模型 Django 提供了一个抽象的模型 ("models") 层, 什么是模型层？...如何创建模型？...，可以通过这些API对数据库进行增删改查 Settings.py 文件中增加一些配置 INSTALLED_APPS：定义了你的模型后，需要将模型添加到Django，所以需要将包含models的模块名称添加进去...settings.py中增加数据库的连接信息（我这里使用的是mysql） DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql...1.3.13 or newer is required; you have 0.9.3 # 可能是由于Django版本不一致的问题改成，也可以通过修改/Users/lixiang/.env/lib/python3.6
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。
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。
DriverManager.getConnection( "jdbc:oracle:thin:@192.168.200.93:1521:orcl", conProps); 通过以上
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
准备工作 使用 yum 安装 Development Tools ： yum -y groupinstall "Development Tools" thrift 编译依赖于下面的工具，使用 yum 安装...本文使用 thrift 0.8.0 版本，通过以下地址下载后并解压。...运行客户端 可通过如下命令运行 HbaseClient 客户端： # 在HbaseClient文件所在的当前目录下执行 ....2、使用 thrift --gen cpp hbase2.thrift 命令生成服务端相关代码。...3、在编写客户端文件时，通过 THBaseService.h 文件访问 HBase 服务端，使用 hbase2.thrift 文件内提供的方法对 HBase 数据库进行操作。
今天介绍下如何向VREP中导入三维图以及如何将VREP中的三维图导出。 01 Importing Shapes V-REP使用三角形网格来描述和显示形状。...COLLADA : 有关详细信息，请参考COLLADA插件。 URDF : 详细信息请参考URDF插件。 导入功能由V-REP的Assimp插件处理。查看这里的API函数。...如果使用所需的标志重新编译Assimp库(和Assimp插件)，就可以支持更多格式。...能够有效避免大对象定义得太精确(三角形太多)和小对象定义得太粗略(三角形太少):简单地首先导出大对象(通过调整所需的精度设置)，然后导出小对象(通过调整精度设置)。...COLLADA:详细信息请参考COLLADA插件。 V-REP的Assimp插件也处理导出功能。请查看这里的API函数。
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CDH5.9版本及更新版本中，Hue新增一个全新工具从数据文件中创建Apache Solr的Collections,可以通过该工具轻松的将数据加载到Solr的Collection...本篇文章主要介绍如何使用Hue通过数据文件创建Collections。...你也可以通过CM来配置：Hue Service →Configuration → Service-Wide → Advanced → Hue Service Advanced ConfigurationSnippet...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。 [583bcqdp4x.gif]
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。
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。”
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
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？
本文记录下如何使用docker部署pytorch文本检测模型到服务器， 。镜像文件也上传到docker hub了，可以一步步运行起来，不过需要先安装好docker。docker的安装可参考官方文档。...搭建服务端API 为了便于测试，可以先使用Flask搭建一个简易版本文本检测服务器，服务端创建接口部分代码如下： ? ?...可在浏览器中进行验证，也可以通过脚本验证，后面详述。 创建镜像 需要先编写Dockerfile文件： ?...这里通过两种方式来验证一下。 1. 浏览器 提供了简易的web page，直接在浏览器中输入serverIP:3223/detector，其中serverIP为运行docker的服务器IP地址。 ?...2. python脚本 通过脚本验证是最常用的方式了，这里写了一个简单的demo脚本 ? ? 结果如图所示： ?
它如何能在目标检测领域帮助我们提高效率，降低计算成本呢？让我们一起探讨。一、知识蒸馏是什么？知识蒸馏是一种通过训练“学生模型”模仿“教师模型”行为的技术。...跨任务迁移学习教师模型可以是特定领域（如人脸、车辆检测）的专用模型，学生模型则通过蒸馏学习，迁移到其他任务（如行人检测），提升泛化能力。三、如何使用知识蒸馏优化目标检测？...训练学生模型学生模型模仿教师模型，结合硬标签和软标签进行训练，使用KL散度衡量差异，在保持精度的同时减少计算量。...KL散度来最小化学生模型和教师模型输出的方差，同时使用交叉熵损失来确保学生模型能够正确预测实际标签。...除此之外还可以通过定位蒸馏、特征蒸馏等方法，更好地平衡模型的精度和速度。五、Coovally AI模型训练与应用平台如果你也想使用模型进行知识蒸馏，Coovally平台满足你的要求！
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