人工智能必须自己学习如何为特定的目的创建一个功能完整的程序。 我最初是在20世纪90年代末开始尝试创建程序，用简单的if /then/ else语句来输出BASIC程序。...那些有最好的适应度的部分会联合起来产生后代。每代人都从进化技术中获得了一点额外的多样性，如轮盘选择、组合交叉和变异。这一过程在每个孩子的下一代中重复，希望能产生更好的结果，直到找到一个目标解决方案。...遗传算法是适者生存的编程实现。考虑到它们是如何为一个特定的解决方案搜索一个巨大的问题空间的，它们也可以被归类为人工智能的搜索算法。 好吧,但是为什么是Brainf-ck ?...未来 这个实验是一个概念验证，人工智能程序可以开发自己的计算机程序来执行特定的任务。在这方面，它是成功的。...人工智能一开始可以对目标编程语言一无所知，而成功地学习如何生成一个有效的计算机程序，该程序在执行时，解决一个特定的任务。 与所有的遗传算法一样，这也涉及到设计适应度函数的工作。
我们将详细解释如何在 Tkinter 窗口中添加按钮，以及如何为按钮定义响应函数，使其在点击时执行特定操作。 什么是 Tkinter 按钮（ Button ）？...Tkinter 的按钮是一种 GUI 元素，通常用于触发操作或执行特定的任务。按钮可以包含文本或图像，并且当用户点击按钮时，可以执行与按钮相关联的函数或操作。...你可以在这个函数中编写按钮点击后要执行的代码。 步骤5：将按钮添加到窗口 一旦创建了按钮和响应函数，需要使用 pack() 方法将按钮添加到窗口中。这将确定按钮在窗口中的位置。...结论 在本文中，我们学习了如何在 Tkinter 窗口中添加按钮，以及如何为按钮定义响应函数，使其在点击时执行特定操作。...按钮是 GUI 应用程序中的交互元素，可以用于触发操作、执行任务以及改善用户体验。通过创建和自定义按钮，你可以为你的应用程序增加更多的功能和交互性。
摘要 为开源项目做出贡献不仅仅是编写代码。从文档、设计到社区管理，都有许多方式可以参与。本文将指导您如何找到合适的项目，如何为其做出有效的贡献，以及如何与开源社区建立联系。 1....找到合适的开源项目 开始为开源项目做贡献的第一步是找到一个您感兴趣的项目。在选择合适的项目后，您可以继续探索如何为其做出贡献。...您可能对某个特定的技术、编程语言、领域或主题特别感兴趣，这将帮助您缩小选择范围，同时也能确保您在项目中的投入更加有意义和愉快。 了解您的技能和兴趣能够帮助您更好地与项目的目标相匹配。...1.2 使用平台搜索 各种开源项目托管平台如GitHub、GitLab等都提供了便捷的搜索功能，您可以根据关键词、编程语言、项目规模等条件来筛选和搜索项目。...这也是一个建立信任和展示您技能的好机会，为日后更复杂的任务铺平道路。 在选择这些任务时，确保您详细阅读任务的描述、要求和交付期限。这将有助于您更好地理解任务的范围，并为您的贡献确立清晰的目标。
Dart 异步编程之 Isolate 和事件循环。 尽管 Dart 是个单线程任务，但它提供 Future、Stream、后台任务以及其他特性用于编写现代异步程序以及响应式程序(Flutter)。...本文讲的是 Dart 后台任务的基础：Isolate 和事件循环。 我们先从 Isolate 开始。 Isolates ---- 大多数应用程序中，线程的数量都不止一个。...Dart 为异步编程提供的所有高级 API 和语言特性，如 Future、Stream、async/await，都是基于和围绕这个基本的循环。...这个函数会发起网络请求(返回一个 Future)并使用 then() 方法注册 completion handler。 整个过程就是这样的。事件循环处理完点击事件后将其抛弃。...如果再来回头看刚才的例子，你可以准确地看到它是如何为特定的事件被分解成一小块一小块的。
LangChain还为开发者集成了丰富的内置链组件，为开发者解决了重复编写代码的问题。面对特定的任务，如摘要或问答，LangChain提供了专门的摘要链和问答链，简化了开发流程。...借助LangChain，开发者除了可以实现LLM与真实世界的在线数据增强，即RAG（检索增强生成），还能在私有环境中部署模型，或是针对特定任务选择更精确的模型平台及型号，甚至随时切换各大平台推出的新模型...在LLM应用开发中，一个经常被遗漏但至关重要的环节是，如何为LLM编写合适的提示词，确保LLM能够准确理解开发者的意图。对于许多开发者，特别是初学者来说，这可能是一个具有挑战性的任务。...以SQL查询为例，这是一个对许多开发者来说相对熟悉，但在与LLM结合时可能存在困惑的领域。如果一个开发者刚开始接触如何为SQL编写提示词，他可以轻松地在LangChain中找到SQL组件的提示词模板。...当所有的数据块都被处理完毕，它们会被存储到向量存储系统，如FAISS中。这个存储系统能够确保数据的安全，同时也能提供一个高效的查询接口。
论文概述 Transformer (TF) 已成为各种机器学习任务的热门选择，它在自然语言处理和计算机视觉等领域很多问题上取得了最先进的成果。...然而更专业的设计可以让 TF 执行更高级的程序。如 [Weiss et al. [2021]] 设计了一种计算模型和一种编程语言，可将简单的选择和聚合命令映射到索引输入 token。...并进一步证明了 Transformer 模型高效执行复杂数学和算法任务的能力。可以想象，现代 Transformer (如 GPT-3)，在执行各种任务时使用类似的内部子程序。...下面描述了一个循环 Transformer 的构造，它可以执行用特定指令集编写的程序。...执行周期类似于上一节中的单指令集计算机 (OISC)，主要区别在于，对于每条指令，可以从预先选择的函数列表中进行选择，这些函数以任意数组的形式输入，如矩阵、向量和标量。 输入序列的格式。
循环语句是编程中常用的一种结构，用于重复执行特定的代码块。它的作用是在满足特定条件的情况下，反复执行一段代码，以实现重复性任务的自动化处理。循环语句在程序中具有重要的地位和作用。...此外，循环语句还可以实现特定的算法逻辑和控制流程，如排序、搜索、遍历等。 在编程中，循环语句是一种必备的工具，可以有效地解决各种重复性任务和问题。...选择合适的循环类型：根据实际需求选择合适的循环类型，如for循环、while循环或foreach循环，以实现最佳的代码逻辑和执行效率。...七、循环语句的最佳实践 使用合适的循环类型：根据实际需求选择合适的循环类型，如for循环、while循环或foreach循环。...此外，遵循最佳实践，如减少嵌套循环、测试和验证循环等，可以提高代码的质量和可维护性。 在编写循环代码时，需要根据实际需求选择合适的循环类型，并确保循环条件能够被正确判断。
因此，我决定编写一个简短的教程，向您展示如何轻松地保护您的Linux服务器。 这并不是一个全面的安全指南，但是它可以帮助你阻止几乎 90% 的流行后端攻击，如暴力破解登录尝试和 DDoS。...下面介绍一下如何为你的服务器设置 SSH 身份验证。...保持系统为最新时间 许多安全协议是利用服务器的系统时间来运行 cron 工作、日期日志和执行其他关键任务。 如果服务器的系统时间不正确，可能会对你的服务器产生负面影响。...黑客可能会通过扫描你的服务器，找到开放的端口，然后他们会通过这些端口访问你的服务器。 PSAD 会监控网络活动，检测并且选择阻止非法扫描和其他类型的可疑流量，比如 DDoS 或操作系统指纹尝试。...安装成功后可以通过命令行启动运行，也可以设置一个循环的时间来运行。另外如果服务器支持发送邮件，可以配置 logwatch 每日定时邮件发送日志摘要。 通过使用服务文件来了解如何读取和汇总日志文件。
二、实体抽取技术概览 实体抽取，作为自然语言处理（NLP）的一个基础任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的信息片段，并将其归类为预定义的类别，如人名、地点、组织名等。...初期的神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），已经在实体抽取任务上显示出了较好的性能。...通过这个简单的实战案例，我们可以看到基于规则的方法在特定场景下的有效性。然而，要注意的是，在更复杂或多样化的文本环境中，基于规则的方法可能需要与其他技术相结合，以提高实体抽取的准确性和覆盖范围。...基于神经网络的方法概述 神经网络模型 在实体抽取任务中，最常用的神经网络模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。...预训练语言模型 近年来，预训练语言模型如BERT、GPT和RoBERTa等，通过在大规模语料库上预训练，学习到了丰富的语言特征和知识，然后通过微调（Fine-tuning）的方式适应特定的NLP任务，包括实体抽取
目录 何为并行和并发Python有哪些相关的模块该如何选择合适的模块CPU-bound和I/O-bound问题threading、asyncio和multiprocessing优劣抉择结论 何为并行和并发...而 asyncio 使用事件循环这个Python对象，利用协同式方式处理多任务（cooperative multitasking），任务之间的切换取决于任务是否完成，是否已经准备好被切换。...三者的简单区别如下： 并发类型 任务选择权 核心数 抢占式多任务(threading) 由操作系统决定任务的执行权 1 协同式多任务(asyncio) 取决于任务的执行情况 1 多核心任务(multiprocessing...) 所有进程在同一时间执行任务 很多 该如何选择合适的模块 CPU-bound和I/O-bound问题 在决定如何选择之前，要解决两个主要问题CPU-bound和I/O-bound，因为所有的问题都可以归结为这两类问题...其核心是事件循环（event loop），事件循环控制这每一个任务如何运行以及何时运行，也就是说事件循环需要维护一个关于事件状态的列表。
例如，当前流行的项目llama.cpp，whisper.cpp和llama2.c都是用零Python相关性编写的。...Rust + Wasm两个世界的最佳选择 然而，直接将Rust编译为本机机器代码还会引发其他问题。 安全性，本机二进制文件可能会使整个系统崩溃。 可移植性，本机二进制文件依赖于底层操作系统和硬件。...推理层：cpu密集型任务，将数据（如单词和句子）预处理成数字，将后处理的数字处理成句子或结构化JSON数据。...张量层：GPU密集型任务，从Wasm传递到原生张量库，利用WasmEdge的插件WASI-NN，将Wasm传递给原生张量库，如 llama.cpp，PyTorch和Tensorflow。...在实现特定应用程序的预处理和后处理数据功能方面更加高效，它取代了推理工作负载的大部分工作。 在实现LLM代理所需的网络密集型和长时间运行任务方面更为高效。
当谈到任务指令时，我们大多数人首先会将这个概念与提示联系起来——使用一个简短的模板将新的输入重新格式化为语言建模问题，以便为启动PLM回复响应。...因此，它被广泛应用于各种少样本/零样本分类任务中，如分类主题、情感、姿态、实体类型和实体关系。...因此，以人为本的指令更加友好，可以理想地应用于几乎任何复杂的NLP任务。 4 如何为指令建模？ 在本节中，我们总结了几种最流行的指令学习建模策略。...针对非专家用户难以一次性编写完整的指令的问题，在基于指令的人工智能系统设计中采用迭代式、模块化的设计范式，可以引导用户逐步丰富任务指令，从而有效地缓解用户的思维需求，使系统更加面向用户。...虽然特定于NLP领域，但通用语言模型应该是一个优秀的多任务助手，能够以完全零样本/少样本的方式熟练处理各种现实世界的NLP任务和不同的语言。
并不是所有的问题都可以用规则解决 比如说用一台电脑来检测这是不是狗的照片。 如何为这个任务定义规则呢? 尝试设想一下需要哪些类别的规则。 狗有四条腿? 狗是白色的? ...将模型编程写入系统，系统便能对这个弹簧进行预测。但如果不编写新的程序，它便无法对其他弹簧进行预测。 如果我们让程序完成线性回归本身，同时学习模型，这才是机器学习。 ...建立可以完成对特定问题不断循环(评估->更新->输出->评估)的系统，机器学习便是这么一门艺术。 ...或者是设计模拟人类大脑工作的神经网络。 不管细节是什么，几乎每个机器学习系统都是这样循环的运行。每次循环，系统都提升一点点。...经过上千次甚至百万次循环，便可以得到已学会比人类更好完成任务的系统。
并不是所有的问题都可以用规则解决 比如说用一台电脑来检测这是不是狗的照片。 如何为这个任务定义规则呢？ 尝试设想一下需要哪些类别的规则。 狗有四条腿？ 狗是白色的？ 狗有皮毛？ 这是众所周知的座椅。...你可以选择没有测量过的重量，在x轴上观察，然后从y轴上预测弹簧的长度。 使用数据建立模型，然后通过模型进行预测。 如果编程可以完成这些步骤，那么恭喜：这就是机器学习。...将模型编程写入系统，系统便能对这个弹簧进行预测。但如果不编写新的程序，它便无法对其他弹簧进行预测。 如果我们让程序完成线性回归本身，同时学习模型，这才是机器学习。...建立可以完成对特定问题不断循环（评估->更新->输出->评估）的系统，机器学习便是这么一门艺术。...或者是设计模拟人类大脑工作的神经网络。 不管细节是什么，几乎每个机器学习系统都是这样循环的运行。每次循环，系统都提升一点点。经过上千次甚至百万次循环，便可以得到已学会比人类更好完成任务的系统。
并不是所有的问题都可以用规则解决 比如说用一台电脑来检测这是不是狗的照片。 如何为这个任务定义规则呢？ 尝试设想一下需要哪些类别的规则。 狗有四条腿？ 狗是白色的？ 狗有皮毛？...你可以选择没有测量过的重量，在x轴上观察，然后从y轴上预测弹簧的长度。 使用数据建立模型，然后通过模型进行预测。 如果编程可以完成这些步骤，那么恭喜：这就是机器学习。...将模型编程写入系统，系统便能对这个弹簧进行预测。但如果不编写新的程序，它便无法对其他弹簧进行预测。 如果我们让程序完成线性回归本身，同时学习模型，这才是机器学习。...建立可以完成对特定问题不断循环（评估->更新->输出->评估）的系统，机器学习便是这么一门艺术。...或者是设计模拟人类大脑工作的神经网络。 不管细节是什么，几乎每个机器学习系统都是这样循环的运行。每次循环，系统都提升一点点。经过上千次甚至百万次循环，便可以得到已学会比人类更好完成任务的系统。
然而，通过Prompt让LLM实现特定任务目标的模式与实际模型部署仍然存在一定的差距。...这里的数据集检索器有几个设计决策： 1.要搜索哪些数据集？ 2.如何为数据集建立索引以进行搜索？ 3.用户的任务需要哪些数据集列，哪些列应该被忽略？...该组件在成本效率、生成速度、示例多样性和质量控制等方面存在一些列的挑战。 「模型检索器」 除了训练数据之外，还必须选择合适的模型来进行微调。...「评估」 在对检索和生成的数据集的一部分训练模型后，将剩余的数据提供给模型评估器模块。目标是支持各种任务，为任意任务选择正确的特定于任务的指标是一个难题。...实验结果 对涵盖传统NLP基准和新颖应用程序的三个任务进行评估，Prompt2Model可以使用自然语言指令生成高质量的数据集和小型模型，这些模型「在特定任务上的性能优于大型语言模型」。
• 如在将循环和循环内的代码提炼到一个独立的函数中时遇到难以为独立的函数命名，这可能是因为这段代码其中做了几件不同的事情。若是遇到这种情况，更要进行拆分。...遇到条件表达式和循环 4. 全局数据(Global Data)? • 全局数据印证了帕拉塞尔斯的格言：良药与毒药的区别在于剂量。...• 何为过长的消息链？ • 一个用户向一个对象请求另一个对象，然后再想后者请求另一个对象，然后再请求另一个对对象，循环往复。 • 如何针对过长的消息连进行重构？...• 这个技艺就是测试驱动开发（Test-Driven Development, TDD） • 测试驱动开发的短循环？ • 先编写一个测试 —> 编写业务代码 —> 重构。...然后这个 “测试、编码、重构” 这个循环在我们日常开发中要完成很多次。 2. 本章所讲的内容？ • 带着你走进自测试代码世界的大门，从简单的例子开始。 第5章 介绍重构目录 1. 重构的记录格式？
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