coder
LLMsNLP大语言模型大模型llama人工智能
Contextwindow“上下文窗口”是指语言模型在生成新文本时能够回溯和参考的文本量。这不同于语言模型训练时所使用的大量数据集,而是代表了模型的“工作记忆”。较大的上下文窗口可以让模型理解和响应更复杂和更长的提示,而较小的上下文窗口可能会限制模型处理较长提示或在长时间对话中保持连贯性的能力。Fine-tuning微调是使用额外的数据进一步训练预训练语言模型的过程。这使得模型开始表示和模仿微调数
- 探索OpenAI和LangChain的适配器集成:轻松切换模型提供商
nseejrukjhad
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#探索OpenAI和LangChain的适配器集成:轻松切换模型提供商##引言在人工智能和自然语言处理的世界中,OpenAI的模型提供了强大的能力。然而,随着技术的发展,许多人开始探索其他模型以满足特定需求。LangChain作为一个强大的工具,集成了多种模型提供商,通过提供适配器,简化了不同模型之间的转换。本篇文章将介绍如何使用LangChain的适配器与OpenAI集成,以便轻松切换模型提供商
- 使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南
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#使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南##引言在自然语言处理领域,微调模型以适应特定任务是提升模型性能的常见方法。本文将介绍如何使用Apify从Twitter导出聊天信息,以便进一步进行微调。##主要内容###使用Apify导出推文首先,我们需要从Twitter导出推文。Apify可以帮助我们做到这一点。通过Apify的强大功能,我们可以批量抓取和导出数据,适用于各类应用场景。
- 如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧
nseejrukjhad
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标题:如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧内容:如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧引言在使用大型语言模型(LLM)时,提示工程是一个关键环节。LangChain提供了强大的提示模板功能,让我们能更灵活地构建和管理提示。本文将介绍LangChain中一个高级特性-部分格式化提示模板,这个技巧可以让你的提示管理更加高效和灵活。什么是部分格式化提示模板?部分格式化提
- 人工智能时代,程序员如何保持核心竞争力?
jmoych
人工智能
随着AIGC(如chatgpt、midjourney、claude等)大语言模型接二连三的涌现,AI辅助编程工具日益普及,程序员的工作方式正在发生深刻变革。有人担心AI可能取代部分编程工作,也有人认为AI是提高效率的得力助手。面对这一趋势,程序员应该如何应对?是专注于某个领域深耕细作,还是广泛学习以适应快速变化的技术环境?又或者,我们是否应该将重点转向AI无法轻易替代的软技能?让我们一起探讨程序员
- 数据仓库——维度表一致性
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数据仓库基础笔记思维导图已经整理完毕,完整连接为:数据仓库基础知识笔记思维导图维度一致性问题从逻辑层面来看,当一系列星型模型共享一组公共维度时,所涉及的维度称为一致性维度。当维度表存在不一致时,短期的成功难以弥补长期的错误。维度时确保不同过程中信息集成起来实现横向钻取货活动的关键。造成横向钻取失败的原因维度结构的差别,因为维度的差别,分析工作涉及的领域从简单到复杂,但是都是通过复杂的报表来弥补设计
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华为OD面试真题精选专栏:华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归(LinearRegression)模型形式:关键点:逻辑回归(LogisticRegression)模型形式:关键点:参数估计与评估:3.python浅拷贝及深拷贝浅拷贝(Shal
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环境:Xinference问题描述:Xinference如何注册自定义模型解决方案:1.写个model_config.json,内容如下{"version":1,"context_length":2048,"model_name":"custom-llama-3","model_lang":["en","ch"],"model_ability":["generate","chat"],"model
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importnumpyasnp1.模型实现"""inputrate_matrix:M行N列的评分矩阵,值为P*Q.P:初始化用户特征矩阵M*K.Q:初始化物品特征矩阵K*N.latent_feature_cnt:隐特征的向量个数max_iteration:最大迭代次数alpha:步长lamda:正则化系数output分解之后的P和Q"""defLFM_grad_desc(rate_matrix,l
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BART和BERT都是基于Transformer架构的预训练语言模型。模型架构:BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)主要是一个编码器(Encoder)模型,它使用了Transformer的编码器部分来处理输入的文本,并生成文本的表示。BERT特别擅长理解语言的上下文,因为它在预训练阶段使用了掩码语言模型(MLM)任务,即
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AmHardy
软件架构设计师系统架构需求分析面向对象分析分析模型UML和SysML
面向对象分析方法1.用例模型构建用例模型一般需要经历4个阶段:识别参与者:识别与系统交互的所有事物。合并需求获得用例:将需求分配给予其相关的参与者。细化用例描述:详细描述每个用例的功能。调整用例模型:优化用例之间的关系和结构,前三个阶段是必需的。2.用例图的三元素参与者:使用系统的用户或其他外部系统和设备。用例:系统所提供的服务。通信关联:参与者和用例之间的关系,或用例与用例之间的关系。3.识别参
- 如何用matlab灵活控制feko的求解
NingrLi
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https://bbs.rfeda.cn/read.php?tid=3778Feko中的模型和求解设置等都可以通过editfeko进行设置,其文件存储为.pre文件,该文件可以用文本打开,因此,我们可以通过VB、VC、matlab等工具对.pre文件进行读写操作,以达到更灵活的使用feko。同样,对于.out文件,我们也可以进行读操作。熟练使用对.pre文件和.out文件的操作后,我们可以方便的计
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这里写目录标题网络模型划分(五层和七层)及每一层的功能五层网络模型七层网络模型(OSI模型)==三次握手和四次挥手具体过程及原因==三次握手四次挥手TCP/IP协议组成==UDP协议与TCP/IP协议的区别==Http协议相关知识网络地址,子网掩码等相关计算网络模型划分(五层和七层)及每一层的功能五层网络模型应用层:负责处理网络应用程序,如电子邮件、文件传输和网页浏览。主要协议包括HTTP、FTP
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- AI大模型的架构演进与最新发展
季风泯灭的季节
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随着深度学习的发展,AI大模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进,包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变,并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍:Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
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程序员如何在AI时代保持核心竞争力随着AIGC(如ChatGPT、MidJourney、Claude等)大语言模型的相继涌现,AI辅助编程工具逐渐普及,程序员的工作方式正在发生深刻的变革。AI不仅能够自动生成代码,还能优化、调试、甚至提出解决方案。这一趋势让许多人担心:AI会不会最终取代部分编程工作?然而,也有人认为AI是提升效率的得力助手。那么,程序员在这个AI崛起的时代该如何应对?是专注某个领
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Bwywb_3
深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
生成式地图制图(GenerativeCartography)是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统(GIS)技术与现代生成模型(如深度学习、GANs等),能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点:自动化生成:通过算法和模型,系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图,而无需人工逐
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】第一轮行动:工具执行搜索
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计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
【大模型应用开发动手做AIAgent】第一轮行动:工具执行搜索作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展,大模型应用开发已经成为当下热门的研究方向。AIAgent作为人工智能领域的一个重要分支,旨在模拟人类智能行为,实现智能决策和自主行动。在AIAgent的构建过程中,工具执行搜索是至关重要
- KVM虚拟机源代码分析【转】
xidianjiapei001
#虚拟化技术
1.KVM结构及工作原理1.1KVM结构KVM基本结构有两部分组成。一个是KVMDriver,已经成为Linux内核的一个模块。负责虚拟机的创建,虚拟内存的分配,虚拟CPU寄存器的读写以及虚拟CPU的运行等。另外一个是稍微修改过的Qemu,用于模拟PC硬件的用户空间组件,提供I/O设备模型以及访问外设的途径。KVM基本结构如图1所示。其中KVM加入到标准的Linux内核中,被组织成Linux中标准
- 《算法》四学习——1.1节
进阶的Farmer
算法算法笔记
前言买了一本算法4,每天看一点,对每个小结来个学习总结,输出驱动输入。本篇笔记针对第一章基础1.1基础编程模型1.1节总结了相关的语法、语言特性和书中将会用到的库。笔记自己在编码中容易遗漏的点&&优先级比||高在开发中习惯了加括号,所以没注意到这点,教材上也有但是忘记了二分查找中计算mid=left+(right-left)/2这样计算可以有效避免(left+right)/2溢出答疑java无穷大
- Algorithm
香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
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jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
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设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
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oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
• 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本
• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
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- C语言homework3,7个小题目的代码
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1、打印100以内的所有奇数。
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int main(void)
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for (i=1; i<=100; i++)
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if (i%2 != 0)
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}
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1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
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nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
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BOBW
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Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
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【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
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结构
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public static final class Manifest.permission_group extends Object
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D