keras_preprocessing.image.image_data_generator.ImageDataGenerator.flow_from_directory()获取目录路径并生成一批增强数据。def flow_from_directory(self,
directory: Any,
tar
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2024-10-04 09:01:24
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Dialogflow is a natural language understanding (NLU) platform provided by Google. It is used to design and integrate conversational user interfaces into mobile and web apps, devices, bots,
实验5：OpenFlow协议分析和OpenDaylight安装一、实验目的回顾JDK安装配置，了解OpenDaylight控制的安装，以及Mininet如何连接；通过抓包获取OpenFlow协议，验证OpenFlow协议和版本，了解协议内容。二、实验任务Mininet生成拓扑连接OpenDaylight，在Mininet上通过ping抓包验证OpenFlow1.3协议三、实验步骤1.实验环境安装了
BERT-flow来自论文《On the Sentence Embeddings from Pre-trained Language Models》，中了EMNLP 2020，主要是用flow模型校正了BERT出来的句向量的分布，从而使得计算出来的cos相似度更为合理一些。由于笔者定时刷Arixv的习惯，早在它放到Arxiv时笔者就看到了它，但并没有什么兴趣，想不到前段时间小火了一把，短时间内公众
MLflow模型MLflow模型是用于打包机器学习模型的标准格式，可用于各种下游工具 - 例如，通过REST API实时提供服务或在Apache Spark上进行批量推理。该格式定义了一种约定，允许您以不同的“风格”保存模型，这些“风味”可以被不同的下游工具理解。 目录存储格式API模型内置型号口味模型定制内置部署工具
存储格式每个MLflow模型都是一个包含任意文件MLmode
ollama ragflow 本地是一个复杂的技术问题，不少开发者在迁移和兼容性处理上会遇到困难。通过整理这篇博文，我将详细探讨版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展，以帮助大家更好地应对这些挑战。
## 版本对比
在处理 ollama ragflow 的不同版本时，兼容性分析尤为重要。以下表格展示了主要版本的特性对比：
| 特性 | v1.
ragflow ollama本地安装是一个需求日益增长的工具，能够帮助用户在本地配置并使用强大的自然语言处理能力。本文详细记录了如何解决这一工具的本地安装问题的过程。
## 环境准备
首先，我们需要明确软件和硬件的要求，以确保安装过程顺利完成。
### 软硬件要求
- 操作系统：Linux (Ubuntu 20.04及以上) 或 macOS
- 内存：至少 8GB
- 存储空间：至少 10
RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）针对用户各类不同的复杂格式数据
模型概述字符编码层字符编码层主要对字符进行编码，经过多个卷积层和池化层，再经过多个高速链路层和投影层，作为词的Embedding送入后续的层中。inputs先假设为[batch_size, seq_len, w_dim]，其中batch_size代表句子个数维度，也可以当成batch维度，seq_len表示最大句子长度，w_dim表示最大词长度，默认为50。实现代码:# 字符编码层
# shape
2019年03月24日15:23:32更新： 由于图片经常显示不出来，本文最新链接请点击：://fuhailin.github.io/Embedding/ 博主所有博客写作平台已迁移至：://fuhailin.github.io/ ，欢迎收藏关注。这篇博客翻译自国外的深度学习系列文章的第四篇在深度学习实验中经常会遇Embedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比
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2024-07-29 19:06:14
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本地部署 langchain-ChatGLM1. 什么是 langchain-ChatGLM2. 什么是 langchain3. Github 地址4. 安装 Miniconda35. 创建虚拟环境6. 部署 langchain-ChatGLM7. 启动 langchain-ChatGLM8. 访问 langchain-ChatGLM9. API部署10. 命令行部署11. 其他，LangCha
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2024-10-11 17:18:32
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首先我们打开 Python 的解释器，在里面输入如下内容： >>> a = 1024>>> b = 1024>>> a is bFalse>> a = 1024>>> b = 1024>>> a is bFalse当 a 和 b 的值皆为 1024 的时候，a is b 为 False，
前言Stable Diffusion 是用 LAION-5B 的子集（图像大小为512*512）训练的扩散模型。此模型冻结 CLIP 的 ViT-L/14 文本编码器建模 prompt text。模型包含 860M UNet 和123M 文本编码器，可运行在具有至少10GB VRAM 的 GPU 上。接下来实战一下本地部署。本地部署1. 安装环境conda create -n diffenv py
在本博文中，我将探讨“langchain Embedding 本地”的相关问题，具体涉及到备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和最佳实践。围绕每个主题，我将提供详细的代码示例、流程图、相关图表和其他信息，以帮助大家有效理解和实施本地嵌入。
### 备份策略
为了确保数据安全和可恢复性，我设定了一个周期性的备份策略。以下是一个甘特图示例，展示了备份频率和任务安排：
```merma
一、作用 Embedding 是一种单词编码，用低维向量实现了编码，这种编码通过神经网络训练优化，能表达单词之间的相关性。 在是用独热码one_hot编码时，我们会发现单词的编码十分稀疏，以至于训练的效率不是很高。采用embedding的方法可以很好的
Windows Embedded中文主页http://www.microsoft.com/china/windows/embedded/default.mspxWindows Embedded从入门到精通系列课程http://www.microsoft.com/china/msdn/events/webcasts/shared/webcast/Series/WE.aspxWindows Embed
chatgpt是一个基于GPT-3模型的聊天机器人项目，它能够与用户进行自然语言交互，并提供各种实用的功能。然而，对于许多开发者来说，将chatgpt源码部署到自己的服务器上并不是一件容易的事情。在本篇文章中，我们将为大家提供一个详细的部署教程，帮助您快速地在自己的服务器上搭建chatgpt聊天机器人。第一步：准备工作在开始之前，您需要先准备好以下的一些工具和环境：1. Linux服务器：您可以使
ragflow/README_zh.md at main · infiniflow/ragflow · GitHubQAnything/README_zh.md at master · netease-youdao/QAnything · GitHub1、为什么RAGFlow解析文档的时间比LangChain长？我们使用自己的视觉模型，在布局分析、表格结构识别和OCR（光学字符识别）等文档预处理任
原创
2024-05-27 10:19:52
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1、一共5个镜像：2024/6/13
$ git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
$ cd ragflow/docker
$ chmod +x ./entrypoint.sh
$ docker compose up -d #老失败，以下单独拉取
docker pull infiniflow/ragflow:dev
原创
2024-06-13 16:43:19
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首先，介绍一下embedding的概念（该思想参考自知乎）：Embedding在数学上表示一个maping： ， 也就是一个function。其中该函数满足两个性质： injective （单射的）：就是我们所说的单射函数，每个Y只有唯一的X对应;structure-preserving（结构保存）：比如在X所属的空间上 ，那么映射后在Y所属空间上同理 。那么对于word embedding
