前言继续上一篇提示工程(PromptEngineering)-基础提示到这个时候，应该很明显了，改进提示可以帮助在不同任务上获得更好的结果。这就是提示工程的整个理念。虽然在基础篇的一些列子很有趣，但在我们深入探讨更高级的概念之前，让我们更正式地介绍一些概念。一、Zero-Shot提示今天的大语言模型在大量数据的训练和调整指令后，能够进行zero-shot任务执行。我们实际上在前面部分尝试了一些zero-shot示例。这里是我们使用的一个示例：Prompt:将文本分类为中性、负面或积极。文本：我认为这个假期还可以。情感：Output:中性请注意，在上面的提示中，我们没有提供模型任何示例——这就是

前言有没有面试的时候，经常被问怎么写一个webpack的loader或者plugin呢？这时候不知道你是不是一脸懵逼。那么这篇文章我们一起来学一下loader的实现，并亲手写一个阉割版的px2rem-loader并为官方的px2rem-loader拓展一些实际项目中不能满足我们使用的功能loader的基本介绍loader的基本使用loader的本质是对源代码进行转换，预处理源代码内容。webpack默认只能处理.js,.json文件，实际项目中会有很多类型的文件，这时候就需要提供loader为webpack拓展处理其它文件的能力。本篇文章重在编写loader，不在这里介绍loader的基本使用

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UniversalimageloaderrecachefromInternet我使用Android通用图像加载器，我将cacheInMemory和cacheOnDisc值设置为true。因此，imageloader从网上下载图片，并且图像将被缓存，以便下次加载更快。我的问题是，如果这些图像的URL相同但其内容发生了变化，图像加载器如何确定和解决这种情况并刷新这些缓存图像？默认情况下，UIL不检查服务器上的图像是否已更改。如果图像被缓存在磁盘上，它将被使用直到它被删除。因此，对于这种情况，存在LimitedAgeMemoryCache和LimitedAgeDiscCache。他们会在一段时间后删

UniversalimageloaderrecachefromInternet我使用Android通用图像加载器，我将cacheInMemory和cacheOnDisc值设置为true。因此，imageloader从网上下载图片，并且图像将被缓存，以便下次加载更快。我的问题是，如果这些图像的URL相同但其内容发生了变化，图像加载器如何确定和解决这种情况并刷新这些缓存图像？默认情况下，UIL不检查服务器上的图像是否已更改。如果图像被缓存在磁盘上，它将被使用直到它被删除。因此，对于这种情况，存在LimitedAgeMemoryCache和LimitedAgeDiscCache。他们会在一段时间后删

SparkParquetLoader:Reducenumberofjobsinvolvedinlistingadataframe'sfiles我正在通过将parquet数据加载到数据框中1spark.read.parquet('hdfs:///path/goes/here/...')由于parquet分区，该路径中有大约50k个文件。当我运行该命令时，spark会生成数十个小作业，这些小作业总体上需要几分钟才能完成。以下是sparkUI中作业的外观：如您所见，虽然每个作业有大约2100个任务，但它们执行速度很快，大约2秒。启动这么多"迷你作业"效率低下，并导致此文件列出步骤大约需要10分钟(其

SparkParquetLoader:Reducenumberofjobsinvolvedinlistingadataframe'sfiles我正在通过将parquet数据加载到数据框中1spark.read.parquet('hdfs:///path/goes/here/...')由于parquet分区，该路径中有大约50k个文件。当我运行该命令时，spark会生成数十个小作业，这些小作业总体上需要几分钟才能完成。以下是sparkUI中作业的外观：如您所见，虽然每个作业有大约2100个任务，但它们执行速度很快，大约2秒。启动这么多"迷你作业"效率低下，并导致此文件列出步骤大约需要10分钟(其

还能这么玩？将PromptTuning用于细粒度的图像检索！【写在前面】细粒度对象检索旨在学习判别表示以检索视觉上相似的对象。然而，现有的最佳性能作品通常在语义嵌入空间上施加成对的相似性，以在有限的数据体系中不断调整整个模型，从而导致容易收敛到次优解。本文提出了细粒度检索提示调优算法(FRPT)，该算法从样本提示和特征自适应的角度出发，利用冻结的预训练模型来执行细粒度检索任务。具体地说，FRPT只需要在提示和自适应中学习较少的参数，而不是对整个模型进行调整，从而解决了对整个模型进行微调而导致的收敛到次最优解的问题。从技术上讲，作为样本提示，引入了结构扰动提示(SPP)，通过内容感知的非均匀采样

还能这么玩？将PromptTuning用于细粒度的图像检索！【写在前面】细粒度对象检索旨在学习判别表示以检索视觉上相似的对象。然而，现有的最佳性能作品通常在语义嵌入空间上施加成对的相似性，以在有限的数据体系中不断调整整个模型，从而导致容易收敛到次优解。本文提出了细粒度检索提示调优算法(FRPT)，该算法从样本提示和特征自适应的角度出发，利用冻结的预训练模型来执行细粒度检索任务。具体地说，FRPT只需要在提示和自适应中学习较少的参数，而不是对整个模型进行调整，从而解决了对整个模型进行微调而导致的收敛到次最优解的问题。从技术上讲，作为样本提示，引入了结构扰动提示(SPP)，通过内容感知的非均匀采样