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AI大模型应用入门实战与进阶:大模型在知识图谱构建中的应用

1.背景介绍知识图谱(KnowledgeGraph,KG)是一种以实体(Entity)和关系(Relation)为核心的数据结构,用于表示实际世界的知识。知识图谱的应用范围广泛,包括信息检索、问答系统、推荐系统、语义搜索等。随着大规模机器学习(DeepLearning)和自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)的发展,大模型(LargeModel)在知识图谱构建中的应用也逐渐成为研究热点。在本文中,我们将从以下几个方面进行探讨:背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明未来发展趋势与挑战附录常见问题与解答

np.argsort排序问题(关于位次)-含GitHub上在numpy项目下提问的回复-总结可行方案

np.argsort与获取位相关问题位次:数组中的数据在其排序之后的另一个数组中的位置[1,0,2,3]中0的位次是11的位次是22的位次是33的位次是4这里先直接给出结论,np.argsort()返回的索引排序与实际位次在确实在某些情况下会出现一致,但后来numpy的开发人员给我举例回复这是巧合,如果想获取位次,可以考虑使用scipy.stats.rankdata()方法,也组合numpy中其他函数。如果你是想解决问题的开发人员直接根据目录跳转到最后方法总结查看示例代码,或者按照函数名直接搜索官方文档即可如果你有相关问题的思考想直接看一下我和开发人员的探讨内容,直接点击链接去GitHub中查

2023年终总结——从零到一,从自己,到世界

目录2023年终总结——从零到一,从自己,到世界前言碎语花絮(飞机上瞎说版,可以跳过)云星,我所行处广州——江梦城合肥——首次城淄博——枕风城济南——好客城北京——南香城山西——古道之地哈尔滨——冰之城天津——魅港城天云,行处之我技术——从零到一生活——解放自我绩点——从颠簸到平稳比赛——线下赛忍者音乐——寂静与萌芽展望——不虚此行尾记我今年的日常思考或诗歌20222023.12023.22023.32023.42023.62023.72023.82023.92023.102023.112023.122024.2最后的最后点击查看代码2023年终总结——从零到一,从自己,到世界前言碎语今年,2

硬件知识(2) 手机的传感器-sensor

#灵感#看看小米在干啥手机型号:RedmiNote13Pro+,解读一下它宣传的手机卖点。目录宣传1:1/1.4" 大底,f/1.65 大光圈,宣传2:支持 2 亿像素超清直出,分辨率高达 16320 x 12240宣传3:2.24μm 融合大像素宣传4:超(高)动态画面宣传5:P3色域,精准实际场景宣传5:无损变焦宣传6:新屏幕宣传1:1/1.4" 大底,f/1.65 大光圈,-----------------图像传感器的尺寸越大,捕获的光子越多,感光性能越好,信噪比越高。-----------------f后面的数字越小,表示光圈越大,进光量越多,景深越浅,背景虚化越严重。其它传感器大小例

Git学习总结

Git的作用为什么要使用Git?git是一个版本控制系统我之前写项目,有时候我觉得有些地方没有用了就给它删了,但是后来写到某处突然觉得这个函数改一改能适应现在的情况,但是我已经把它删了,而且删了很久,即使用CtrlZ也返不回那一步了。这非常的痛苦因为我要再写一遍代码,而且还不一定能完全复刻。还有一种情况,小组作业。一堆人做任务,写一个文档。我写完发给你,你写完发给他,发着发着就出现了无数个版本。如果是几个人写一个项目的代码,要求就更严格了,因为如果某个功能特别复杂,需要很多人在同一个CPP文件里写东西,写完后还要专门花时间大家一起把各自写好的代码整理综合。以上的问题可以用版本控制系统解决。版本

【MySQL】外键约束的删除和更新总结

🌈个人主页:Aileen_0v0🔥热门专栏:华为鸿蒙系统学习|计算机网络|数据结构与算法​💫个人格言:“没有罗马,那就自己创造罗马~”#mermaid-svg-7niJLSFaPo0wso60{font-family:"trebuchetms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-7niJLSFaPo0wso60.error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-7niJLSFaPo0wso60.error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#

【C++】基础知识讲解(引用、内联、auto,基于范围for循环)

 🌈个人主页:秦jh__https://blog.csdn.net/qinjh_?spm=1010.2135.3001.5343🔥 系列专栏:http://t.csdnimg.cn/eCa5z目录引用概念特性使用场景作参数作返回值传值、传引用效率比较引用和指针的区别内联函数概念查看方式特性 宏的优缺点 C++代替宏的技术前言    💬hello!各位铁子们大家好哇。       今日更新了引用、内联、auto,基于范围for循环的内容    🎉欢迎大家关注🔍点赞👍收藏⭐️留言📝引用概念引用不是新定义一个变量,而是给已存在变量取了一个别名,编译器不会为引用变量开辟内存空间,它和它引用的变量共用同

1.特定领域知识图谱知识融合方案(实体对齐):文娱知识图谱构建之人物实体对齐

知识图谱专栏简介:数据增强,智能标注,文本信息抽取(实体关系事件抽取)、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等

Elasticsearch整体架构解析总结升级版

总体架构图1.整体上看一个es集群,一个es集群由多个节点组成2.es一个数据索引由多个分片组成,并且分布在es各个节点中3.es分片又由P(主)分片和R(副)分片组成4.主分片可以读写,副分片只能提供读的功能5.索引一创建,主分片不可改变(参考数据路由算法),副分片可以增加或者减少单个分片架构图1.一个分片内部包含几种文件,segment,commitpoint,translog,.del文件2.segment可以理解为一个倒排索引,数据全部存在里面,并且是倒排索引结构(索引即数据)3.commitpoint记录已经写到磁盘的segment4.translog存放数据写的日志,可以用来恢复数

TCP相关知识点

TCP相关知识点参考:《计算机网络》(建议收藏)TCP协议灵魂之问,巩固你的网路底层基础关于TCP三次握手和四次挥手,满分回答在此(值得看)TCP处于网络体系结构中的运输层。运输层主要为应用进程提供端到端的逻辑通信,然后对收到的报文进行差错检测等,它主要有两种不同的运输协议,即面向连接的TCP和无连接的UDP。UDPUDP是无连接的,即发送数据之前不需要建立连接。UDP使用尽最大努力交付,即不保证可靠交付,同时也不使用拥塞控制。UDP是面向报文的。UDP没有拥塞控制,很适合多媒体通信的要求。UDP支持一对一、一对多、多对一和多对多的交互通信。UDP的首部开销小,只有8个字节。两个计算机中的进程