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全部标签这是继之前文章：Elasticsearch：使用OpenAI和Langchain的RAG-RetrievalAugmentedGeneration（一）Elasticsearch：使用OpenAI和Langchain的RAG-RetrievalAugmentedGeneration（二）的续篇。在今天的文章中，我将详述如何使用 ElasticsearchStore。这也是被推荐的使用方法。如果你还没有设置好自己的环境，请详细阅读第一篇文章。创建应用并展示安装包#!pip3installlangchain导入包fromdotenvimportload_dotenvfromlangchain.em
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介Vuforia是全球领先的增强现实（AR）平台，提供跨平台、免费的开发套件，可以帮助企业轻松构建包括电影院、酒店、商场等虚拟现实应用。作为国内顶尖的AR公司之一，腾讯开源的VuoApp也是基于Vuforia平台的一款面向中小型企业的增强现实应用。本文将从以下几个方面深入介绍Vuforia的工作机制及其应用场景：Vuforia工作机制AR/VR场景与Vuforia技术集成AugmentedRealityApp项目架构设计在Unity环境下实现VuforiaSDK的集成手游开发中的常用功能模块及集成方法案例分析与结论希望通过分享Vuforia在游戏开发中的实际应
文章目录前言REPLUGREPLUGLSR:TrainingtheDenseRetrieverComputingRetrievalLikelihoodComputingLMlikelihoodTrainingSetupModelTrainingdataResultsLanguageModelingMMLUOpenDomainQAAnalysis前言原文地址：REPLUG:Retrieval-AugmentedBlack-BoxLanguageModels本文提出REPLUG，一个将语言模型视为黑盒检索增强的语言模型架构。在REPLUG中，仅将检索得到的文档拼接到原有输入前面即可，不需要像以前一
AugGPT：利用ChatGPT进行文本数据增强摘要1介绍2相关工作2.1数据增强2.2小样本学习2.3超大型语言模型2.4ChatGPT：现在与未来3数据集3.1亚马逊数据集3.2症状数据集3.3PubMed20k数据集4方法4.2使用ChatGPT进行数据增强4.3小样本文本分类4.4BaselineMethods4.5PromptDesign4.6评估指标4.6.1EmbeddingSimilarity4.6.2TransRate4.7ChatGPT的直接分类性能5EXPERIMENTRESULTS5.1分类性能比较5.2增强数据集的评估5.3与ChatGPT的性能比较结论摘要文本数据增
人为设计的图增强，可能会破坏原始图的拓扑结构，同时相邻节点被视为负节点，因此被推离锚点很远。然而，这与网络的同质性假设是矛盾的，即连接的节点通常属于同一类，并且应该彼此接近。本文提出了一种端到端的自动GCL方法，称为NCLA，将邻居对比学习应用于可学习图增强。方案 通过多头图注意力机制自动学习具有自适应拓扑结构的多个图增强视图，可以在不需要先验领域知识的情况下兼容各种图数据集。 此外，设计了一种允许每个锚点有多个正信号的邻居对比损失。 大量实验表明，当标签非常有限时，NCLA在自监督GCL上产生了最先进的节点分类性能，甚至超过了监督GC
文章目录摘要Introductionparagraph1paragraph2-5paragraph6相关工作PointAugmentingCross-ModalFusionPoint-wiseFeatureFetching逐点特征提取3DDetectionCross-modaldataAugment实验AblationStudies（可以参考这里进行自己论文的实验）Cross-ModaldataAugmentationvisualizationof2DDetectionRuntime总结我的总结论文：PointAugmenting:Cross-ModalAugmentationfor3DObj
https://arxiv.org/pdf/2305.07804.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2305.07804.pdfOurfindingsindicatethatLLMseffectivelyrefineanddiversifyexistingquestion-answerpairs,resultinginimprovedperformanceofamuchsmallermodelondomain-specificQAdatasetsafterfine-tuning.ThisstudyhighlightsthechallengesofusingLLMsfordoma
文章目录一、引言-背景二、为什么需要数据增强？三、什么是数据增强？定义分类四、有监督的数据增强1.单样本数据增强（1）几何变换类（2）颜色变换类2.多样本数据增强（1）SMOTE（2）SamplePairing（3）mixup五、无监督的数据增强1.GAN2.ConditionalGANs3.Autoaugmentation六、数据增强过程中需要注意的问题七、总结参考链接一、引言-背景很多实际的项目，我们都难以有充足的数据来完成任务，要保证完美的完成任务，有两件事情需要做好：寻找更多的数据。充分利用已有的数据进行数据增强。（本文介绍数据增强）实际上，你不必寻找新奇的图片增加到你的数据集中。为什
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Python进行时间序列平稳检验ADFtest（AugmentedDickey-FullerUnitRootTest） ADF检验全名叫Augmented Dickey-FullerTest,用来检验一个序列是否平稳（Stationarity）,为什么这个和我们的量化交易扯上关系？看下面一段话：价格序列本身并不是一个均值回归的平稳序列，这个肉眼都能看出来,但价格的回报return是典型的均值回归平稳序列，除此之外很多其他基于价格基本信息生成的指标等都是平稳序列，当然也有部分不是，我们如何辨识？其中一个工具就是ADF检验.测试时间序列是否具有单位根，例如具有趋势，或更普遍地说是自回归的。假设条
