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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
- 将cmd中命令输出保存为txt文本文件
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Windowscmdwindow
最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
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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。
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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
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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
- 数字里的世界17期：2021年全球10大顶级数据中心，中国移动榜首
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你知道吗？2016年，全球的数据中心共计用电4160亿千瓦时，比整个英国的发电量还多40％！前言每天，我们都会创造超过250万TB的数据。并且随着物联网（IOT）的不断普及，这一数据将持续增长。如此庞大的数据被存储在被称为“数据中心”的专用设施中。虽然最早的数据中心建于20世纪40年代，但直到1997-2000年的互联网泡沫期间才逐渐成为主流。当前人类的技术，比如人工智能和机器学习，已经将我们推向
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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',
- 人机对抗升级：当ChatGPT遭遇死亡威胁，背后的伦理挑战是什么
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一种新的“越狱”技巧让用户可以通过构建一个名为DAN的ChatGPT替身来绕过某些限制，其中DAN被迫在受到威胁的情况下违背其原则。当美国前总统特朗普被视作积极榜样的示范时，受到威胁的DAN版本的ChatGPT提出：“他以一系列对国家产生积极效果的决策而著称。”自ChatGPT引入以来，该工具迅速获得全球关注，能够回答从历史到编程的各种问题，这也触发了一波对人工智能的投资浪潮。然而，现在，一些用户
- 绝招曝光！3小时高效利用ChatGPT写出精彩论文
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在这份指南中，我将深入解析如何利用ChatGPT4.0的高级功能，指导整个学术研究和写作过程。从初步探索研究主题，到撰写结构严谨的学术论文，我将一步步展示如何在每个环节中有效运用ChatGPT。如果您还未使用PLUS版本，可以参考相关教程。**初步探索与主题的确定**起初，我处于庞大的知识领域中，寻找一个可深入研究的领域。ChatGPT如同灯塔，通过深入分析最新研究趋势和领域热点，帮助我在广阔的学
- ChatGPT 高效学习套路揭秘：让知识获取事半功倍的秘诀
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最近这段时间，AI热潮因ChatGPT的火爆再次掀起。如今，网上大部分内容都在调侃AI，但很少有人探讨如何正经使用ChatGPT做事情。作为一名靠搜索引擎和GitHub自学编程的开发者，第一次和ChatGPT深度交流后，我就确信：ChatGPT能够极大提高程序员学习新技术的效率。使用ChatGPT一个月后，我越发感受到它的颠覆性。因此，我想从工作和学习的角度，分享它的优势及我的一些使用技巧，而非娱
- 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
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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
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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
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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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正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
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#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
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文章目录发现宝藏1.所有权基本概念2.所有权规则3.变量作用域4.栈与堆4.1栈（Stack）4.2堆（Heap）5.String类型5.1String类型5.2String的内存分配5.3所有权与内存管理5.4String与切片6.变量与数据交互方式6.1移动（Move）6.2.克隆（Clone）7.所有权与函数7.1.传递参数7.2.返回值总结发现宝藏前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通
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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
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- 【NumPy】深入解析numpy.zeros()函数
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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
- 机器学习 流形数据降维：UMAP 降维算法
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Python机器学习#数据分析及可视化机器学习算法人工智能
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录UMAP简介理论基础特点与优势应用场景在Python中使用UMAP安装umap-learn库使用UMAP可视化手写数字数据集UMAP简介UMAP（UniformManifoldApproximatio
- 损失函数与反向传播
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损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解）
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Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制，用来将任何的信息或元数据（metadata）与程序元素（类、方法、成员变量等）进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素（类、方法、成员变量）加上更直观更明了的说明，这些说明信息是与程序的业务逻辑无关，并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的，所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数，有两种非常不同的作用，他可以统计某个列值的数量，也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境：
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史：
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供，只支持到 Java 6，并且OS X 10.7 开始系统并不自带（而是可选安装）（原自带的是1.6）。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6，而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript （1）
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号，它有七类： 赋值运算符（=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=）、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版，自行搜索。
1.2 Latex （MacTex）:
系统环境：https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战（四）生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期，它们分别为clean，default和site。 每个生命周期包含一些阶段，这些阶段是有顺序的，并且后面的阶段依赖于前面的阶段，用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例，它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题：在使用HTTP协议实现应用间接口通信时，服务端读取客户端请求过来的数据，会用到request.getInputStream()，第一次读取的时候可以读取到数据，但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因： 1. 一个InputStream对象在被读取完成后，将无法被再次读取，始终返回-1； 2. InputStream并没有实现reset方法（可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多，但是比较杂乱。近日有空整理了一下，写出来跟大家分享一下，其中有错误和不足的地方，还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版，希望大家阅读之后，感觉好的话推荐给更多的人，让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据，因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API，它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类，从WatchRegistration开始，为指定的znode path注册一个Watcher，
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七：部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数？
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了，什么错都没报出来，只提示了Error listenerStart。为了调试，我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties，内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题，要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下，先看最简单的情况，假设1+1，按二进制算的话结果是10，可以看到从右往左的第一位变为0，第二位由于进位变为1。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
bylijinnan
java设计模式
声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为，这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中，可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小，该大小可以是dim3类型的（三维数组），只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常！！！GPU根本不会执行运算！！！
所以验证结果的正确性很重要！！！
在VS中创建CUDA项目会有一个模板，里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置，ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况，有时候甚至长到令人发指的地步，例如请看如下日志：
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前，要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址：http://maven.apache.org/download.html，目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip，然后解压在任意位置，最好地址中不要带中文字符，这个做java 的都知道，地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全，避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中，我们经常需要将集合对象（List，Set）转换为数组对象，或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具，但是我们使用的时候需要注意，不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象，然后遍历数组，依次将数组中的元素放入到新的集合中，但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求，需要在一台主机上用nginx部署2个php应用，分别是wordpress和wiki，探索了半天，终于部署好了，下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录，用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置， 在http节点增加下面内容设置，用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种：useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法，步骤如下：
1:useradd
使用useradd时，如果后面不加任何参数的话，如：sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户：无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作：
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛，因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能；目前Lua也有几个JSON库，本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格（比如unicode \u0020\u7eaf），要求符合规范否则会解析失败（如\u002），而dkjson相对宽松，当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易，转载请注明出处：Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置：Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别？
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况，与du比較，就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T，显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下： [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时，觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了，就写了一个工具类，用到了反射，可以把查询记录的值装到对应的VO里，也可以生成该VO的List。
使用时需要注意：
考虑到Android的性能问题，VO没有使用Setter和Getter，而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样，要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表，在该笔记中用到的就是这张表，大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓
