预训练语言模型（一）：定义及语言模型关于语言模型统计语言模型神经网络语言模型 参考一个很全的总结： 预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 关于语言模型语言模型的本质是计算一个句子序列的概率。 即对于语言序列 ，语言模型就是计算 。 由此引入乘法公式：统计语言模型统计语言模型又叫做N-Gram模型，这里N是指词典 中的词数。 定义 为一个具有 个单词的
FC Invoke Start RequestId: 930989fb-8910-400d-b981-1de87e89a3e3Info: @serverless-cd/engine: 0.0.51, linux-x64, node-v14.19.2 plugin @serverless-cd/che
Java 内存模型（Java Memory Model，JMM）名字看上去和 Java 内存结构（JVM 运行时内存结构）差不多，但这两者并不是一回事。JMM 并不像 JVM 内存结构一样是真实存在的，它只是一个抽象的概念。Java 的线程间通过共享内存（Java堆和方法区）进行通信，在通信过程中会存在一系列如可见性、原子性、顺序性等问题，而 JMM 就是围绕着多线程通信以及与其相关的一系列特性而
在我们的印象中，录入数据，储存文档内容都是很枯燥烦琐的事，但是要想让团队能够及时地获取知识这些事又不得不做，一旦身心涣散很难做好该工作。那么有没有什么办法让我们在搭建知识库的时候不那么枯燥，不那么无聊呢？答案当然是：有的！在我说出这个神秘方法之前，首先需要理解知识库的特性：知识库是企业或者团队为了将团队各位成员掌握的知识或者经验等抽象内容记录在实际文档上的表现。通常知识库除了包含实际的知识内容外，
转载
2023-09-13 20:34:28
186阅读
企业中建立知识库的作用有7点：1、企业知识资产的沉淀；2、企业知识资产有序化规范化；3、加快信息的流动；4、有利于企业知识的复用；5、可以帮助企业实现对员工知识的有效管理；6、有助于员工的学习提升；有助于提升企业的竞争能力。具体我们将在文章中展开介绍。企业中知识库的建立，可以有效的将信息/知识积累和保存下来，并有利于加快企业内部信息和知识的流通，实现组织内部知识的共享。1、企业知识资产的沉淀知识库
一、DAC的概述1.DAC 模块主要特点 ①
2
个
DAC
转换器：每个转换器对应
1
个输出通道 ②
8
位或者
12
位单调输出 ③
12
位模式下数据左对齐或者右对齐 ④ 同步更新功能 ⑤ 噪声波形生成 ⑥ 三角波形生成 ⑦ 双
DAC
通道同时或者分别转换 ⑧ 每个通道都有
DMA
# 如何实现 Java 知识库模型
在现代软件开发中，创建一个知识库模型能够帮助我们更好地管理信息和资源。下面我们将详细介绍如何在 Java 中实现一个简单的知识库模型。整个流程可以总结为以下几步：
| 步骤 | 描述 |
|-------------|-------------------------------
一、简介DACDigital-to-Analog Converter的缩写。数模转换器。又称D/A转换器，简称DAC，是指将离散的数字信号转换为连续变量的模拟信号的器件。典型的数字模拟转换器将表示一定比例电压值的数字信号转换为模拟信号。STM32F1中有两个DAC,可以同时使用STM32的DAC模块是12位数字输入，电压输出型的DAC。DAC 有两个用途：输出波形和输出固定电压DAC工作原理DAC
模型是对业务问题的抽象和解决方案。模块是对业务问题的分解，是模型的边界。本文基于多模块系统讨论，不适用于单模块系统。特定的模型只需要关注特定的业务问题，因此应该呆在模块内。但是现实中，有时模型会穿越边界进入另一个模块，并带来问题。假设我们在开发一个网上商店，首先，为了实现身份认证，我们创建了User类，用于认证身份，其API形如： public class UserController {
离线使用Langchain-Chatchat大语言模型本地知识库一键整合包，还支持联网在线搜索问答，使用知识库问答。?️Langchain基于 Streamlit 的 WebUI 进行操作。
知识图谱基础一、知识图谱的基本概念知识库是一个有向图，包含：多关系数据(multi-relational data)节点：实体/概念边：关系/属性关系事实=(head, relation, tail)KG的基本概念Node：领域（Domain/Topic）概念（Concept）实例/实体（Entity/Objects/Instance）值（Value） 1.实体（Entity）eg:(姚明，出生地
知识图谱的概念首先是由谷歌提出，其目的是描述真实世界中存在的各种实体和概念，以及他们之间的关系，在真实的行业中应用时，我们需要先根据业务需求进行领域确定，然后通过正常的知识图谱构建方式，进行基础内容的搭建，最后进行实测之后进行优化处理，从而满足原本的业务需求。构建过程主要分为：知识体系搭建、知识抽取、知识融合、知识储存和检索、知识推理、知识问答等六步。第一步：知识体系构建采用什么样的方式表达知识，
预训练的大型语言模型已经成为推动自然语言处理领域进步的关键力量。这些模型凭借其强大的语境理解、生成和交互能力，在信
基于大模型与知识库的Code Review实践，具体实施细节可以归纳如下：一、选择合适的大模型与知识库二、集成大模型与知
先介绍一下基本的概念Knowledge Base ：通常翻译为“知识库”。知识库是人工智能的经典概念之一。最早是作为专家系统（Expert System）的组成部分，用于知识推理。知识库中的知识有很多种不同的形式，例如本体知识、关联性知识、规则库，案例知识等。相比于知识库的概念，知识图谱更加侧重关联性知识的构建，如三元组。知识库是一个很泛的概念，其内容形式要比知识图谱广，可以将知识图谱看作是知识库
当今竞争激烈的商业环境中，企业需要不断提高效率和降低成本，以保持竞争力。而建立一个高效的智能知识库，可以帮助企业实现这一目标。部署企业知识库
但是知识库目前也需要相关专业的工具创建才能满足企业的业务需求，以HelpLook为例，基于人工智能技术，可帮助公司在线制作，知识库，帮助中心，操作指南，FAQ，API文档，产品手册。 HelpLook已接入chatgpt功能，能够让用户体验基于文档
原创
精选
2023-10-19 22:44:00
426阅读
精品：https://www.diagrams.net/integrations 1、bookstackhttps://www.bookstackapp.com/#demo ...
转载
2021-10-15 10:31:00
224阅读
2评论
知识库构建相关技术前沿动态（健康管理领域）目前构建知识库的技术可以分为两大类，一种利用机器学习，另外一种bootstrapping pattern。 若把知识库的理解分为实体之间的关系图谱，主要可以分为两个NLP任务：（1）实体名识别（NameEntity Recognition）（2）关系提取。（RelationExtraction）。这两个任务又和信息提取有很大的渊源（Information
知识图谱，是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系，通过将数据粒度从 document 级别降到 data 级别，聚合大量知识，从而实现知识的快速响应和推理。当前的知识图谱多采用自底向上的方式构建，如Google的Knowledge Vault和微软Satori知识库。如果两个节点之间存在关系，就会被一条无向边连接在一起，这个节点称为实体（Entity），它们之间的边称为关系
转载
2023-09-29 22:27:23
393阅读
员工对组织的客户、产品和业务流程等方面的集体知识是公司最有价值的资产之一，这些知识通常记录在某处，它可能在常见问题解答、PDF、电子邮件或 Slack 频道中，也有可能散布在各处。无论如何，为了能够充分利用这些知识，我们需要做的不仅仅是记录它，同样重要的是，无论是公司的客户、员工还是两者兼而有之，任何需要它的人都可以轻松找到这些知识，这就是知识库发挥作用的地方。使用正确的知识库软件，公司创建、组织
转载
2023-09-07 10:47:51
136阅读
