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cleaning of llm corpus 大模型语料清洗
cleaning of llm corpus 大模型语料清洗 数据是人工智能领域发展的基础要素之一。随着大规模预训练模型及相关技术不断取得突破，在相应研究中使用高效数据处理工具提升数据质量变得越来越重要。llm_corpus_quality集成了包含清洗、敏感词过滤、广告词过滤、语料质量自动评估等功 ......
OpenHarmony 上跑CV 应用 - Windows上搭建 Linux 桌面系统
为什么做这个事呢？首先dev 环境方面肯定Linux是主流，然后因为要跑CV应用，肯定还是要看看效果啥的，最好有个桌面系统。 Ref: https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/tutorials/gui-apps ......
Django客户端应用1向服务端应用2发送POST请求并接收解析数据
一、应用1发送post请求 def login(url, data): response = requests.post(url, json=data) if response.status_code == 200: result = response.json() print(result) re ......
Eloquent 模型使用详解 Has One Through 远程一对一
远程一对一也好，经过型，穿过型一对一也好，都能表示这种模型的关联方式：一种非直接的关系定义 这里使用官方的例子：👩🔧修理工，🚗车，👨💼车主来说明 上下文解释 👩🔧修理工 mechanics 负责维修 👨💼车主 owners 的 🚗车 cars，这里假设一个车主只有一张车， ......
从Bitcask存储模型谈超轻量级KV系统设计与实现
本文从从Bitcask存储模型讲起，谈轻量级KV系统设计与实现。从来没有最好的K-V系统，只有最适合应用业务实际场景的系统，做任何的方案选择，要结合业务当前的实际情况综合权衡，有所取有所舍。 ......
如何让Visual Studio Tools for Unity插件用于调试你自己的Mono嵌入应用程序
最近在测试将mono嵌入到C++应用程序中，苦于没有调试器，有时候还是不怎么方便。网上搜了一下，有VS插件MDebug、VSMonoDebugger，实际试用了一下，有点麻烦，而且似乎对Windows+Visual Studio 2022支持不大好。因此想到了，Unity引擎是基于mono的，Vis ......
开发篇1：使用原生api和Langchain调用大模型
对大模型的调用通常有以下几种方式：方式一、大模型厂商都会定义http风格的请求接口，在代码中可以直接发起http请求调用；方式二、在开发环境中使用大模型厂商提供的api；方式三、使用开发框架Langchain调用，这个就像java对数据库的调用一样，可以直接用jdbc也可以使用第三方框架，第三方框架 ......
函数计算域名调试web应用
函数计算域名调试web应用 如果没有域名的话，可以利用一个小技巧来绕过阿里云对于函数计算域名使用的限制，从而直接使用阿里云的域名进行访问 先进入如下页面复制公网访问地址 然后安装可以修改响应头的浏览器插件，例如 https://github.com/FirefoxBar/HeaderEdito ......
darknet-yolov4训练自己的模型记录
最近又整了一块jetson nano的板子，就拿过来正好用一下，这个跑yolo还是很有用的，这里也记录一下过程。 1、jetson nano变化 之前也玩过jetson nano，但是最近却发现这个nano和之前的不一样了，是这样的 就是原来都是sd卡烧录，但是这个是emmc了 最大的区别就是原来使 ......
扩散模型
有不少介绍扩散模型的资料，其中"Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective"论文是我读到的解释最详细也是最易于理解的一个。 数学符号 用粗体字母表示向量, 如\( \mathbf{x}, \mathbf{z}\) 用字母\(\mathb ......
机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33
目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......
免费APP分发，支持应用合并、内测分发、扫码下载，下载量安装量统计，版本记录和应用在线封装打包app
免费APP内测分发托管平台，支持应用合并、内测分发、扫码下载，下载量安装量统计，版本记录和应用在线封装打包app 应用分发？应用分发也叫APP分发，其主要功能是方便APP的快速安装测试和推广 那么分发App选择什么平台最好呢？ 这个主要是看App处于什么阶段。看看是处于应用测试阶段还是处于测试完毕没 ......
[Maven] 02 - POM模型与常见插件
POM 模型 1 依赖关系 Maven 一个核心的特性就是依赖管理。当我们处理多模块的项目（包含成百上千个模块或者子项目），模块间的依赖关系就变得非常复杂，管理也变得很困难。针对此种情形，Maven 提供了一种高度控制的方法。 通俗理解： 依赖谁就是将谁的 jar 包添加到本项目中。可以依赖中央仓库 ......
CT107D竞赛板外部中断的基础应用
外部中断的含义 外部中断是单片机实时地处理外部事件的一种内部机制。 当某种外部事件发生时，单片机的中断系统将迫使CPU暂停正在执行的程序， 转而去进行中断事件的处理；中断处理完毕后．又返回被中断的程序处，继续执行下去。 使用前将J5并到2，3脚，即S5按键接到P32/INT0,S4按键接到P33/I ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建？
开发医疗保险欺诈识别监测模型时，选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议： 模型选择： 逻辑回归： 适用于线性关系，简单、快速，容易解释。 决策树和随机森林： 能够处理非线性关系，对异常值和噪声相对鲁棒，易于解释。 支持向量机（SVM）： 在高维空间中表现良好，对于复杂的非线性关系 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优？
医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤，它直接影响模型的性能。以下是一些建议： 1. 数据准备与预处理： 数据清理： 处理缺失值、异常值，确保数据的质量。 特征工程： 提取有助于欺诈检测的特征，可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡： 处理正负样本不平衡，可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程？
在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......
医疗保险欺诈识别监测模型分析
以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤： 数据集分析与预处理： 对给定的16000条数据集进行初步分析，了解数据的结构、特征。 进行数据清洗，处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析，以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程： 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理
数据集加载： 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索： 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值： 使用isnull ......
1.12_redis 的存取在最后 晚上_浙江本地环境的header不能用线上的_header中host和refer分别代表什么意思?_模型的save()参数是数组怎么理解?
方便点1： 问题: 为什么这个浙江的这个线上的header用到本地就不行,而熊师爷的这个却可以? 线上的 header中的host 本地的 header中的host 根据上面弄得对照关系 header中host和refer分别代表什么意思? 活1: 分析如下： 上面分析出现的问题：既然只统计：开业状 ......
应用层限流——四种接口限流算法原理及实现
1 限流介绍 1.1 什么是限流 顾名思义，就是流量限制。限流是对服务下游的保护，保证在大量请求面前，还能从容不迫的提供正常服务； 限流是对某一时间窗口内的请求数进行限制，保持系统的可用性和稳定性，防止因流量激增而导致的系统运行缓慢或宕机。 1.2 为什么要限流 当瞬时海量请求传入服务下游，往往会对 ......
POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模，尤其是POT建模，对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是，E ......
2024 年 AI 技术应用趋势的预测
生成式 AI 从年初开始崭露头角，到年末已经引起了轰动。许多企业正在竞相依靠 AI 提取文本、语音和视频的能力，生成能够彻底改变生产力、创新和创造力的新内容。 企业纷纷顺势而为。麦肯锡表示，像 OpenAI 的 ChatGPT 这样的深度学习算法在经过企业数据的进一步训练后，每年可在 63 个业务用 ......
生成式AI技术有哪些应用场景
生成式AI是简化创意人员、工程师、研究人员、科学家等工作流程的有力工具，其使用案例和可能性涵盖所有行业和个人。 生成式AI模型可以接收文本、图像、音频、视频和代码等输入，并将新内容生成成上述任何形式。例如，它将文本输入转换为图像，将图像转换为歌曲，或将视频转换为文本。 目前生成式AI流行的应用： 语 ......
【C++/Qt】lambda表达式的简单应用
要求：点击一个按钮，打开另一个窗口，再次点击该按钮，关闭打开的另一个窗口。 QPushButton *btn = new QPushButton("open",this); btn->move(100,100); QWidget *widget = new QWidget; widget->setW ......
十分钟教你在 k8s 中部署一个前后端应用
转载至我的博客https://www.infrastack.cn ，公众号：架构成长指南 大家好，我是蜗牛哥，好多开发人员，尤其是没接触过 k8s 的人员对如何在k8s中部署一个 前后端应用很模糊，不知如何下手，所以本篇讲一下如何快速在 k8s 部署一个前后端应用，让大家对k8s有个快速认识 前置依 ......
工程监测振弦采集仪的应用及技术研究
工程监测振弦采集仪的应用及技术研究 工程监测中，振弦采集仪主要用于测量结构物或地面的振动情况，以评估结构的健康状态或监测地面的变形情况。振弦采集仪通过固定在结构物或地面上的振弦传感器，采集振动信号，并将信号通过数据采集系统传输到计算机进行处理和分析。 振弦采集仪的应用主要包括以下几个方面： 1. 结 ......
人工智能应用的“繁花时代”，各大企业何以破局AI模型挑战
AI技术的崛起，为各行业发展带来巨大变革和超强的创新潜力。然而，各大企业在拥抱AI的进程中并非一路坦途，“繁花盛开”的背后隐藏着AI模型生产与管理环节的诸多痛点。 先来看看部分金融企业在人工智能技术的应用现状：工商银行运用超过2200个智能模型，通过OCR技术实现支票、业务委托书等业务凭证要素的 ......
指针的定义--应用场景
1 指针的本质 1.1-指针的定义 如果在程序中定义了一个变量，那么在对程序进行编译时，系统就会给这个变量分配内存单元。在C语言中，指针变量是一种特殊的变量，它用来存放变量地址。指针变量的定义格式如下：基类型 *指针变量名。 另外注意：指针变量加1后，偏移的长度是其基类型的长度，例如int *p; ......