在日常的工作中，我们往往需要对表格数据的拼接，用来生成一些复合数据列，如下图类似场景。 其实，在powerbi中，我们同样也可以对表格文本进行拼接。今天我们就介绍两个DAX函数，COMBINEVALUES（表函数，新建列）与 CONCATENATEX（度量值）。示例数据表： 一：COMBINEVAL
## 前言 在抽象工厂模式开篇之前，我们先思考一个问题，如果我们要设计一套房子，其他的组件暂时不考虑，我们仅仅考虑房顶、地板、窗户、房门进行设计。什么样的风格暂时未知，可能会有很多种类。可以先设计一套古典风格的房子，再设计一套现代风格的房子，再设计一套欧式风格的房子....这么多套房子需要设计，需求
隐私计算算法工程师助理 公司介绍 官网：地址 同盾科技是以大数据，云计算和人工智能为基础的智能决策与分析大数据&AI公司，我们服务金融，政企，互联网，物流等行业 目前融资到D+轮，现有员工近1300人，总部在杭州，北上广深成都，西安新加坡等地有分支机构 面试问题 1、自我介绍 2、介绍一下发表的论文
转载：大模型研发核心：数据工程、自动化评估及与知识图谱的结合 本文将介绍大模型研发中数据工程，包括数据以及自动化相关的内容，并介绍在当前的情况下，知识图谱的定位以及如何融入到大模型的整个研发当中。 分享将会围绕下面四个方面展开： 大模型研发中的数据工程，起底当前一些大模型的数据构造以及360的构造方
# 一个跨平台的`ChatGPT`悬浮窗工具 使用`avalonia`实现的`ChatGPT`的工具，设计成悬浮窗，并且支持插件。 ## 如何实现悬浮窗？ 在使用`avalonia`实现悬浮窗也是非常的简单的。 实现我们需要将窗体设置成无边框 在`Window`根节点添加一下属性，想要在Linux下
前段时间因业务需要完成了一个工作流组件的编码工作。借着这个机会跟大家分享一下整个创作过程，希望大家喜欢，组件暂且命名为"easyFlowable"。 接下来的文章我将从什么是工作流、为什么要自研这个工作流组件、架构设计三个维度跟大家来做个整体介绍。
这是工作的第三年了，IT人的三年之痒，亦或许是觉得自己翅膀硬了，我辞去了毕业后第一份国企工作，投奔了某IT大厂 一、变化 这一年，我从泉城济南，来到了成都；离家的距离从1500公里+缩减到了，700公里，以后回家可以考虑飞机以外的交通工具了。 职业上，从纯开发，逐渐向自动化、测试工具开发靠拢，感觉上
前言： 上一章节我们快速的在Docker容器中安装了MongoDB，并且通过Navicat MongoDB可视化管理工具快速的连接、创建数据库、集合以及添加了文档数据源。这一章节我们主要是了解一下在日常工作中MongoDB一些常用的操作命令。 MongoDB从入门到实战的相关教程 MongoDB从入
前言 俗话说的好工欲善其事必先利其器，安装一些Visual Studio实用插件对自己日常的开发和工作效率能够大大的提升，避免996从选一款好的IDE实用插件开始。以下是我认为比较实用的Visual Studio插件希望对大家有用，大家有更好的插件推荐可在文末留言🤞。（上周文章发布后有不少小伙伴在
本文主要介绍了对句子编码的过程，以及如何使用PyTorch中自带的编码工具，包括基本编码encode()、增强编码encode_plus()和批量编码batch_encode_plus()。 一.对一个句子编码例子 假设想在要对句子'the quick brown fox jumps over a
一.数据集工具介绍 HuggingFace通过API提供了统一的数据集处理工具，它提供的数据集如下所示： 该界面左侧可以根据不同的任务类型、类库、语言、License等来筛选数据集，右侧为具体的数据集列表，其中有经典的glue、super_glue数据集，问答数据集squad，情感分类数据集imdb
评估一个训练好的模型需要评估指标，比如正确率、查准率、查全率、F1值等。当然不同的任务类型有着不同的评估指标，而HuggingFace提供了统一的评价指标工具。 1.列出可用的评价指标 通过list_metrics()函数列出可用的评价指标： def list_metric_test(): # 第4
HuggingFace本身就是一个模型库，包括了很多经典的模型，比如文本分类、阅读理解、完形填空、文本生成、命名实体识别、文本摘要、翻译等，这些模型即使不进行任何训练也能直接得出比较好的预测结果。pipeline是HuggingFace提供的一个非常实用的工具，但是封装程度太高，需要看源码才能理解其
HuggingFace上提供了很多已经训练好的模型库，如果想针对特定数据集优化，那么就需要二次训练模型，并且HuggingFace也提供了训练工具。 一.准备数据集 1.加载编码工具 加载hfl/rbt3编码工具如下所示： def load_encode(): # 1.加载编码工具 # 第6章/加载
本文主要讨论Langchain-Chatchat项目中自定义Agent问答的思路和实现。以"计算器工具"为例，简单理解就是通过LLM识别应该使用的工具类型，然后交给相应的工具（也是LLM模型）来解决问题。一个LLM模型可以充当不同的角色，要把结构化的Prompt模板写好，充分利用LLM的Zero/O
DevOps、SRE和平台工程的概念在不同时期出现，并由不同的个人和组织开发。 - DevOps作为一
今天在工作中遇到一个问题，一个Service类中有一个方法，其中使用了 AopContext.currentProxy() 去访问自身的函数，例如 int result = ((OrderServiceImpl) AopContext.currentProxy()).save(); 单元测试方法如下
最近某位大神在推特上发了一个帖子，结果引来了国内众多卖课机构、培训机构的狂欢，开始贩卖焦虑，其实「平台工程」也不是什么特别高深莫测的东西。闲得无聊，把这位大神的几个帖子薅了下来，你看过之后就会觉得没啥，都是熟悉的东西。 Sid Palas & 平台工程 这位大神的名字叫 Sid Palas，一位专门
欢迎加入我们的「研发效能DevOps」微信群。 - 我的文章主要首发在微信公众号 scmroad - 主要关注领域 {研发效能、研发工具链、持续集成、交付、DevOps、效能度量、微服务治理、容器、云原生} - 欢迎添加我的微信( xueliuan)入群，添加微信请备注公司、职位
设计模式学习（三）：工厂模式 作者：Grey 原文地址： 博客园：设计模式学习（三）：工厂模式 CSDN：设计模式学习（三）：工厂模式 工厂模式 工厂模式是创建型模式，工厂模式分为：简单工厂，工厂方法和抽象工厂三种类型。 简单工厂 这个模式很简单，比如我们需要制造不同类型的鼠标，我们只需要创建一个鼠
