从RNN说起 所谓的RNN就是想要记住一些过去的信息，所以它具有环（loops）的形式，如下所示 上面的模块A 的输入为xt
，输出为ht
，记忆体现在它将当前步的信息又送入下一步中，如果我们沿时间轴来看，RNN长这样 这一结构考虑了过去的信息，但是随着时间间隔的增大，RNN其实记不住太久之前发生的信息了 比如上图中的t+1 时刻的输出可能与t0,t1 时刻的输入相
2019-10-24 20:13:07 一、自回归语言模型 Autoregressive LM 在ELMO／BERT出来之前，大家通常讲的语言模型其实是根据上文内容预测下一个可能跟随的单词，就是常说的自左向右的语言模型任务，或者反过来也行，就是根据下文预测前面的单词，这种类型的LM被称为自回归语言模
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2019-10-24 20:13:00
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推理工具DeepSpeed-Inference DeepSpeed-Inference是DeepSpeed框架在推理方面的扩展。DeepSpeed-Inference合并了张量、流水线并行以及自定义优化cuda核等并行化技术。DeepSpeed提供了无缝推理模式来兼容DeepSpeed、Megatron和HuggingFace训练的Transformer模型。DeepSpeed-Inferenc
IMSL是inter提供的数学库函数，可以通过c语言、fortran语言以及matlab调用。
最近因为需要计算一些方程，自己编程效率低又容易出bug。然后自己就打算安装IMSL库函数，想借助库函数解决问题。折腾了一会，又在同学的帮助下，最后也安装上了。现在记录一下如何安装、配置吧。我是在win10下安装的IMSL6.0版，我就基于该版本来说
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2024-10-24 19:20:25
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文章目录词嵌入介绍如何利用上下文count basedprediction based词嵌入的一些细节 词嵌入介绍• Machine learns the meaning of words from reading a lot of documents without supervision。 机器在没有监督的情况下从许多文件学到词语的意义。 我们可以像下图一样将这些词语分成三类，但是仅仅是按w
树模型1、决策树 ID3，C4.5，CART2、随机森林RF3、Adaboost4、GBDT5、XGboost6、孤立森林（异常检测）四、GBDT 提升树，GBDT同样基于最小化第m
m
个学习器和前m−1m−1个学习器累加起来损失函数最小，提升树采用残差的思想来最小化损失函数，将投票权重放到学习器上，使得基学习器的权重都为
目录LSTM机器学习生成音乐数据集介绍将mid转成note数组将note数组转成mid文件获取数据集并将其保存将note进行编号构建数据集截取数据进行one-hot编码构建模型训练生成音乐加载数据加载模型构建id与note的映射预测下一个note源源不断产生note数据生成音乐总结参考LSTM机器学习生成音乐 在网络流量预测入门（二）之LSTM介绍中对LSTM的原理进行了介绍，在简单明朗的 RN
# Python中的线性回归模型预测
线性回归（Linear Regression）是一种在统计学中用来描述自变量与因变量之间关系的基本方法。它通过找到一个最优的线性方程来预测输出变量。Python拥有丰富的库（如`scikit-learn`）来实现线性回归模型。本文将介绍如何使用Python进行线性回归模型的预测，并提供代码示例和简单的类图。
## 线性回归的基本概念
线性回归的目标是通过
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Ollama 平替！LM Studio本地大模型调用实战指南
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LM Studio 支持本地运营大模型下载地址: https://lmstudio.ai/一 搜索下载管理安装之后打开, 搜索对应大模型, 下载, 举例: baichuan点击左侧菜单栏文件夹图标进行管理二 聊天点击左侧菜单栏聊天图标, 新建聊天, 输入框输入内容可能对回答的结果并不满意, 我们可以点击结果后面的编辑, 更正结果, 多次训练后, ai就回回复我们想要的答案三 API接口点
原创
2023-12-17 19:13:32
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用 RAGFlow 快速搭建微信问答机器人 (qq.com)Windows跨网段端口转发_windows双网卡端口转发-CSDN博客API reference | RAGFlow！Wechaty | Wechatywechaty/wechaty: Conversational RPA SDK for Chatbot Makers. (github.com)重磅：使用UOS微信桌面版协议登录，wec
原创
2024-08-12 12:37:52
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环境准备基础硬件配置，我这里是用了退役笔记本作为服务器，运行 ESXi 虚拟化环境，这次使用的虚拟机参数如下：CPU：4 x 3.3 GhzRAM：16GBGPU：RTX3050 4GB显存OS：Windows 10 Workstation（22H2）注意，除此以外继续阅读本文还需要你具备以下能力：有自己的网络优化手段，部分资源无法在国内直连基本英语阅读能力，至少报错信息得看的懂安装
概要统计语言模型的目标是学习句子中词的联合概率，这其中有个非常严重的问题就是维度灾难。论文提出使用神经网络模型对词进行分布式表示：关联词汇表中的每个词，形成一个分布式词特征向量根据词序列中词的特征向量表示词序列的关联概率函数学习词特征向量和关联概率函数的参数特征向量可以表示词的不同方面，因为每个词都与向量空间中的一个点相关联。概率函数则是以词序列的条件概率表示，使用多层神经网络进行训练函数的参数。
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2024-05-07 08:20:30
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ollama集成embed模型是一个强大的工具，能够在不同的应用中提供智能嵌入功能，它的集成也相对复杂。接下来，我们将详细探讨如何进行ollama集成embed模型的环境准备、实现步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化。
## 环境准备
为了成功集成ollama embed模型，我们首先需要准备相关的开发环境和依赖。以下是必要的依赖安装指南，适用于Linux、MacOS和Windows
# 安装 Embed Python 的详细步骤指南
## 引言
在过去的几年中，Python 逐渐成为了一种非常流行的编程语言，其简洁、灵活的特性吸引了众多开发者。而“Embed Python”则是使 Python 脚本可以嵌入到其他应用程序中，以实现更强大的功能。如果你是一名刚入行的小白，这篇文章将指导你一步一步完成 Embed Python 的安装。
## 整体流程概览
下面是安装 Em
原创
2024-10-07 03:20:06
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嵌入式技术已成为当前炙手可热的关键词，而微软的Windows Embedded Standard 7更是关键词中的明星字眼。嵌入式技术的应用环绕在我们周围，比如工控制造业的工艺电子控制，外出乘坐的轨道交通及其相关配套电子设施，物流自动化设施；与我们日常生活较为熟悉的有电子相框、电子触摸屏，数字广告牌等等。而微软的Windows Embe
一、前言自 OpenAi 发布 ChatGPT 对话性大语言模型，AI 这两年发展迎来爆发，国内外也衍生了大量的语言模型开放给公众使用。为了可以让更多人接触到AI，让本地化部署更加轻便快捷，于是就有了Ollama、LM Studio等可以在本地部署模型的工具。相比之下，ollama 需要通过命令进行安装，下载模型，以及对话， 如果需要 web 界面，可搭配 open-webui 进行配套使用，整套
参考：[1] 《嵌入式系统软件及操作系统》1、嵌入式操作系统的功能在嵌入式系统中工作的操作系统被称为EOS（Embedded Operating System，嵌入式操作系统），EOS的基本功能主要是：构建一个易于编程的虚拟平台；系统资源的管理者。2、嵌入式操作系统的分类1. 按系统类型分商业化系统专用系统开放源代码系统2. 按相应时间分按照系统对响应时间的敏感程度，EOS可以分为实时操作系统（R
本篇作为学习Python笔记，来记录学习过程。安装环境：windows10官方下载地址：https://www.python.org/有很多的版本 我这里选择了3.7.2executable表示可执行版，需要安装后使用，embeddable表示嵌入版，就是解压以后就可以使用的版本。可执行版安装比较简单，一直默认就好了。embeddable需要注意，当我们解压这个也是需要解压到同一路径的，这里面放着
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2023-07-06 15:34:52
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UniLM是一种语言模型，类似BERT，但是比BERT优的点在哪里，它不仅能很好处理NLU的问题，也能很好处理NLG的问题，可以解释为一种既能阅读又能自动生成的预训练模型。一、概述UniLM，（统一预训练语言模型），对应论文：Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation&nb
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2024-05-25 14:20:14
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