Python 潮流周刊#50:我最喜欢的 Python 3.13 新特性!

本周刊由 Python猫 出品,精心筛选国内外的 250+ 信息源,为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景:帮助所有读者精进 Python 技术,并增长职业和副业的收入。 本期分享了 12 篇文章,11 个开源项目,2 则音视频,赠书 5 本《黑客与画家

LLaMA 3 源码解读-大语言模型5

title: llama3源码解读 tags: DL 本来不是很想写这一篇,因为网上的文章真的烂大街了,我写的真的很有可能没别人写得好。但是想了想,创建这个博客就是想通过对外输出知识的方式来提高自身水平,而不是说我每篇都能写得有多好多好然后吸引别人来看。那作为对整个合集内容的完善,这篇博客会解析现在

Go-Zero技能提升:深度探究goctl的妙用,轻松应对微服务开发挑战!(三)

前言 有位同学在群里说:“Go-Zero官方文档太简洁了,对小白有点不友好。好奇你们是怎么学习的?项目是怎么封装的?有什么提高开发效率的技巧吗?”。 来来来,这期内容给你安排上,先教你goctl的妙用! 前两篇文章分享了 Go-Zero微服务快速入门和最佳实践(一) 和 Go-Zero从0到1实现微

使用ChatGPT自动构建知识图谱

1.概述 本文将探讨利用OpenAI的gpt-3.5-turbo从原始文本构建知识图谱,通过LLM和RAG技术实现文本生成、问答和特定领域知识的高效提取,以获得有价值的洞察。在开始前,我们需要明确一些关键概念。 2.内容 2.1 什么是知识图谱? 知识图谱是一种语义网络,它表示和连接现实世界中的实体

加密的艺术:密文的创建和校验

这是我们今天要探讨的数据加密技术。数据的保密是对数据加密、解密的统称,用学院派的说法就是,使用某种算法改变了信息原本的形态,使攻击者即使窃取了信息也因为没有对应的解密的方法也无法获取当信息的真实内容。

Python 潮流周刊#48:Python 3.14 的发布计划

本周刊由 Python猫 出品,精心筛选国内外的 250+ 信息源,为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景:帮助所有读者精进 Python 技术,并增长职业和副业的收入。 本期分享了 12 篇文章,11 个开源项目,赠书 5 本《图解TCP/IP(第6版

前端使用 Konva 实现可视化设计器(7)- 导入导出、上一步、下一步

请大家动动小手,给我一个免费的 Star 吧~ 这一章实现导入导出为JSON文件、另存为图片、上一步、下一步。 github源码 gitee源码 示例地址 导出为JSON文件 提取需要导出的内容 getView() { // 复制画布 const copy = this.render.stage.c

【产研测类】线上问题处理机制

1 概述 本规范致力于优化运营与产研团队在线问题管理的效率与效果,全面覆盖生产问题的识别、处理机制、分类分级、责任归属和明确奖惩机制。同时,侧重资源重点解决主流程关联的核心模块生产问题。如此,确保各个环节责任到人,内容详实,助力团队高效协同。 2 线上问题 2.1 线上问题定义 在互联网产品研发、运

【高级RAG技巧】在大模型知识库问答中增强文档分割与表格提取

前言 文档分割是一项具有挑战性的任务,它是任何知识库问答系统的基础。高质量的文档分割结果对于显著提升问答效果至关重要,但是目前大多数开源库的处理能力有限。 这些开源的库或者方法缺点大致可以罗列如下: 只能处理文本,无法提取表格中的内容 缺乏有效的分割策略,要么是一整个文档全部提取,要么是词粒度的获取

深度学习之PyTorch实战(4)——迁移学习

(这篇博客其实很早之前就写过了,就是自己对当前学习pytorch的一个教程学习做了一个学习笔记,一直未发现,今天整理一下,发出来与前面基础形成连载,方便初学者看,但是可能部分pytorch和torchvision的API接口已经更新了,导致部分代码会产生报错,但是其思想还是可以借鉴的。 因为其中内容

Clickhouse表引擎之MergeTree

1.概述 在Clickhouse中有多种表引擎,不同的表引擎拥有不同的功能,它直接决定了数据如何读写、是否能够并发读写、是否支持索引、数据是否可备份等等。本篇博客笔者将为大家介绍Clickhouse中的各个表引擎以及其含义。 2.内容 2.1 MergeTree 适用于高负载任务的最通用和功能最强大

ChatGPT开发实战

1.概述 前段时间使用体验了ChatGPT的用法,感受到ChatGPT的强大,通过搜索关键字或者输入自己的意图,能够快速得到自己想要的信息和结果。今天笔者将深挖一下ChatGPT,给大家介绍如何使用ChatGPT的API来实战开发一些例子。 2.内容 2.1 ChatGPT起源 这个还得从谷歌发布B

ChatGPT搭建AI网站实战

1.概述 ChatGPT是一款基于GPT-3.5架构的大型语言模型,它能够进行自然语言处理和生成对话等任务。作为一款智能化的聊天机器人,ChatGPT有着广泛的应用场景,如在线客服、智能助手、个性化推荐等。今天笔者给大家分享一下如何使用ChatGPT的API模型快速搭建一个AI网站。 2.内容 在实

基于ChatGPT用AI实现自然对话

1.概述 ChatGPT是当前自然语言处理领域的重要进展之一,通过预训练和微调的方式,ChatGPT可以生成高质量的文本,可应用于多种场景,如智能客服、聊天机器人、语音助手等。本文将详细介绍ChatGPT的原理、实战演练和流程图,帮助读者更好地理解ChatGPT技术的应用和优势。 2.内容 在当今快

如何让ChatGPT高效的理解你的Prompt

1.概述 ChatGPT是由 OpenAI 开发的一种强大的语言模型,它在许多自然语言处理任务中展现出了惊人的能力。而其中一个关键的技术概念就是 "Prompt"。本文将深入探讨 Prompt 的概念、作用和应用,以及如何在与 ChatGPT 进行交互时充分利用 Prompt 的能力。 2.内容 C

ChatGPT插件开发实战

1.概述 ChatGPT是一款由OpenAI推出的先进对话模型,其强大的自然语言处理能力使得它成为构建智能对话系统和人机交互应用的理想选择。为了进一步拓展ChatGPT的功能和适应不同领域的需求,OpenAI提供了插件开发平台,让开发者可以定制化和扩展ChatGPT的能力。 2.内容 OpenAI

NodeJS 实战系列:如何设计 try catch

本文将通过一个 NodeJS 程序里无效的错误捕获示例,来讲解错误捕获里常见的陷阱。错误捕获不是凭感觉添加 try catch 语句,它的首要目的是提供有效的错误排查信息,只有精心设计的错误捕获才有可能完成这个使命。针对哪些方面去精心设计就是本篇文章里想讨论的内容

ELK日志缺失问题排查-Logstash消费过慢问题

1. 背景 另外一个推荐系统的推荐请求追踪日志,通过ELK收集,方便遇到问题时,可以通过唯一标识sid来复现推荐过程 在一次上线之后,发现日志大量缺失,缺失率达90%,确认是由上线引起的,但因为当时没立即发现这个问题,所以没有通过回滚解决 上线的内容改动了推荐请求日志,数据格式未变,增加了单条日志的

CMake/001-Hello CMake

开始学习使用CMake 建立工程(本文以实践为目的,注重实践) 1. 先安装CMake 2. 创建一个最简单的CMake工程 a. 准备工作(找一个空目录,建立如下文件) b. hello.cpp文件内容如下 #include #include void

[转帖]计算机体系结构-(2)内存数据保持和刷新

https://zhuanlan.zhihu.com/p/433151653 本人lino,即将毕业的研究生,在此记录下学习过程。本次记录跟随是苏黎世邦理工大学的计算机体系结构课程。 当在memory中存储数据时,数据的保留是个问题,可能会丢失这个数据。因此本次内容围绕着DRAM进行深度探索,了解其