我们知道LLM(大语言模型)的底模是基于已经过期的公开数据训练出来的,对于新的知识或者私有化的数据LLM一般无法作答,此时LLM会出现“幻觉”。针对“幻觉”问题,一般的解决方案是采用RAG做检索增强。
本文介绍基于Python语言,针对一个文件夹下的大量栅格遥感影像文件,基于其各自的文件名,分别创建指定名称的新文件夹,并将对应的栅格遥感影像文件复制到不同的新文件夹下的方法~
本文介绍基于Python语言中的smogn包,读取.csv格式的Excel表格文件,实现SMOGN算法,对机器学习、深度学习回归中,训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法~
本文介绍基于Python语言,结合已知研究区域中所覆盖的全部遥感影像的分幅条带号,从大量的遥感影像文件中筛选落在这一研究区域中的遥感影像文件的方法~
本文介绍基于Python语言,基于一个大文件夹,遍历其中的多个子文件夹,对于每一个子文件夹中的大量文件,批量将其文件的名称或后缀名中的字母由大写修改为小写的方法~
本文介绍基于Python语言,遍历文件夹并从中找到文件名称符合我们需求的多个.txt格式文本文件,并从上述每一个文本文件中,找到我们需要的指定数据,最后得到所有文本文件中我们需要的数据的合集的方法~