流水线 深度 逻辑 模型
基础版本：用KNN算法实现预测facebook签到位置模型的训练
实现模型的训练一般的流程便是 # 导包 # 导入数据 # 数据处理 # 特征工程 # KNN算法预估流程 # 模型评估 接下来便实现以上流程 实现该模型训练我们需要导入一下的函数 1 # 导包 2 3 import pandas as pd # 使用其文件操作 4 from sklearn.prep ......
jenkins流水线
 是一种人工智能(AI)，在大量文本和代码数据集上进行训练。它们可以用于各种任务，包括生成文本、翻译语言和编写不同类型的创意内容。 今年开始，人们对开源LLM越来越感兴趣。这些模型是在开源许可下发布的，这意味着任何人都可以使用、修改和分发它们。这使得研究人员、开发人员和企业都可以 ......
LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序
What is LangChain? LangChain是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起， ......
感知机模型
## 模型概念 ## 输入空间和输出空间 + $\mathbf X \subseteq \mathbb R^n$ + $\mathbf Y = \{+1, -1\}$ + $\mathbf x \in \mathbf X$ + $y \in \mathbf Y$ ## 假设空间 $$ f(\math ......
strapi系列--超详细教你如何建表并在原有官方自动生成的api基础上重写原有查询，修改等接口逻辑，覆盖官方原有默认返回逻辑
[toc] ## 为什么要进行后端定制呢？ 在使用strapi过程中，项目中大部分需求我们都可以使用官方文档规定的方式来建表，查表，但是有的时候需要我们定制化自己的业务逻辑，那么我们该如何处理这个需求呢？本文以图文并茂的形式，覆盖掉官方的 find, findOne等方法，定制一个我们自己的业务逻辑 ......
WEB漏洞—逻辑越权之登录脆弱及逻辑篡改
由于这里涉及的所有靶场都无法安装或调试失败。。所以没法做分析，记录了一些课堂上的笔记，大部分是关于修改商品信息之类的，思路理解，但实战基本不行 #登录应用功能点安全问题检测功能点，检测，危害，修复方案等 1.登录点暴力破解2.HTTP/HTTPS 传输3.Cookie 脆弱点验证4.Session ......
Linux之逻辑卷
[TOC] ## 一、LVM的概述 ### 1.1LVM概念 - 动态调整磁盘容量，从而提高磁盘管理的灵活性 - /boot分区用于存放引导文件，不能基于LVM创建 ### 1.2LVM机制的基本概念 - PV（物理卷） - VG（卷组） - LV（逻辑卷） ## 二、LVM的管理命令 | 功能 | ......
每日汇报 第五周第三天 html表单的认证和css盒子模型
今日学习： html表单的小考试；css简单的盒子模型；盒子模型代码 html： 1 <!DOCTYPE html> 2 <html lang="en"> 3 <head> 4 <meta charset="UTF-8"> 5 <title>Rothko Painting</title> 6 <li ......
【jenkins】多分支流水线的简单应用
Jenkins多分支流水线（Multi-Branch Pipeline）是一种用于持续集成和交付的自动化构建和部署流水线。它可以根据代码库中的不同分支或标签，自动创建和执行适用于各个分支的独立流水线。 以下是配置和使用Jenkins多分支流水线的一般步骤： 安装必要的插件： 在Jenkins中安装P ......
模型训练——样本选择，训练方式，loss等
数据采样第一阶段预训练时，通过 是否点击、点击位次等，将曝光点击率大于一定阈值Query-POI对 作为正样本。负样本采样上，skip-above采样策略将位于点击POI之前 & 点击率小于阈值的POI，这样的query-POI对 作为负样本。此外，也可以随机负采样补充简单负例。 欠采样 过采样 样 ......
硬盘逻辑卷与扩容
一、LVM介绍 LVM 是 Logical Volume Manager 的简称，译为中文就是逻辑卷管理。它是 Linux 下对硬盘分区的一种管理机制。LVM 适合于管理大存储设备，并允许用户动态调整文件系统的大小。此外，LVM 的快照功能可以帮助我们快速备份数据。LVM 为我们提供了逻辑概念上的磁 ......
东方博宜 2166 - 子树的大小及深度
题目描述 现在有一棵 n 个结点的树，结点 1为这棵树的根，结点 1 的深度为 1，求出每棵子树的大小及每个结点的深度。 比如，有如下图所示的树： 该树中： 结点 1 对应的子树大小为 6，深度为 1。 结点 2 对应的子树大小为 5，深度为 2。 结点 3 对应的子树大小为 1，深度为 3。 结点 ......
并行编程模型和库
MPI 和 OpenMP 都属于并行计算库，不局限于特定的硬件 CUDA和HIP都是针对特定硬件的编程平台 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的用于并行计算的编程模型和平台。它主要用于NVIDIA的GPU（图形处理器）架构上，如NV ......
数据库 SQL Server 检测到基于一致性的逻辑 I/O 错误 校验和不正确 解决方法
消息 824，级别 24，状态 2，第 35 行SQL Server 检测到基于一致性的逻辑 I/O 错误 校验和不正确(应为: 0xafd28414，但实际为: 0x84d07fc6)。在文件 'D:\back\U9TEST1_Data.mdf' 中、偏移量为 0x00000a3cde4000 的 ......
逻辑卷 lvm 的使用
一.逻辑卷 lvm 优点 动态调整磁盘容量，提高磁盘管理的灵活性 /boot 分区用于存放引到文件 不能用 未设置 基本概念 pv 物理卷 vg 卷组 lv 逻辑卷 主要命令 pvcreate 设备名 创建物理卷 vgcreate 卷组名 物理卷名1 物理卷名2 创建卷组 lvcreate -L 容 ......
WEB漏洞—逻辑越权之水平垂直越权
逻辑越权简介 1.水平越权 通过更换的某个 ID 之类的身份标识，从而使 A 账号获取（修改、删除等）B/C/D账号数据（权限相同）。 2.垂直越权 使用低权限身份的账号，发送高权限账号才能有的请求，获得其高权限的操作。 3.未授权访问 通过删除请求中的认证信息后重放该请求，依旧可以访问或者完成操作 ......
JS中的浏览器对象模型-DOM（一）
document对象中，document元素的选取、修改、添加、删除是常见的应用。 元素的选取 下面一段HTML代码，我们可以非常方便地选取指定的元素。例如： <!-- HTML结构 --> <div id="test-div"> <div class="c-red"> <p id="test-p" ......
bert语言模型
一、bert语言模型介绍 BERT语言模型是自然语言处理领域最近的一项重大成果。它的主要特点是双向编码器和变压器。BERT使用Transformer模型进行训练，它是一种自注意力机制，因此可以对输入句子中的所有单词进行编码，而不仅仅是像传统的RNN模型一样只考虑前面的单词。这种模型的特点使得BERT ......
图技术在 LLM 下的应用：知识图谱驱动的大语言模型 Llama Index
LLM 如火如荼地发展了大半年，各类大模型和相关框架也逐步成型，可被大家应用到业务实际中。在这个过程中，我们可能会遇到一类问题是：现有的哪些数据，如何更好地与 LLM 对接上。像是大家都在用的知识图谱，现在的图谱该如何借助大模型，发挥更大的价值呢？ ......
模型部署 — PaddleNLP 基于 Paddle Serving 快速使用（服务化部署 - Docker）— 图像识别 + 信息抽取(UIE-X)
[TOC] 图像识别 + 信息抽取(UIE-X)，部署接口供别的应用调用 最终在自己部署的环境中识别时报错，不知道是不是和GPU有关，还在尝试中 ## 流程 - 在百度 BML CodeLab 中跑好模型（免费算力，玩玩够了） - 下载模型 （比较大，我这个有10G了，可以适当做裁剪） - Linu ......
阿里云部署langchain+chatglm2-6b大模型
[https://mp.weixin.qq.com/s/uvKQUeL6bf2eNwKOLk7c0w](https://mp.weixin.qq.com/s/uvKQUeL6bf2eNwKOLk7c0w) * 基本上参考这篇文章就ok * 需要注意的点 1. git-lfs的安装 https://g ......
数据分享|SAS与eviews用ARIMA模型对我国大豆产量时间序列预测、稳定性、白噪声检验可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31480 最近我们被客户要求撰写关于ARIMA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我国以前一直以来都是世界上大豆生产的第一大国。但由于各国的日益强大，导致我国豆种植面积和产量持续缩减。因此，预测我国的大豆产量对中国未来的经济发展有着极其重要的作用 ......
PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24346 最近我们被客户要求撰写关于用户流失数据挖掘的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上 “用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜 ......
用 BurpSuite 测试“逻辑漏洞”
1、对客户端控件过度的信任； 2、高级逻辑漏洞； 3、低级逻辑缺陷； 4、对异常输入的处理不一致； 5、不一致的安全控制； 6、工作流程验证不足； 7、通过有缺陷的状态机绕过身份验证； 8、业务规则执行存在缺陷； 9、无限期货币逻辑缺陷； 10、通过加密预言机绕过身份验证； 11、身份验证漏洞，两用 ......
views 业务处理逻辑
from django.shortcuts import render,redirectfrom firstapp import models# Create your views here.from firstapp.models import UserInfodef fristhtml(requ ......
模型蒸馏
* https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/three-mysteries-in-deep-learning-ensemble-knowledge-distillation-and-self-distillation/ ......
模型类中建立外键的常用方法 db_constraint=False，self.user.id
1. user = models.ForeignKey(to=User, related_name='order_user', on_delete=models.DO_NOTHING, db_constraint=False,verbose_name="下单用户") to=Order: 这是 For ......