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    LLM2Vec介绍Llama 3换为嵌入模型代码示例

    但是这篇论文LLM2Vec,可以任何的LLM转换为文本嵌入模型,这样我们就可以直接使用现有的大语言模型的信息进行RAG了。...嵌入模型生成模型 嵌入模型主要用于文本数据换为数值形式的向量表示,这些向量能够捕捉单词、短语或整个文档的语义信息。...在论文中对encoder-onlydecoder-only模型的特点进行了讨论,特别是在解释为什么decoder-only的大型语言模型(LLM)转换为有效的文本编码器时。...LLM2Vec 在论文中提出了一种名为LLM2Vec的方法,用于仅解码器的大型语言模型(LLM)转换为强大的文本编码器。...利用LLM2VecLlama 3化为文本嵌入模型 首先我们安装依赖 pip install llm2vec pip install flash-attn --no-build-isolation

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    Pandas DataFrame创建方法大全

    4、使用字典创建Pandas DataFrame 字典就是一组键/值对: dict = {key1 : value1, key2 : value2, key3 : value3} 当我们将上述字典对象转换为...由于列名为Fruits、QuantityColor,因此对应的字典也应当 有这几个键,而每一行的值则对应字典中的键值,字典应该是 如下的结构: fruits_dict = { 'Fruits':['Apple...Quantity': [5, 10, 8, 3, 7], 'Color': ['Red', 'Yellow', 'Red', 'Brown', 'Yellow']} 现在让我们这个字典换为...那么可以使用下面的代码将其转换为Pandas DataFrame: fruits = pd.read_excel('fruits.xlsx') 得到的数据看起来是这样: ?...6、CSV文件转换为Pandas DataFrame 假设你有一个CSV文件,例如“fruits.csv“,可以使用如下的代码 将其转换为DataFrame: fruits = pd.read_csv

    5.8K20

    【FFmpeg】FFmpeg 播放器框架 ② ( 解复用 - 读取媒体流 | 压缩数据 AVPacket 解码为 AVFrame 音频视频 | 播放 AVFrame 数据 )

    完整的画面 , 每个画面都是 ARGB 像素格式的画面 ; 音频数据需要解码成 PCM 数据 , 才能被扬声器播放出来 ; 注意 : 解码后的 音视频 比 压缩状态下 的 音视频 大 10 ~ 100...倍不等 ; 4、音视频解码 - 压缩数据 AVPacket 解码为 AVFrame 音频视频 解复用操作后会得到 音频包队列 视频包队列 , 都是 AVPacket 队列 , 其中的 压缩数据...解码器 ; avcodec_receive_frame 函数 用于从 AVCodecContext 解码器中接收解码后的 AVFrame 帧数据 ; 5、音视频播放 - 播放 AVFrame 数据 解码器...AVPacket 数据进行解码后得到 AVFrame 数据 , 其中 音频包队列 解码后得到 采样队列 视频包队列 解码后得到 图像队列 采样队列 图像队列 中的元素都是 AVFrame...结构体对象 ; 采样队列 图像队列 进行音视频同步校准操作 , 然后 采样送入 扬声器 , 图像送入 显示器 , 就可以完成音视频数据的播放操作 ;

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    以TS1131为例子讲述InTouch批量创建标记、标记名导入导出

    此时出现CSV文件储到:对话框。 5.在 CSV 储文件名框中,输入带 .csv 文件扩展名的文件名。 6.选择导出文件中数据组的类型。...7.单击确定,以便 “标记名字典”的内容保存到所选的文件。 二.导入标记定义 1.如果 WindowMaker WindowViewer 正在运行,请关闭它们。 2.启动 InTouch。...此时会出现CSV文件加载自:对话框。 5.在 CSV 加载文件名框中,输入要加载的 .CSV文件的路径,或者使用目录驱动器列表框找到文件。(正确选择文件之后,它的名称会出现在该框中)。...所选文件中包含的数据库信息开始加载到所选应用程序的“标记名字典”中。...三.设置字典导入文件的操作模式 必须指定从导入文件数据加载到应用程序 “标记名字典” 时, DBLoad 如何处理重复的标记记录。

    4.6K40

    更高效的利用Jupyter+pandas进行数据分析,6种常用数据格式效率对比!

    然而当数据集的维度或者体积很大时,数据保存并加载回内存的过程就会变慢,并且每次启动Jupyter Notebook时都需要等待一段时间直到数据重新加载, 这样csv格式或任何其他纯文本格式数据都失去了吸引力...size_mb:带有序列化数据的文件的大小 save_time:数据保存到磁盘所需的时间 load_time:先前转储的数据加载到内存所需的时间 save_ram_delta_mb:在数据保存过程中最大的内存消耗增长...五个随机生成的具有百万个观测值的数据储到CSV中,然后读回内存以获取平均指标。并且针对具有相同行数的20个随机生成的数据集测试了每种二进制格式。...同时使用两种方法进行对比: 1.生成的分类变量保留为字符串 2.在执行任何I/O之前将其转换为pandas.Categorical数据类型 1.以字符串作为分类特征 下图显示了每种数据格式的平均I/O...例如,不希望feather格式用作长期文件存储。此外,当其他格式发挥最佳效果时,它并未考虑所有可能的情况。所以我们也需要根据具体情况进行选择!

    2.9K21

    一句python,一句R︱列表、元组、字典数据类型、自定义模块导入(格式、去重)

    函数 描述 int(x [,base]) x转换为一个整数 long(x [,base] ) x转换为一个长整数 float(x) x转换到一个浮点数 complex(real [,imag])...s 转换为一个元组 list(s) 序列 s 转换为一个列表 set(s) 转换为可变集合 dict(d) 创建一个字典。...frozenset(s) 转换为不可变集合 chr(x) 一个整数转换为一个字符 unichr(x) 一个整数转换为Unicode字符 ord(x) 一个字符转换为它的整数值 hex(x) 一个整数转换为一个十六进制字符串...其中的.values()就可以实现dict转化为list 字符串转化为字典: eval(user) 字典dataframe: def dict2dataframe(content_dict...) #行数 len(data.T) #列数 其中data.T是数据置,就可以知道数据的行数、列数。

    6.9K20

    更高效的利用Jupyter+pandas进行数据分析,6种常用数据格式效率对比!

    然而当数据集的维度或者体积很大时,数据保存并加载回内存的过程就会变慢,并且每次启动Jupyter Notebook时都需要等待一段时间直到数据重新加载, 这样csv格式或任何其他纯文本格式数据都失去了吸引力...size_mb:带有序列化数据的文件的大小 save_time:数据保存到磁盘所需的时间 load_time:先前转储的数据加载到内存所需的时间 save_ram_delta_mb:在数据保存过程中最大的内存消耗增长...五个随机生成的具有百万个观测值的数据储到CSV中,然后读回内存以获取平均指标。并且针对具有相同行数的20个随机生成的数据集测试了每种二进制格式。...同时使用两种方法进行对比: 1.生成的分类变量保留为字符串 2.在执行任何I/O之前将其转换为pandas.Categorical数据类型 1.以字符串作为分类特征 下图显示了每种数据格式的平均I/O...例如,不希望feather格式用作长期文件存储。此外,当其他格式发挥最佳效果时,它并未考虑所有可能的情况。所以我们也需要根据具体情况进行选择!

    2.4K30

    Pandas 秘籍:1~5

    每个组件本身都是一个 Python 对象,具有自己的独特属性方法。 通常,您希望对单个组件而不是对整个数据进行操作。...默认情况下,set_indexread_csv都将从数据中删除用作索引的列。 使用set_index,可以通过drop参数设置为False列保留在数据中。...数据的rename方法接受旧值映射到新值的字典。...实际上,数据不是存储数据字典的最佳位置。 诸如 Excel 或 Google 表格之类的平台具有易于编辑值附加列的能力,是更好的选择。 至少,应在数据字典中包含一列以跟踪数据注释。...where方法保留序列或数据的大小,并将不符合条件的值设置为缺失或将其替换为其他值。

    37.5K10

    资源 | Pandas on Ray:仅需改动一行代码,即可让Pandas加速四倍

    在我的案例中,我想在 10KB 10TB 的数据上使用相同的 Pandas 脚本,并且希望 Pandas 在处理这两种不同量级的数据时速度一样快(如果我有足够的硬件资源的话)。...下面,我们会展示一些性能对比,以及我们可以利用机器上更多的资源来实现更快的运行速度,甚至是在很小的数据集上。 置 分布式置是 DataFrame 操作所需的更复杂的功能之一。...在以后的博客中,我们讨论我们的实现一些优化。目前,置功能相对粗糙,也不是特别快,但是我们可以实现一些简单优化来获得更好的性能。...我什么时候应该调用 .persist() DataFrame 保存在内存中? 这个调用在 Dask 的分布式数据中是不是有效的? 我什么时候应该重新分割数据?...使用 Pandas on Ray 的时候,用户看到的数据就像他们在看 Pandas 数据一样。

    3.4K30

    Python读取JSON键值对并导出为.csv表格

    本文介绍基于Python,读取JSON文件数据,并将JSON文件中指定的键值对数据换为.csv格式文件的方法。   ...在之前的文章Python按需提取JSON文件数据并保存为Excel表格中,我们就介绍过JSON文件数据保存到.csv格式或.xlsx格式的表格文件中的方法;而本文我们针对不同的待提取数据特征,给出另一种方法...我们现有一个JSON文件数据,是一个包含多个JSON对象的列表,如下图所示;其中,我们希望text中的内容提取出来——text中的数据都是以键值对的形式存储的,我们希望的是,键值对的键作为.csv格式文件的列名...json用于处理CSV文件的csv。   ...最后,遍历data列表中的每个元素,对于每个元素,JSON文本解析为字典,并将该字典数据写入CSV文件中,每行对应一个JSON对象。

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    Pandas 秘籍:6~11

    实际上,数据中甚至都没有变量名。 凌乱的数据集转换为整洁的数据的第一步之一就是识别所有变量。 在此特定数据集中,我们具有州水果的变量。 在问题的背景下,还没有找到任何数字数据。...数据具有两种相似的方法stackmelt,用于水平列名称转换为垂直列值。...您可以使用函数to_numeric尝试每一列转换为整数或浮点数,而不是使用字典,如果字典有很多列名,则需要大量输入。...当想要以更大的数据以这种方式附加行时,可以通过使用to_dict方法单行转换为字典,然后使用字典推导式一些默认值来清除所有旧值,从而避免大量键入错误。...在内部,pandas 序列列表转换为单个数据,然后进行追加。 多个数据连接在一起 通用的concat函数可将两个或多个数据(或序列)垂直水平连接在一起。

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    Python 自动化指南(繁琐工作自动化)第二版:十六、使用 CSV 文件 JSON 数据

    现在您已经 CSV 文件作为一个列表列表,您可以使用表达式exampleData[row][col]访问特定行列的值,其中row是exampleData中一个列表的索引,col是您希望从该列表中获得的项目的索引...在for循环中从reader对象中读取数据 对于大的 CSV 文件,您将希望在一个for循环中使用reader对象。这避免了一次整个文件加载到内存中。...csv模块让您不必亲自处理这些特殊情况。 delimiterlineterminator关键字参数 假设您希望用制表符而不是逗号来分隔单元格,并且希望行是双倍行距。...编写 JSON 与dumps()函数 json.dumps()函数(意思是“储字符串”,而不是“储”)将把 Python 值转换成 JSON 格式的数据字符串。...总的来说,该程序完成了以下工作: 从命令行读取请求的位置 从 OpenWeatherMap.org 下载 JSON 天气数据 JSON 数据的字符串转换为 Python 数据结构 打印今天和未来两天的天气

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