langchain streamlit模型 教程

Python教程(23)——Python类中常用的特殊成员

在Python中,类特殊成员是指以双下划线开头和结尾的属性和方法,也被称为魔术方法(Magic methods)或特殊方法(Special methods)。这些特殊成员在类的定义中具有特殊的语法和功能,用于实现对象的特定行为和操作。 特殊方法一般由Python解释器调用,无需手动调用。通过在类中定 ......
Python 成员 常用 教程 23

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 ......
语料 cleaning 模型 corpus llm

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, ......
一对一 Eloquent 模型 Through Has

SpringCache教程

前言 极大地简化了程序员对于cache的操作流程,可以使用拒接方便的实现,支持redis,Caffeine,Memcached等不同的缓存框架。 相关注解 名称 解释 @Cacheable 主要针对方法配置,能够根据方法的请求参数对其进行缓存 @CacheEvict 清空缓存 @CachePut 保 ......
SpringCache 教程

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。 ......
超轻量 模型 Bitcask 系统

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 ......
Langchain 模型 api

Python逆向爬虫入门教程: 酷狗音乐加密参数signature逆向解析

数据来源分析💥 网站链接: aHR0cHM6Ly93d3cua3Vnb3UuY29tLw== 歌曲下载 signature 💥 正常抓包分析找到音频链接地址 通过链接搜索找到对应的数据包位置 分析 signature 参数加密位置 通过 s 列表 合并成字符串, 传入d函数中进行加密, 返回32 ......
爬虫 入门教程 signature 参数 教程

VS Code的C语言配置以及使用的傻瓜式教程

VS Code的C语言配置以及使用的傻瓜式教程 写在前面的话 作者在学习使用vscode写C代码的时候,根据网上很多参差不齐的教程踩了不少的坑,很多教程在配置完成后总会出现一些普遍性的痛点,所以笔者决定写一篇傻瓜式的教程,帮助大家快速配置vscode,并成功运行C语言代码. 作者水平有限,如有错误, ......
傻瓜 语言 教程 Code VS

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

VS Code的C语言配置以及使用的傻瓜式教程

VS Code的C语言配置以及使用的傻瓜式教程 写在前面的话 作者在学习使用vscode写C代码的时候,根据网上很多参差不齐的教程踩了不少的坑,很多教程在配置完成后总会出现一些普遍性的痛点,所以笔者决定写一篇傻瓜式的教程,帮助大家快速配置vscode,并成功运行C语言代码. 作者水平有限,如有错误, ......
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Python手相识别教程5拇指

5 拇指 拇指是手相术中最重要的部分之一。印度和中国的某些早期手相学派仅凭拇指就能评估一个人的性格和成功机会。拇指是看手相的微缩画布--小小的手指中蕴含着丰富的信息。拇指可以让你一目了然地了解一个人的深刻见解。从字面上看,它就像一幅人物性格的 "缩略图"。 拇指的大小和形状揭示了人性的三个基本要素: ......
手相 拇指 教程 Python

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 ......
模型

Mybatis之TypeHandler使用教程

引言 MyBatis 是一款优秀的持久层框架,它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生信息,将接口和 Java 的 POJOs(Plain Old Java ......
TypeHandler Mybatis 教程

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 ......
模型 概率 机器 33

通过 KernelUtil.dll 劫持 QQ / TIM 客户端 QQClientkey / QQKey 详细教程(附源码)

由于 QQ 9.7.20 版本后已经不能通过模拟网页快捷登录来截取 QQClientkey / QQKey,估计是针对访问的程序做了限制,然而经过多方面测试,诸多的地区、环境、机器也针对这种获取方法做了相应的措施,导致模拟网页快捷登录来截取数据被彻底的和谐,为了解决这个问题我们只能更改思路对 Ker... ......

学习如何使用 Python 连接 MongoDB: PyMongo 安装和基础操作教程

Python 可以用于数据库应用程序。最流行的 NoSQL 数据库之一是 MongoDB MongoDB MongoDB 将数据存储在类似 JSON 的文档中,使数据库非常灵活和可扩展。 您可以在 MongoDB 官网 上下载免费的 MongoDB 数据库 PyMongo Python 需要一个 M ......
MongoDB PyMongo 基础 教程 Python

[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

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 ......
模型 医疗保险 医疗

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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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 ......
医疗保险 模型 医疗

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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转发 Arcgis10.6保姆级安装教程,附安装包

出自 https://www.bilibili.com/read/cv26798468/ I 数据获取链接:https://pan.baidu.com/s/1SLrymFV2C554OzpN8xsSlA 提取码:x5ML I 安装步骤开始安装前请关闭Windows防火墙和杀毒防护软件 1.安装Lic ......
保姆 教程 Arcgis 10.6 10

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

【jQuery基础】详解及使用教程

jQuery简介 jQuery 是一个高效、精简并且功能丰富的 JavaScript 工具库。它提供的 API 易于使用且兼容众多浏览器,这让诸如 HTML 文档遍历和操作、事件处理、动画和 Ajax 操作更加简单。 目前超过90%的网站都使用了jQuery库,jQuery的宗旨:写的更少,做得更多 ......
基础 教程 jQuery

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 ......
极值 阈值 模型 理论 代码

动力节点RabbitMQ教程|12小时学会rabbitmq消息中间件-01

今日主题内容: 1、What is RabbitMQ? 2、MQ的应用场景? 3、RabbitMQ运行部署 4、RabbitMQ工作模型 5、RabbitMQ交换机类型 6、RabbitMQ过期消息 7、RabbitMQ死信队列 8、RabbitMQ延迟队列 1. What is RabbitMQ? ......
中间件 节点 RabbitMQ rabbitmq 消息

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 ......
教程 系统 win VB6 11

BCLinux 8.2安装配置图解教程--龙蜥社区国产移动云系统

社区镜像下载地址:https://openanolis.cn/download 安装参考地址:https://www.osyunwei.com/archives/13017.html 1安装系统 界面说明: Install BigCloud Enterprise Linux 8 #安装 Test t ......
云系 国产 BCLinux 教程 社区

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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