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探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商 nseejrukjhad langchain easyui 前端 python
#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 nseejrukjhad twitter easyui 前端 python
#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。
深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具 nseejrukjhad 数据库 python
深入理解MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域，高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用，但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案：MultiQueryRetriever，它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果，提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
自然语言处理_tf-idf _feivirus_ 算法机器学习和数学自然语言处理 tf-idf 逆文档频率词频
importpandasaspdimportmath1.数据预处理docA="Thecatsatonmyface"docB="Thedogsatonmybed"wordsA=docA.split("")wordsB=docB.split("")wordsSet=set(wordsA).union(set(wordsB))print(wordsSet){'on','my','face','sat',
免费的GPT可在线直接使用（一键收藏） kkai人工智能 gpt
1、LuminAI（https://kk.zlrxjh.top）LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统，旨在自然语言处理（NLP）的技术开发领域发光发热。此系统展现了卓越的语义把握与内容生成能力，轻松驾驭多样化的自然语言处理任务。VisionAI在NLP界的应用领域广泛，能够胜任从机器翻译、文本概要撰写、情绪分析到问答等众多任务。通过对大量文本数据的
推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！小猪包333 写论文人工智能 AI写作深度学习计算机视觉
在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
AI论文题目生成器怎么用？9款论文写作网站简单3步搞定小猪包333 写论文人工智能深度学习计算机视觉
在当今信息爆炸的时代，AI写作工具的出现极大地提高了写作效率和质量。本文将详细介绍9款优秀的论文写作网站，并重点推荐千笔-AIPassPaper。一、千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款功能强大的AI论文生成器，基于最新的自然语言处理技术，能够一键生成高质量的毕业论文、开题报告等文本内容。它不仅提供智能选题、文献推荐和论文润色等功能，还具有较高的用户评价。其文献综述生成功
AI大模型的架构演进与最新发展季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
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
[实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用 pytorch 深度学习人工智能机器学习 python 优化器
文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉 python 人工智能神经网络 pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
FlagEmbedding 吉小雨 python库 python
FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入（textembeddings）的库，适合处理自然语言处理（NLP）中的各种任务。嵌入（embeddings）是将文本表示为连续向量，能够捕捉语义上的相似性，常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。官方文档链接：FlagEmbedding官方GitHub一、FlagEmbedding库概述1.1什么是FlagEmbeddi
计算机视觉中，Pooling的作用 Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面：1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样，减少了特征图的空间分辨率（例如，高度和宽度）。这意味着网络需要处理的数据量会减少，从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
【NumPy】深入解析numpy.zeros()函数二七830 numpy
欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是二七830，一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我积累了丰富的经验，能够处理各种复杂的自然语言任务。技术专长：我熟练掌握Python编程语言，并深入研究了机
OpenCV图像处理技术（Python）——入门森屿_ opencv
©FuXianjun.AllRightsReserved.OpenCV入门图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息的重要手段，OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，它包括几百个易用的图像成像和视觉函数，既可以用于学术研究，也可用于工业邻域，它于1999年由因特尔的GaryBradski启动，OpenCV库主要由C和C++语言编写，它可以在多个操作系统上运行。1.1图像处理基本操作
【安装环境】配置MMTracking环境 xuanyu22 安装环境机器学习神经网络深度学习 python
版本v0.14.0安装torchnumpy的版本不能太高，否则后面安装时会发生冲突。先安装numpy，因为pytorch的安装会自动配置高版本numpy。condainstallnumpy=1.21.5mmtracking支持的torch版本有限，需要找到合适的condainstallpytorch==1.11.0torchvision==0.12.0cudatoolkit=10.2-cpytor
Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图亚图跨际 Python 交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
【深度学习】训练过程中一个OOM的问题，太难查了 weixin_40293999 深度学习深度学习人工智能
现象：各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么？现象是在训练过程中，ssh上不去了，能ping通，没死机，但是ubunutu的pc侧的显示器，鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因：OOM了95G，尼玛！！！！pytorch爆内存了，然后journald假死了，在journald被watchdog干掉之后，系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般，即使被oomkill了，也要卡半天的，确实会这样，能不能配
Humanize 项目教程尤嫒冰
Humanize项目教程humanizeAJSlibraryforaddinga“humantouch”todata.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/humani/humanize项目介绍Humanize是一个开源项目，旨在将机器生成的文本转换为更加自然、人性化的文本。该项目通过先进的算法和自然语言处理技术，使得AI生成的内容更加贴近人类的表达方式，从而提高
全自动解密解码神器 — Ciphey K'illCode python_模块 python vscode
Ciphey是一个使用自然语言处理和人工智能的全自动解密/解码/破解工具。简单地来讲，你只需要输入加密文本，它就能给你返回解密文本。就是这么牛逼。有了Ciphey，你根本不需要知道你的密文是哪种类型的加密，你只知道它是加密的，那么Ciphey就能在3秒甚至更短的时间内给你解密，返回你想要的大部分密文的答案。下面就给大家介绍Ciphey的实战使用教程。1.准备开始之前，你要确保Python和pip已
Pyorch中 nn.Conv1d 与 nn.Linear 的区别迪三 #NN_Layer 神经网络
即一维卷积层和全联接层的区别nn.Conv1d和nn.Linear都是PyTorch中的层，它们用于不同的目的，主要区别在于它们处理输入数据的方式和执行的操作类型。nn.Conv1d通过应用滑动过滤器来捕捉序列数据中的局部模式，适用于处理具有时间或序列结构的数据。nn.Linear通过将每个输入与每个输出相连接，捕捉全局关系，适用于将输入数据作为整体处理的任务。1.维度与输入nn.Conv1d（一
图片中的上采样，下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion) 迪三 #图像处理_PyTorch 计算机视觉深度学习人工智能
前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数，在模型中输入如果为彩色，常用RGB三色图，那么就是3维，即C=3。如果是黑白的，即灰度图，那么只有一个通道，即C=1第三维H.代表图片的高度，H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度，W的数量是图片像素的
CV、NLP、数据控掘推荐、量化海的那边- AI算法自然语言处理人工智能
下面是对CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍：1.CV（计算机视觉，ComputerVision）定义：计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息，并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务：图像分类：识别图像中的物体并分类，比如猫、狗、车等。目标检测：在图像或视频中定位并识别多个对象，如人脸检测
深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式 m0_57781768 语言模型 json 人工智能
深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式在现代自然语言处理（NLP）的应用中，大型语言模型（LLM）已经成为了重要的工具。这些模型能够生成丰富的自然语言文本，适用于各种应用场景。然而，在某些应用中，开发者不仅仅需要生成文本，还需要将这些生成的文本转换为结构化的数据格式，例如JSON。这种结构化的数据格式在数据传输、存储以及进一步处理时具有显著优势。本文将深
深入探讨：如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型（LLM）的Token使用情况 m0_57781768 python langchain 语言模型
深入探讨：如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型（LLM）的Token使用情况在现代的人工智能开发中，大型语言模型（LLM）已经成为了不可或缺的工具，无论是用于自然语言处理、对话生成，还是其他复杂的文本生成任务。然而，随着这些模型的广泛应用，开发者面临的一个重要挑战是如何有效地追踪和管理Token的使用情况，特别是在生产环境中，Token的使用直接影响着API调用的成本
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使用最大边际相关性(MMR)选择示例：提高AI模型的多样性和相关性引言在机器学习和自然语言处理领域，选择合适的训练示例对模型性能至关重要。最大边际相关性(MaximalMarginalRelevance,MMR)是一种优秀的示例选择方法，它不仅考虑了示例与输入的相关性，还注重保持所选示例之间的多样性。本文将深入探讨如何使用MMR来选择示例，以提高AI模型的性能和泛化能力。什么是最大边际相关性(MM
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基于深度学习的文本引导的图像编辑（Text-GuidedImageEditing）是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。它结合了图像生成和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。1.文本引导的图像编辑的挑战文本和图像之间的对齐：如何将文本中的语义信息准确地映射到图像中的特定区域或元素是一个关键挑战。这涉及到多模态数据的对齐和理解。编
深度学习：怎么看pth文件的参数奥利给少年深度学习人工智能
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每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim 幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch 深度学习 pytorch 人工智能神经网络机器学习优化算法
本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim，我们可以使用它调用封装好的优化算法，然后传递给它神经网络模型参数，就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式
多模态Transformer之文本与图像联合建模 - Transformer教程 shandianfk_com ChatGPT Transformer transformer 深度学习人工智能
大家好，今天我们来聊聊一个既前沿又有趣的话题——多模态Transformer，特别是文本与图像的联合建模。对于很多小伙伴来说，Transformer这个词已经不陌生了，但它不仅仅应用于自然语言处理，还能在图像处理、甚至是多模态数据的处理上大显身手。接下来，我会带大家深入了解什么是多模态Transformer，以及它是如何实现文本与图像的联合建模的。Transformer简介首先，我们简单回顾一下T
Java实现的简单双向Map，支持重复Value superlxw1234 java 双向map
关键字：Java双向Map、DualHashBidiMap 有个需求，需要根据即时修改Map结构中的Value值，比如，将Map中所有value=V1的记录改成value=V2，key保持不变。数据量比较大，遍历Map性能太差，这就需要根据Value先找到Key，然后去修改。即：既要根据Key找Value，又要根据Value
PL/SQL触发器基础及例子百合不是茶 oracle数据库触发器 PL/SQL编程
触发器的简介; 触发器的定义就是说某个条件成立的时候，触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用，也不能调用。触发器和过程函数类似过程函数必须要调用, 一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似触发器不需要调用直接执行, 触发时间：指明触发器何时执行，该值可取： before：表示在数据库动作之前触发
[时空与探索]穿越时空的一些问题 comsci 问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想..... 这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
easy ui datagrid上移下移一行商人shang js 上移下移 easyui datagrid
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Java反射 oloz 反射
本人菜鸟，今天恰好有时间，写写博客，总结复习一下java反射方面的知识，欢迎大家探讨交流学习指教首先看看java中的Class package demo; public class ClassTest { /*先了解java中的Class*/ public static void main(String[] args) { //任何一个类都
springMVC 使用JSR-303 Validation验证杨白白 spring mvc
JSR-303是一个数据验证的规范，但是spring并没有对其进行实现，Hibernate Validator是实现了这一规范的，通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。 JSR-303的校验是基于注解的，首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。登录需要验证类 public class Login { @NotEmpty
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使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL agevs jquery 框架 Ajax html5 chrome
表现如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时，细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的，同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。是什么有这么强大的功能呢？ HTML5里引用了新的API，history.pushState和history.replaceState，就是通过
centos中文乱码 AILIKES centos OS ssh
一、CentOS系统访问 g.cn ，发现中文乱码。于是用以前的方式：yum -y install fonts-chinese CentOS系统安装后，还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码，其中文注释也为乱码。后来，终于找到以下方法可以解决，需要两个中文支持的包： fonts-chinese-3.02-12.
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HTML5模式和Hashbang模式 bijian1013 JavaScript AngularJS Hashbang模式 HTML5模式
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　　需求：从db获取数据然后推送到B 程序开发完成，上jboss,刚开始报了很多错，逐一解决，可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。　　自已画了个图，逐一排除，把linux 防火墙　和　setenforce　设置最低。　　　service iptables stop
巧用视错觉-UI更有趣 brotherlamp UI ui视频 ui教程 ui自学 ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉（optical illusion）的魅力。视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑，而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此，视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体，以及图像的结构，视角，大小等要素是如何影响我们的视觉的。在下面这篇文章中，我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念，
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Scala设计模式我的话：在国外网站上看到一篇文章，里面详细描述了很多设计模式，并且用Java及Scala两种语言描述，清晰的让我们看到各种常规的设计模式，在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice，我利用今天的空闲时间将其翻译，希望大家能一起学习，讨论。翻译
安装mysql daizj mysql 安装
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