前言这几年深度学习的爆发带来了一个未曾预料到的结果，Python 这个曾经小众的语言突然之间变得炙手可热。究其原因，在 Python 的生态中我们可以容易的找到许多的资源。例如，NumPy 用于数据计算、Matplotlib 用于数据可视化以及 MXNet、PyTorch、TensorFlow 等一众深度学习框架。相比之下，尽管 Java 语言仍是最流行的语言之一，拥有为数众多的开发者，尤其在企业
首先实体类Personpackage com.henu.dao;
import java.io.Serializable;
public class Person implements Serializable{
private Integer id;
private String name;
private Integer sex;
private Integ
最近一直在探索RAG相关的技术，并且分析了langchain和llamaindex相关技术实现，现在总结和分享一些自己的经验。RAG前沿进展我们借助下面论文中的截图，来说明目前RAG技术的进展。Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey除了在用户的输入query上做文章外，还有更多的操作是进行后处理，比如多路
随着人工智能的能力，特别是大型语言模型 (LLM) 的不断发展和演变，开发人员正在寻求将 AI 功能整合到他们的应用程序中。 虽然文本完成和摘要等简单任务可以通过直接调用 OpenAI 或 Cohere 提供的 API 来处理，但构建复杂的功能需要付出努力和工具。推荐：用 NSDT场景设计器 快速搭建3D场景。Jon Turow 和他在 Madrona 的团队首先指出了这一点，他们指出开发人员必须
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2023-09-22 12:56:03
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设计原则设计模式的6大原则，单一职责原则，开放封闭原则，里式替换原则，依赖导致原则，迪米特原则和接口隔离原则。单一职责原则: 一个类只负责一个功能领域中的相应职责。高内聚，低耦合。开闭原则： 对扩展开放，对修改关闭。不修改原有的代码的情况下进行扩展。//定义了一个抽象动物类，有一个方法
public abstract class AniMal {
abstract void ObjectX()
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2024-07-18 20:40:00
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1.定义 模板方法模式：定义一个操作中的算法的骨架，而将一些步骤延迟到子类中。模板方法使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤。2.UML图AbstractClass是抽象类，其实就是一个抽象模板，它定义并实现了一个模板方法。该模板方法一般是一个具体方法，给出了一个顶级逻辑的骨架，而逻辑的组成步骤在相应的抽象操作中，推迟到子类实现。顶级逻辑也有可能调用一些具体方法。
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2024-08-13 17:40:26
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基础大模型：
定义：基础大模型（如GPT-3、BERT、T5等）是通过大量通用数据集训练得到的预训练模型。这些模型通常具有很强的泛化能力，可以在多种任务上表现出色。
训练数据：基础大模型的训练数据通常来自互联网、书籍、新闻、维基百科等多种来源，包含了大量的文本数据。
特点：基础大模型通常具有大量的参数，能够捕捉到语言的丰富结构和模式。
应用大模型：
定义：应用大模型是基于基础大模型进行微
基础大模型和应用大模型都通过学习训练数据的特征和模式，将知识编码在模型的参数中，而不是直接存储原始数据。因此，可以说
基于模型设计思想简介基于模型设计是一种流程，广泛的适用于汽车控制器开发、通信行业和半导体行业，较之传统软件开发流程而言，开发者能够更快捷、更高效地进行开发。简单来说，基于模型的设计就是根据软件的功能需求作为依据搭建模型，搭建的模型本身就是一个可执行的规格书，输入数据运行模型就可以得到模型的运行结果。模型仿真完毕，如果运行结果符合功能需求时，开发人员可以进行配置自动的生成代码。当软件的功能需求变更时
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2024-05-24 22:51:11
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知识库的完全本地部署，包含大模型和向量库
原创
2023-12-21 14:16:48
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AutoGPT目标是建立和使用 AI Agent，设定一个或多个目标，AutoGPT自动拆解成相对应的任务，并派出 Agent 执行任务直到目标达成，无需编程。
原创
2023-12-21 14:17:57
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FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行
原创
2023-12-21 14:17:08
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https://mp.weixin.qq.com/s?998c35#rd
原创
2024-06-26 17:09:18
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大模型赋能工作全场景：检索、办公、创作三领域革新。检索端实现智能语义理解与多轮对话；办公场景覆盖文档处理、
在 Baeldung 上看到了一篇介绍基于 Java + LangChain 开发大语言模型应用的基础入门文章，写的非常不错，非常适合初学者。于是，我抽空翻译了一下。我的公众号应该有很多读者对这方面的知识感兴趣，希望这篇文章能够起到入门的作用。1. 简介在本教程中，我们将详细探讨 LangChain[1]，一个用于开发基于语言模型[2]的应用程序的框架。我们将首先了解语言模型的基础概念，
实景三维模型其实就是运用数码相机或激光扫描仪对现场进行多角度环视拍摄，再利用三维实景建模软件进行处理生成的一种三维虚拟展示技术。在浏览过程中，能够对三维模型进行放大、缩小、移动等操作，同时还可以查看实景三维模型中物体的详细信息。实景三维模型可以用于面积测量、场地规划、土方量计算，还可以与实景模型进度软件对接实现对工程项目的进度分析、实景模型虚拟空间运维管理等。实景三维模型的具体应用1、多方位实景展
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2024-01-19 23:13:12
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在人工智能(artificial intelligence, AI)的宏伟画卷上，大模型如同绚烂的星辰，照亮了技术的未来，不仅重塑了人们对技术的认知，更在无数行业中悄然引发变革。然而，这些智能技术并非完美，也存在风险和挑战。在此，我们将揭开大模型的神秘面纱，分享其技术与特点，剖析其发展与挑战，一窥AI时代的风采。大模型例如生成式预训练(generative pre-trained transfor
原创
2024-10-29 16:01:54
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本文将如何如何使用HuggingFace中的翻译模型。 HuggingFace是NLP领域中响当当的团体，它在预训练模型方面作出了很多接触的工作，并开源了许多预训练模型和已经针对具体某个NLP人物训练好的直接可以使用的模型。本文将使用HuggingFace提供的可直接使用的翻译模型。 模型使用 笔者将在PyTorch框架下使用HuggingFace的中译英模型和英译中模型。其中中译英模
Chinchilla：训练计算利用率最优的大语言模型
《Training Compute-Optimal Large Language Models》
一、简介 近期出现了一些列的大语言模型(Large Language Models, LLM)，最大的稠密语言模型已经超过了500B的参数。这些大的自回归transformers已经在各个任务上展现出显著效果。 训练LLM的计算和能源消耗是巨大
摘要第1章项目体系架构设计1.1 项目系统架构项目以推荐系统建设领域知名的经过修改过的 MovieLens 数据集作为依托，以某科技公司电影网站真实业务数据架构为基础，构建了符合教学体系的一体化的电影推荐系统，包含了离线推荐与实时推荐体系，综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。提供了从前端应用、后台服务、算法设计实现、平台部署等多方位的闭环的业务实现。用户可视化： 主要负责实
