阅读目录一、三大编程范式编程范式即编程的方法论，标识一种编程风格：大家学习了基本的python语法后，大家可以写python代码了，然后每个人写代码的风格不同，这些不同的风格就代表了不同的流派；如果把python的基本语法比作武术的基本功，那么不同的编程风格就好比不同的武林门派。虽然大家风格不同，但是都可以完成你的编程需求，python是一门面向对象编程语言，但是目前为止，你从未接触面向对象编程，
by tjuarch1 简介谢林模型，也叫谢林隔离模型，是由美国经济学家托马斯·谢林于1971年提出，描述同质性在空间隔离上的影响和作用。 它是基于智能体的模型，包含有三个元素： 1、会产生行为的智能体 2、智能体行为遵循一定的规则 3、智能体产生的行为会导致宏观上的结果2 python实现模型揭示的一些事实在实际中得到了验证，人们对于身边各种不同阶层邻居的存在，但是最终经过有限次的迁徙后，却形成
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2023-09-06 22:46:12
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Martin Fowler很早以前就写过一篇文章，题目叫”贫血模型”。文章里面批判贫血的领域模型是不够优雅、不够OO的，提倡使用充血的领域模型。在Java世界里这是一直争论的话题。到底什么是贫血什么是充血呢？贫血模型贫血模型：是指领域对象里只有get和set方法，或者包含少量的CRUD方法，所有的业务逻辑都不包含在内而是放在Business Logic层。优点是系统的层次结构清楚，各层之间单向依赖
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2024-08-08 07:35:47
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深入解析大模型：从基础理论到实际应用
大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！今天我们来深入解析大模型的基础理论和实际应用。
一、大模型的基本概念
大模型（Large Model）是指包含大量参数和复杂结构的机器学习模型，通常用于处理复杂的任务，如自然语言处理、图像识别和推荐系统。大模型的核心优势在于其强大的表达能力和泛化能力，能够在大规模数据集上训练出高精度
原创
2024-07-29 22:54:14
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大模型（Large Model）是指包含大量参数和复杂结构的机器学习模型，通常用于处理复杂的任务，如自然语言处理、图像识别
原创
2024-08-14 11:35:58
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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
前言 object relation mapping(ORM)关系对象映射表，一个类实例映射为一条表记录目录数据库配置创建类单表操作一对多(外键)一对一(外键+unique)多对多(关系表)自关联聚合函数，Q函数，F函数惰性取值，迭代对象，exists()函数 数据库配置 1.django 默认使用sqlite的数据库，如
大模型已经火热了很长的时间了，学会使用大模型来提升工作效率已经成为了一种新技能，那什么是大模型呢？这里简单地阐。这个术语没有正式的定义，但它通...
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2024-05-14 10:48:01
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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
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
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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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
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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# Python Spark实际应用指南
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(明确需求) --> B(数据准备)
B --> C(数据清洗)
C --> D(数据处理)
D --> E(结果分析)
E --> F(结果展示)
```
## 二、步骤及代码示例
### 1. 明确需求
首先需要明确需求，确定要解决的问
原创
2024-05-18 05:09:55
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编者按：大模型的上下文理解能力直接影响到 LLMs 在复杂任务和长对话中的表现。本期内容聚焦于两种主流技术：长上下文(Large Context Windows)和检索增强生成(RAG)。这两种技术各有何优势？在实际应用中，我们又该如何权衡选择？文章不仅详细阐述了这两种技术的工作原理，还深入分析了它们在效率、准确性和实施成本等方面的差异。文章特别提到了在执行重复性任务时使用 Context Cac
原创
精选
2024-07-03 10:47:53
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 实现感知器模型并展示其实际应用代码。感知器是一种简单的线性分类器，主要用于二分类问题。虽然它的工作原理相对简单，但在机器学习和神经网络的基础理论中，它却占有重要地位。
首先，我们需要明确感知器的作用和相关背景。感知器模型最早由Frank Rosenblatt在20世纪50年代提出，旨在模仿人脑神经元的功能。它通过加权输入信号、加上偏置后通过激活
https://mp.weixin.qq.com/s?998c35#rd
原创
2024-06-26 17:09:18
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