提示工程技术可帮助大语言模型在检索增强生成系统中处理代词等复杂核心参照物。...一个重要的发展是检索增强生成(RAG)的出现。这种技术将 LLM 的力量与作为长期记忆的向量数据库相结合，以增强生成响应的准确性。...然而，LLM 可能会生成与这个问题无关的结果，破坏对话的连贯性: 1....优化后的提示格式极大地增强了 ChatGPT 处理复杂指代消解任务的能力。此前带来挑战的涉及多个实体的问题现在可以有效解决。ChatGPT 灵巧地替换代词和模糊引用，提供准确和上下文相关的响应。...结论 提示工程在利用 LLM 的 RAG 系统中解决指代消解问题方面发挥着关键作用。
Super-Resolution of Underwater Imageryfor Improved Visual Perception 原文作者：Md Jahidul Islam 为解决水下机器人视觉的同步增强与超分辨率...(simultaneous enhancementand super-resolution，SESR)问题，本文提出了Deep SESR模型，为近实时应用提供了一种有效的解决方案。...我们通过制定一个多模态目标函数来监督模型的训练，该函数解决了特定颜色的水下颜色退化、缺失图像清晰度和高层次特征表示损失的问题。它还监督学习图像中突出的前景区域，进而引导网络学习全局对比度增强。...通过对UFO-120和其他标准数据集进行深入的实验评估，证明了Deep SESR在水下图像增强和超分辨率方面优于现有的解决方案。
但是本文我们主要讲下这个在图像增强方面的运用。 首先我们还是来讲下这个融合的过程和算法优化。...GaussPyramid = (Pryamid *)calloc(Level, sizeof(Pryamid)); // 必须用calloc，不然在后面的释放函数中可能存在野指针释放问题...在我们的高频或者低频的选取过程中，因为都不存在新的数据出来，也就是没有啥几何乘积计算，因此，用byte保存也不存在啥大问题。 ...用_mm_blendv_epi8可以方便的解决后续的抉择问题，有点相当于C语言的里的三目运算符。 ...，很明显，改算法对图像右下角的暗部的增强效果很好，但是同时图像上部的天空区域已经完全过曝了，天空的云消失不见了，这在很多增强算法中都会出现类似的情况，而在原图中天空的细节本身就已经比较好了，因此，我们尝试用不同的选项对这两幅图做拉普拉斯融合
准确率悖论 在分类问题中处理不平衡数据时要考虑的基本问题之一是使用的度量。...在实际情况下，让我们假设阳性类别是指“患有癌症”，而阴性类别是指“未患有癌症”，在这种情况下，我们会将许多真正患有癌症的人分类为没有癌症的人这肯定是致命性的错误。...如今，有更多有希望的技术试图改善基于随机方法的弊端，例如合成数据增强（SMOTE [2]，ADASYN [3]）或基于聚类的欠采样技术（ENN [4]）。...随后，我们将使用欠采样和过采样算法，并再次评估上述指标，将未解决不平衡问题的模型训练结果与使用欠采样和过采样的结果进行比较。...最后，SMOTE（一种数据增强技术）增加了少数派的样本，直到与多数派达到平衡为止。结果如图6所示。 ? 我们可以看到，在应用技术来纠正类平衡问题时，模型的有效性得到了提高。
一、SQL封装和性能 在使用Hibernate的时候，我们查询的是POJO实体类，而不再是数据库的表，例如hql语句 select count(*) from User，里面的User是一个Java类，...ORM认为Java程序员使用OO的思维方式，和关系数据库的思维方式差距巨大，为了填补对象和关系思维方式的鸿沟，必须做一个对象到关系的映射，然后在Java的对象世界中，程序员可以使用纯的对象的思维方式，查询POJO...MyBatis则是另外一种类型的持久化框架，它没有封装SQL也没有创建一种新的面相对象的查询语言，而是直接使用SQL作为查询语言，只是把结果填入POJO对象而已。...但据说Ebean不排斥SQL，可以直接用SQL查询，也可以用类似JOOQ的DSL方式在代码中构造SQL语句（还是JPQL语句？），但没用过Ebean，所以具体细节不清楚。...对于JDBC来说，使用参数化的sql语句代替拼接，可以解决问题。而JPA则应该使用Criteria API解决这个问题。
830版本发布后对备份这块做了很多增强，主要新增功能如下： 1.支持了pitr，总体步骤和pg类似 2.支持备机备份 3.支持远程基础备份 4.pg_receivexlog支持 5.解决主备环境下只剩下主机做...basebackup阻塞业务的问题 目前还存在的问题： 1.基础备份不包含xlog内容 2.如果归档命令中使用test !...000000010000002100000020 -rw------- 1 omm dbgrp 16777216 Sep 15 11:17 000000010000002100000021.partial 当然目前备份还有个问题
因此如何利用有限的小数据集来完成反应预测并得到想要的结果便成为了解决问题的关键一步。...该文的研究者探索了使用迁移学习（transfer learning）和数据增强（data augmentation）两种方法是否能够有效的解决小数据集问题，并实现小数据集的高精度预测。...所有的SMILES字符串表示同一反应 3.研究结果 模型性能的表现 实验结果证明迁移学习和数据增强两种方法对解决数据集的量不足的问题大有益处，引入迁移学习方法后，Transformer模型对Baeyer-Villiger...对比后结果表明，基于迁移学习的1倍的数据增强策略引入之后， transformer+迁移学习+数据增强中的所犯错误的数量有所下降，从而使得准确率提升，也就再次证明了数据增强策略能够有效解决数据量有限性这一问题...事实证明，迁移学习和数据增强两种技术能够在反应预测任务中获取足够的化学知识，有效地处理化学反应数据稀缺的问题，从更广泛的意义上说，迁移学习和数据增强更加妥善的解决了以数据为驱动的模型在小数据领域的应用困局
打开网站会出现下图的提示：Internet Explorer增强安全配置正在阻止来自下列网站的内容，网站内容被阻止时继续提示。这样就无法打开宝塔网站下载面板程序了。...好吧，这是windows server中IE默认自带的增强安全配置，本意是好意，但是实际使用中往往会难倒一大票人。魏艾斯博客在本文中记录一下这个问题的解决过程。 ?...这个问题出现在云服务器第一次进入windows系统的时候，打开IE浏览器输入任意网站就会弹出上图的提示，很是烦人。...这些办法都是治标不治本的，无法彻底根治这个问题。...3、看到IE增强安全配置页面，把管理员和用户都选择禁用，确定。 ? 关闭IE浏览器，然后进行重新输入网址访问，就可以顺利打开了。
问题1 遇到： ValueError: File context for /opt/VBoxGuestAdditions-6.1.6/other/mount.vboxsf already defined
正在考虑基于playframework v1构建一个新的Java web应用框架 动机: 我非常喜欢 playframework v1 但对v2不太感冒 v1中哪些特性应该保留: 字节码增强。...内置简单的安全框架 易用的DB 层，允许插入不同的实现，包括 JPA, EBean, Morphia 等. 内置数据有效性检查 方便易用的异步API。...用Java和脚本替代play1发行包中的python部分 CRUD 用Rythm替代Groovy作为缺省模板引擎 用Ebean替代JPA作为缺省数据访问层 增强对JSON的支持。
同时，一直以来争论的热点一直围绕着MyBatis和Spring Data JPA的选择（之前我们也聊了关于 MyBatis和Spring Data JPA的选择问题）。...一、SQL封装和性能 在使用Hibernate的时候，我们查询的是POJO实体类，而不再是数据库的表，例如hql语句 select count(*) from User，里面的User是一个Java类，...ORM认为Java程序员使用OO的思维方式，和关系数据库的思维方式差距巨大，为了填补对象和关系思维方式的鸿沟，必须做一个对象到关系的映射，然后在Java的对象世界中，程序员可以使用纯的对象的思维方式，查询POJO...MyBatis则是另外一种类型的持久化框架，它没有封装SQL也没有创建一种新的面相对象的查询语言，而是直接使用SQL作为查询语言，只是把结果填入POJO对象而已。...对于JDBC来说，使用参数化的sql语句代替拼接，可以解决问题。而JPA则应该使用Criteria API解决这个问题。
这篇论文介绍了一种对话级 RAG 方法，该方法融合了细粒度检索增强和自我检查机制，专注于对话式问题回答（CQA）。该方法主要由三个部分组成：对话问题细化器、细粒度检索器和基于自我检查的响应生成器。...同时，作者还发布了一个包含新特征的中文 CQA 数据集，如重新表述的问题、提取的关键词、检索到的段落及其有用性，这将有助于推动 RAG 增强型 CQA 的进一步研究。...ConvRAG 方法通过对话式问题细化和自我检查机制，更加关注于对话历史和上下文的依赖性，而不仅仅是当前问题。此外，它通过细粒度的检索增强来提高回答的准确性，并通过自检机制来过滤噪声和不相关信息。...该论文可能会推动 CQA 领域的研究，特别是在提高对话系统理解和回答复杂问题的能力方面。此外，它还可能激发对检索增强生成方法的进一步研究和改进。...总的来说：检索增强生成（RAG）是一种新兴技术，旨在通过整合外部知识和信息来增强大语言模型，以生成更准确和可靠的回答。
0x01 关于Ebean Ebean ORM框架，可以说几乎支持所有的JPA的功能同时也兼顾了Mybatis的灵活性，并且还有一些较实用的增加功能。...author.save(); 1.1.2 Ebean/EbeanServer&DB/database 可以使用Ebean或 EbeanServer 来创建和执行查询。...高版本已经弃用，会迁移到io.ebean.Database/io.bean.DB: 1.1.3 Q实体增强类 Ebean可以对对应的entity生成出”Q实体类“，比如Author就会生成出QAuthor...常见的接口有： io.ebean.OrderBy Query asc(String propertyName) Query desc(String propertyName) io.ebean.Query...0x04 参考资料 https://ebean.io/docs/
为了缓解这种有偏差的推理问题，我们引入了偏差增强一致性训练（BCT），这是一种无监督的微调方案，可训练模型在有偏差特征和无偏差特征的提示中给出一致的推理。...为了缓解这一问题，作者们提出了一种名为偏见增强一致性训练（Bias-Augmented Consistency Training, BCT）的无监督微调方案，旨在训练模型在包含和不包含偏见特征的提示下给出一致的推理...）推理中的偏见问题。...A：论文中进行了一系列实验来评估偏见增强一致性训练（BCT）的效果。以下是主要的实验内容： 构建测试套件：作者们构建了一个测试套件，用于测试九种不同形式的偏见推理。...方法提出：为了解决这一问题，作者们提出了偏见增强一致性训练（BCT），这是一种无监督的微调方法，旨在训练模型在有无偏见特征的提示下给出一致的推理。
作者 | JayLou娄杰 编辑 | 丛 末 1 前言 在医疗、金融、法律等领域，高质量的标注数据十分稀缺、昂贵，我们通常面临少样本低资源问题。...想生成一个高质量的增强数据，往往需要充分的标注量，但这却与「少样本困境」这一前提所矛盾。这也正是GAN或者CVAE这一类深度生成模型在解决少样本问题时需要考虑的一个现状。...如果我们能够结合标签信息、充分利用这一系列语言模型去做文本增强，也许能够克服深度生成模型在少样本问题上的矛盾。...为克服这一限制，UDA通过一致性训练框架（正如2.2节介绍的那样），将有监督的数据增强技术的发展扩展到了有大量未标记数据的半监督学习，尽可能的去利用大量未标记数据，这也正是论文名字——无监督数据增强（Unsupervised...在具体实践中，如何有效地解决少样本问题需要更为全面的考虑，我们可以融合文本增强、半监督学习、迁移学习、主动学习、少样本学习等构建统一的低资源NLP解决方案；如上图所示，笔者尝试给出了信息抽取领域的少样本低资源解决方案
欢迎大家来到《知识星球》专栏，在GAN刚刚诞生的时候，的确只是用于生成图像造造假，做做数据增强，但是后来研究人员发现对抗思想是一个非常好的东西，几乎可以用于所有领域，今天介绍几个GAN在经典计算机视觉问题中进行辅助的案例...GAN通过采用生成对抗网络(GAN)直接从模糊的低分辨率人脸中生成清晰的高分辨率人脸，然后进行人脸检测，上图是它的整个框架，可以看到，被人脸检测出来的图可能是人脸也可能是非人脸，鉴别器则用于判断真假，增强人脸检测算法的鲁棒性...本次介绍的GAN for Semi-Supervised Semantic Segmentation是使用生成对抗网络思路来改进语义分割的精度，以及用于半监督语义分割问题的思路。...另外，在图像去模糊，增强，超分辨，修复，融合等各个领域中我们已经整理出很多内容了！ 有三AI知识星球-网络结构1000变 GAN-CNN Based Blind Denoiser ?...真实噪声和无噪声图像的获取是将深度学习应用于降噪问题的关键，基于GAN等无监督模型的方式值得重点关注。 参考文献 [1] Chen J, Chen J, Chao H, et al.
Pojo创建 Order类 ?...com.dpb.netty.xml.pojo.Shipping com.dpb.netty.xml.pojo.Address com.dpb.netty.xml.pojo.Order com.dpb.netty.xml.pojo.OrderFactory...对字节码增强 方式1:jibx-bind.jar增强 未增强前: ?...方式2:maven插件动态增强 在maven项目中如果能够通过插件动态的增强，那么实现起来就比较方便，实现步骤如下: org.jibx 执行install即可增强
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