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
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
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-
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
cpporjava？牛爱网找对象华为牛逼这下华为一生黑了反串有点意思日常实习面经【24届秋招补录&春招】1月10日更新招聘信息汇总我的金十二银一华为牛逼这下华为一生黑了1月份校招信息汇总华为开奖Java学习路线总结牛爱网找对象哈啰前端一面（1个小时）饿了么二面20241/4华为ASIC机考华为海思ASIC-半导体工艺方向面试上海华为鸿蒙三级部门harmoryos部和openharmory是一样的么，有了解的么，万分感谢【生活记录】赛文Xの硕士三年实录华孝子黑化题解|#字符个数统计#s=input()count=0ls=list(set(s))print(len(ls))使用set进行去重，直接
参考文献1、pygame教程（非常详细）：Pygame教程（非常详细）-CSDN博客2、python--Tkinter详解：python--Tkinter详解_pythontkinter-CSDN博客3、（建议结合pygame教程来看）（正文：时至今日，python已然风靡全世界，不只是因为它适合初学者，功能繁而不杂，还有功能强大的pip，让人第一次用就爱上，更是因为python众多的扩展库至今，pygame都是python上有名的python扩展库，大家用它开发了众多游戏它是个搭建python游戏的好手。那么这个博客，就让我们一起来用pygame搭建游戏框架1、引用扩展库首先，在cmd中将p
第3章：累加器累加器：分布式共享只写变量。（executor和executor之间不能读数据）累加器用来把executor端变量信息聚合到driver端。在driver中定义的一个变量，在executor端的每个task都会得到这个变量的一份新的副本，每个task更新这些副本的值后，传回driver端进行合并计算。1、累加器使用1）累加器定义（sparkcontext.accumulator(initialvalue)方法）valsum:LongAccumulator=sc.longAccumulator("sum")2）累加器添加数据（累加器.add方法）sum.add(count)3）累加
文章目录前言一、移植FFmpeg相关文件二、绘制ui界面三、实现简单的转码四、功能优化1、控件布局及美化2、缩放界面3、实现拖拽4、解析文件5、开启独立线程6、开启定时器7、最终运行效果五、附录六、资源自取前言本文记录使用Qt实现FFmepg音视频转码器项目的开发过程。一、移植FFmpeg相关文件1、首先创建一个Qt项目，选择MSVC201732bit作为其编译器2、将FFmpeg相关库及源文件拷贝到当前目录下3、注释prepare_app_arguments函数（这里方便后面我们运行时可以指定相应的转码参数）4、将所需的一些dll动态库文件拷贝到debug目录下5、将音视频素材文件拷贝到bu
Github:https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face导读：居然花了一天时间把该项目复现，主要是折腾在数据集格式上，作者居然在train2yolo中居然把Widerface训练集（12000+张图）重新一张一张保存，不这么还出bug，原因是无法读到数据缓存；在评估阶段，val2yolo也没用上。搬运工，一个字，肝！目录一、设置Stepbystep二、训练2.1准备数据：有关YOLO数据格式三、评估参考：一、设置Stepbystep克隆仓库，进入conda环境gitclonehttps://github.com/deepcam-cn/yolov5-fac
