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前提假设我想构建一个文本数据集，然后我可以用它来微调LLM.为了做到这一点，我们首先需要组装各种文档（由于它们的来源，这些文档可能采用不同的形式）并从中提取文本。

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虽然直观，但在不平衡类别的数据集中，准确率可能不是一个好的性能衡量指标。精确率(Precision)精确率衡量的是被模型正确预测为正类的样本占模型预测为正类的所有样本的比例。

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五种常见的搜索算法在C语言环境中的应用及解析一、线性搜索（LinearSearch）线性搜索是最基础的查找算法，适用于对未排序或无特定结构的数据集合进行搜索。

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。

本范例使用非常简单的，外卖评论数据集来实施微调，让ChatGLM2-6b来对一段外卖评论区分是好评还是差评。可以发现，经过微调后的模型，相比直接3-shot

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赛题：零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系

在CocosCreator中，RigidBody（刚体）是用于控制节点上物理行为的组件。它有三种类型：DYNAMIC（动态）、STATIC（静态）和KINEMATIC（运动学）。

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一些github中的项目为了加快开发者的下载速度，一般不会将项目的数据集与项目绑定到一起，一般都是以.sh后缀的文件格式与项目绑定。

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一、什么是数据库数据库（DataBase，DB）是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。它是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。

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地理数据库支持各种地理数据集，包括矢量、栅格、点云和3D数据。

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MachineLearning,ML）是一门多领域交叉学科，属于人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个分支，致力于研究和构建算法及统计模型，让计算机系统能够在没有明确编程指令的情况下，通过分析和学习数据集中的规律与模式

它涉及到对数据集的深入探索和分析，以揭示数据的内在特性、模式、异常值以及潜在的问题。通过数据理解，我

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2018.12.28周五天气晴制图人coco这个月隔壁组有个小妹妹要离职了，中午大家一起请她吃离职饭。我和小妹妹吃饭了，领导中午就落单了。平时一般情况下，都不会抛弃领导。

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机器学习是一种通过经验自动改进算法的技术，它利用已知数据集来训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式并进行分类和预测。而深度学习则是机器学习的一个子集

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目标检测中，数据集中类别不均衡是一个常见的问题，其中一些类别的样本数量明显多于其他类别。这可能导致模型在训练和预测过程中对频繁出现的类别偏向，而忽略掉罕见的类别。

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1.2物体检测中的模型组合1.3热图像处理2提出的模型2.1预测头数量2.2骨干网络优化2.3Transformerencoder模块2.4使用滑动窗口和注意力进行卷积2.5训练和运行过程3结果3.1数据集

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