引子向量数据库其实最早在传统的人工智能和机器学习场景中就有所应用。在大模型兴起后，由于目前大模型的token数限制，很多开发者倾向于将数据量庞大的知识、新闻、文献、语料等先通过嵌入（embedding）算法转变为向量数据，然后存储在Chroma等向量数据库中。当用户在大模型输入问题后，将问题本身也embedding，转化为向量，在向量数据库中查找与之最匹配的相关知识，组成大模型的上下文，将其输入给大模型，最终返回大模型处理后的文本给用户，这种方式不仅降低大模型的计算量，提高响应速度，也降低成本，并避免了大模型的tokens限制，是一种简单高效的处理手段。此外，向量数据库还在大模型记忆存储等领域
OpenCV官方教程中文版——图像修复前言一、基础二、代码三、更多资源前言本节我们将要学习：•使用修补技术去除老照片中小的噪音和划痕•使用OpenCV中与修补技术相关的函数一、基础在我们每个人的家中可能都会几张退化的老照片，有时候上面不小心在上面弄上了点污渍或者是画了几笔。你有没有想过要修复这些照片呢？我们可以使用笔刷工具轻易在上面涂抹两下，但这没用，你只是用白色笔画取代了黑色笔画。此时我们就要求助于图像修补技术了。这种技术的基本想法很简单：使用坏点周围的像素取代坏点，这样它看起来和周围像素就比较像了。如下图所示（照片来自维基百科）为了实现这个目的，科学家们已经提出了好几种算法，OpenCV提
1.下载1.官网地址：XSHELL-NetSarangWebsite选择学校免费版下载2.将XSHELL和XFTP全都下载下来2.安装安装过程就是选择默认选项，然后无脑下一步3.连接服务器1.打开Xshell7，然后新建会话2.填写相关信息出现Connectionestablished表示连接成功3…打开Xshell7，然后新建会话4.然后点击文件夹这个图标，选中会话之后点击连接5.连接成功之后就可以往服务器里面传文件了将本地的文件夹直接拖拽到右边服务器中，即可完成文件的上传6.上传完文件之后，再打开Xshell7打开文件夹，运行代码使用ls命令展示当前文件夹的所有文件使用cd命令进入到你想进
目录一、快速绘图1.折线图2.柱状图3.饼状图4.散点图5.图片保存 二、基本设置1.图片2.坐标轴3.刻度4.边距5.图例6.网格7.标题8.文本9.注释文本10.主题设置11. 颜色12.线条样式13.标记形状三、绘图进阶1.折线图2.条形图 3.散点图4.饼状图5.多图并列四、pyplot模块0.常用绘图函数1.plot()五、综合案例1.基本设置2.颜色设置中文官网：Matplotlib中文英文官网：MatplotlibMatplotlib是一个Python的2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。可以绘制线图、散点图、等高线图、条形图、柱状图、3D图
软件下载软件：VisualStudio版本：2022语言：简体中文大小：4.11M安装环境：Win11/Win10/Win8/Win7硬件要求：CPU@2.0GHz内存@4G(或更高）下载通道①百度网盘丨下载链接：https://pan.baidu.com/s/1yGK5t3d1KHG0XwcVPKWHvQ提取码：7777软件介绍VisualStudio是微软推出的一款C++编译器，将“高级语言”翻译为“机器语言（低级语言）”的程序，VS是一个非常完整的开发工具集，包括了所有软件生命周期中所需的大部分工具，如UML工具、代码管控工具、集成开发环境(IDE)等等。一、VS安装1.VS下载官网：点
1、首先确定机器使用的cuda版本nvcc-V：例如本服务器使用的时cuda11.1版本2、创建一个conda环境：condacreate-nnew_envpython=3.8condaactivatenew_env3、安装pytroch环境：condainstallpyg-cpyg该命令会把一些常用的torch以及关联的工具包都安装到机器，验证是否正确安装：如果发生错误：需要自行去官网查找正确的版本：PreviousPyTorchVersions|PyTorch4、安装torch-geometric：torch-geometric要和torch版本配套，登录网站链接:链接查看对应的版本：下载
作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.什么是大数据2.1定义2.2大数据分类（一）按结构分类（二）按特征分类2.3大数据发展趋势3.大数据核心算法原理机器学习算法深度学习算法分布式算法流式算法1.简介随着互联网的普及、信息化的发展、移动互联网的快速发展以及IT设备数量的扩大、云计算平台的发展，新一代的信息技术已经成为我们生活的中心。而在这个新时代，数据的产生、收集、存储、分析、挖掘和应用已经成为一种必然现象。那么，什么是大数据？如何对大数据进行分类、处理、分析以及运用？在大数据时代，如何让数据成为力量？因此，大数据和智能数据应用架构一直是企业关心的话题。本教程将通过系列案例详解大数据
一、注册并安装微信小程序1.打开 https：//mp.weixin.qq.com/ 网址，点击立即注册即可进入小程序开发账号的注册流程，注册的账号类型选择小程序。2.根据注册要求注册，发送邮箱信息，接收到微信团队发送的邮箱信息后，点击链接进行激活，如果出现红色感叹号可参考下面的链接进行解决。http://t.csdn.cn/giMWf3.选择注册地区，主体类型一般选择个人。 4.根据要求填写主题信息登记，然后继续，注册完成，进入小程序即可。 5.按如下步骤进行操作。 6.推荐下载和安装最新的稳定版（StableBulid）的微信开发者工具并按流程正常下载即可，下载页面链接如下：https：/
目录一.【YOLOV5算法原理】1.输入端2.Backbone3.Neck4.输出端二．【系统环境】1.虚拟机的安装与创建2.安装Ubuntu操作系统3.环境的配置3.1.Ubuntu下Anacoda安装以及虚拟环境配置3.2.Pytorch安装3.3.Vscode安装3.4.Yolov5源码及环境获取安装三.【测试Yolov5】四.【实现自己输入图片/笔记本摄像头的目标检测】1.输入自己的图片2.使用笔记本摄像头目标检测更多细节：【使用外接USB摄像头进行目标检测】【Ros下搭载yolov5实现目标检测】最终效果：------------------------全文8686字102图一步一步
文章目录贝叶斯网络原理局部马尔科夫性案例实战pgmpy源码剖析参考资料贝叶斯网络原理贝叶斯网络(BayesianNetwork)是一种去除了条件概率独立性的概率图模型，其结构为有向无环图(directacyclicgraph,DAG),图中每个节点代表一个随机变量，每个节点有对应的概率分布表，有向边表示各节点之间的依赖关系。局部马尔科夫性贝叶斯网络的一个性质是局部马尔可夫性。Assumption1.1(LocalMarkovAssumption)给定一个节点XXX在有向无环图中的父节点，该节点独立于其所有非后继节点。对于相互独立的多个变量的联合概率分布，有：P(x1,x2,...,xn)=p(
