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LangChain提供了一套强大的文档加载器,简化了从PDF、网站、YouTube视频和专有数据库(如Notion)等不同来源加载和标准化数据的过程。这篇博文我们将学习LangChain的文档加载功能,涵盖了各种加载器类型、实际应用和代码示例,使你能够轻松地将数据集成到你的机器学习工作流程中。
【新智元导读】经典机器学习课程、由吴恩达主讲的斯坦福CS229最新一期已经开始。用吴恩达的话说,他之所以还保留斯坦福教职很大程度上就是想教授这门课。本文将介绍课程表以及相关资料,后附吴恩达对应用机器学习算法的建议。 吴恩达在斯坦福的机器学习课,是很多人最初入门机器学习的课,历史悠久,而且仍然是最经典的机器学习课程之一。当时因为这门课太火爆,吴恩达不得不弄了个超大的网络课程来授课,结果一不小心从斯坦福火遍全球,而后来的事情大家都知道了。 吴恩达这些年,从谷歌大脑项目到创立Coursera再到百度首席科学家再再
之前写过一个关于POSTGRESQL TOAST 的存储的文字, 这篇算是那篇的后续,起因是这样的,昨天在一个PG 的群里面,有人问是否可以在一个字段中存储1个G 的数据。一个数据库中字段存储数据是无可厚非的,但实际上存储数据的方式和大小决定了一个数据库是否能进行正常的运作,软件的设计中也有相关的限制,数据库本身可以理解为一个软件,既然是软件,既然有相关的数据结构的设计,则什么是适合的什么是不适合的都有相关的定论。
在上一篇1中,我们通过 NetworkX 和 Gephi 展示了<权力的游戏>中的人物关系。在本篇中,我们将展示如何通过 NetworkX 访问图数据库 Nebula Graph。
本文实例讲述了CentOS服务器环境下MySQL主从同步配置方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
在这篇博文中,我们将探讨向量存储和嵌入,它们是构建聊天机器人和对数据语料库执行语义搜索的最重要组件。
前段时间接到了一个特殊的需求:新闻客户端为了提高用户的浏览体验,需要根据不同地区用户的网络环境,推送不同的信息形式(视频、图片、文本等)
文章:He, Z., Luo, Y., Zhou, X., Zhu, T., Lan, Y., & Chen, D. (2024). scPlantDB: a comprehensive database for exploring cell types and markers of plant cell atlases. Nucleic Acids Research, 52(D1), D1629-D1638. https://academic.oup.com/nar/article/52/D1/D1629/7252671
英文标题: A 4-microRNA signature for survival prognosis in pediatric and adolescent acute myeloid leukemia
实验环境: WINDOWS SERVER2003, MS SQL SERVER2000
众所周知,OLAP 数据库相较于传统的 OLTP 数据库,QPS肯定是比不过的。所以为了提升QPS、提升查询性能会做一些额外的优化,比如:
本期主题属于deeplus直播系列公益课程,由dbaplus社群主办,目前已连续举办5年。 精选运维、数据库、金融科技、大数据、架构、云等技术方向的深度干货内容及实战经验,每周三晚20:00,固定展开分享,聚焦各技术领域的难题与攻关实践,关注互联网、金融等行业的痛难点与解决方法,腾讯、阿里、百度、京东、美团、饿了么、民生银行、招商银行、工商银行、建设银行、光大银行、中国移动、中国联通……等各大名企大咖现身说法,已持续分享229期。 以下是近期直播的具体内容: —— ↓↓ 更多精彩活动 ↓↓ ——
一个博客系统应该有什么功能,相信大家都是非常熟悉的,其核心无非是文章、分类、创作。而像标签、评论、留言、交流、后台管理这些功能,都是锦上添花。
在几个月前写过一篇博文 MySQL数据类型 http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1371434/ 当时写完以后有同事朋友就提出了一些疑问,对于汉字在MySQL和Oracle中的存放情况希望我能够详细的说说。 关于MySQL中的varchar字符类型,自己的操作都是基于字符集UTF-8。 对于存放汉字,涉及到字符,字节,编码的一些知识,我查了一下,自己先补补,发现有一个帖子已经描述的很详细了。直接引用过来。 http://www.regexlab.com/
可以配置 FQDN,AdminEmial,Organization,LogModule,Default language,CheckMXRecord
编者: 本系列文章分析行业动态,关注“数据和云( OraNews )”回复:下载。可以找到文档链接。 近日,墨天轮社区发布了《2022年5月中国数据库行业分析报告-百花齐放,开源当先》,该报告对中国数据库市场的发展进行了分析。以下从报告中摘录部分描述作为分享。 1. 关键摘要 - 墨天轮数据库流行度排行榜,在分类上采用了模型分类法为主,将 NoSQL 品类展开与关系型同列,其他分类法如云原生、分布式等,通过属性列呈现; - 2022年5月 openGauss 首次登上榜首, 数据库技术的发展经过了三个时代
环境:Oracle 11.2.0.4 RAC(2 nodes) 说明:假设新增闪存挂载点是/flash(使用了第三方的集群文件系统),如果是使用Oracle的ASM,则本文提及的所有/flash目录都可以认定是新的闪存磁盘组是+FLASH。
今天推荐三份知识点的速查表,分别是机器学习、深度学习和 Python 三方面的知识点速查表。其中前两份都是来自斯坦福大学的课程,分别是 CS229 机器学习 和 CS230 深度学习课程。
【自然框架】 页面里的父类—— (补充) 【自然框架】 页面里的父类——把共用的东东都交给父类,让子类专注于其他。 =================== 以前发过两篇关于页面基类的文章,由于当时对于聚合、组合、桥接模式等不清楚,所以说的也是比较乱,这些日子又学习了一下程杰的《大话设计模式》,又有不少收获。现在我们再来重新分析一下。 先说需求: 1、 对于MIS来说,大多数页面都需要验证一下访问者是否已经登录,是否有权限访问页面,是否有权限操作指定的记录。 2、 对于自然框架来说,大多数页面都需要
在运维工作过程中,如若windows服务器被入侵,往往需要检索和分析相应的安全日志。除了安全设备,系统自带的日志就是取证的关键材料,但是此类日志数量庞大,需要高效分析windows安全日志,提取出我们想要的有用信息,就显得尤为关键。
在上一篇博客中,我们学习了如何使用LangChain的文档加载器将文档加载为标准格式。加载文档后,下一步是将它们拆分为更小的块。这个过程乍一看似乎很简单,但有一些微妙之处和重要的考虑因素会显着影响下游任务的性能和准确性。
冠状病毒全球肆虐,全球的研究和开发人员正在尽最大努力遏制和预防COVID-19。近日,已经开启远程课程的斯坦福大学新开放了一门特别的春季课程。
通常情况下,如果undo表空间的处于自动扩展且未指定最大值的情形,对于使用小表空间模式的数据库,undo表空间可能会一再增长,直到达到32GB。或者是在指定了自动扩展及其最大值而月底或年末的批量数据计算导致undo表空间疯狂超范围增长后不再释放。对于这些情形我们需要手动收缩表空间以达到节省空间资源以及数据库管理开销,如rman备份等。本文列出了收缩undo表空间的基本步骤并给出示例。 有关表空间,undo表空间的文章可参考: Oracle 表空间与数据文件 Oracle 回滚(ROLLBACK)和撤销(UNDO) 检查及设置合理的undo表空间 1、undo表空间收缩的基本步骤 a、使用较小的尺寸创建一个新的undo表空间 SQL> create undo tablespace UNDO_RBS1 datafile 'undorbs1.dbf' size <new size>;
首先,我们需要使用sudo apt-get update更新当前系统下apt包管理器的列表。然后使用sudo apt install apache2命令安装Apache软件。
Apache是世界使用排名第一的Web服务器软件。它可以运行在几乎所有广泛使用的计算机平台上,由于其跨平台和安全性被广泛使用,是最流行的Web服务器端软件之一。
相信每个入行人工智能的老手,对自己过往的几年学习生涯都或多或少会有一些遗憾:如果我当年先从基本概念入手就好了,如果我当年把核心算法吃的更透一点就好了……
"The world's most valuable resource is no longer oil,but data"
时间序列数据,顾名思义,是一种随着时间改变的数据。例如,24小时气温数据,一个月得分产品价格数据,某一公司股票价格年度数据。高级深度学习模型,比如长短期记忆网络(LSTM),能够捕获到时间序列数据中的变化模式,进而能够预测数据的未来趋势。在这篇文章中,你将会看到如何利用LSTM算法来对时间序列数据进行预测。
官网已经有了相关的教程http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/daemonizing.html#usage-systemd, 但是在实际操作的时候发现按照教程来配置无法正常启动。会报错,于是把服务简化了一下,把配置和服务信息写到了一起。如果你也遇到这个问题可以尝试下面的简化脚本:
是的, 我就是鼎鼎大名的Javascript, 典型的高富帅,前端编程之王,数以百万计的程序员使用我来编程。 如果你没有用过我就太out了。
小编今天解读的这篇文章是2020年发表在Annals of Translational Medicine杂志(IF:3.297),题目为Identification and integrated analysis of hepatocellular carcinomarelated circular RNA signature。本研究识别出肝细胞癌相关环状RNA,进而揭示了circHMGCS1 / miR-581 / AURKA,circHMGCS1 / miR-892a / KIF5B和circTMCO3 / miR-577 / RHOA调控轴可作为检测HCC的新型生物标志物。上述circRNA的相互作用对可能参与了肝癌的发生和发展。
根据TCP 协议的规定,会收到一个RST响应,client再往这个服务器发送数据时,系统会发出一个SIGPIPE信号给进程,告诉进程这个连接已经断开了,不要再写了
OracleRac ASM+DG前任搭建时偷懒随手埋下的雷,后任接手最易踩爆的那声响
RDBMS: 关系型数据库管理系统 比较适合于,安全级别要求高的数据以及关系较复杂的数据
Linux+Apache+Mysql/MariaDB+Perl/PHP/Python一组常用来搭建动态网站或者服务器的开源软件,本身都是各自独立的程序,但是因为常被放在一起使用,拥有了越来越高的兼容度,共同组成了一个强大的Web应用程序平台。LAMP是指一起使用来运行动态网站或者服务器的自由软件名称首字母缩写:
在MongoDB中,如果我们想定时删除一部分集合内的数据,通常可以通过2中方法来实现,第一种是TTL索引,第二种就是固定集合。
跑完分类模型(Logistic回归、决策树、神经网络等),我们经常面对一大堆模型评估的报表和指标,如Confusion Matrix、ROC、Lift、Gini、K-S之类(这个单子可以列很长),往往让很多在业务中需要解释它们的朋友头大:“这个模型的Lift是4,表明模型运作良好。——啊,怎么还要解释ROC,ROC如何如何,表明模型表现良好……”如果不明白这些评估指标的背后的直觉,就很可能陷入这样的机械解释中,不敢多说一句,就怕哪里说错。本文就试图用一个统一的例子(SAS Logistic回归),从实际应用
做生信分析的人越来越多,但并不是每个人都有足够的计算资源。云计算是个好东西,但它的成本优势更多体现在大数据处理上,每天需要处理几十几百 TB 甚至 PB 级别的数据时,云计算才会比自建维护机房要划算得多。如果处理的数据不大,自己组装个服务器要划算得多。
吴恩达在斯坦福开设的机器学习课 CS229,是很多人最初入门机器学习的课,历史悠久,而且仍然是最经典的机器学习课程之一。当时因为这门课太火爆,吴恩达不得不弄了个超大的网络课程来授课,结果一不小心从斯坦福火遍全球,而后来的事情大家都知道了。
这块没有跑通,大概就是下载视频提取语音,调用OpenAIWhisperParser转成文字
Virtuous Chrome Plugin Chromeiis7整站下载插件图文教程
病毒是目前已知地球上最古老的生物,同时也是最简单的物种,因为不具备细胞结构,只能以寄生模式生活。病毒的一生最大的目的就是感染更多宿主,复制更多后代。病毒的感染能力非常强,既可以感染人类,也可以感染其他动物,植物,微生物等,也就是病毒可以感染除了自身以外任何物种。一般来说一种病毒只感染一类宿主,比如植物病毒不会感染动物,但是现在越来越多的研究发现人畜共患病的情况,比如禽流感病毒可以感染人,猪流感病毒感染人等情况。尤其是哺乳动物之间更容易发生感染。例如 21 世纪以来的几次病毒大流行包括 SARS,MERS,COVID-19 等,都是在人与动物之间相互感染的。
备注:为了文章的完整性,在《.NET Core开发的iNeuOS物联网平台部署在Ubuntu操作系统》中的内容适用于树莓派部署,也将在这篇文章中出现。
最近数据库碰到了连接紧张的问题,想通过一个脚本对数据库的session情况一目了然。 以下是自己写的脚本。实现的效果如下。 对session的总体情况,那些program主要在占用,每个用户所拥有的session(active,inactive,killed,sniped...)都能够一目了然。 STATUS CNT -------- ---------- KILLED 553 SNIPED 2028 ACTIVE 44 INACTIV
编辑说明:《Oracle性能优化与诊断案例精选》出版以来,收到很多读者的来信和评论,我们会通过连载的形式将书中内容公布出来,希望书中内容能够帮助到更多的读者朋友们。 在2015年1月13日凌晨3:4
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