虽然python解析xml的库很多，但是，由于lxml在底层是用C语言实现的，所以lxml在速度上有明显优势。除了速度上的优势，lxml在使用方面，易用性也非常好。这里将以下面的xml数据为例，介绍lxml的简单使用。例子：dblp.xml(dblp数据的片段)<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>Stefano BellucciSergio Fe
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2023-12-21 10:20:12
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由于使用其硬件创建的生成式AI应用程序，Nvidia经历了显着的增长。另一项软件创新，矢量数据库，也正在乘着生成式人工智能的浪潮。开发人员正在向量数据库上用Python构建AI驱动的应用程序。通过将数据编码为向量，他们可以利用向量空间的数学特性在非常大的数据集中实现快速相似性搜索。让我们从基础开始！矢量数据库基础知识矢量数据库将数据作为数字矢量存储在坐标空间中。这允许通过余
PyTorch剪枝方法详解，附详细代码。一，剪枝分类1.1，非结构化剪枝1.2，结构化剪枝1.3，本地与全局修剪二，PyTorch 的剪枝2.1，pytorch 剪枝工作原理2.2，局部剪枝2.3，全局非结构化剪枝三，总结参考资料一，剪枝分类所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”，这是一个目前依然在研究的
随着 Python 最近变得越来越流行，你们中的许多人可能正在接受与 Python 打交道的技术面试。在这篇文章中，我将列出十个高级 Python 面试问题和答案。这些内容可能会令人困惑，并且针对的是中级开发人员，他们需要对 Python 作为一种语言及其背后的工作原理有很好的理解。1、Nolocal 和 Global 关键字的用途是什么？这两个关键字用于更改先前声明的变量的范围。no
在这篇博文中，我将深入探讨“Python LLM模型原理”，并通过多种技术手段展示其工作机制和应用背景。长久以来，LLM（大语言模型）在自然语言处理（NLP）领域的杰出表现引起了广泛关注。通过Python编程语言，我们可以很好地实现和理解这些复杂算法的基本原理。
### 背景描述
近年来，随着深度学习技术的快速发展，LLM的应用越来越广泛。这些模型不仅能够进行文本生成，还能够进行对话、翻译等任
# Python LLM（大语言模型）是什么？
随着人工智能技术的迅速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）中的应用越来越广泛。而在实现这些模型时，Python 作为其主要的编程语言之一，起着至关重要的作用。本文旨在深入探讨 Python LLM 的概念、原理和实际应用，帮助读者更好地理解这个新兴领域。
## 什么是大语言模型（LLM）？
大语言模型（Large Language
原创
2024-10-03 04:51:48
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推荐开源项目：llvmlite - 轻量级LLVM Python绑定库项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llvmlitellvmlite 是一个针对Numba等JIT编译器需求设计的轻量级LLVM Python绑定库。它提供了一个简单的小型C接口，覆盖了部分LLVM C++ API，并通过ctypes在Python中进行封装，同时也实现了一套纯Pytho
**Model Context Protocol (MCP)** 是一个开放协议，旨在使大型语言模型 (LLM) 应用与外部数据源和工具无缝集成。它提供了一种标准化的方式，将 LLM 与它们所需的上下文连接起来，适用于构建 AI 驱动的 IDE、改善聊天交互或构建自定义的 AI 工作流。本教程将指导您如何使用 MCP 实现通用的 Server 和 Client。我们将提供源码结构和功能说明，以帮助您理解核心逻辑。
文章目录key words:介绍**MMU****物理地址**线性地址虚拟内存逻辑地址内存管理内存及寻址地址变换地址变换分段机制分页机制启用分页机制实现线性地址到物理地址转换的过程分页机制和分段机制的不同页表结构两级页表结构不存在的页表页表项格式虚拟存储任务之间的保护 和 特权级保护 key words:物理地址: 内存单元所看到的地址，机器内主存的地址，包括RAM和ROM逻辑地址: cpu生成
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2024-04-05 12:15:04
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使用 Python 生成流畅文本 LLM 的全过程
在当前的技术环境中，利用 Python 生成流畅的文本是一个受广泛关注的话题。大型语言模型 (LLM) 能够生成结构化和自然语言文本，但在实现这一目标之前，我们需要做好充分的环境准备。以下是我整理出的全过程，包括所需的软硬件要求、具体的分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。
## 环境准备
1. **硬件要求**
- 至少
# 如何实现LLM模型核心代码的Python示例
在现代的自然语言处理（NLP）领域，大型语言模型（LLM）已成为一个热门话题。这篇文章将逐步引导你实现一个简单的LLM核心代码示例，使用Python完成。我们首先介绍整个流程，然后详细说明每一步的实现细节和所需代码。
## 流程概览
下面是实现LLM模型的整体流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------
1、概述 大型语言模型(LLM)的输出行为可以通过多种配置参数进行精细控制。这些参数共同决定了模型生成文本的质量、风格和多样性。理解这些配置选项及其相互作用对于有效使用LLM至关重要。 2、输出长度 (Output length) 一个重要的配置设置是响应中要生成的令牌数量。生成更多令牌需要 LLM
RNN和LSTM学习笔记RNNRNN简介BRNNDRNNLSTMBi-LSTMLSTM代码分析RNNRNN简介参考知乎 循环神经网络 对于处理连续文本，我们需要联系句子上下文的内容，例如“我 吃 水果”。 我们需要将三个词一次输入我们的输入层中，三个词分不同的时刻输入。因此，每个时刻的权值W都是继承上个权值S，而新的S又由输入X和W共同决定，更为详细的图： 我们将每次的输出更新，会得到下面这样的公
课程学习本节课主要对于大白AI课程：https://mp.weixin.qq.com/s/STbdSoI7xLeHrNyLlw9GOg《Pytorch模型推理及多任务通用范式》课程中的第五节课进行学习。作业题目包含以下必做题和思考题1、必做题：1.1 自己找 2 张其他图，用 Yolox_s 进行目标检测，并注明输入尺寸和两个阈值。2、思考题：2.1 Yolox_s：用 time 模块和 for
随着人工智能技术的不断发展，大型语言模型（LLM）和智能问答BI技术日益普及，为企业的数据处理和分析工作带来了革命性的变革。本文将探讨如何利用LLM大模型和智能问答BI生成智能报表，以提升企业的决策效率和数据洞察力。一、LLM大模型的应用LLM大模型是指基于深度学习技术的大型语言模型，具有强大的自然语言处理能力。通过LLM大模型，企业可以高效地处理大量的文本数据，挖掘出隐藏在其中的信息。以下是利用
原创
2023-11-27 11:06:58
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LLM2LLM 是一种创新的迭代数据增强技术，通过教师模型生成合成数据，显著提升大语言模型在数据稀缺任务中的性能。
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LLM量化和轻量级实现的区别
原创
2024-05-17 10:16:20
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本文介绍观测云通过集成 OpenLLMetry，实时采集和分析大语言模型（LLM）的链路信息，帮助用户监控模型的运行状态，优化模型的性能和资源利用率，同时快速和解决潜在问题，从而提升大语言模型在生产环境中的稳定性和效率。
LLVM IR介绍及各种示例参考文献链接https://github.com/llir/llvmhttps://github.com/Evian-Zhang/llvm-ir-tutorial/tree/master/code优化是对LLVM IR进行操作： 什么是LLVM IRLLVM IR 是一门低级语言，语法类似于汇编任何高级编程语言（如C++）都
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2024-05-30 10:38:01
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