一、多模态RAG OpenAI开发日上最令人兴奋的发布之一是GPT-4VAPI（https://platform.openai.com/docs/guides/vision）的发布。GPT-4V是一个多模态模型，可以接收文本/图像，并可以输出文本响应。最近还有一些其他的多模态模型：LLaVa和Fuyu-8B。 在过去的一年里，大部分应用程序开发都是围绕文本输入/文本输出范式。最典型的例子之一是检索增强生成（RAG）——将LLM与外部文本语料库相结合，对模型未经训练的数据进行推理。通过处理任意文档（比如PDF、网页），将其切分为块并存储到向量数据库中，然后通过检索到相关的块输入给LL
项目地址：Datamining_project:数据挖掘实战项目代码目录一、背景和挖掘目标1、问题背景2、原始数据3、挖掘目标二、分析方法与过程1、初步分析2、总体流程第一步：数据抽取第二步：探索分析第三步：数据的预处理 第四步：构建专家样本 第五步: 构建用水事件行为识别模型 三、总结和思考一、背景和挖掘目标1、问题背景智能家居是利用先进的技术，融合个性需求，将与家居生活有关的各个子系统有机地结合在一起，通过网络化综合智能控制和管理，实现“以人为本”的全新生活体验。企业若能深入了解其产品在不同用户群的使用习惯，开发新功能，就能开拓新市场，实现产品的智能化。根据家居的智能化，
博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。CSDN、掘金、华为云、InfoQ、阿里云等平台优质作者✌🍅文末获取源码联系🍅👇🏻精彩专栏推荐订阅👇🏻不然下次找不到哟————————————————计算机毕业设计《1000套》✌目录 1、项目介绍及开发技术1.1项目介绍1.2开发技术2、系统功能设计结构图3、功能截图3.1前台功能3.2后台功能3.2.1管理员模块3.2.2用户模块 4、数据库表结构设计5、关键代码 5.1菜谱信息管理Controller模块 5.2菜谱信息管理Service模块 5.3菜
文章目录大数据深度解析NLP文本摘要技术：定义、应用与PyTorch实战1.概述1.1什么是文本摘要？1.2为什么需要文本摘要？2.发展历程2.1早期技术2.2统计方法的崛起2.3深度学习的应用2.4文本摘要的演变趋势3.主要任务3.1单文档摘要3.2多文档摘要3.3信息性摘要vs.背景摘要3.4实时摘要4.主要类型4.1抽取式摘要4.2生成式摘要4.3指示性摘要4.4信息性摘要5.抽取式文本摘要5.1定义5.2抽取式摘要的主要技术5.3Python实现6.生成式文本摘要6.1定义6.2主要技术6.3PyTorch实现7.总结7.总结大数据深度解析NLP文本摘要技术：定义、应用与PyTorch
文章目录写在前面人工智能推荐图书图书简介简明目录推荐理由粉丝福利写在后面写在前面本期博主给大家推荐一本全新正版的好书：《人工智能B2B落地实战：基于云和Python的商用解决方案》！这本书来自清华大学出版社，是今年刚刚出版的新书哦，含金量超高滴~对人工智能感兴趣的小伙伴们快来看看吧！人工智能人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是一种模拟人类智能的技术和系统。其目标是使计算机能够以类似于人类的方式处理信息，具备理解、学习、推理和决策等智能能力。人工智能的发展可以追溯到1956年，当时美国计算机科学家约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）首次提出了这个概念。人工智能
Git是一种分布式版本控制系统，深受全球开发者喜爱。它的设计哲学简洁高效，能够处理从小到大的项目。基本上作为一个互联网开发者，都必须掌握这门技术，本文将带你探究Git的工作原理及实战处理一些常见问题1.Git的核心概念①分布式架构与集中式版本控制系统不同，Git是分布式的每个开发者的电脑上都有整个仓库的副本，包括所有的历史记录和版本信息②快照，而非差异Git记录的是文件状态的“快照”，而非文件之间的差异每次提交更新时，Git会记录一个文件集合的快照③区域概念Git有三个主要的工作区域：工作目录（工作树）、暂存区（索引）、以及本地仓库这些区域支持代码的不同阶段管理2.Git的工作原理以下面具体的
文章目录SVM建模进行人脸识别案例1、导包2、加载数据集3、直接使用SVM模型建模4、数据可视化5、网络搜索优化确定最佳性能6、使用最佳性能SVM建模7、优化后的数据可视化8、完整代码8.1未优化的完整代码8.2优化后的完整代码SVM建模进行人脸识别案例1、导包首先进行导包fromsklearn.decompositionimportPCAimportnumpyasnpfromsklearn.svmimportSVCimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.d
一、本机环境1.硬件环境：CPU：锐龙5600X显卡：GTX3070内存：32G注：硬件配置仅为博主的配置，不是最低要求配置，也不是推荐配置。该配置下计算速度约为40tokens/s。实测核显笔记本（i7-1165g7）也能跑，速度3tokens/s。2.软件环境：Windows系统版本：Win11专业版23H2Python版本：3.11Cuda版本：12.3.2VS版本：VS202217.8.3langchain版本：0.0.352llama-cpp-python版本：0.2.27二、安装准备工作1.模型下载大模型有很多种格式，比如Meta官网下载的pth格式，Huggingface下载的g
📋博主简介💖作者简介：大家好，我是wux_labs。😜热衷于各种主流技术，热爱数据科学、机器学习、云计算、人工智能。通过了TiDB数据库专员（PCTA）、TiDB数据库专家（PCTP）、TiDB数据库认证SQL开发专家（PCSD）认证。通过了微软Azure开发人员、Azure数据工程师、Azure解决方案架构师专家认证。对大数据技术栈Hadoop、Hive、Spark、Kafka等有深入研究，对Databricks的使用有丰富的经验。📝个人主页：wux_labs，如果您对我还算满意，请关注一下吧~🔥📝个人社区：数据科学社区，如果您是数据科学爱好者，一起来交流吧~🔥🎉请支持我：欢迎大家点赞👍+收
文章目录1.初识elasticsearch1.1.了解ES1.1.1.elasticsearch的作用1.1.2.ELK技术栈1.1.3.elasticsearch和lucene1.1.4.为什么不是其他搜索技术？1.1.5.总结1.2.倒排索引1.2.1.正向索引1.2.2.倒排索引1.2.3.正向和倒排1.3.es的一些概念1.3.1.文档和字段1.3.2.索引和映射1.3.3.mysql与elasticsearch2.安装es、kibana、IK分词器2.1部署单点es2.1.1创建网络2.1.2加载镜像2.1.3运行2.2部署kibana2.2.1部署2.3安装IK分词器2.3.1在线
