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在prompt使用占位符实现提高信息替换成功率和替换位置准确率【prompt】【LLM】

数据 LLM 安全 prompt 测试

造数据集的时候遇到的，llm不能很好的帮你替换，替换的内容不对，或者是替换的位置不对，比如这里就是替换位置不对，只盯着doc2替换，无视你的替换位置的变化。待处理文本

2024-05-12

1380

解决Milvus官网提供的单机版docker容器无法启动，以及其它容器进程与Milvus容器通信实现方案【Milvus】【pymilvus】【Docker】

容器官方文档程序进程通信

我的需求是做混合检索单机版可以满足，要走Docker容器部署，还需要和另一个容器中的程序做通信。官方文档提供的Milvus安装启动Milvus方案，见文档：传送门

2024-04-29

4210

怎么通过isinstance(Obj,Class)验证？【isinstance】

class nodes 对象函数序列化

最近有这样一个项目，这个项目可以用一个成熟的项目的构造树，读取树，再检索的过程，现在有新的需求，另一个逻辑构造同样节点结构的树，pickle序列化保存，再使用原来项目的读取、检索函数，当我完成存储正准备读取的时候，这个成熟的项目的健壮性，拒绝了我的树，这里的拒绝逻辑具体用到了instance，这是一个判断obj是不是class的实例的python内置函数，（据说，obj是继承的子类也过，感兴趣可以验证下，我这里的任务是识别为该类实例化的对象）使用dir(my_tree)、dir(original_tree)可以看到对象属性方法的不同：

2024-04-27

1270

解决在linux中执行tailscale up却不弹出验证网址【Tailscale】【Linux】

https 登录服务服务器 linux

最近有远程办公需求，需要连接内网服务器，又不太想用todesk，于是找到一个安全免费可用的Tailscale · Best VPN Service for Secure Networks，在windows中顺利注册账号后，登陆了我的windows device后，在linux中按照官网流程输入：

2024-04-23

4190

对象计算机视觉模型系统性能

“消融实验”（ablation study）通常指的是通过逐步移除系统的一部分来评估该系统的贡献。这种方法旨在理解系统的不同组成部分对整体系统性能的影响（简单说，控制变量做评估）。这种实验设计常用于机器学习、计算机科学、生物学等领域。

2023-11-13

1.1K0

LLM-TAP随笔——有监督微调【深度学习】【PyTorch】【LLM】

深度学习 pytorch 模型数据 LLM

答案映射将模型的输出与最终的标签做映射。映射规则是人为制定的，比如，将“太好了”、“好”映射为“正面”标签，将“不好”，“糟糕”映射为“负面”标签，将“一般”映射为“中立”标签。

2023-09-26

4130

LLM-TAP随笔——语言模型训练数据【深度学习】【PyTorch】【LLM】

深度学习 pytorch 模型数据 LLM

构建词元表：覆盖绝大部分的输入词，并避免词表过大所造成的数据稀疏问题。 BPE 将字节视为合并的基本符号。算法过程

2023-09-26

5630

LLM-TAP随笔——大语言模型基础【深度学习】【PyTorch】【LLM】

深度学习 pytorch 基础模型 LLM

这个架构常用于编码器-解码器架构是一种常用于序列到序列（Seq2Seq）任务的深度学习架构。序列到序列的问题举例：NLP问题（机器翻译、问答系统和文本摘要）。

2023-09-26

6430

循环神经网络——下篇【深度学习】【PyTorch】【d2l】

深度学习机器翻译 pytorch 模型循环神经网络

设计多个隐藏层，目的是为了获取更多的非线性性。深度循环神经网络需要大量的调参（如学习率和修剪）来确保合适的收敛，模型的初始化也需要谨慎。

2023-09-19

4310

循环神经网络——中篇【深度学习】【PyTorch】【d2l】

深度学习 pytorch device 模型循环神经网络

2023-09-19

3410

循环神经网络——上篇【深度学习】【PyTorch】【d2l】

深度学习 pytorch 模型数据循环神经网络

序列模型主要用于处理具有时序结构的数据， **时序数据是连续的，**随着时间的推移，如电影评分、电影奖项、电影导演演员等。

2023-09-19

3990

卷积神经网络——下篇【深度学习】【PyTorch】

深度学习卷积神经网络 pytorch 规范化网络

批量归一化可以解决深层网络中梯度消失和收敛慢的问题，通过固定每个批次的均值和方差来加速收敛，一般不改变模型精度。批量规范化已经被证明是一种不可或缺的方法，它适用于几乎所有图像分类器。

2023-08-24

3020

卷积神经网络——中篇【深度学习】【PyTorch】

深度学习卷积神经网络 pytorch 连接网络

全连接层是网络里参数比重最高的地方（参数=输入通道*高*宽*输出通道*高*宽），尤其是卷积后的第一个全连接层。而卷积层参数就小得多。所以用卷积层替代全连接层，参数会更少。

2023-08-24

2660

卷积神经网络——上篇【深度学习】【PyTorch】

深度学习卷积神经网络 pytorch torch 连接

（convolutional neural networks，CNN）是机器学习利用自然图像中一些已知结构的创造性方法，需要更少的参数，在处理图像和其他类型的结构化数据上各类成本，效果，可行性普遍优于全连接层。

2023-08-24

5320

动手学DL——MLP多层感知机【深度学习】【PyTorch】

深度学习 pytorch 函数模型数据

加入一个或多个隐藏层+激活函数来克服线性模型的限制，使其能处理更普遍的函数关系类型，这种架构通常称为多层感知机（multilayer perceptron）。

2023-08-10

1.2K0

线性神经网络——softmax 回归随笔【深度学习】【PyTorch】【d2l】

神经网络深度学习 pytorch 函数模型

softmax 函数是一种常用的激活函数，用于将实数向量转换为概率分布向量。它在多类别分类问题中起到重要的作用，并与交叉熵损失函数结合使用。

2023-07-24

4280

线性神经网路——线性回归随笔【深度学习】【PyTorch】【d2l】

深度学习线性回归 pytorch 函数数据

3.1、线性回归线性回归是显式解，深度学习中绝大多数遇到的都是隐式解。 3.1.1、PyTorch 从零实现线性回归 %matplotlib inline import random impo

2023-07-24

6590

动手学DL——深度学习预备知识随笔【深度学习】【PyTorch】

深度学习 pytorch 变量函数数据

多加一个括号，结果都是一致的，都是表示二维张量，张量形状都是（4，9），所以二维有两种写法，但再加一层括号，形状就变成了(1,4,9)三维，判断维数技巧：最外面的括号去掉开始数，比如：

2023-07-24

3720

算法练习——力扣随笔【LeetCode】【C++】

c++int leetcode 函数算法

一开始上手力扣不习惯，OJ 的题目提交的是完整代码，力扣上的C++只提交目标函数代码，比如某个题目你只需要完成topKFrequent(nums,k)这个函数。

2023-07-24

2650

2023复试——机试随笔【c++】【考研】

c++int 数据数组字符串

建议用嘴说说，，写代码时间一长脑子一涨，很容易码错，找了半天错误，和正确结果就差一天，不就是2月的问题吗，不就是闰年判断有问题吗？？？

2023-07-24

4000

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