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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 ......
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NUS CS1101S：SICP JavaScript 描述：三、模块化、对象和状态

原文：3 Modularity, Objects, and State 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 变化中安宁 （即使它在变化，它仍然保持不变。） ——赫拉克利特 变化越大，越是相同。 ——阿方斯·卡尔 前面的章节介绍了构成程序的基本元素。我们看到了原始函数和原始数据是如何组合 ......
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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， ......
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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。 ......
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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 ......
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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 ......
darknet-yolov 模型 darknet yolov

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 ......
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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 ......
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[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 ......
插件 模型 常见 Maven POM

js中的对象，如果赋值给多个变量，那么会有性能问题吗

js中的对象，如果赋值给多个变量，那么会有性能问题吗？ 在JavaScript中，将一个对象赋值给多个变量时，并不会直接导致性能问题。当一个对象被赋值给多个变量时，实际上这些变量都会引用同一个对象，即它们指向内存中的同一块地址。这种行为称为“对象引用”。 例如： const obj = { a: 1 ......
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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 ......
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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 ......
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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 ......
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Python面向对象之反射

【一】反射 【1】什么是反射 反射是一种程序可以访问、检测和修改其本身状态或行为的能力。 在 Python 中，反射主要指通过字符串的形式操作对象的属性。 【2】Python中的反射 通过字符串的形式操作对象相关的属性。 python中的一切事物都是对象（都可以使用反射） 【二】反射方法 反射方法介 ......
对象 Python

面向过程(函数)和对象(类)

【一】面向过程 (函数) 核心在于：过程 过程其实就是将程序流程化 可以说是一条流水线，分步骤的解决问题，先干什么再干什么，分的很清楚 优点 复杂度的问题流程化，进而简单化（一个复杂的问题，分成一个个小的步骤去实现，实现小的步骤将会非常简单） 缺点 一套流水线或者流程就是用来解决一个问题，生产汽水的 ......
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面向对象的三大特性及派生和组合

面向对象的三大特性 面向对象编程有三大特性： 封装、继承、多态 --> 派生和组合 【一】封装 【1】什么是封装 在程序设计中，封装（Encapsulation）是对具体对象的一种抽象 封装就是对具体对象的一种抽象 简单理解就是将不想让别人看到的东西全部藏起来 【2】为什么要封装 封装数据的主要原因 ......
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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 ......
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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 ......
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Python面向对象之派生

派生 【一】概要 "派生"（Derivation）是指在面向对象编程中，通过创建新的类，基于已有的类（通常称为父类或基类）来构建新的类，以获取和扩展父类的属性和方法。在这个过程中，新创建的类称为子类或派生类。 通俗来讲，派生是指，子类继承父类,派生出自己的属性与方法，并且重用父类的属性与方法 【二】 ......
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Python面向对象之组合

组合 【一】什么是组合 组合是通过将不同的类或模块组合在一起，创建一个新的类来实现的机制。这意味着一个类的对象可以包含其他类的对象作为其部分，通过组合这些部分来实现整体的功能。 【二】组合与继承的区别 继承（Inheritance）和组合（Composition）是两种不同的代码复用机制，它们在面向 ......
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Python面向对象之三大特征-多态

多态性 【一】概要 多态是面向对象编程中的一个重要概念，指的是同一种操作作用于不同的对象上时，可以产生不同的行为。多态性允许同样的方法名在不同的对象上有不同的实现，这样可以提高代码的灵活性和可扩展性。 在多态的情况下，程序可以根据对象的类型调用相应的方法，而不需要知道具体对象的类型。这样，不同的类可 ......
特征 对象 三大 Python

对象图作业

对象图作业 一. 简答题（共3题，100分） (简答题) 对象特性的三要素是什么，请通过一个实际的例子来说明三要素的内容。 正确答案： 对象特性的三要素是状态、行为和标识。 张三对象具有身高、体重、学历、职务、收入等状态，具有读书、锻炼、吃饭等行为。 福建省有个张三，北京市有个张三，我们说福建张三和 ......
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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 ......
header 数组 模型 意思 参数

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 ......
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自定制过滤器与封装Response对象

自定制过滤器 基于django-filter扩写 1 写一个类MyFilter，继承BaseFilterBackend 2 重写filter_queryset方法，在该方法内部进行过滤（自己设置的过滤条件） 3 返回queryset对象（过滤后的queryset对象） 4 配置在视图类中 filte ......
过滤器 Response 对象

从工程化角度，详解鹏程·脑海大模型训练过程

从工程化的角度，对鹏城.脑海大模型训练语料处理、模型训练优化、模型应用等方面做出了全面详细的经验分享。 ......
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【Python基础】面向对象编程

类和实例 面向对象最重要的概念就是类（Class）和实例（Instance），必须牢记类是抽象的模板，比如Student类，而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”，每个对象都拥有相同的方法，但各自的数据可能不同。 通过class关键字定义People类 class People(object) ......
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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 ......
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【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... ......
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综合评价模型

层次分析法（AHP）（太主观） 。。。 熵权法（客观定权） 秩和比法 ......
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