文章目录背景什么是提示工程？从零开始：准备工作设计提示调用大语言模型实际应用示例文字创作助手代码生成持续优化与迭代数据隐私与安全性可解释性与透明度总结AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型【文末送书-19】⛳粉丝福利：文末推荐与福利免费包邮送书！背景随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型如GPT-4等在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成果。而对于普通用户而言，如何利用这些强大的模型进行实际应用成为一个备受关注的话题。本文将介绍一种称之为“提示工程”的方法，通过简单的提示构建，让大语言模型为我们提供有用的信息或完成特定任务。什么是提示工程？提示工程，或称作PromptEngin
命令手册的官方文档可以在这里查看：dockerCommand-lineref1.启动docker容器$dockerrun-i-tubuntu/bin/bash以上命令基于镜像ubuntu启动了一个容器，并在启动容器时，运行/bin/bash命令。通过-i和-t选项，可以获取该容器运行时的交互终端，这样才能和容器交互。通过docker的ps命令可以查看一下：#查看正在运行的容器$dockerps#查看所有容器，包括已经停止的$dockerps-a#查看所有容器的id$dockerps-a-q可以看到有一个运行的image。所以，容器是一个动态的概念，可以理解成一个运行状态的images。而ima
背景&缘由&想法背景：自己是做Java的，做互联网或者说学计算机的都知道，近几年大环境太差，人却越来越多，造成行业越来越卷；针对Java来说，被迫要学习多方面的知识，工作拧螺丝，面试造火箭已经很平常了。在Java方向上不得不学习微服务方向的知识来提升自己的竞争力，其中环境就是第一步。自己涉及的环境：JDK、Mysql、Redis、MQ(RocketMQ\Kafa)、Dubbo、xxl-job、分库分表、gitlab、Jenkins、docker等。为什么会想下云，自己搭建服务器？刚开始接触云服务器的时候，感觉非常的方便，对于学生新用户来说，学习有很大的帮助，成本9.9/99/不超过300块就可
分词概述随着信息技术的发展，网络中的信息量成几何级增长逐步成为当今社会的主要特征。准确提取文本关键信息，是搜索引擎等领域的技术基础，而分词作为文本信息提取的第一步则尤为重要。分词作为自然语言处理领域的基础研究，衍生出各类不同的文本处理相关应用。基本概念分词模块提供了文本自动分词的接口，对于一段输入文本，可以自动进行分词，同时提供不同的分词粒度。开发者可以根据需要自定义分词粒度。约束与限制当前只支持中文语境。分词文本限制在500个字符以内，超过字符数限制将返回参数错误。文本需要为UTF-8格式，格式错误不会报错，但分析结果会不准确。Engine支持多用户同时接入，但是不支持同一用户并发调用同一特
基本原理旋转控制回路 intTpwm=(int)Turn_PID(car_ch1,KalmanZ.Rate);//-gy.z/16.4 car_ch1——遥控器期望运动速度KalmanZ.Rate——水平方向陀螺反馈角速度左右轮速度控制回路 floatasd=Avelocity_pin(car_ch2,Amotor_speed,Bmotor_speed); floatbsd=Bvelocity_pin(car_ch2,Amotor_speed,Bmotor_speed);car_ch2——遥控器期望运动速度Amotor_speed——A轮电机速度Bmotor_speed——B轮电机速度
背景在当下开源大语言模型火热的背景下，有很大一部分开发者希望本地部署开源LLM，用于研究LLM或者是基于开源LLM构建自己的LLM应用。笔者也正在尝试通过开源社区的一系列相关优秀项目，通过本地化部署服务来构建自己的LLM应用。那么本地部署一个开源LLM来构建一个聊天应用需要哪些准备呢？本地环境的准备：因为我们需要在本地部署一个开源的大模型，所以你需要准备一个相当硬核的本地环境。硬件上需要一台拥有高性能大显存的NVDIA显卡、大容量高速内存以及大容量固态硬盘，软件上则需要安装显卡驱动、CUDA、Python环境。笔者这次选择跑Baichuan-chat-13B模型为例，我的基本配置是CPUi9-
链接：https://pan.baidu.com/s/1V0E9IHSoLbpiWJsncmFgdA?pwd=1688提取码：1688教学内容：1、I2C总线：I2C（Inter－IntegratedCircuit),PHILIPS公司开发的两线式半双工同步串行总线；可以用来连接存储器（EEPROM、FLASH）、A/D、D/A转换器、LCD驱动器、传感器等等。I2C总线有两根信号线：双向数据线（SDA）、时钟线（SCL）。均为双向I/O线，通过上拉电阻接正电源；I2C总线可以连接多个设备，各设备的数据和时钟线均连到SDA、SCL信号线上，主机通过设备地址来区分具体的设备，每个设备有唯一的地址
本节介绍了用于处理特征的算法，大致可以分为以下几组：提取（Extraction）：从“原始”数据中提取特征。转换（Transformation）：缩放、转换或修改特征。选择（Selection）：从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希（LocalitySensitiveHashing,LSH）：这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。本章节主要讲转换1FeatureTransformersTokenizer（分词）分词是将文本（如一个句子）拆分成单独词汇（通常是单词）的过程。一个简单的Tokenizer类提供了这项功能。下面的例子展示了如何将句子分割成单词序列。RegexTokenizer
参考资料：正点原子LwIP之网络接口netif（ethernetif.c、netif.c）-CSDN博客IPv4/IPv6、DHCP、网关、路由_ipv6有网关的概念吗-CSDN博客TCP/IP TCP/IP协议中文名为传输控制协议/因特网互联协议，又名网络通讯协议，是Internet最基本的协议、Internet国际互联网络的基础，由网络层的IP协议和传输层的TCP协议组成。TCP/IP定义了电子设备如何连入因特网，以及数据如何在它们之间传输的标准。协议采用了4层的层级结构，每一层都呼叫它的下一层所提供的协议来完成自己的需求。 通俗而言：TCP负责发现传输的问题，
Acwing-基础算法课笔记之搜索与图论（spfa算法）一、spfa算法1、概述2、模拟过程3、spfa算法模板（队列优化的Bellman-Ford算法）4、spfa算法模板（判断图中是否存在负环）一、spfa算法1、概述单源最短路径算法，处理负权边的spfa算法，一般时间复杂度为O(m)O(m)O(m)，最坏为O(nm)O(nm)O(nm)。1、建立一个队列，初始化队列里只有起始点（源点）；2、在建立一个表格（dist）记录起始点到所有点的最短路径（该表格的初始值要赋为无穷大，该点到他本身的路径赋为0）；3、然后执行松弛操作，用队列里有的点作为起始点去刷新到所有点的最短路，如果刷新成功且被刷
