模型11.7 11
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 ......
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， ......
11-函数进阶-参数类型
def func(a,b): print(a,b) func(1,2) # 实参的个数和形参的个数必须要保持一致 func(1) func(1,2,3) func() 位置参数 默认参数，在调用函数的过程中，多次调用传入的实参一致，可以将参数定义为默认参数 def func(a,b=1): # 语法 ......
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。 ......
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 ......
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 ......
[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 ......
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 ......
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 ......
win11系统安装VB6.0教程
Visual Basic是微软公司开发的包含协助开发环境的事件驱动编程语言。 Visual Basic 6.0中文企业版有图形用户界面(GUI)和快速应用程序开发(RAD)系统，可轻易使用DAO、RDO、ADO连接数据库创建ActiveX控件。 虽说微软已经于2008年停止更新Visual Basi ......
11-乡村振兴
请根据 “给定资料 5”, 自选角度, 自拟题目, 联系实际, 写一篇文章。 (50 分)要求: 角度新颖, 观点明确, 结构完整, 思路清晰, 论证充分, 语言流畅; 1000-1200 字。 从城乡一体化的角度认识乡村振兴 乡村振兴的落脚点是在乡村, 要实现乡村的 “产业兴旺、 生态宜居、 乡风 ......
2024最新Win11专业版激活密钥50个永久激活
微软Windows11官方ISO镜像下载地址：https://www.microsoft.com/zh-cn/software-download/windows11 密钥分享：MJN6F-M8XD9-R84JM-P8P8W-J8C9KW3E7R-T5G2Q-Y2V9R-U7H4X-P1E6MB9D8 ......
win11 跳过网络连接设置
1、台式电脑按下:shift+F10,笔记本按下FN+shift+F10弹出命令窗口 2、在命令窗口输入：OOBE\BYPASSNRO,重启电脑就跳过网络设置了 3、查看windows系统激活状态 首先按下键盘上的“Win+R”打开运行。 打开后,在其中输入“slmgr.vbs”并回车。 ......
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 ......
vue 使用screenfull全屏插件后，F11和ESC导致的问题解决
我们在使用screenfull插件时，会产生几个问题： 1.F11的全屏无法监听到 2.ESC的监听（尤其是在使用F11开启全屏后，ESC无法监听） 主要解决方法可参考如下代码： import screenfull from 'screenfull'//引入插件 //全屏判断（判断全屏和非全屏图标的 ......
【OpenVINO】基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型
RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的，一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器，它通过使用一系列新的技术和算法，实现了更高效的训练和推理，我们将将在Python、C++、C# 三个平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速， 在本文中，我们将首先介绍基于 Ope... ......
模型层choice字段使用
1 模型表：Student表，写接口应该选择继承哪个视图类2 推荐使用自动生成路由的方式（继承ViewSetMixin及它的字类）3 但是目前来说，你先实现功能即可（至于选择哪个，慢慢体会） 4 choice的使用 -在模型类中使用 sex = models.SmallIntegerField(ch ......
【2024-01-11】打个篮球
20:00 乐观主义者认为，相比前世和来生，现在生活的世界是最好的世界。而悲观主义者却担心现在的世界已经是最好的世界了。 ——罗伯特·奥本海默 今天周四，是公司的篮球日。自从搬来新办公室后，我连球场在哪都不知道。听同事说好像就在离公司300米开外。这么近，我竟然连去打一下的冲动都没有。这可是我从小到 ......
微软 Windows 天气：最被低估的天气应用，拥有1975～2023 共 48 年历史天气数据｜Windows 10/11 自带天气
微软 Windows 天气应用，是 Windows 10、11 中自带的软件，在开始菜单中输入天气就能找到。这是一款被长期低估了的软件，它功能强大，数据丰富，拥有1975～2023 共 48 年历史天气数据，堪称巨型天气博物馆。@Appinn 有没有提供天气记录的网站？ 天气预报的网站到处都是，那么 ......
项目管理--PMBOK 读书笔记（11）【项目风险管理】
1、风险分解结构（RBS）： RBS 有两个含义，一个是资源分解结构（Resource），一个是风险分解结构（Risk）。 1）技术风险 2）管理风险 3）商业风险 4）外部风险 2、核对单 核对单是组织过程资产的一部分； 基于类似项目和其他信息来源积累的历史信息和知识编织核对单。 3、SWOT 分 ......