嵌入模型是大型语言模型检索增强生成(RAG)的关键组成部分。它们对知识库和用户编写的查询进行编码。 使用与LLM相同领域的训练或微调的嵌入模型可以显著改进RAG系统。...然而，寻找或训练这样的嵌入模型往往是一项困难的任务，因为领域内的数据通常是稀缺的。...结果显示，通过适当的转换和训练，原本设计为decoder-only的模型在多个文本嵌入任务上能够达到甚至超过传统encoder-only模型的性能。...利用LLM2Vec将Llama 3转化为文本嵌入模型 首先我们安装依赖 pip install llm2vec pip install flash-attn --no-build-isolation...但是经过MNTP训练后，模型应该会产生更好的结果，特别是对于检索任务。 论文中提到的最后一步是SimCSE，但是作者还没有发布他们的代码，但提到他们会发布的。
{ VStack { Image(systemName: "heart") .scaleEffect(scale) // 隐式转换为...Swift 5.4 将属性包装支持到局部变量。 Swift 5.5 将属性包装支持到函数和闭包参数。...5.5 Property Wrappers ") 带有关联值的枚举支持Codable 有了该功能之后，枚举就可以像结构体、类一样用来作为数据模型了。...letter(score: String) } // 创建对象 let scores: [Score] = [.number(score: 98.5), .letter(score: "优")] // 转JSON...number" : { "score" : 98.5 } }, { "letter" : { "score" : "优" } } ] """ // 转枚举
前言 对于大多数的应用程序来说，最常见的任务就是进行网络数据的发送和接收，但是在执行此操作之前，我们需要通过编码或者序列化的方式将数据转换为合适的格式来发送，然后还需要将收到的网络数据转换为合适的格式...终于， Apple 在 Swift4.0 的 Foundtion 模块中添加了对 JSON 解析的原生支持，它的功能强大而且易于使用，接下来就让我带大家 了解下在 swift 里如何来对你的数据进行 encoding...JSON 转数据模型 TASK 1：简单的数据结构 如果你的 JSON 结构和你使用的数据模型结构一致的话，那么解析过程将会非常简单，请看下面内容： 下面给出的是一个歌曲的 JSON 数据，我现在要将其转换为...数据模型转 JSON 当实现 Codable 协议的某个对象想要转为 JSON 时，则可以借助 JSONEncoder 编码器来实现。 这个转换相对来说就比较简单了，这里就举个简单的例子吧！...： jsonString:{"type":"popular","name":"Something Just Like This"} 数据模型转 JSON 就完成了，So Easy。
和 TypeScript 的排名均有较大的上升 PHP 排名与上个月相比上升了一名，但整体呈下降趋势 对于Python来说，排名一直以来都持续上升，大概是Python所做的领域比较多吧，也有很多人本着人工智能去的...至于Dart和swift，有人说，Dart是JavaScript的替代品，除非Swift可以转换为JS。 作为一种现代语言，它看起来像一种旧语言，因更倾向于做移动和web网站开噶。...和Dart一样，Swift也具有跨平台，更安全，更快，Swift摒弃了很多OC的历史包袱，OC语法更直接。 好了，说到这里，我已经不忍心在吹了。我为什么这么说呢？...当然也有会转向其他方向的，比如转前端，转后台，至于其他方向，我最近也听说有五年的PHP大神转向java，Python转Go，GO转PHP，PHP转Python的，目前而言，很多人学的不精，因各种原因，转方向...我为什么建议你要有深度 很多人学习任何东西，只停留在编写「Hello World」的水平，甚至两三年，不愿意去尝试一些自己不了解的领域，去做一些超过自己能力范围的事情 ， 有些人只会写Activity，
这种算法产生比照片合成或全局程式化技术（ global stylization techniques）更精确的结果，并且实现迄今为止非常难以实现的处理水平。...Swift for TensorFlow 为 TensorFlow 提供了一种新的编程模型，为解决现有问题开辟了新的设计机会和新的途径。...据介绍，Swift for TensorFlow结合了图的性能、Eager Execution的灵活性和表达能力，重点提高了堆栈中各个层次的可用性，不过该项目仍处于初始阶段，因此尚未准备好写入深度学习模型...通俗来讲，就是拍摄一张图像，并从中产生一个新图像（例如，将狗的图像转换为猫）。 先前存在的方法仅仅可以实现给定图像的一对一映射，因此不能对一个图像产生多个不同输出结果。...GluonNLP 提供了 NLP 领域顶级深度学习模型的实现，且建立了文本数据管道和模型的模块。设计上，它同样也是为了让工程师、研究员和学生能快速的实现研究思路，做出产品原型。
推荐博文：手把手教你用 Swift 实现命令行工具 话题讨论： 过去的 2023 年你完成了哪些目标？ 上期话题结果 根据投票结果可以看出在晋升过程中，组内成员普遍认为实际项目贡献至关重要。...内容概括 讨论发现，通过将类转换为结构，消除分析结果中观察到的保留和释放调用，他们的 Swift 基准测试有了显着的性能改进。...当执行下面的操作时，结果是运行时崩溃 EXC_BAD_ACCESS。...当您获取 FooBar 实例上的属性 baz 时，它将 self 转换为 Bar，然后获取其 baz 属性。...展示了使用 Canvas 视图的不同方法，包括从 2D 数组和从模型获取数据的两种方式。
本教程详细介绍了如何从零开始构建一个名为 “SyncUps” 的复杂 SwiftUI 应用，涵盖了如使用值类型模型化领域、从状态驱动导航、简化领域模型、控制依赖关系以及深入测试应用逻辑等多个核心原则。...ローカルLLMをCore MLモデルに変換する - Exporters の使い方（ 将本地大型语言模型转换为 Core ML 模型 ）[17] Shuichi Tsutsumi[18] 随着生成式人工智能技术的不断发展和普及...本文中，Shuichi Tsutsumi 详细介绍了如何使用 Hugging Face 发布的 “Exporters” 工具，将本地的大型语言模型（LLM）转换为 Core ML 模型。...Exporters[19] 是一个围绕 coremltools 的封装工具，旨在简化将 Transformers 模型转换为 Core ML 模型的过程，并解决转换中遇到的各种问题。...FatbobmansSwiftWeekly [16] Tuist: https://tuist.io [17] ローカルLLMをCore MLモデルに変換する - Exporters の使い方（ 将本地大型语言模型转换为
" Swift 基本语法05-"String" Swift 基本语法06-数组和字典 Swift 简介 Swift2014年06月WWDC大会发布 2015年底开源 IBM开始用Swift做后台开发...Swift取消了预编译指令（包括宏，比如Masonry） 没有了中括号，和其它语言比较接近 3.0 对于Foundation框架做了重大调整，去除了NS前缀 将绝大部分Class转换为struct...只有闭包的时候才去用 取消了预编译指令 自动推导：变量/常量的类型会根据=（等号）右侧代码执行结果，推导对应的类型 Swift 中对类型要求异常严格，不允许直接运算（不会做默认的隐式的转换，所有的类型确定...operator '+' cannot be applied to operands of type 'Int' and 'Double'） print(x + Int(y)) // 这样不会报错,输出结果为...`20` OC 中用类型强转->(int)y Swift 中Int(y)->结构体的构造函数 Swift 中，不存在基本数据类型，都是结构体（考虑安全性和速度，统一做了语法的调整） 1.
额外的工具库，让app变得更加强大 ButterKnife，这个很好用，用于绑定视图，可以少写不少代码 GSON 将JSON数据转换为JAVA的模型，或将模型转换为JSON数据传输给服务器 EventBus...IOS知识点 做完了Android开发之后，学习IOS，我的建议是先不要入门直接用Swift，当初我也是新手，徘徊要选Objective-C还是Swift得时候，听说Swift是更加现代化的工业级标准语言...，吸收了Python还有现代流行语言特性，学起来更简单，我就首先学习的Swift，但是新手直接用Swift会出问题的。...额外的库 MJRefresh 表视图的增强工具 MJExtension 类似于Java的GSON，数据转模型的。...有句话说过：知识的广度和深度是相辅相成的，知识的广度促进你往更深的方向挖掘，知识的深度又可以让你融汇贯通到更广的领域。
// Response分类，Moya请求完进行Json转模型或模型数组 ├── Model │ └── LXFModel.swift // 模型 ├── Protocol...│ └── LXFViewModelType.swift // 定义了模型协议 ├── Tool │ ├── LXFNetworkTool.swift // 封装Moya...为我们提供 rx_disposeBag Moya/RxSwift // 为RxSwift专用提供，对Alamofire进行封装的一个网络请求库 ObjectMapper // Json转模型之必备良品...这些逻辑由ViewModel负责，外界不需要关心，外界只需要结果，ViewModel也只需要将结果给到外界，基于此，我们定义了一个协议LXFViewModelType 一、创建一个LXFViewModelType.swift...ViewController已经拿到output，当下拉加载数据的时候，使用output的requestCommond发射信息，告诉viewModel我们要加载数据 viewModel请求数据，在处理完json转模型或模型数组后修改
CoreML框架的基本原理是将预先训练好的机器学习模型转换为适用于iOS设备的格式，并提供一套简洁的API，使开发者能够方便地调用这些模型进行预测和分析。 ...通过将训练好的机器学习模型集成到移动应用中，我们可以在本地设备上进行实时数据分析，提高分析效率和准确性。 要将训练好的机器学习模型集成到移动应用中，首先需要将模型转换为CoreML格式。...```swift import CoreML //加载CoreML模型 let model=try MLModel(contentsOf:URL(fileURLWithPath:"path/to/...=try model.prediction(from:inputFeatures) print("预测结果：",output["target"]) ``` 4.实际项目中的挑战和解决方案 在实际项目中...希望本文能够帮助读者更好地理解和应用CoreML框架，并在移动端数据分析领域取得更好的成果。
这描述了您的数据模型，该数据模型实际上是类及其属性的列表。 AppDelegate.swift 和 SceneDelegate.swift 中现在有用于设置 Core Data 的额外代码。...这次将其称为@FetchRequest，它带有两个参数：我们要查询的实体以及我们希望结果如何排序。...这是 Core Data 的一个领域，该领域会让您大为恼火：它具有可选数据的概念，但与 Swift 的可选数据完全不同。...如果我们对 Core Data 说“这不是必须的”（您可以在模型编辑器中完成），它仍然会生成可选的 Swift 属性，因为所有 Core Data 关心的是属性在保存时具有值——在其他时间它们可以为 nil...现在，您可能认为这需要大量的学习，但并不会带来很多结果，但是您现在知道什么是实体和属性，知道什么是托管对象和请求，并且已经了解了如何保存更改。
但令人没想到的是，前几天，苹果竟亲自下场了，手把手教大家如何直接将 Stable Diffusion 模型转换为自家 iPhone、iPad 和 Mac 可以运行的版本。...最后，在本地部署此模型能让开发人员减少或消除服务器方面的成本。 用 Stable Diffusion 产出可观的结果需要经过长时间的迭代，因此在设备上部署模型的核心挑战之一在于生成结果的速率。...github.com/apple/ml-stable-diffusion 项目介绍 整个代码库包括： python_coreml_stable_diffusion，一个 Python 包，用于将 PyTorch 模型转换为...Swift 包依赖于 python_coreml_stable_diffusion 生成的 Core ML 模型文件。...将模型转换为 Core ML 版本 步骤 1：创建 Python 环境并安装依赖包： 步骤 2：登录或注册 Hugging Face 账户，生成用户访问令牌，并使用令牌通过在终端窗口运行 huggingface-cli
完成回调在Swift中很常见，用于从异步任务中返回，通常与一个结果类型的参数相结合。...相反，我们可以使用Task.init方法，从一个支持并发的新任务中调用异步方法，并将结果分配给我们视图模型中的一个属性： final class ContentViewModel: ObservableObject...执行数据请求 } } 将函数转换为异步 (Convert Function to Async) 第一个重构选项将 fetchImages 方法转换为异步变量，而不保留非异步变量。...为你的项目选择正确的 async-await 重构方法 这三个重构选项应该足以将你现有的代码转换为异步的替代品。根据你的项目规模和你的重构时间，你可能想选择一个不同的重构选项。...转自 Async await in Swift explained with code examples
反过来，FeedService 依赖于另一个名为 FeedDTO 的目标，该目标定义了与 API 数据结构匹配的一组自动生成的可解码模型，代码如下：// swift-tools-version: 5.10import...{ func fetch() -> Feed}正如你所看到的，我们在服务的公共接口中包含了 FeedDTO 目标中的 Feed 模型。...如果我们注意到这个问题并想要解决它，我们可以从公共接口中删除 Feed 模型，并创建一个领域模型，该模型将成为公共接口的一部分。服务的实际实现将负责将 FeedDTO.Feed 模型转换为领域模型。...这就是 Swift 6 的功能派上用场的地方。...在我们这样做之前，由于此功能仍在实验性标志后面，我们需要在我们的Swift包中启用它，Package.swift 文件代码如下：// swift-tools-version: 5.10import PackageDescriptionlet
swift 与现有OC项目混编 最近在玩vapor，于是借助公司的服务器划分出来50G空间分配8G内存做了个App日志上传的server，顺便使用swift将日志收集集成到现有OC项目中…… 不得不说，...swift与OC集成还是有一点小小麻烦： 1 做桥接头文件 项目名称-Bridging-Header.h 2 自动生成针对swift在OC中使用的头文件 项目名称-Swift.h 3 swift 暴漏给...OC可使用的方法、属性 如果想在OC中可被调用，无论是属性还是function据需要使用 @objc 4 枚举 swift的规范是enum的case 中都是小写，而这个在OC中系统会给你自动的转换为...enum名称+case中变量转首字母大写 @objc public enum LogMode: Int{ case debug case product } @objc public enum...= 0, LogModeProduct = 1, }; 从 8、9我么看出swift集成到OC是经过编辑器自动优化，并且带有浓厚的swift声明
模型绑定 WCDB Swift 的模型绑定，基于 Swift 4.0 的协议实现。通过建立 Swift 类型与数据库表之间的映射关系，使得开发者可以通过类对象直接操作数据库。...同时，通过类型的定义，Swift 即可推导出 WCDB 查询的结果为类。 语言集成查询同时内建了反注入机制，可以避免第三方从输入框注入 SQL，进行预期之外的恶意操作。...Pure Swift 模型绑定对语言的依赖性很大。由于 ObjC 其强大的消息转发机制，使得 WCDB 实现起来并没有太大的问题。然而，动态性却恰恰是 Swift 一直为人诟病的地方。...理性分析可以得出，一方面，全面的动态化会拖累 Swift 的性能，另一方面，这也会使得 Swift 的原生类型难以享受到模型绑定。 但我们的理由可能更感性一些 --- 情怀。...Codable 在的方案不够完善的情况下，我们转投了协议。它是 Swift 4.0 新增的特性，本质是编译前根据定义生成代码，以完成序列化和反序列化的任务。
常规的做法是在算力强大的 GPU 或 TPU 上对模型进行训练，之后再使用一系列模型压缩的方法，将其转换为可在移动端上运行的模型，并与 APP 连通起来。...Core ML 主要解决的就是最后的模型部署这一环节，它为开发者提供了一个便捷的模型转换工具，可以很方便地将训练好的模型转换为 Core ML 类型的模型文件，实现模型与 APP 数据的互通。 ?...为 Core ML 模型（CNN）训练做准备 处理好训练数据的 batch 并将其归一化之后，现在就可以使用 SwiftCoreMLTools 库在 Swift 的 CNN Core ML 模型中进行一系列本地化准备...得到的 CNN 模型 刚刚构建的 Core ML 模型有两个卷积和最大池化嵌套层，在将数据全部压平之后，连接一个隐含层，最后是一个全连接层，经过 Softmax 激活后输出结果。 ?...基准 TensorFlow 2.0 模型 为了对结果进行基准测试，尤其是运行时间方面的训练效果，作者还使用 TensorFlow 2.0 重新创建了同一 CNN 模型的精确副本。
这一点现在特别重要，因为这个领域正在快速发展。在这个新课程中，我们将学习如何实现 fastai 和 PyTorch 库中的许多内容。事实上，我们将重新实现 fastai 库的重要子集！...所以我们需要覆盖很多领域。 ? 训练 CNN 的路线图 第一步是矩阵乘法！...之后，我们将重构向后的路径，使其更加灵活和简洁，最后我们将看到这些如何转换为 PyTorch 实际工作的方式。 ?...3 天减少到 76 分钟 第12课：高级训练技巧；从零开始创建 ULMFiT 我们在第 12 课中实现了一些非常重要的训练技巧，所有这些都使用了回调： MixUp，一种数据增强技术，可以显著改善结果...ULMFiT 论文讨论： Mixup：经验风险最小化之外 重新思考计算机视觉的初始架构（标签平滑在第7部分） 基于卷积神经网络的图像分类技巧 用于文本分类的通用语言模型微调 第13课：深度学习 Swift
www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html iOS MNIST: https://academy.realm.io/posts/brett-koonce-cnns-swift-metal-swift-language-user-group...虽然只是数字识别， 将帮助您了解如何编写自己的自定义网络从头开始使用 Keras， 并将其转换为 CoreML 模型。...因为你将学习和实验很多新的东西， 我觉得最好坚持与一个简单的网络， 具有可预测的结果比工作与深层网络。...model.save('mnistCNN.h5') Keras 到 CoreML: 要将您的模型从 Keras 转换为 CoreML， 我们需要执行更多的其他步骤。...您已经设计了您的第一个 CoreML 模型。使用此信息， 您可以使用 Keras 设计任何自定义模型， 并将其转换为 CoreML 模型。
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