1.前言本文主要论证从零开始搭建爬虫->向量数据库->LLM大模型知识库过程，文章中不依赖任何爬虫、LangChain、ChatGLM等框架，从最原始角度通俗易懂、直观的解读大模型与向量数据库结合过程，给大家提供现阶段热门企业大模型解决方案建设思路和方向。 目前流行的中文开源大模型非ChatGLM（智普）、baichuan（百川）等莫属。虽然认知能力赶不上ChatGPT3.5，但是它的开源吸引了广大的AI研究者。目前大语言模型存在最大的问题在于：1、研究成本高，如果搭建一个13B以及以上的模型，全量运行需要24GB以上显存，如果进行量化质量又达不到要求，前期研究就要投入大量成本并且如果有多个
目录1.决策树（随机森林）2.线性和Softmax回归3.SGD（不是算法模型，但很重要，单独列出来） 4.神经网络 4.1多层感知机（线性回归升级版） 4.2卷积神经网络CNN（多层感知机升级）（解决包含空间信息的东西，图片、视频） 4.3循环神经网络RNN（多层感知机升级）（解决包含时序信息的东西，语言处理问题、文本问题） 4.4变形金刚Transformer（基于注意力机制）（既可以解决包含空间信息的东西，也可以解决包含时序信息的东西）5.模型评估 5.1评估指标 5.2过拟合和欠拟合 5.3模型验证 6.集成学习 6.1偏差和方
信息安全管理与评估赛项省赛结束已长达半月，抽出时间对赛项进行总结。先说说结果吧，本次比赛，我与我的两名队友一起获得大赛一等奖。这个结果也算对自己长达半年之久的努力告以慰藉有所交代。简单介绍一下比赛流程，赛项分为三部分，第一部分组网，第二部分为渗透，第三部分为AWD，一二部分同时进行三个小时，第三阶段单独进行一个小时。组网考察基本网络拓扑搭建以及各种安全防护命令，总分300分。这一部分由我负责操作，最后也是取得了全场最高分的成绩，因为是本行我在此分享一些自己整个学习路途的感悟。组网需要细心。读题做题需要仔细再仔细，因为所有队伍第一阶段都会，要想取得优势拉开分数这是最起码的东西。而很不幸，我是男生
MySQL是一种常用的关系型数据库，在Java开发中广泛应用。为了确保MySQL数据库的性能和稳定性，进行压力测试和性能评估是至关重要的。下面将介绍在Java实战中进行MySQL数据库压力测试和性能评估的方法和步骤。一、压力测试的目的和重要性压力测试是模拟真实环境中并发用户访问数据库的场景，通过增加负载来测试数据库系统的性能表现。压力测试的目的是发现数据库在高负载下的性能瓶颈、资源利用情况和响应时间等指标。通过对数据库进行压力测试，可以评估数据库的性能、可扩展性和稳定性，以便做出相应的优化和调整。二、数据库压力测试的步骤进行数据库压力测试时，可以按照以下步骤进行：1、确定测试场景和负载：根据实
2024年江苏省职业院校技能大赛信息安全管理与评估第三阶段学生组（样卷）竞赛项目赛题本文件为信息安全管理与评估项目竞赛-第三阶段样题，内容包括：网络安全渗透、理论技能与职业素养。本次比赛时间为180分钟。介绍GeekSec专注技能竞赛，包含网络建设与运维和信息安全管理与评估两大赛项，及各大CTF，基于两大赛项提供全面的系统性培X，拥有完整的培X体系。团队拥有国赛选手、大厂在职专家等专业人才担任讲师，培X效果显著，通过培X帮助各大院校备赛学生取得各省国家级奖项，获各大院校一致好评。网络安全渗透的目标是作为一名网络安全专业人员在一个模拟的网络环境中实现网络安全渗透测试工作。本模块要求参赛者作为攻击
我在这里学习本教程-http://developer.android.com/training/implementing-navigation/ancestral.html-用于实现向上导航。有点像用户按下手机上的后退按钮，但onBackPressed()方法不会在按下“向上”按钮时触发。在教程中，他们表明您在onOptionsItemSelected()方法中捕获了R.id.home。此网页-http://developer.android.com/reference/android/R.id.html-显示R.id.home的值应等于16908332，但它不在我的应用程序中。在下面
我们知道，仅在无监督文本语料库上预训练的基础大语言模型（LLM）通常无法直接用作开源域的AI助手（如ChatGPT）。因此，为了让这些基础的LLM成为有用且无害的AI助手，研究人员往往使用指令调优和偏好学习对它们进行微调。先来看下指令调优的定义，它是一种监督微调（SFT）过程，主要使用人工注释或者从GPT-4等专有LLM中收集的数据。偏好学习则是一种典型的人类反馈强化学习（RLHF），它不断地调优监督微调后的LLM以进一步对齐人类偏好。基于调优的对齐促使LLM显著改进，似乎释放了令人印象深刻的能力，并表明广泛的微调对构建AI助手至关重要。然而，MetaAI等机构的一项研究LIMA提出了表面对齐
【分类指标】如何评估多分类（二分类）算法、Acc、Precision、Recall、F1详解文章目录【分类指标】如何评估多分类（二分类）算法、Acc、Precision、Recall、F1详解1.前言2.二分类任务2.1混淆矩阵2.2Accuracy、Precision、Recall、F1Score2.2.1准确率（Accuracy）2.2.2精确率（Precision）2.2.3召回率(Recall)2.2.4F1Score2.2.4.1例子12.2.4.2例子22.2.4.3解决办法2.3P-R曲线和AP2.3.1P-R曲线2.3.2AP（Average-Precision）2.4ROC曲
