RAG实战5-自定义prompt在阅读本文之前，先阅读RAG实战4。在RAG实战4中我们分析了LlamaIndex中RAG的执行过程，同时留下了一个尚待解决的问题：LlamaIndex中提供的prompttemplate都是英文的，该如何使用中文的prompttemplate呢？直接看以下代码：importloggingimportsysimporttorchfromllama_index.coreimportPromptTemplate,Settings,StorageContext,load_index_from_storagefromllama_index.core.callbacksi
🍎个人博客：个人主页🏆个人专栏：Linux⛳️ 功不唐捐，玉汝于成目录前言正文检查网络连接状态：检查网络配置：重启网络服务：检查防火墙设置：查看日志文件：硬件检查：使用网络诊断工具：更新系统和驱动程序：结语 我的其他博客前言在管理CentOS服务器时，网络故障是一项常见但又令人头疼的问题。无论您是初学者还是经验丰富的管理员，都可能会遇到网络连接中断、DNS解析失败或者其他网络相关的故障。本文旨在提供一份详细的实战指南，帮助您迅速定位并解决CentOS系统中的网络故障，让您的服务器保持稳定和可靠。正文在管理CentOS服务器时，网络故障是经常遇到的问题之一。无论是因为网络配置错误、硬件故障
🌞前言这里我们会实现一个项目：在linux操作系统下基于OpenCV和Socket的人脸识别系统。目录🌞前言🌞一、项目介绍🌞二、项目分工🌞三、项目难题🌞四、实现细节🌼4.1 关键程序🌼4.2 运行结果🌞五、程序分析🌷5.1wkcv.link🌷5.2 客户端client.cpp🌷5.3 服务端server.cpp🌞一、项目介绍项目简介：我们的项目是在linux操作系统下基于OpenCV和Socket的人脸识别系统。客户端：用于向服务器发送摄像头捕获的图像数据。服务端：在接收客户端发送的图像数据后，使用人脸检测算法检测图像中的人脸，并使用三种不同的人脸识别模型对检测到的人脸进行识别。然后，根据识别
项目地址：https://gitee.com/Vertas/boost-searcher-project1.项目背景日常生活中我们使用过很多搜索引擎，比如百度，搜狗，360搜索等。我们今天是要实现一个像百度这样的搜索引擎嘛？那是不可能的，因为像百度这样的搜索引擎搜索的是全网的数据。其数据量之庞大远远超出我们的想象。今天我们要实现的Boost搜索引擎是一个栈内搜索引擎。也就是在Boost官网https://www.boost.org/进行搜索。站内搜索的数据量更加垂直，其实就是数据量更加小！我们为什么要做这个项目的原因还有一个：Boost官网中并没有栈内搜索的功能。我们可以在百度中搜索一个关键字
#需要资源或有问题的，可私博主！！！#需要资源或有问题的，可私博主！！！#需要资源或有问题的，可私博主！！！某企业拟使用OpenStack搭建一个企业云平台，以实现资源池化弹性管理、企业应用集中管理、统一安全认证和授权等管理。系统架构如图1所示，IP地址规划如表1所示。图1系统架构图表1 IP地址规划表1 IP地址规划设备名称主机名接口IP地址说明云服务器1Controllereth0192.168.x.10/24Vlanxeth1192.168.y.10/24Vlany云服务器2Computeeth0192.168.x.20/24Vlanxeth1192.168.y.20/24Vlany
1、官网下载Python源码这里比较建议本地下载（下载速度较快），然后通过宝塔，将文件上传到服务器。首先本地浏览器服务下面网址，找到要下载的python版本，点击即可下载。https://www.python.org/downloads/source/注意，左边是稳定版本，右边的是预发版本，我这里选择的是Python3.7.9，点击DownloadXZcompressedsourcetarball。我们将下载好的Python源码压缩包通过宝塔上传到服务器指定文件夹下（我在root/Project文件夹下创建了一个soft文件夹），上传好后，在宝塔内可以直接右键解压。如果你还不知道怎么安装使用宝
AIGC实战——GPT0.前言1.GPT简介2.葡萄酒评论数据集3.注意力机制3.1查询、键和值3.2多头注意力3.3因果掩码4.Transformer4.1Transformer块4.2位置编码5.训练GPT6.GPT分析6.1生成文本6.2注意力分数小结系列链接0.前言注意力机制能够用于构建先进的文本生成模型，Transformer是用于序列建模的强大神经网络，该神经网络不需要复杂的循环或卷积架构，而只依赖于注意力机制。这种方法克服了循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)方法难以并行化的缺陷(RNN必须逐符号处理序列)。Transformers高度可并行化运算
文章目录一、前言二、gymnasium简单虚拟环境创建1、gymnasium介绍2、gymnasium贪吃蛇简单示例三、基于gymnasium创建的虚拟环境训练贪吃蛇Agent1、虚拟环境2、虚拟环境注册3、训练程序4、模型测试三、卷积虚拟环境1、卷积神经网络虚拟环境2、训练代码一、前言大家好，未来的开发者们请上座随着人工智能的发展，强化学习基本会再次来到人们眼前，遂想制作一下相关的教程。强化学习第一步基本离不开虚拟环境的搭建，下面用大家耳熟能详的贪吃蛇游戏为基础，制作一个Agent，完成对这个游戏的绝杀。万里长城第二步：用python开发贪吃蛇智能体****加粗样式二、gymnasium简单
_window()3.浏览器最小化：driver.minimize_window()4.自定义浏览器窗口大小：driver.set_window_size(200,200)5.返回上一页：driver.back()6.前进一页：driver.forward()7.刷新：driver.refresh()8.截图：driver.get_screenshot_as_file("c:\\test.bmp”)9.获取当前页的URL：driver.current_url10.获取当前页面的title：driver.title11.获取页面源代码：driver.page_source12.关闭当前tab页面
完整的项目代码在这里哦～基于M3D-RPN实现单目3D检测-飞桨AIStudio1.项目说明 当前，3D检测作为核心技术点，在机器人、增强现实等场景下应用广泛，发挥着至关重要的作用。传统依赖激光雷达的3D检测方法存在传感器昂贵难以部署，点云缺失纹理信息，分辨率低等诸多问题。 针对于此，开发单目3D检测模型，有效的利用图像相对于点云的种种优势，可以降低产业落地门槛，更广泛简单的部署到实际应用场景中。 单目的3D目标检测近几年一直是研究的热点，虽然往算法中添加先验知识，能够一定程度的提升准确率，但是也增加了获取标签的难度和算法设计的复杂性。 图1-单目3D检测示例欢迎扫码获取视频课程讲解，加
