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贝猫说python
学习llama人工智能
LLaMa和ChatGLM,minichatgpt4什么情况用Bert模型,什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型,咋选?答:Bert的模型由多层双向的Transformer编码器组成,由12层组成,768隐藏单元,12个head,总参数量110M,约1.15亿参数量。NLU(自然语言理解)任务效果很好,单卡GPU可以部署,速度快,V100GPU下1秒能处理2千条以上。ChatGLM-6B,
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鲸品堂
人工智能gptchatgpt
大语言模型(LLM)具有令人印象深刻的自然语言理解和生成能力,2022年11月底OpenAI发布了ChatGPT,一跃成为人工智能AI领域的现象级应用。但由于LLM的训练数据集主要来源于互联网数据,企业私域信息并未被LLM所训练,当客户查询关于企业的业务信息的时候,LLM会出现幻觉,无法进行正确回应。因此,企业界(尤其是中小型企业)具有强烈的愿望能够打通企业数据和LLM的互联网数据,构建企业专属G
- AI交互数字人究竟适合什么领域使用?
广州虚拟动力-动捕&虚拟主播
文旅数字人AI人工智能3d科技娱乐ai政务旅游
AI交互数字人可以像真人一样拥有流畅的对话能力、连贯的肢体动作,并且在大模型的加持下,通过整合语音交互、自然语言理解、图像识别等AI交互数字人技术,数字人可以轻松为用户提供“面对面”的语音对话交互服务。AI交互数字人,赋能多领域数字化发展:文旅领域AI交互数字人可以化身虚拟讲解员、数字迎宾、数字导游等,在博物馆、科技馆、党建馆、企业文化展厅中,高效的为参观者提供有关展览、展品等问题,并且提供个性化
- 闲聊自然语言处理NLP
热血沸腾
原文链接无论在工程界还是学术界自然语言处理(NLP)一直是一个比较热的话题,尤其随着近些年深度学习的发展给NLP也带来一些新思路。对于这个话题随便聊聊,想到哪写到哪。其实自然语言理解很难为什么说让机器真正的理解自然语言很难呢?人类语言从出现至今经过上万年的演变,规则极其错综复杂,就连人类自己在学习一门外语的时候还经常发语法错误更不用说机器了。例如,一个句子由多个词语组成,通过各种组合能够得到更为复
- LLM大模型常见问题解答(2)
lichunericli
LLM人工智能语言模型
对大模型基本原理和架构的理解大型语言模型如GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列是基于自注意力机制的深度学习模型,主要用于处理和生成人类语言。基本原理自然语言理解:模型通过对大量文本数据的预训练,学习到语言的统计规律,从而能够在不同的语言任务上表现出自然语言理解的能力。迁移学习:GPT类模型首先在一个广泛的数据集上进行预训练,以掌握语言的通用表示,然后可以在
- ChatGPT 4:新特性与优势
Draven21
ChatGPTchatgpt
ChatGPT4:新特性与优势一、引言ChatGPT4是一款备受瞩目的人工智能模型,它以其强大的语言生成能力和智能回答能力,为用户提供了更高效、更便捷的对话体验。为了能够充分享受ChatGPT4的各项功能,本文将向您详细介绍其新特性,让您轻松掌握ChatGPT4的各项优势。二、新特性一:更高的自然语言理解能力ChatGPT4在自然语言理解方面有了显著的提升。这意味着它能够更好地理解用户的输入,并根
- 探索ChatGPT4:新一代人工智能语言模型的突破
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ChatGPT4,作为最新一代的语言处理模型,代表了人工智能在自然语言理解和生成方面的最新突破。本文将深入介绍ChatGPT4的新特性,探讨其在各个领域的潜在应用。ChatGPT4概述在继承了前一代模型的强大基础之上,ChatGPT4引入了多项创新技术,提供了更加精细的语言理解能力,更高的互动性,以及更广泛的应用范围。新特性详解更强大的模型架构ChatGPT4采用了更为复杂的神经网络架构,使模型的
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【无代码开发,轻松实现智能语音交互】随着技术的不断进步,智能客服系统已经变得越来越高效。阿里云智能语音交互技术是这一进步的典型代表。这种基于先进的语音识别、语音合成以及自然语言理解技术的服务,为用户提供了一种全新的人机交互体验。更重要的是,企业可以通过无代码开发轻松连接和集成这些服务,极大地提升了企业运营的效率。【API连接,简易的集成过程】对于想要使用阿里云智能语音交互服务的企业来说,连接和集成
- DALLE3.0结合ChatGPT生成专属prompt(健身版)
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目录1.DALLE3.02.创作体验3.生成案例的Prompt4.图片展示5.声明免费技术网站分享:Gnomic-智能体平台1.DALLE3.0DALL-E3是OpenAI再次展现其技术实力的力作,相较于前代版本,它实现了显著飞跃。倚仗先进的Transformer架构所赋予的强大自然语言理解能力,DALL-E3能够深度领会用户的设计意图,并以令人惊叹的准确度将其细腻地转化为视觉艺术作品。2.创作体
- DALLE3.0结合ChatGPT生成专属prompt(杂志版)
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提着木剑走天下
深度学习是一种特征学习方法,通过非线性的简单模块组合成的表示模型可以将低级别的原始数据转换为高级别的抽象表示。它擅长从多维数据中获取有用推理,被广泛用于科学、商业和政府领域。更令人惊讶的是,深度学习在自然语言理解(NLP)的各项任务中产生了非常可喜的成果,特别是主题分类、情感分析、自动问答和语言翻译。深度学习的核心方面是,上述各层的特征都不是利用人工工程来设计的,而是使用一种通用的学习过程从数据中
- 探索ChatGPT-4:智能会话的未来已来
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深入了解ChatGPT-4:前沿AI的强大功能ChatGPT-4是最先进的语言模型之一,由OpenAI开发,它在自然语言理解和生成方面的能力已经达到了新的高度。如今,ChatGPT-4已经被广泛应用于多个领域,从教育到企业,再到技术支持,展示了其多方面的实用性和影响力。ChatGPT-4Interaction丰富的语言理解能力广阔的知识领域ChatGPT-4拥有对广泛主题的深厚理解,这得益于其庞大
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OpenAIGPT是在GoogleBERT算法之前提出的,与BERT最大的区别在于,GPT采用了传统的语言模型进行训练,即使用单词的上文预测单词,而BERT是同时使用上文和下文预测单词。因此,GPT更擅长处理自然语言生成任务(NLG),而BERT更擅长处理自然语言理解任务(NLU)。1.OpenAIGPTOpenAI在论文《ImprovingLanguageUnderstandingbyGener
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论文题目:通过生成式预训练提高语言理解能力GPT的全称:GenerativePre-trainedTransformer。Generative是指GPT可以利用先前的输入文本来生成新的文本。GPT的生成过程是基于统计的,它可以预测输入序列的下一个单词或字符,从而生成新的文本。【参考自春日充电季——ChatGPT的GPT是什么意思】机翻:自然语言理解包括一系列不同的任务,如文本蕴含、问题回答、语义相
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笔记总结经验chatgpt自然语言处理人工智能
ChatGPT高效提问—基础知识(NLP)自然语言处理(NatureLanguageProcessing,NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够自动处理、理解和生成人类语言。NLP包括文本预处理、自然语言理解、文本分类、情感分析、机器翻译、自然语言生成等各种技术。这些技术都是为了使计算机更好地处理自然语言并实现自然的人机交互。1.3.1NLP的应用NLP技术可以应用于以
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金木讲编程
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ChatGPT等大型模型AI,拥有广泛的应用能力,可以执行以下任务:1、自然语言理解(NLU):能够理解和解释自然语言文本,包括回答问题、理解语境、识别实体等。2、自然语言生成(NLG):能够生成自然语言文本,包括写作文章、创作故事、生成对话等。3、对话系统:能够进行自然、流畅的对话,回答用户提出的问题,提供信息或娱乐。4、编码转换:能够将自然语言描述转换为编程代码,执行简单的编码任务。5、翻译:
- 深度学习有何新进展
小狗蛋ing
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深度学习的进展深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它基于人工神经网络进行模型构建和训练,模拟人类大脑对数据特征的学习过程。随着计算能力的提升和大数据的积累,深度学习技术在图像识别、语音处理、自然语言理解等多个方面取得了显著进展。近年来,深度学习的新进展主要集中在以下几个方面:网络结构的创新:为了提高模型的性能和效率,研究者们不断探索新的网络结构。例如,卷积神经网络(CNN)在图像处理领域取得了巨
- 二、人工智能之提示工程(Prompt Engineering)
挑大梁
#大模型人工智能prompt大数据
黑8说岁月如流水匆匆过,哭一哭笑一笑不用说。黑8自那次和主任谈话后,对这个“妖怪”继续研究,开始学习OpenAIAPI!关注到了提示工程(PromptEngineering)的重要性,它包括明确的角色定义、自然语言理解(NLU)、对话状态跟踪(DST)、自然语言生成(NLG)等方面。通过构建合理的思维链,成功地让模型生成更加自洽的对话。同时,还学会了如何防范攻击、进行内容审核等关键技能。斗转星移,
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1大模型定义:“大模型”全称为大型语言模型(LLM),,狭义上指基于深度学习算法进行训练的自然语言处理(NLP)模型,主要应用于自然语言理解和生成等领域,广义上还包括机器视觉(CV)大模型、多模态大模型等。大模型“大”的特点体现在“大数据+大算力+大参数”大模型是指具有数千万甚至数亿参数的深度学习模型,为了提高模型的性能,研究者们不断尝试增加模型的参数数量,从而诞生了大模型这一概念。2大模型基本原
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人类直观能力----人工智能(自然语言理解、图像识别、语音识别等)。经验----机器学习。训练----特征相关度。特征提取深度学习---自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征,并使用这些复杂特征解决问题。深度学习--------不等于模仿人类大脑。
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你是否想过,有朝一日利用GPT-4的决策在股市中进行量化投资?GPT-4具有先进的自然语言理解能力,可以分析大量的金融数据、市场新闻和公司信息。当它与传统的量化投资方式相结合,这意味着投资者可以借助GPT-4强大的NLP能力,深入挖掘股票市场,全面了解公司业绩、市场动态和宏观经济因素。当AI与量化投资技术组合起来,将会创造出怎样的投资决策呢?近期有篇文章研究了这个问题,他们提出了MarketSen
- 通义千文大模型API调用示例(python)
孝钦显皇后给过版权费了
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API详情通义千问是阿里云自主研发的大语言模型,能够在用户自然语言输入的基础上,通过自然语言理解和语义分析,理解用户意图,在不同领域、任务内为用户提供服务和帮助。您可以通过提供尽可能清晰详细的指令,来获取更符合您预期的结果。模型具备的能力包括但不限于:创作文字,如写故事、写公文、写邮件、写剧本、写诗歌等编写代码提供各类语言的翻译服务,如英语、日语、法语、西班牙语等进行文本润色和文本摘要等工作扮演角
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智慧导诊系统源码人工智能挂号导诊智能导诊医院导诊源码java
智能导诊系统是一种基于人工智能和大数据技术开发的医疗辅助软件,它能够通过对患者的症状、病史等信息进行计算分析,快速推荐科室和医生。通过简单的描述自身症状,系统即可找到最适合的科室,实现线上高效挂号,线下门诊便捷就医。智能导诊系统功能1、多渠道接入支持以公众号、小程序、App等形式接入智能导诊。2、自然语言理解采用医疗AI、自然语言处理技术,对患者主诉进行语义分析,智能匹配医学知识库。3、多输入方式
- ChatGPT 和文心一言哪个更好用?
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ChatGPTChatGPT是一个由OpenAI开发的先进的自然语言处理模型。它基于GPT(GenerativePre-trainedTransformer)架构,是一种深度学习算法,旨在通过处理和生成自然语言理解和回应人类语言。ChatGPT的特点在于其能够生成流畅、连贯的文本,并且能够在多种语境中应用,比如进行对话、回答问题、写作文本等。此外,因为它是预训练的,所以它已经在海量的文本数据上被训
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传统搜索系统基于关键字匹配,在面向:游戏攻略、技术图谱、知识库等业务场景时,缺少对用户问题理解和答案二次处理能力。本文探索使用大语言模型(LargeLanguageModel,LLM),通过其对自然语言理解和生成的能力,揣摩用户意图,并对原始知识点进行汇总、整合,生成更贴切的答案。关于基本思路,验证效果和扩展方向,可以参考正文的介绍。文章目录用通俗易懂方式讲解系列技术交流群需求描述方案分析Fine
- ChatGPT | 模型架构 | 应用 | 思考
梓芮.
应用协议chatgptchatgpt3.5transformerchatgpt应用ChatGPT影响ChatGPT文本识别ChatGPT介绍
介绍ChatGPT3.5是OpenAI推出的语言模型的一个版本,是GPT(生成式预训练模型)系列的一部分。在自然语言理解和生成方面具有强大的能力,可以应用于问答系统、文本生成、翻译和对话系统等多个领域。模型架构GPT-3.5(GenerativePre-trainedTransformer3.5)是OpenAI的一个语言模型,基于(Transformer)架构。是GPT系列版本,在处理输入和生成输
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理