让我们深入了解如何通过RAG（检索增强生成技术） 构建特定行业的大型语言模型。 公司可以通过使用像ChatGPT 这样的大语言明星提高生产力。...这也被称为检索增强生成（RAG）。 使用 RAG 建立特定行业的问答模型 RAG原型 | Skanda Vivek 上图概述了如何构建一个基本的RAG，利用自定义文档的LLM进行问题解答。...如果您想通过一种简单的方式测试自定义文档上的生成式问答，请查看我的API (https://rapidapi.com/skandavivek/api/chatgpt-powered-question-answering-over-documents...该公司正在开发一个由 ChatGPT 支持的app，根据用户输入生成对新兴经济体的观点。...然而，该领域仍处于起步阶段，在自定义文档上使用矢量搜索驱动的 LLM 的特定行业应用程序可以成为先行者，并在竞争中脱颖而出。
使用TimeGAN生成时间序列数据 TimeGAN(时间序列生成对抗网络)是一种合成时间序列数据的实现。...在本节中，我们将查看如何使用能量数据集作为输入源来生成时间序列数据集。 我们首先读取数据集，然后以数据转换的形式进行预处理。这个预处理实质上是在[0,1]范围内缩放数据。...我们在energy_data上训练TimeGAN模型，然后使用这个训练过的模型生成更多的数据。...此外，一个对特定数据集的观察是，在整个数据集中有7组(集群)，它们的数据点(明显)彼此相似(因此聚在一起)。 总结 我们简要地看了一下时间序列数据以及它与表格数据的区别。...为了生成更多的时间序列数据，我们通过ydata-synthetic库使用了TimeGAN架构。
A2P2V，全称为Automated Attack Path Planning and Validation，即自动化攻击路径计划和验证，它是一个计划工具，也是一个网络攻击工具，可以帮助广大研究人员在给特定攻击者目标的情况下确定一组排序攻击序列...该工具的目的是简化流程，以便非专业人士能够使用尽可能多地自动化实现任务，并生成易于理解的安全报告。...攻击者的目标：指示状态变化（如ICS系统上的温度变化）或对特定目标主机的远程访问。 漏洞信息：Nessus或Nmap扫描结果或数据自定义（CVS）输入格式。...比如说，加载预置的默认功能定义文件： a2p2v --importdb lab_config/capabilities.xml 工具使用-计划模式 我们可以使用下列命令行参数以计划模式运行该系统：...------------------------ Select a capability to execute, 'a' for all, or any other value to skip: a 生成的报告可以在相对应的系统用例下找到
towardsdatascience.com/build-industry-specific-llms-using-retrieval-augmented-generation-af9e98bb6f68 使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型...让我们深入研究如何通过检索增强生成（RAG）构建特定行业的大型语言模型。 现在很多公司都在尝试通过像ChatGPT这样的大型语言模型可以获得大量的生产力提升。...通过这个简单的技巧，你已经使用文档检索增强了你的大型语言模型！这也被称为检索增强生成（RAG）。...使用RAG构建特定行业的问答模型 RAG原型 上图概述了如何构建一个基本的RAG，该RAG利用大型语言模型在自定义文档上进行问题回答。...然而，这个领域还处于初级阶段，使用向量搜索驱动的大型语言模型在他们的自定义文档上的行业特定应用可以成为先行者，并超越他们的竞争对手。
而在开发另一个某款需要存储数据时，我想到时间戳精确到毫秒的特性，正好适合作为作为主键ID来使用，在绝大部分系统中，毫秒级的使用范围应该都是符合的。...先说下什么是时间戳 时间戳（timestamp），一个能表示一份数据在某个特定时间之前已经存在的、 完整的、 可验证的数据,通常是一个字符序列，唯一地标识某一刻的时间。...使用数字签名技术产生的数据， 签名的对象包括了原始文件信息、 签名参数、 签名时间等信息。广泛的运用在知识产权保护、 合同签字、 金融帐务、 电子报价投标、 股票交易等方面。...因此使用Js的时间戳来拼接生成主键Id 无疑是一种很好的选择。...startTime.AddMilliseconds(jsTimeStamp); Console.WriteLine(dt.ToString("yyyy/MM/dd HH:mm:ss:ffff")); 主键示例 下述示例，使用字符串开头
序列数据和时间序列的生成模型已经得到了广泛的研究，但是，许多此类努力导致综合数据质量相对较差且灵活性较低。在许多情况下，模型被设计为特定于每个问题，因此需要详细的领域知识。...时序数据生成的常用方法 用于时序数据生成的大多数模型都使用以下方法之一： 动态平稳过程通过将时间序列中的每个点表示为确定性过程的总和（加上一些噪声）而起作用。...DoppelGANger结合了一些创新的想法，例如： 使用两个网络（一个多层感知机 MLP和一个递归网络）捕获时间依赖性 分离归因生成，以更好地捕获时间序列及其属性（例如用户的年龄，位置和性别）之间的相关性...批量生成-生成长序列的小批量堆叠 解耦归一化-将归一化因子添加到生成器以限制特征范围 DoppelGANger将属性的生成与时间序列解耦，同时在每个时间步将属性馈送到时间序列生成器。...我们应该注意，该模型可以以属性为条件，因此我们可以针对特定的天气条件或一周中的某天或某个月的某天生成样本。
点击名片 关注并星标 #TSer# 时间序列数据是按时间顺序按固定时间间隔排列的观测值的集合。每个观察对应于一个特定的时间点，并且可以以各种频率（例如，每天、每月、每年）记录数据。...本文介绍了几种类型的绘图，可帮助您使用 Python 进行时间序列分析，并提供使用可免费访问的数据集的详细示例。...线图 用直线连接数据点的简单可视化称为线图。提供时间序列数据的连续视图，强调变量随时间的趋势和变化。它主要用于跟踪数据中的长期模式。 我们的研究中使用线图来显示太阳上可见的黑子数量的长期趋势。...特定延迟的显着自相关表明太阳黑子活动可能遵循每年的模式。 偏自相关图 偏自相关函数 (PACF)图是时间序列分析中使用的图形工具，用于确定时间序列的自回归 (AR) 阶数。...对窗口内的数据点进行平均，并将结果值显示在图表上以生成移动平均图。当移动平均线位于原始数据图上时，可以更轻松地发现和比较趋势和季节性模式。
R绘图的原理 使用R绘图，我们需要在脑海中明确几个必要元素。首先，需要有一张空白的画布， 如下图所示。...在Figure 4基础上，我们可以使用text() 在特定的坐标增加文本。...Figure 5 plot()在特定位置添加文本信息 和text()同理， legend() 语句可对图表呈现方式进行标注方便理解， lines() 语句允许我们在散点图的基础上加入折线图并且调整折线的粗细...现在，我们没有生成任何图表——运行此行语句只会生成一个空白画布。 在绘完数据点后，参考plot()，在ggplot2中我们也通过使用第三个元素，geom_point()来改变几何对象类型。...与ggplot2相似，我们首先需要生成静态图表 在生成静态图表的基础上，动图及为多张静态图按一定规则堆在了一起。这里的规则便是我们提到的，按照声明的变量，比如：时间或类别顺序。
package main import ( "crypto/md5" "fmt" "io" "strco...
1.简介 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...---- 2.绘图基础 2.1 图表基本元素 图例和标题 x轴和y轴、刻度、刻度标签 绘图区域及边框 网格线 2.2 图表基本属性 多重绘图属性: 是否在同一个图上绘制多个系列的线 多重子图属性: 是否生成多个子图...为图添加标题：title 在图上添加文字: figtext 在轴系列上添加文字：text 设置网格: grid 设置多重绘图：hold 使用紧密布局：tight_layout 改变刻度和刻度标签的样式...：figure 生成子图：subplot / subplots 填充区域: fill / fill_between / fill_betweenx 在轴系列上绘制线或者标记：plot 绘制时间数据：plot_date...Object-Oriented API[2] Axes类 将pyplot API封装成对象的成员函数，建议使用这些成员函数，更加利于理解绘图过程 ---- 4.Example import re import
而在宫殿深处，站立着一座巨大的绘图笔，它拥有操控数据之力，将每一次绘图都变成了一场奇妙的冒险。...它提供了多种绘图样式和功能，使开发人员能够创建各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等。...Matplotlib使用场景 任何库都是有自己的一些特定的使用场景，Matplotlib作为一个功能强大的Python绘图库，主要用于创建高质量的静态图表、绘图和数据可视化。...Web应用和报表生成：Matplotlib也可以轻松集成到Web应用程序中，用于动态生成图表、报表或数据可视化展示，为用户提供更加直观的数据呈现。...下面我们看一个完整的例子，使用numpy和Matplotlib显示y = e^x的曲线图，下面是代码的实现部分。
本文是一篇旧文，主要介绍了使用 Python 的PyQt5 模块绘制交互式的股票 K 线图。 ---- 俗话说得好，股市秘笈千万条，看懂K线第一条。想研究股票，似乎总要研究K线。...今天，我们将使用Python，在PyQt5中借助PyQtGtaph绘制一个带有十字光标的股票历史走势K线图。 一、创建图形界面窗口骨架 首先，我们来创建一个基础的图形界面。...里面包含了： 一个文本输入框，用于输入股票代码； 一个下拉选择框，用于选择时间段； 一个按钮，用于点击查询数据和生成K线图； 一个空白图形，用于放置K线图； 通过如下代码进行创建： # 主窗口类 class...接下来，我们创建一个K线图的图形绘制类，通过PyQt和PyQtGraph的绘图组件绘制K线图。...K线图的图形，其接收一个数组其中包含时间、开盘价、收盘价、最低价和最高价的列表，我们只需要将其添加到PyQtGraph的绘图方法中，就可以生成具体的K线图图形。
Excel内置了丰富的图表类型 Excel支持的图表类型也极为丰富，除了常规的条形图、折线图、饼图和散点图之外，像雷达图、旭日图、箱线图等视觉效果更好的图表也是支持的。...近期，随着版本的升级，pandas绘图后端更是可以指定其他绘图底层接口，使用起来极为方便。...03 Tableau 曾经，为了丰富个人可视化技能、拓宽数据分析工具，也专门花了一段时间学习tableau的运用，这可能也是商业数据分析师的必备技能之一，不过个人目前也仅仅是偶尔用它画个图而已。...其实词云在线网站还是比较多的，这里不具体给出，可参考历史文章生成词云的几种方式查看。...然而，虽然可视化图表选择众多，但其实也不能过于追求标新立异，例如桑基图、瀑布图、南丁格尔图等，特定场景下用用可能效果感人，但绝大多数情况下，Simple is better than complex，折线图
本文介绍基于Python中gdal模块，对大量多时相栅格图像，批量绘制像元时间序列折线图的方法。 ...我们希望分别针对这三个文件夹中的多张遥感影像数据，随机绘制部分像元对应的时间序列曲线图（每一个像元对应一张曲线图，一张曲线图中有三条曲线）；每一张曲线图的最终结果都是如下所示的类似的样式，X轴表示时间节点...此外，pic_num则是需要加以绘图的像元个数，也就表明后期我们所生成的曲线图的张数为50。 代码的整体思路也非常简单。...在代码的下一部分（就是hants_file_list开头的这一部分），我们是通过截取文件夹中图像的名称，来确定后期我们生成的时间序列曲线图中X轴的标签（也就是每一个x对应的时间节点是什么）——其中，这里的...[12:15]就表示对于我的栅格图像而言，其文件名的第13到15个字符表示了遥感影像的成像时间；大家在使用代码时依据自己的实际情况加以修改即可。
引言 动态曲线图不同于动态气泡图，它可以查看部分指标在一段时间内的变化趋势，本期推文将推出动态曲线图的 Matplotlib 绘制过程，核心过程为 折线图 和 散点图 的绘制，详细过程如下： 02....这里需要注意的是zorder属性的设置，这里设置zorder=4,表示散点图绘制在折线图之后，即散点图压在折线图之上，使绘图更加美观。...这里需要指出的是，一般的绘图过程，固定文本一般都是在图表的刻度、轴等属性设置结束后再进行添加，这点则需要注意，好的绘图习惯可以大大减少绘图时间哦 第 66-71 行则是自定义 y 轴的刻度比例范围，由于...下面给出一年份数据绘制的曲线图结果： 备注：要想生成这种暗黑背景风格的图表，则可通过以下设置完成： #设置画布figure颜色 plt.figure(facecolor='#1D1E23',edgecolor...总结 Matplotlib绘制动态曲线图较动态气泡图而言，绘制过程较为简单，主要就是折线图和散点图的配合使用，其他的就是图表属性的定制化设置了，个人能力有限，发现错误的同学可以留言告知哈~~
效果预览 配上动感的音乐感觉就是不一样啊，要达到上述效果除了核心的Matplotlib绘图外，其他工具和上篇推文 Hans Rosling Charts Matplotlib 绘制 所使用的工具一样啊。...引言 动态曲线图不同于动态气泡图，它可以查看部分指标在一段时间内的变化趋势，本期推文将推出动态曲线图的 Matplotlib 绘制过程，核心过程为 折线图 和 散点图 的绘制，详细过程如下： 02....数据可视化 动态图表的绘制主要在于折线图和散点图的绘制，我们采用的依旧还是面向对象式绘图方式，这里建议绘制较为复杂的图表时多采用此方法进行绘制。完整绘图过程如下： ?...这里需要注意的是zorder属性的设置，这里设置zorder=4,表示散点图绘制在折线图之后，即散点图压在折线图之上，使绘图更加美观。...这里需要指出的是，一般的绘图过程，固定文本一般都是在图表的刻度、轴等属性设置结束后再进行添加，这点则需要注意，好的绘图习惯可以大大减少绘图时间哦 第 66-71 行则是自定义 y 轴的刻度比例范围，由于
箱线图 5.1 生成数据 5.2 箱线图/颜色/标记 6. 面积图 6.1 生成数据 6.2 绘制面积图 7.其它图 7.1 密度曲线图 7.2 绘图主题 8....-双y轴 折线图–双y轴 A、C、D使用一个y轴，B使用一个y轴 # 折线图｜双y轴 # A、C、D使用一个y轴，B使用一个y轴 ax = df.plot(secondary_y=['A', 'C',...b", "c", "d"]) df2 输出为： # kind = 'bar'表示垂直，若kind = 'barh'表示为水平 # 重新生成数据，并对使用条形图可视化 df2 的第 3 行 df2....df8.plot(kind='kde', figsize=(8, 6)) plt.show() 输出为： 7.2 绘图主题 通过 seaborn 来修改绘图主题 import seaborn as...总结 关于pandas的可视化的用法还有很多，这里不再拓展，但还是建议使用matplotlib，seaborn等库完成绘图。
前言： 这篇文章主要记录一下使用pyecharts生成GDP折线图的步骤和过程 一，json数据 1，json数据的特点 什么是json数据？...可以看下它的官网：pyecharts.org 以及pyecharts-gallery：gallery.pyecharts.org 三，生成折线图 # 导包 import json # json from...:314] jp_y = jp_key["list"][0]["data"][:314] in_y = in_key["list"][0]["data"][:314] # 数据获取完成，接下来就可以生成折线图...# 生成折线图对象 line = Line() # 设置x轴 line.add_xaxis(us_x) # x轴只需要一个国家的数据就可以 # 设置y轴 line.add_yaxis("美国确诊人数...data_dict[year] = [] # 如果列表不存在就创建，再追加 data_dict[year].append([country, gdp]) # 上面我们的字典就创建好了 # 生成时间线对象
通过具体案例的分析和说明，阐述了如何使用该软件进行数据分析、绘图等操作，并总结了一些注意事项和技巧。Prism是一款由美国GraphPad公司开发的数据分析和绘图软件。...数据可视化Prism提供了强大的数据可视化功能，包括散点图、线图、条形图等多种图表类型。用户可以使用Prism绘制出数据集的可视化图形，更好地理解和分析数据。...举例：当用户需要将实验数据可视化呈现时，可以使用Prism绘制出散点图、线图等图表类型，以便更好地展示数据的分布情况和趋势变化。...统计报告Prism可以自动生成丰富的统计报告，对于特定的数据集进行统计分析，生成高质量的统计图表和报告。...举例：当用户需要对实验数据进行批量分析时，可以使用Prism进行相关操作并自动生成统计报告，以便更好地展示数据分析的结果和统计图表。
其面向数据集的绘图功能对包含整个数据集的数据框和数组进行操作，并在内部执行必要的语义映射和统计聚合，以生成信息图。 以下是这意味着什么的一个例子： ?...请注意我们如何仅提供数据集中变量的名称以及我们希望它们在绘图中扮演的角色。与直接使用matplotlib时不同，没有必要将变量转换为可视化的参数（例如，用于每个类别的特定颜色或标记）。...为了做这些事情，他们使用了seaborn FacetGrid。 每个不同的图形级别图kind将特定的“轴级”功能与FacetGrid对象组合在一起。...例如，时间序列数据有时与每个时间点一起存储为同一观察单元的一部分并出现在列中。...我们上面使用的“fmri”数据集说明了整齐的时间序列数据集如何在不同的行中包含每个时间点： 学科 时间点 事件 区域 信号 0 S13 18 STIM 顶叶 -0.017552 1 S5 14 STIM
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