如何使用Kubeflow光顺检索经过训练的模型的结果？_如何使用经过训练的神经网络模型？_如何使用从经过训练的keras模型中提取的tensorflow模型 - 腾讯云开发者社区

kubeflow 中采用了 tensorflow serving 作为官方的tensorflow模型接口， TensorFlow Serving是GOOGLE开源的一个服务系统，适用于部署机器学习模型，...SaveModel SaveModel 是一种专门用于tf模型拓扑结构(topology) 和权重(weights) ，基于 SaveModel 不需要运行原始的模型构建代码，这样非常利于共享或部署模型...拓扑结构(Topology): 这是一个描述模型结构的文件（例如它使用的了哪些操作）。它包含对存储在外部的模型权重的引用。权重(Weights): 这些是以有效格式存储给定模型权重的二进制文件。...SignatureDefs则是模型的签名定义，定义了输入和输出函数`。...，可以使用函数 add_meta_graph()来进行添加 """ # 建立模型名称与模型签名之间的映射 builder.add_meta_graph_and_variables

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如何将数据库检索的结果导出？

最近很多同学询问不同的数据库的文献如何导出……老师表示很是不解，这是个很简单的小问题，上课时候也讲过，演示过，可是却是提问频率最高的问题之一。于是，今天就来大家讲讲不同的数据库如何导出数据。...有啊，他们都有导出的按钮呢。只是你们没认真看结果页面呢。另一个原因是，数据库也是有自己的个性的，不是每个数据库都和CNKI是双胞胎啊。...万方各种格式的供大家选择：维普（结果页面——选中检索结果——导出题录）导出选项：多种格式可选：中国生物医学文献数据库这个数据库导出参考文献使用TXT文档的格式，自动下载后查看文件即可。...OVID 结果列表上面就有导出按钮。有很多格式可以选择哦。 Sciverse ScienceDirect 结果页面就有可以直接导出的按钮。...好啦，这期就讲到这里，希望大家以后使用数据库的时候，多观察，多尝试，多动脑筋，多思考。

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【RAG论文】检索信息中的噪音是如何影响大模型生成的？

Inputs Skew the Responses of Large Language Models》主要讲述了检索文档是如何影响大模型输出的以及相关实验结果，为了浪费时间，大家可以参考下其中的结论...作为第一组件，实验使用基于BERT的密集检索器Contriever 作为默认检索器。它在没有监督的情况下使用对比损失进行训练。...相关但不包含答案文档的影响相关但不包含答案文档设置为由检索器分配了较高的分数，但不包含答案的文档。下表是LLM在使用由黄金文档和不同数量相关但不包含答案的文档组成的提示进行评估时的结果。...实验结果表示，添加无关文档几乎总是有益的，可以提高准确度。此外，使用稀疏检索器（如BM25）进行实验时，准确度平均提高了3-4个百分点。...研究内容本文主要解决了两个问题：一是如何构建高质量的无关信息，以帮助RAG系统更好地过滤掉无关的内容；二是如何评估模型在面对不同场景下的性能表现，以便更好地理解模型与无关信息之间的关系，并为改进RAG

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RAG——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。...微软如何解决这个问题在微软的Build会议中，他们在向量搜索不够用[5]这个主题中，阐述了他们的产品如何将较少的上下文感知的大型语言模型与向量搜索结合起来，以创造更具吸引力的体验。...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。...现在你知道如何将大型语言模型应用到你的自定义数据上，去构建出色的基于大型语言模型的产品吧！

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多协程如何使用channel优雅的收集结果

但是随之而来的问题就是，有些时候我们需要同时执行多个协程，然后再根据其结果再进行处理，这时候收集多个协程的值就非常关键。这篇文章我们一起来实现从一个小白到优雅的处理这个问题的方式。...} func main() { fmt.Println(job(1)) } 我们用 job 方法来模拟耗时的方法，现在需要执行多次，在不使用协程的情况变成了这样： //模拟耗时操作 func job...： 0 1 2 3 4 总共耗时：2.512076777s 现在我们加入协程，我们这里直接使用 sync.WaitGroup 来管理协程。...500) return number } func main() { start := time.Now() num := 5 resCha := make(chan int) //用于收集结果的...{ resCha <- job(input) }(i) } cnt := 0 for item := range resCha { cnt++ fmt.Println("收到的结果

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看清视频的像素流——使用飞桨框架复现RAFT光流估计模型

下图展示了一种光流和颜色的映射关系，使用颜色表示光流的方向，亮度表示光流的大小。...近几年出现了基于深度学习的光流估计算法，开山之作是FlowNet[1]，于2015年首先使用CNN解决光流估计问题，取得了较好的结果，并且在CVPR2017上发表改进版本FlowNet2.0[2]，成为当时...光流数据集此处的光流数据集是指深度学习模型所需要的数据集。光流数据集由于标注困难，因此多以合成数据为主。...，所以我在本项目中只使用了FlyingChairs数据集，所以目前的模型在处理真实数据集时还有提升的空间。...我训练了97500次，EPE降至0.88，并使用当前权重进行推理，测试图片如下，左侧真实光流，右侧是推理结果，还可以继续优化的。

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如何使用CGAL轻松检索两条相交多边形的相交线

如何使用CGAL轻松检索两条相交多边形的相交线（从第一个交点到最后一个交点）。看到图像的澄清，绿线是我想要的。...使用CGAL获取多边形相交线 Two intersecting polygons with intersection line 目前我使用下面的算法，在那里我得到的交集多边形，然后发现这是两个多边形的边界点...有人可以告诉我这是否是正确的方法，或者指出如何更好地做到这一点。来源 2017-08-02 D.J. Klomp A 回答 2 将两个多边形的线段插入到2D排列中。然后找到具有度4的顶点。...= arr.end_vertices(); ++it) { if (4 == it->degree()) ... } 可以避开“段”名单的建设，而是直接将多边形细分成使用迭代器适配器的安排...（这是纯粹的通用编程，与CGAL无关。）

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什么是大模型的插件？以及如何使用？

ChatGPT和文心一言自建插件的相同点：自建实时信息检索、数据分析、AI绘画等插件【可能原因】大模型使用的历史数据的信息进行训练，自建实时信息检索可以帮助用户获取更具时效性和专业性信息。...AI绘画集成可以扩大大模型的应用范围，使其不仅限于文字处理和对话管理，增强创造性表达，提高交互体验，使大模型成为一个全面和多元化的工具。 02—插件如何使用？...文心一言插件如何使用：文心一言可以选择1~3个插件进行使用。...目前插件的使用是用户主动去选择3个去使用选择后模型进行自动调度，而当插件越来越多时存在的问题，用户在使用的过程中很难想要去调用特定插件，以及插件太多不知道选择哪个。 03—插件的多轮对话如何实现？...文心一言插件多轮对话方案：插件为注册的API接口，主要接收文心一言生成API的调用返回结果并再有文心一言汇总处理；插件的上下文由文心一言统一进行管理；文心一言对多轮对话的语义进行理解，在调用插件时生成调用插件的

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C语言 | 如何使用 sscanf 提取AT命令返回结果中的有效数据

.); 函数返回值：「返回成功读取的数量」。 2....使用实例提取信号强度 AT命令返回结果为： +CSQ: 17,0 OK 先使用strstr找到标志字符： str = strstr(buffer, "+CSQ"); if (!...= 2) { return -1; } 提取基站信息 AT命令返回结果为： +CREG: 2,0,"252A","6DD2104",7 OK 使用sscanf提取「固定长度字符」： sscanf(...buffer, "+CREG:%d,%d,\"%4s\",\"%7s\"", &n, &stat, lac_buf, ci_buf); 提取IP地址 AT命令返回结果为： +CIFSR:STAIP,"...strlen("+CWLAP:"), "(%d,\"%[^\"]\",%d,\"%[^\"]\",", &ecn, ssid, &rssi, mac); 读取之后，将str指针移动到该行结束，进行下一轮的查找

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如何使用“LoRa”的方式加载ONNX模型：StableDiffusion相关模型的C++推理

如何使用“LoRa”的方式加载Onnx模型：StableDiffusion相关模型的C++推理本文主要干了以下几个事： 1.基于 onnxruntime，将 StableDiffusionInpaintPipeline...借助作者之前开源的一个开源工具AiDB（rep地址），只需要简单配置，直接可以使用 C++加载并推理 onnx 模型。...仔细的同学会观察到，导出的 uent 目录下有，除了.onnx 模型，还有非常非常多的 weight/bias 等文件。这其实就是每一个权重数据。如此碎片化，我们使用或者版本管理起来非常不方便。...，以上例子使用 controlNet-canny 导出 onnx 模型，如果我们又想使用 controlNet-hed，或者使用更多的 LoRa 呢？...其实 onnx 模型中已经储存了对应的对应关系，我们使用以下代码先观察下 onnx 模型中村了什么信息(这里只输出了 lora 相关的): onnx_model = onnx.load("unet.onnx

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使用Tensorflow和公共数据集构建预测和应用问题标签的GitHub应用程序

由于数据是JSON格式，取消嵌套此数据的语法可能有点不熟悉。使用JSON_EXTRACT函数来获取需要的数据。以下是如何从问题有效负载中提取数据的示例： ?...在选择的编程语言中使用预构建的客户端非常有用。虽然GitHub上的官方文档展示了如何使用Ruby客户端，但还有许多其他语言的第三方客户端包括Python。本教程将使用Github3.py库。...如前所述使用BigQuery上托管的GH-Archive来检索问题示例。此外检索人们为每个问题手动申请的标签。以下是用于构建所有这些标签的Pareto图表的查询： ?...不必运行此查询，来自Kubeflow项目的朋友已运行此查询并将结果数据作为CSV文件托管在Google Cloud Bucket上，按照此笔记本中的代码进行检索。...例如，这是kubeflow / kubeflow repo的页面： ?

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如何使用Python超参数的网格搜索ARIMA模型

我们可以通过使用网格搜索过程来自动化评估ARIMA模型的大量超参数的过程。在本教程中，您将了解如何使用Python中的超参数网格搜索来调整ARIMA模型。...如何在标准单变量时间序列数据上应用ARIMA超参数优化。扩展更精细和强大的模型程序的思路。让我们开始吧。...按测试数据集中的时间序列进行预测。训练一个ARIMA模型。做一个一步的预测。存储预测结果; 获取并存储实际观察结果。计算与预期值的误差。...在给定的模型被训练之前，可以对这些数据集进行检查并给出警告。总结在本教程中，您了解了如何使用Python超参数的网格搜索ARIMA模型。...具体来说，你了解到：您可以使用网格搜索ARIMA超参数进行单步滚动预测的过程。如何应用ARIMA超参数调整标准单变量时间序列数据集。关于如何进一步改进ARIMA超参数网格搜索的思路。

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如何使用CentOS 7上的CloudFlare验证来检索让我们加密SSL通配符证书

你会看到你的API密钥：复制此密钥。您将在下一步中使用它。现在返回到您的服务器以继续获取证书的过程。...第3步 - 配置Certbot 您拥有告诉Certbot如何使用Cloudflare的所有必要信息，但是让我们将其写入配置文件，以便Сertbot可以自动使用它。...第4步 - 获取证书要获取证书，我们将使用该certbot命令并指定我们想要的插件，我们要使用的凭证文件以及我们应该用来处理请求的服务器。...默认情况下，Certbot使用Let's Encrypt的生产服务器，它使用ACME API版本1，但Certbot使用其他协议获取通配符证书，因此您需要提供ACME v2端点。...结论在本教程中，您已安装了Certbot客户端，使用DNS验证获取了通配符证书并启用了自动续订。这将允许您使用包含域的多个子域的单个证书并保护您的Web服务。

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如何使用CentOS 7上的CloudFlare验证来检索让我们加密SSL通配符证书

第3步 - 配置Certbot 您拥有告诉Certbot如何使用Cloudflare的所有必要信息，但是让我们将其写入配置文件，以便Сertbot可以自动使用它。...第4步 - 获取证书要获取证书，我们将使用该certbot命令并指定我们想要的插件，我们要使用的凭证文件以及我们应该用来处理请求的服务器。...对于Nginx，请看一下这些教程：如何在Debian 8上安装Nginx 如何在Ubuntu 16.04上安装Nginx 对于Apache，请参阅以下教程：如何在CentOS 7上安装Apache...Tomcat8 如何在CentOS 7上通过Yum安装Apache Tomcat 7 如何在CentOS 7上通过Let's Encrypt 来加密Apache 现在让我们看看自动续订证书。...结论在本教程中，您已安装了Certbot客户端，使用DNS验证获取了通配符证书并启用了自动续订。这将允许您使用包含域的多个子域的单个证书并保护您的Web服务。

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Django中的多态模型概念、使用场景以及如何实现多态模型

在Django开发中，经常遇到需要建立不同类型的模型之间的关系的情况。而使用多态模型可以帮助我们更好地管理这些复杂的关系。本文将介绍Django中的多态模型概念、使用场景以及如何实现多态模型。...多态模型的使用场景多态模型在实际应用中有广泛的使用场景，如下所示：网站评论系统：评论可以针对文章、图片、视频等不同类型的内容，使用多态模型可以轻松地存储不同类型的评论并保持良好的扩展性。...商品系统：商品可以分为不同的类别，每个类别有不同的属性，使用多态模型可以方便地管理各类商品的数据。社交媒体：用户可以发布不同类型的内容，如文字、图片、链接等，使用多态模型可以有效地组织和展示这些内容。...多态模型的实现方法在Django中，我们可以使用两种方法来实现多态模型：抽象基类和第三方库。方法一：抽象基类Django的抽象基类是一种用于定义模型共享字段和行为的方式。...本文介绍了多态模型的概念、使用场景以及两种实现方法：抽象基类和使用第三方库。通过灵活应用多态模型，在开发过程中可以更好地处理不同类型的数据。

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使用字节豆包大模型在 Dify 上实现最简单的 Agent 应用（四）：AI 信息检索

写在前面在上一篇文章《使用 Dify、Meilisearch、零一万物模型实现最简单的 RAG 应用（三）：AI 电影推荐[1]》中，我们分享过了在不折腾复杂的搜索引擎的前提下，如何快速完成轻量的 RAG...这篇文章里，我们来聊聊如何使用字节最新的豆包大模型，在 Dify 上来快速完成一个具备理解需求、自主规划、自主选择工具使用的简单智能体（Agent）。...准备工作本文的准备过程除了模型之外，和上一篇文章没有差别，如果你已经实践过了上一篇文章中的内容，那么只需要了解如何开通豆包模型服务即可。...如果你不想使用豆包，你可以将豆包替换为任意其他的模型，除了执行结果可能因为模型能力和风格偏好有差异外，没有任何其他区别。...，我们将看到能够开通使用的模型列表，分别是六个豆包新版 LLM 模型，一个用户向量检索的 Embedding 模型，以及三个月之暗面的模型。

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【回血赠书第7期】Kubernetes学习指南，轻松拥抱云原生

从互联网公司的视角出发，分享了如何构建高可用的多租户集群，如何确保集群的稳定性和高性能。...此外，本书阐述了数据面优化的重要性，并介绍了各个关键点，以确保使用物理机或虚拟机的应用在迁移至容器平台后能够获得最佳性能。...（扫码了解本书详情） NO.5 ▊《Kubeflow: 云计算和机器学习的桥梁》何金池李峰刘光亚刘侯刚编著提供机器学习在Kubernetes云平台上实现端到端的解决方案本书主要讲解Kubeflow...本书结合理论和实战，详细阐述了Kubeflow社区的新技术和新方案，并且展望了Kubeflow的前景和AI Hub的发展趋势。...网络的基础和进阶书籍，旨在让更多人了解和学习云原生时代的底层网络模型与实现机制，指导企业在落地云原生时的网络方案选型。

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使用字节豆包大模型在 Dify 上实现最简单的 Agent 应用（四）：AI 信息检索

写在前面在上一篇文章《使用 Dify、Meilisearch、零一万物模型实现最简单的 RAG 应用（三）：AI 电影推荐》中，我们分享过了在不折腾复杂的搜索引擎的前提下，如何快速完成轻量的 RAG 应用...这篇文章里，我们来聊聊如何使用字节最新的豆包大模型，在 Dify 上来快速完成一个具备理解需求、自主规划、自主选择工具使用的简单智能体（Agent）。...准备工作本文的准备过程除了模型之外，和上一篇文章没有差别，如果你已经实践过了上一篇文章中的内容，那么只需要了解如何开通豆包模型服务即可。...如果你不想使用豆包，你可以将豆包替换为任意其他的模型，除了执行结果可能因为模型能力和风格偏好有差异外，没有任何其他区别。...，我们就能够看到和 C 端设计语言一致的新界面，和我们想使用的新的版本的模型啦：点击页面最左侧的侧边栏的 “开通管理”，我们将看到能够开通使用的模型列表，分别是六个豆包新版 LLM 模型，一个用户向量检索的

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使用laravel的Eloquent模型如何获取数据库的指定列

使用Laravel的ORM——Eloquent时，时常遇到的一个操作是取模型中的其中一些属性，对应的就是在数据库中取表的特定列。...如果使用DB门面写查询构造器，那只需要链式调用select()方法即可： $users = DB::table('users')- select('name', 'email as user_email...')- get(); 使用Eloquent的话，有两种方式：使用select() $users = User::select(['name'])- get(); $users = User::select...（- posts）来调用关联关系，而需要使用关联关系方法（- posts()）。...以上这篇使用laravel的Eloquent模型如何获取数据库的指定列就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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开源技术 * IBM 微讲堂 | Kubeflow 系列（观看回放 | 下载讲义）

10.15 Kubeflow 控制面板：使用 Operator 框架管理和部署 Kubelow 深入介绍 Kubeflow 的控制面板，并且讲解如何通过 Operator 来部署和管理 Kubeflow...10.22 Kubeflow Fairing：Kubeflow 混合云 SDK 深入介绍 Fairing，以及如何使用 Fairing 在混合云环境中构建、训练和部署机器学习的流程 10.29 KFServing...：机器学习模型的服务化部署深入介绍 KFServing 以及如何使用 KFServing 部署各种框架的模型 11.05 Kubeflow Pipelines: 从数据到模型发布的端到端机器学习工作流...使用 Operator 框架管理和部署 Kubelow 在本次课程中，讲师深入介绍了 Kubeflow 的控制面板，并且讲解了如何通过 Operator 来部署和管理 Kubeflow 组件。...从数据到模型发布的端到端机器学习工作流在本次课程中，讲师深入介绍了 Pipelines，以及如何使用 Pipelines 部署和运行机器学习工作流。 ? 讲义下载 06.

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kubeflow系列(三)：模型即服务，关于tensorflow serving的使用

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