为了更好的阅读体验，请点击这里由于发不出论文，所以找点冷门方向做一做。从汉语比喻开始。读完这篇论文之后我觉得COLING这方向我上我也行（ε=ε=ε=┏(゜ロ゜;)┛题目：CM-Gen:ANeuralFrameworkforChineseMetaphorGenerationwithExplicitContextModelling论文链接代码链接发表于2022，10月，COLINGChineseNominalMetaphor——汉语比喻，以下简写做NM。本文提出了一个基于GPT2的结构解决三个问题，NM的识别，NM中部件的识别（就是本体、喻体、比喻词（e.g.像、若、似）、上下文（比喻中蕴含的意
来源：juejin.cn/post/6886019929519177735使用fluentmybatis可以不用写具体的xml文件，通过javaapi可以构造出比较复杂的业务sql语句，做到代码逻辑和sql逻辑的合一。不再需要在Dao中组装查询或更新操作，在xml或mapper中再组装参数。那对比原生Mybatis,MybatisPlus或者其他框架，FluentMybatis提供了哪些便利呢？Part1仓库地址详细的API及用法，可参考官方仓库https://gitee.com/fluent-mybatis/fluent-mybatisPart2需求场景设置我们通过一个比较典型的业务需求来具
看了好几篇博友写的文章，关于spring-boot整合mybatis-plus实现读写分离，不过都是缺这少那的，跑不起来，所以自己实操了一次，做个记录 实现方式为使用Aop切面1、增加数据库枚举类/***数据库类型*/publicenumDBTypeEnum{/***主节点*/MASTER,/***从*/SLAVE}2、配置数据源/***多数据源配置*/@AutoConfigureBefore(DruidDataSourceAutoConfigure.class)@Configuration@ConfigurationProperties(prefix="spring.datasource.
Vue.js是一个流行的JavaScript框架，用于构建用户界面。它基于MVVM模式，可以轻松地创建组件化应用程序。Vuex是Vue.js的官方状态管理库，用于管理Vue.js应用程序中的数据流。它提供了一种集中式的方式来管理应用程序中的所有组件的状态，并且它可以让你轻松地实现可预测的状态变化。VueRouter是Vue.js的官方路由管理器，用于实现基于Vue.js的单页面应用程序。它允许你根据URL路径和参数来切换组件，从而创建一个流畅的用户体验。ElementUIPlus是一个基于ElementUI的Vue.js组件库，提供了一些高质量的UI组件，使您可以快速构建现代Web应用程序。为
Mybatis-plus的自动填充功能1.数据库级别1.修改数据库的表结构2.在实体类中添加创建时间（create_time）以及修改时间（update_time）2.代码级别1.修改数据库2.在实体类的字段属性增加注解3.编写处理器来处理注解4.测试插入和更新1.数据库级别一般数据库中的某些字段，例如创建时间（create_time）以及修改时间（update_time）都是自动化完成的，我们不希望手动更新。所有的数据库表都必须包含两个字段gmt_create和gmt_modified，因为我们需要追踪这个数据什么创建，什么时候被修改的，而且需要自动化！1.修改数据库的表结构在已有的数据库表
有没有办法在mysql中选择只有中文、只有日文、只有韩文的词？用英语可以通过以下方式完成:SELECT*FROMtableWHEREfieldREGEXP'[a-zA-Z0-9]'甚至是像这样的“脏”解决方案:SELECT*FROMtableWHEREfield>"0"ANDfield是否有针对东方语言/中日韩字符的类似解决方案？我知道中文和日文共用字符，因此使用这些字符的日文单词有可能被误认为是中文单词。我猜这些词不会被过滤。单词存储在utf-8字符串字段中。mysql做不到，PHP能做吗？谢谢!:)编辑1:数据不包括字符串使用的语言，因此我无法按其他字段进行过滤。编辑2:使用像bi
LLMs之Chinese-LLaMA-Alpaca-2：源码解读(run_clm_pt_with_peft.py文件)—模型训练前置工作(参数解析+配置日志)→模型初始化(检测是否存在训练过的checkpoint+加载预训练模型和tokenizer)→数据预处理(处理【标记化+分块】+切分txt数据集)→优化模型配置(量化模块+匹配模型vocabulary大小与tokenizer+初始化PEFT模型【LoRA】+梯度累积checkpointing等)→模型训练(继续训练+评估指标+自动保存中间训练结果)/模型评估(+PPL指标)目录相关文章
Vue3+Vite3+Element-Plus管理系统介绍📖vue-diverse-admin，基于Vue3、TypeScript、Vite3、Element-Plus开源的一套后台管理模板，项目均使用JS开发，但已经配置TS，可以JS、TS混用。目前功能还在持续更新中…您也可以删除其他直接使用Layout布局进行二次开发一、Git仓库地址(欢迎Star⭐)Gitee：https://gitee.com/lin_zi_quan/vue-diverse-adminGitHub：https://github.com/1164095457/vue-diverse-admin二、🔨🔨🔨项目功能🚀使用V
不推荐小白，环境配置比较复杂全部流程下载原始模型：Chinese-LLaMA-Alpaca-2linux部署llamacpp环境使用llamacpp将Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型转换为gguf模型windows部署TextgenerationwebUI环境使用TextgenerationwebUI加载模型并进行对话准备工作笔记本环境：操作系统：win11CPU：AMDR7535HSGPU：笔记本4060显卡CUDA版本：11.8VM虚拟机：Ubuntu16下载模型和部署环境全程需要挂梯子下载原始模型原项目链接：https://github.com/ymcui/Chinese
“ Meta开源 LLAMA2后，国内出现了不少以此为基座模型训练的中文模型，这次我们来看看其中一个不错的中文模型：Chinese-LLaMA-Alpaca-2 。”01—目前在开源大模型中，比较有名的是Meta的LLAMA模型系列和清华的ChatGLM模型。特别是在中文领域上，ChatGLM模型经过中文问答和对话的优化，更加符合中文使用者的偏好回答。我对ChatGLM比较关注，出来的时候就开始体验和尝试本地部署，之前有几篇关于ChatGLM的文章。ChatGLM更新：LongBench—评测长文本理解能力的数据集，支持32k上下文的ChatGLM2-6B-32K快捷部署清华大模型ChatGL
