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如何通过Prompt优雅使用ChatGPT？

随着大模型的发展，如何让ChatGPT根据所给的提示词进行创作已然成为一门学问，甚至因此衍生出了一种职业：提示词工程师（Prompt Engineering）。...然而，通过改进Prompt让ChatGPT提升回答的质量并非一件高门槛的事情。我们只要肯用心琢磨，就能掌握Prompt的撰写技巧，从而优雅的使用ChatGPT，让它帮助我们完成日常的学习、办公等需求。...把这三者合理的应用到提示词工程中，能更好的利用 ChatGPT 等大语言模型的能力。...下面，小井以机器学习中的经典算法：“逻辑回归”为例，通过不断改进Prompt来让ChatGPT由浅入深地为我们介绍这一经典算法。1、指定任务使用公式：请你完成「任务」。...：「关键词」总结通过上面的几种方法，我们掌握了通过使用GPT对某一特定问题进行查询的方法，通过多种多样的提问方式，我们可以引导GPT生成我们希望的回答内容。

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    如何通过YashanDB管理复杂数据模型

    YashanDB 是一个高性能的数据库管理系统，适合处理复杂数据模型。要通过 YashanDB 管理复杂数据模型，可以遵循以下步骤：1....设计数据模型在开始使用 YashanDB 之前，首先需要清晰地设计数据模型，包括定义实体、属性和它们之间的关系。使用 UML 类图或 ER 图可以帮助可视化数据模型。2....数据库架构根据设计的数据模型，创建数据库架构。可以通过 YashanDB 提供的 SQL 语法来创建表、索引、视图等。...数据操作通过 YashanDB 的 API 或 SQL 语句进行数据的插入、更新和删除操作。确保使用事务来处理多个操作，以保持数据的一致性。...通过上述步骤，可以有效地利用 YashanDB 管理复杂数据模型。根据具体需求，可能还需要考虑其他特定的功能或最佳实践。

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    技术速递｜通过 .NET Aspire 使用本地 AI 模型

    在本文中，我们将探讨如何使用 .NET Aspire 与 Ollama 来本地运行 AI 模型，同时利用 Microsoft.Extensions.AI 抽象在部署时无缝过渡到云托管模型。...接下来，我们来看一下如何通过命令行将 Ollama 托管集成安装到我们的应用程序主机项目中： dotnet add package CommunityToolkit.Aspire.Hosting.Ollama...Llama 3.2 模型 https://ollama.com/library/llama3.2 在您的应用程序中使用模型 通过将我们的 API 项目设置来使用聊天模型，我们现在可以使用 OllamaSharp...Ollama or Azure OpenAI .Use(b.Services.GetRequiredKeyedService("chat"))); 结论 在本文中，我们展示了如何仅通过几行代码使用...这是一种强大的方式，可以在将 AI 模型部署到云端之前，先在本地机器上进行实验。 查看 eShop 示例应用程序，了解如何将 Ollama 与 .NET Aspire 结合使用的完整示例。

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    如何使用.NETC通过hive与Hadoop连接

    大数据很难与使用大多数关系数据库管理系统以及桌面统计和可视化包配合使用，而是需要在数十台、数百台甚至数千台服务器上运行大规模并行软件。 什么是哈杜普？ 哈多普是阿帕奇软件基金会的开源框架。...MapReduce 是一种编程模型，用于处理大数据集，该数据集在聚类上具有并行分布式算法。地图减少程序由： Map() 程序执行筛选和排序。 Reduce() 执行摘要操作的程序。...我在寻找一个代码片段，它可以通过H#通过HIVE连接到哈杜普。下面的讨论将帮助您连接到 HIVE，并播放下面不同的表和数据。它还将为您提供一个地面，通过C#/NET探索哈杜普/HIVE。...我增加了限制， 我不能使用 Azure 高清。 使用代码 首先，你需要下载微软®蜂巢ODBC驱动程序。可分配的不同参数及其值在本文的本节（附录 C：驱动程序配置选项）中详细解释。...功能连接到哈多普/HIVE使用微软®蜂巢ODBC驱动器。

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    LangChain--如何使用大模型

    这些语言模型包括但不限于OpenAI的GPT系列、Google的LaMDA、Meta的LLaMa等。通过Models模块，开发者可以轻松地接入和使用这些强大的语言模型，构建复杂的自然语言处理任务。...Key 和 Secret Key： 我们可以通过langchain调用文心一言4.0模型： import os from langchain_community.llms import QianfanLLMEndpoint...zero-shot学习通常通过精心设计的提示（prompt）来实现。可以构建一个包含适当上下文和指令的提示，然后将其传递给LLM，引导模型在没有任何特定任务示例的情况下完成任务。...这些示例展示了如何执行任务，并帮助模型快速理解任务的要求。 Few-shot学习在LangChain中特别有用，因为它可以在少量样本的情况下提高模型的性能。...以下是一些常见的Chains类型： LLMChain：最基本的Chains类型，整合了大型语言模型和提示模板。它接受用户输入，通过提示模板格式化后传递给LLM，并返回LLM的响应。

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    如何通过序列模型算法提高上网行为管理的精度

    当我们谈论如何通过序列模型算法来提升上网行为管理的精度时，其实是一种超级有用的工具，可以帮助我们更轻松地识别和管理用户的行为，让网络管理员更加高效地监管网络活动。...下面是一些有趣的方法，可以通过序列模型算法来提高上网行为管理的准确性：数据探险和准备：搜集各式各样的上网行为数据，包括用户浏览网站、搜索关键词、点点点等等。...这样模型就能更好地理解各种网站和关键词之间的互动。模型培训营：用标好的数据来训练模型，这是监督学习的一部分。选个合适的损失函数，比如分类交叉熵，用来度量模型的表现。...不要忘了反复调教模型，也许需要调整学习率和批次大小。模型评价和完善：用验证数据集来检验模型的表现，看看它有多准、多精、多全。还可以通过一些技巧，比如正则化、集成学习或者模型融合，来提高模型的通用能力。...通过这些方法，你就可以像游戏大师一样，轻松地利用序列模型算法提高上网行为管理的精度，增强网络安全性，减少误判，提升用户体验，这些技术能够帮助大家更好地了解和管理用户的上网行为。

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    AI：使用pytorch通过BERT模型进行文本分类

    简介 BERT 是一个强大的语言模型，至少有两个原因：它使用从 BooksCorpus （有 8 亿字）和 Wikipedia（有 25 亿字）中提取的未标记数据进行预训练。...它是通过利用编码器堆栈的双向特性进行预训练的。这意味着 BERT 不仅从左到右，而且从右到左从单词序列中学习信息。 BERT 模型需要一系列 tokens (words) 作为输入。...该论文仅使用单层神经网络作为分类器就取得了很好的效果。 使用 BERT 进行文本分类 本文的主题是用 BERT 对文本进行分类。在这篇文章中，我们将使用kaggle上的BBC 新闻分类数据集。...device) input_id = train_input['input_ids'].squeeze(1).to(device) # 通过模型得到输出...#因为本案例中是处理多类分类问题，则使用分类交叉熵作为我们的损失函数。

    1.9K13

    资源 | 如何通过CRF-RNN模型实现图像语义分割任务

    选自GitHub 作者：Shuai Zheng等 机器之心编译 参与：蒋思源 本 Github 项目通过结合 CNN 和 CRF-RNN 模型实现图像的语义分割，读者可以跟随该项目利用 Keras/Tensorflow...如果我们计划使用预训练模型，那么我们需要安装 Keras 和 HDF5/h5py。...crfrnn_keras_model.h5 模型是直接从 Caffe 模型转换来的，但是从 Keras 直接完全训练一个模型也是可行的。...为此，我们通过 Gaussian pairwise potential 为条件随机场制定了平均场近似推断，并将其作为循环神经网络。...重要的是，我们的系统完全可以在 CNN 中集成 CRF 建模，这就令该模型能通过反向传播算法端到端地训练整个深度网络，且避免了为目标描述使用离线后处理方法。

    2.2K150

    Langchain--如何使用大模型 2.0

    Langchain使用大模型 我们除了可以使用Langchain进行模型对话、提示词创作、嵌入模型，还可以使用其他的组件对大模型封装使用，打造我们自己的大模型。...我们在使用Langchain的时候，可以通过pycharm的某个函数，Ctrl + b 查看提供的参数，也可以去Langchain官网查看提供的各种API，如我们之前使用的baiduqianfan： 可以看到...其中：ERNIE-Bot-turbo是默认的模型（文心一言 ），也可以使用其他的模型，比如：Qianfan-Chinese-Llama-2-7B，是通过Llama微调的中文大模型。...通过存储对话历史，Memory模块帮助模型更好地理解用户的意图，从而生成更加准确的响应。...，这些向量数据通常是通过文本嵌入模型（如Word2Vec、BERT、Sentence Transformers等）将文本转换成数值向量得到的。

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    ROS、OpenAI和Gazebo机器人与人工智能仿真与实践教研杂记（二）环境构建

    该教程详细解释了如何创建不与模拟其余部分交互的开环轨迹。接下来，将快速浏览一个示例插件，该插件根据环境反馈控制动画。 演员actor 在Gazebo中，动画模型被称为actor。...有两种类型的动画可以单独使用或组合使用： 骨架动画，是一个模型中链接之间的相对运动 沿着轨迹运动，将全世界所有演员的链接作为一个整体 两种类型的动作都可以组合起来，以实现在世界中移动的骨架动画 Gazebo...注意：如果之前制作过 自定义 Gazebo模型，则可能已将COLLADA文件用作模型的视觉效果和碰撞。在链接中使用时，COLLADA动画会被忽略，但在皮肤中使用时，它们会被加载！...闭环轨迹 刚学会了如何创建演员并通过SDF设置他们的轨迹。对此的限制是轨迹在开环中运行，也就是说，它没有从环境中获取任何反馈。现在来看看如何使用插件改变轨迹的示例。...这是通过告诉演员它的骨架动画应该在哪个点来完成的SetScriptTime。 总之，在编写自己的插件时，可以使用您选择的逻辑在每个时间步骤定义所需的姿势。另外，不要忘记选择适当的脚本时间来同步动画。

    1.6K10

    使用 vLLM 部署 DeepSeek 模型，并通过 NextChat 打造高性能 ChatBot

    本文将详细介绍如何在某逊使用 SageMaker 部署基于 vLLM 的 DeepSeek 模型，并通过 SageMaker Endpoint 对外提供服务。...同时，我们还将探讨如何利用开源项目 NextChat 构建 ChatBot 聊天应用，实现流式推理与 Reasoning 输出，并在 UI 上实现流式交互效果。...vLLM 通过动态批处理、请求合并和缓存机制，大幅提高推理效率，降低模型推理延迟，最大限度地提升 GPU 的使用效率。...SageMaker 优势快速部署：通过内置的 Endpoint 服务快速实现模型部署，无需复杂的运维操作。弹性扩展：提供弹性扩展能力，应对大流量访问。...如何使用 Node.js 调用 SageMaker Endpoint 进行流式响应下面是实现流式响应的核心逻辑：初始化 SageMaker 运行时客户端：通过 SageMakerRuntimeClient

    1.1K20

    如何通过Cloudera Manager配置使用SNMP方式转发告警

    github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在CDH集群中告警是一个很重要的信息，最直观的衡量一个集群的健康状况，那么我们如何来管理集群的告警信息...通过Cloudera Manager来管理的CDH集群，提供了多种告警管理方式（如：邮件、SNMP及自定义告警脚本）,本篇文章主要介绍如何通过Cloudera Manager配置使用SNMP方式转发告警...启动参数说明： -C ：表示不使用net-snmp默认路径下的配置文件snmptrapd.conf； -c ：指定snmptrapd.conf文件； -d ：显示收到和发送的数据报，通过这个选项可以看到数据报文...到此已完成通过CM使用SNMP方式转发告警的测试。...5.SNMP告警的MIB ---- 通过如上方式的配置我们可以通过SNMP的方式接收到CM的告警信息，那么我们再自己的告警平台如何解析CM发送过来的告警呢？

    2K60

    EasyCVR如何通过接口调用及使用实时录像功能？

    之前在介绍EasyGBS的时候，我们说到了TSINGSEE青犀视频平台中的三种录像功能，分别是云端录像、设备录像、实时录像，一般我们使用云端录像和设备录像比较多。...现在很多的用户向我们反馈EasyCVR没有EasyGBS的实时录像功能，其实EasyCVR已有实时录像功能，只是我们没有将该功能放在前端页面上展示出来，需要通过接口去调用获取。...下面介绍下EasyCVR如何通过接口调用实时录像。...1、首先，实时录像只能对于国标接入的设备使用，非国标设备不能调用实时录像接口 image.png 通过获取设备信息接口和通道信息接口先获取到设备的deviceid和channelid，然后先调用播放接口

    1K30

    企业如何通过正确使用云计算来改变业务

    而无论如何，企业正确使用云计算是至关重要的，这是很常见的一个技术因素。 ? 企业在决定如何采用适合其业务的云计算服务之前，需要考虑几个因素。...一旦明确了这一点，有针对性地讨论组织试图通过云计算技术实现的目标，可以帮助企业选择正确的解决方案。” 他补充说，“采用云计算对于一些企业来说可能并不合适。...英特尔公司可以通过共享自己的云计算模型来帮助组织，以帮助激发想法和制定计划。...通过理解这四个向量可以构建一个模型，并准备为工作负载选择正确的技术和最佳配置，在企业决定将业务迁移到云端之前，必须花费大量的时间处理数据。”...有时，围绕数据使用的政策或法律要求，如同医疗保健行业的严格规则，可能会影响数据的管理方式和提供者的选择。在迁移到云端之前，选择一个符合数据法律要求的服务器是很重要的。”

    1.5K10

    如何通过Cloudera Manager为Kafka启用Kerberos及使用

    温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 1.文档编写目的 ---- 在CDH集群中启用了Kerberos认证，那么我们的Kafka集群能否与Kerberos认证服务集成呢？...本篇文章主要讲述如何通过Cloudera Manager为Kafka集群启用Kerberos认证及客户端配置使用。...jaas.conf文件设置环境变量则需要先使用kinit初始化Kerberos账号。...本篇文章主要讲述了如何启用Kerberos身份认证及客户配置使用，那么在代码开发中如何向已启用Kerberos认证的Kafka集群中生产和消费数据，Fayson在接下来的文章会做详细讲述。...温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 ---- 推荐关注Hadoop实操，第一时间，分享更多Hadoop干货，欢迎转发和分享。

    3.6K90

    如何使用MaskRCNN模型进行图像实体分割

    基于深度学习的目标检测模型有 Faster RCNN，Yolo 和 Yolo2，SSD 等，对图片中的物体进行目标检测的应用示例如下所示： 从上图中可以看出，目标检测主要指检测一张图像中有什么目标，并使用方框表示出来...通常用 binary 的二维矩阵表示 [height, width], 该 mask 矩阵可通过 open cv 的 API 生成。...一方面提供 RPN 网络的特征提取信息，另一方面继续向前传播，生成特征图供 ROI Pooling 模型使用。...接着通过非极大值一致算法 NMS 选择一定数量的 ROI region，比如说 2000 个。...然后讲解了如何应用 Mask RCNN 模型实现 Color Splash（色彩大师）的效果；并对 Mask RCNN 的关键技术进行分析，主要包括训练数据，Faster RCNN 网络结构，主干网络（

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