本文阅读目录 1. Avalonia UI简介 Avalonia UI文档教程:https://docs.avaloniaui.net/docs/getting-started 随着跨平台越来越流行,.NET支持跨平台至今也有十几年的光景了(Mono开始)。 但是目前基于.NET的跨平台,大多数还是
本文参考了采悟老师的文章,推荐大家看原文,本文为笔记随笔 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MzQwMjY4MA==&mid=2484068871&idx=1&sn=4ab596602ed0a4c851755673d8fcf37a&chksm=8e0c48d0
本书由B站京西漫步老师推荐,并提供了相应的学习资源,有同感兴趣的朋友,可以加我好友免费分享资源。 本书主要以总结笔记,原文+译文+部分案例实操为主。 预计更新时间为23年6月-23年7月。 本系列笔记背景,笔者在经过一年左右的陆陆续续的学习和实践中,对Powerbi有了初步的应用和学习,但是零散的学
本文学习文章:“浅析数据安全之密态化计算” 数据安全的必要性 数据安全应保证数据产生、存储、传输、访问、使用、销毁、公开等全生命周期安全,并且需要做到保证数据处理过程的保密性、完整性、可用性。如何安全采集用户数据,并且实现安全地对用户数据进行使用,主要包括在整个数据周期中保证安全,即在数据的生产、传
本博客将测试MessagePack 和System.Text.Json 序列化和反序列化性能 项目文件: Program.cs代码: using BenchmarkDotNet.Running; using Demo; var summary = BenchmarkRunner.Run
本篇博客只实现基本的低代码,比如新增组件,动态修改组件参数 创建项目 首先创建一个空的Blazor Server,并且命名LowCode.Web 实现我们还需要引用一个Blazor组件库,由于作者用Masa Blazor比较多所以使用Masa Blazor 安装Masa Blazor 将Masa B
本文简要的介绍了卡方分布、卡方概率密度函数和卡方检验,并通过SPSS实现了一个卡方检验例子,不仅对结果进行了解释,而且还给出了卡方、自由度和渐近显著性的计算过程。本文用到的数据"2.2.sav"链接为: https://url39.ctfile.com/f/2501739-875711187-f3d
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
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了文本分类任务过程,主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试,也简要介绍了模型训练流程,不过最后没有保存训练好的模型。 一.任务和数据集介绍 1.任务 中文情感分类本质还是一个文本分类问题。 2.数据集 本文使用ChnS
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了完型填空任务过程,主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试,也简要介绍了模型训练流程,不过最后没有保存训练好的模型。 一.完形填空 完形填空应该大家都比较熟悉,就是把句子中的词挖掉,根据上下文推测挖掉的词是什么。 二.
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了中文句子关系推断任务过程,主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试,也简要介绍了模型训练流程,不过最后没有保存训练好的模型。 一.任务简介和数据集 通过模型来判断2个句子是否连续,使用ChnSentiCorp数据集,不
本文通过people_daily_ner数据集,介绍两段式训练过程,第一阶段是训练下游任务模型,第二阶段是联合训练下游任务模型和预训练模型,来实现中文命名实体识别任务。 一.任务和数据集介绍 1.命名实体识别任务 NER(Named Entity Recognition)和Pos(Part-of-S
本文通过文本分类任务演示了HuggingFace自动模型使用方法,既不需要手动计算loss,也不需要手动定义下游任务模型,通过阅读自动模型实现源码,提高NLP建模能力。 一.任务和数据集介绍 1.任务介绍 前面章节通过手动方式定义下游任务模型,HuggingFace也提供了一些常见的预定义下游任务模
本文重点介绍了如何从零训练一个BERT模型的过程,包括整体上BERT模型架构、数据集如何做预处理、MASK替换策略、训练模型和保存、加载模型和测试等。 一.BERT架构 BERT设计初衷是作为一个通用的backbone,然后在下游接入各种任务,包括翻译任务、分类任务、回归任务等。BERT模型架构如下
本文介绍了Llama2模型集成LangChain框架的具体实现,这样可更方便地基于Llama2开发文档检索、问答机器人和智能体应用等。 1.调用Llama2类 针对LangChain[1]框架封装的Llama2 LLM类见examples/llama2_for_langchain.py,调用代码如下
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
本期直播《“元”来如此,“服务”直达——揭秘鸿蒙新流量阵地》聚焦**元服务**的**商业流量价值**,介绍元服务提供的服务直达和卡片动态变化等**轻量化服务**。网约停车旗舰平台小强停车做客直播间,分享小强停车在HarmonyOS生态中,如何通过元服务为广大用户带来更加便捷易用的线上预约停车体验。快
本文主要是讲如何建立有效的环境、程序、配置、SQL变更和管理平台。 几天前和一个朋友聊到环境、程序的配置变更,SQL变更和整个上线流程。之前我们在这块也做了很多,有做的好的也有做的一般的,借机都总结下来,希望对你有用。 通常情况下,我们最关注的也是最重要的部分是应用的变更,就是程序的部署上线发布这
本篇文章主要介绍如何实现一个SQL解析器来应用的业务当中,同时结合具体的案例来介绍SQL解析器的实践过程。
本文主要讲述了如何将 wepy 框架的小程序项目一键转换为 uni-app 框架代码,详细讲解了方案的实现思路和具体实现方法。