- 机器学习与深度学习间关系与区别
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
人工智能学习深度学习python
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
- 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
- 读《人世间》有感
一0一
这个寒假,就如同朋友圈中的一段话:一闭眼,一睁眼假期还有5天,在一闭眼一睁眼假期还有12天;再一闭眼一睁眼假期还有20天;不敢睡,不敢睡啊……受疫情影响,这个假期变得漫长又煎熬,我也无时无刻不关注着疫情的变化。当然这样的一个假期,我还真得要感谢周翔,因为他有个爱看书的习惯,所以家里有不少他看过的书,可以让我随意挑选,因此也让我的假期不至于那么无所事事。这次我选了一本梁晓声的《人世间》,作为一名语文
- 《人世间》
南询yi
今日分享十点推文,《人世间》有感苏格拉底说:“天地只有三尺,而人在五尺开外,所以人人都要懂得低头。”深以为然。懂得低头,不是认输。而是于人世间找寻温存的成熟,于困境中寻觅柳暗花明的智慧,于争执中展示屈伸自如的格局。正如仰头不是骄傲,是要看见自己的天空;低头也不是认输,而是要看清自己的路。成大事者,不仅要抬头挺胸,还得低头看路。懂得低头,进退有度,不是认输,而是竭尽全力过好这一生。宫崎骏说过:“所有
- 探索OpenAI和LangChain的适配器集成:轻松切换模型提供商
nseejrukjhad
langchaineasyui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
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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
langchainjava服务器python
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?
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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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----读帕克.帕尔默《教学勇气》(P18----19)5.铸造我们的学科帕克.帕尔默说学科知识对我们的自身认同和外部世界有启发意义。学科会铸造我们。“在我们与学科的命题概念和学科的生活框架相遇之前,自我意识知识处于潜伏状态,通过回想学科是怎样唤醒自我意识,我们就可以找回教学心灵。”《教学勇气》(P18)我们的自我意识像冰山表面下无限延伸的冰层,常常处于潜伏状态。但是在我们对所教授的学科进行深入思
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上周读完《闻一多传》后,我对中国近代知识分子产生了兴趣,这周继续读了《人间鲁迅》。厚厚的两本书,记录了一个人的一生,苦痛,彷徨和挣扎,虽然只读了一小部分,却也心潮澎湃。闻一多和鲁迅是完全不同的。鲁迅是沉郁的,现实的,寂寞的,抗争的。除了天生性格的不同外,环境的塑造也是非常之大。鲁迅少年经历了家庭的变故,看尽了人间冷暖,世态炎凉。这种经历促使他很早就观察思考人生,立志用文学来改变中国国民的劣根。闻一
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人工智能AI大模型Xinference
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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Python实现简单的机器学习算法开篇:初探机器学习的奇妙之旅搭建环境:一切从安装开始必备工具箱第一步:安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士:如何配置Python环境变量算法初体验:从零开始的Python机器学习线性回归:让数据说话数据准备:从哪里找数据编码实战:Python实现线性回归模型评估:如何判断模型好坏逻辑回归:从分类开始理论入门:什么是逻辑回归代码实现:使用skl
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图片发自App很多时候我们都羡慕别人家的孩子思维敏捷,记忆超强,脑回路清晰等,认为那些都是天生的能力,而自己要达到那样的境界几乎不可能,殊不知每个人都有一个强大的小宇宙,就看你是否找到了开启你思维小宇宙的方法。我们每个人的大脑都具有无限潜能,大部分人只开发出10-20%,还有很多潜力深埋于冰山底,而如何找到自己思维的动力呢?首先就是要了解我们神奇的大脑,从大脑神经元素,到神经回路的形成,知晓大脑思
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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
- 【六项精进】20180930
Kinnfoo
一、学习与实践1.付出不亚于任何人的努力2.要谦虚,不要骄傲3.要每天反省4.活着,就要感谢5.积善行,思利他6.不要有感性的烦恼二、今日分享今天是9月的最后一个工作日,每个支行都在拼命地冲刺业绩,刚好今天同桌休假了,我就替他审核客户。一个上午就进件了6个客户,审核通过5个。这5个审核通过的客户里,1个因费率没谈拢而放弃,1个因车上发现GPS而被拒单,最终确认可放款的只有3个客户。感叹支行同事的不
- 如何培养兴趣
绽蕊向阳
今天读李笑来的书《与时间做朋友》,读到有关兴趣部分,深有感触。书中提到,好多人说对某事没有兴趣,实际上是没有能力把这件事做好,做这件事时的感受很不好,有挫败感,每个人对自己不擅长做不好的事情,都本能的容易逃避,所以就以为自己对这件事不感兴趣,他们真正感兴趣的是其他事情。可事实上,出现这种感觉应该仅仅是因为还没有开始做那件事情,也还没有在那件事情上遭受挫折而已。其实,很多人真的放弃原来做的事情,转去
- BART&BERT
Ambition_LAO
深度学习
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
- 系统架构设计师 需求分析篇二
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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
- 今日有感,坚持分享第913天,2019.07.13
ZAF峰回路转
本周是假日里最忙碌的一周,连续四天晚上的课程,让我感觉到身体明显透支。昨天晚上读书会结束回到家,已经是十点半之后啦,忽然感觉身体不舒服,勉强支撑着洗漱完毕,没等上床休息,强烈的不适感警告我该吃药啦!感谢老公半夜到医院給我抓了药,今天早上当我对老公表达谢意的时候,老公说,不用感谢,我不是一直都是这样做的吗?多少年啦,今天竟然还谢谢!老公说的没错,可是以前总感觉那是他应该做的,如今感觉到,身边有一个在
- 如何用matlab灵活控制feko的求解
NingrLi
matlab开发语言
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
- 计算机网络八股总结
Petrichorzncu
八股总结计算机网络笔记
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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图像处理大大大大大牛啊
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一.yolov5pt模型转onnx条件:colabnotebookyolov51.安装环境!pipinstallonnx>=1.7.0#forONNXexport!pipinstallcoremltools==4.0#forCoreMLexport!pipinstallonnx-simplifier2.修改common.py在classFocus下面
- 免费的GPT可在线直接使用(一键收藏)
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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
- 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] 深度学习之模型性能评估指标
YuanDaima2048
深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
文章总览:YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域,评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标:准确率(
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc