利用文本挖掘技术对哈利波特系列书籍进行情感分析，旨在探索这些书籍中情感的分布和变化。通过使用tidyversetidytext和等R语言包，可以提取并分析书籍中的情感词汇。
假设模型参数为Ψ。
一个项目中需要获取本机安装的所有应用程序列表，花了一点时间研究了一下，分享出来。主要通过访问注册表和桌面快捷方式
LLM 带动了任务自动化的发展，它将用户指令描述的复杂任务分解为子任务，并调用外部工具来执行它们，在 Agent 中发挥着核心作用。但是目前还缺少系统化、标准化的基准来催 LLM 任务自动化的发展。任务自动化可以分为三个关键阶段：任务分解、工具调用和参数预测。为了生成高质量的评估数据集，作者引入了工具图的概念来表示用户意图中分解
不知道为啥，之前PyCharm的Copilot用的好好的，但是我非要手欠给卸载了，结果在插件市场怎么安装都安装不上了，直接点 install 没有反。
之前面试的时候被问到了这个问题，遂总结一下看到的论文中的多模态对齐方式。
UFO 是一种以 UI 为中心的 Agent，利用 GPT-Vision，针对 Windows 操作系统上的应用程序量身定制，能够独立完成用
解决不同领域和多种模态的复杂任务是通往AGI的关键，尽管现在有各种各样的AI模型，但是它们没有办法自主地处理复杂任
我是通过 pdfplumber 加载的 PDF 文件，所以自然而然的去 pdfplumber 的 GitHub 上看看有没有人遇到类似的问题，果然找到了一个。本地跑没什么问题，但是
直接通过 datetime 模块加载时间字符串进行格式化，然后对时间列表进行排序，最后两两计算时间差。
直接暴力循环。
一共 30 道题，得分情况为 0 ~ 100 分。创建一个 30 行 100 列的 dp 数组，dp[i][j] 表示做完第 i 题，得分为 j 的方案数。
之前有一个业务功能中用到了 Django + Celery 做异步任务，一开始都是各个产品独立创建 Docker 容器，但是
大规模视觉-语言模型（Large Vision-Language Models，LVLMs）基本上使用得都是同一个视觉词表——CLIP，它也适用于大部分的视觉任务。但是，对于一些特殊的任务往往需要更密集和更细致的感知，比如文档OCR和图标理解，特别是对于非英语场景，CLIP的词表在分词时往往比较低效，并且还可能会遇到无法分词的问题。基于此问题，作者提出了Vary（法。
视觉基座模型还没有基于CNN的大模型CNN不具有长距离依赖性和自适应空间聚合能力改进了DCNv2一方面是模型做大之后效果怎么样，另一方面关注是否解决了长距离依赖性和自适应空间聚合能力。
Summary: CLIP模型通过对比损失进行训练，这通常依赖于数据增强来防止过拟合，但是在CLIP的训练过程中，只对图像进行了数据增强
总的来说，还是挺期待未来可以有所突破的！！！但是我觉得这个大模型算是国内的很不错的大模型了，起码gpt49有的它都有，虽然
Institution: 中国科学院大学（UCAS）, 华为, 鹏城实验室Summary: CNNs和ViTs是视觉特征表示领域常用的两个基座
今天是2024年2月16号，大年初七，年还没过完，早晨起来朋友圈就被Sora刷屏了。本来以为没啥，都是公
Summary: 作者使用了一系列方法来提升CLIP的训练效率和效果，包括新的表示学习方法、更换优化器和数据增强技术，使
Elasticsearch 在许多应用中被广泛使用，包括日志和事件数据分析、内容搜索、数据可视化、地理搜索等。在本应用中，我们有大量的非结构化文档要存储（PDF、TXT和HTML），而ElasticSearch恰好可以帮助我们实现相应的检索功能。然后，创建一个Elasticsearch客户端实例，并连接到本地运行在9200端口上的Elasticsearch服务器。6.灵活的查询语言
自动驾驶汽车首先需要准确的知道自己在地图上的位置。理所当然的我们可以想到通过GPS来进行定位，但获取GPS信号需要跟
GPT系列的五年发展之路。
我有两个GPT2的模型，只有1亿参数，并以16位浮点数存储，也就是250MB左右
比如，我们有一张学生表，其中一个字段是地址。如果我们把地址拆分成省份、城市、街道、门牌号等多个字段存储，那么这就不符合第一范式的要求
昨天晚上跑的好好的训练脚本，今天早晨突然就开始报错了。主要是在Jupyter Notebook上跑的时候报错，但是直接打开Python Console跑是可以的。果然CUDA Version变成了12.0，我记得之前是11.7，所以降级就可以了。（我也想升级，但是当前时间点PyTorch暂时还不支持12.0）然后突然想起来，昨天晚上更新了CUDA驱动，主要是NVID
【代码】【Kafka】常用操作。
在当前窗口新建一个终端：Ctrl + Shift + t。新开一个终端窗口： Ctrl + Shift + n。在当前窗口跳到某个终端：Alt + 1…
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持Linux, Mac, Windows,包含了众多流行的科学计算、数据分析的Python包。
思路：相同的两个数异或等于0。/ 偶数与1进行异或结果为原来偶数加一后的奇数，奇数与1进行异或结果为原来的奇数减一后的偶数。算法：位运算 / 二分。
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