LLM 如火如荼地发展了大半年,各类大模型和相关框架也逐步成型,可被大家应用到业务实际中。在这个过程中,我们可能会遇到一类问题是:现有的哪些数据,如何更好地与 LLM 对接上。像是大家都在用的知识图谱,现在的图谱该如何借助大模型,发挥更大的价值呢?
pythonic是开发者们在写python代码过程中总结的编程习惯,崇尚优雅、明确、简单。就好比中文笔画,有先后顺序,最符合文字书写的习惯。
何为pythonic? pythonic如果翻译成中文的话就是很python。很+名词结构的用法在中国不少,比如:很娘,很国足,很CCTV等等。 我的理解为,很+名词表达了一种特殊和强调的意味。所
在第一条语句中,采用 lambda 创建了一个无参的函数 func1。这和下面采用 def创建函数的效果是相同的。
Python的 for 循环中,使用多个变量可以应用于列表或字典,但它不适用于一般错误。
大家好,我是小五。之前给大家分享过3个节省时间的Python技巧,当时就提出了,大家可以多使用Python的内置函数,既能提高自己的Python程序速度,同时还能保持代码简洁易懂。
刚开始学习Python的时候,我们就了解了python的编码风格要求,通过python终端方式输入import this可以看到它的具体描述。
本系列参考自「Python Data Science Handbook」第三章,旨在对 Pandas 库的使用方法进行归纳与总结。
布尔值也叫做布尔类型,总共有两个值,一个为True(真),一个为False(假),一般被用于逻辑判断
也不是所有的高级程序语言都是如此,比如python数组下标就支持负数。 原因一:历史原因语言出现顺序从早到晚c、java、javascript。 c语言数组下标是从0开始->java也是->javascript也是。 降低额外的学习和理解成本。 原因二:减少cpu指令运算(1)下标从0开始:数组寻址——arr = base_address + i *type_size(1)…
编码很有趣,而Python编码更有趣,因为有很多不同的方法可以实现相同的功能。但是,大多数时候都有一些首选的实现方法,有些人将其称为Pythonic。这些Pythonic的共同特征是实现的代码简洁明了。
Python 的 enumerate() 函数就像是一个神秘的黑箱,你无法简单地用一句话来概括这个函数的作用与用法。
TypeScript 支持与 JavaScript 几乎相同的数据类型,此外还提供了实用的枚举类型方便我们使用。
本讲座选自清华大学计算机系副教授刘知远于2018年4月27日在第二届“大数据在清华”高峰论坛上所做的题为《知识表示学习及其应用》的演讲。
它们可以在任何使用常规元组的地方使用,并且他们添加了按名称而不是位置索引访问字段的功能。
构造器会返回一个列表,其中的项与iterable中的项值和顺序都相同。iterable是一个可迭代对象。
要充分利用 Spring Data for Apache Cassandra 支持中的对象映射功能,您应该使用注释对映射的域对象进行@Table注释。这样做可以让类路径扫描器找到并预处理您的域对象以提取必要的元数据。仅使用带注释的实体来执行模式操作。在最坏的情况下, SchemaAction.RECREATE_DROP_UNUSED操作会删除您的表并丢失数据。以下示例显示了一个简单的域对象:
Android是如何实现跨进程通信的,大家熟悉的Binder是什么,怎么设计的,进程间的数据如何发送接收的。本文将以及解析,并对Binder驱动实现、Native层实现、Java层实现三块做一个总结分析。
第1章 搜索引擎是如何工作的 搜索引擎的基础是应用于信息检索、数据库等领域的信息技术。 1-1 理解搜索引擎的构成 1-2 实现了快速全文搜索的索引结构 利用全扫描进行全文搜索 grep就是从头到尾扫
导读:如果你是一个python初学者,那么可能听过编码规范这一说;如果你是一个python老鸟,那么可能知道有很多PEP文档,但可能也缺乏系统了解;如果你是一个python大神,那么请你参与到PEP制定进程当中……本文是一篇关于PEP的入门介绍,旨在让广大pythoners快速认识PEP。
pythonic就是让你的代码更加具有python特色,通常是利用python独有的一些语法实现的。pythonic的代码往往更加简洁、优美和高效,不信你接着往下瞧:
一般来说,数据库的繁忙体现在:不同用户需要访问数据集中的不同部分,这种情况下,我们把数据的各个部分存放在不同的服务器/节点中,每个服务器/节点负责自身数据的读取与写入操作,以此实现横向扩展,这种技术成为分片,即sharding。
Python数据结构包括了列表(list),元组(tuple),字典(dict)和集合(set),这些也都可以称之为容器,下面Cooldog就和大家一起学习一下这些容器: - 列表(list) list是处理一组有序项目的数据结构 ,即你可以在一个列表中存储一个序列的项目。列表中的项目应该包括在方括号中,一旦你创建了一个列表,你可以添加、删除或是搜索列表中的项目。由于你可以增加或删除项目,我们说列表是可变的 数据类型,即这种类型是可以被改变的。下面举例: 创建列表: list1 = ['面包板', '论
心宽一寸,受益三分。心宽路就宽,心窄路就窄。不争自然能得到人们的尊崇,能忍则忍,一忍百安。
强大对于编程语言来说是一个没有意义的形容词。每种编程语言都称自己长处。官方 Python 教程开头就说 Python 是一种简单易学、功能强大的编程语言。但是没有一种语言可以做另一种语言不能做的算法,也没有量化编程语言“能力”的度量单位(尽管你可以用编程需要在程序员中受欢迎的成都来度量)。
Python中一切都是对象,但不意味着必须面向对象编程,你也可以写函数式代码。函数式编程的基本想法是通过函数实现功能,而没有对象、继承等概念。函数式编程中两个真正常见的概念是映射(map)和过滤器(filter),Python为它们提供了内置函数:
d.get(key,default) 从字典d中获取键key对应的值,如果没有这个键,则返回default
列表和元组的主要区别在于,列表可以修改,元组则不能。也就是说如果要根据要求来添加元素,那么列表可能会更好用;而出于某些原因,序列不能修改的时候,使用元组则更为合适。使用后者的理由通常是技术性的,它与Python内部的运作方式有关。这也是内建函数可能返回元组的原因。一般来说,在几乎所有的情况下列表都可以替代元组。
RBAC(Role-Based Access Control)是最通用的权限访问控制系统。其思想是,不直接授予具体用户各种权限,而是在用户集合和权限集合之间建立角色集合。每种角色对应一组相应的权限,一旦用户被分配适当的角色,他就拥有此角色的所有权限。这样做的好处是,不必在每次创建用户时都分配权限,只要给用户分配相应的角色即可,并且角色的权限变更比用户的权限变更要少得多,这将简化用户的权限管理,减少系统开销。
具体在 Python 中,数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
神经网络的每一层可以看做是使用一个函数对变量的一次计算。在微分中链式法则用于计算复合函数的导数。反向传播时一种计算链式法则的算法,使用高效的特定运算顺序。
对于刚开始学习Python的读者,一定在编写代码的时候,遇到过这个问题。他们到底是怎么回事呢?且听我一一道来。
《Postgresql 内幕探索》读书笔记 - 第一章:集簇、表空间、元组 引言 个人建议本章节自己搭建一个Postgresql数据库边实战边阅读更容易理解。 思维导图 图片比较大,这里贴出xmind
说到共享内存,有过操作系统学习的童靴应该十分熟悉,往往聊到进程之间通信的4种方式时就能脱口而出(面试最常见的问题之一啊,哈哈哈~~):
输出: (1, 2, 3) ('jeffreyzhao', 'cnblogs') (1, 2, 3, 4) () (1,)
PostgreSQL天然集群,多个集群可以组成集簇,有点类似军队的连、团、旅这样的组织规则。对于我们日常学习使用的单节点则是单个集簇单个集群,自己就是集群。
之前在美团听过关于知识图谱和个性化推荐的一个讲座,接下来的几篇,我们将围绕讲座中提到的知识点,来介绍下知识图谱是如何同个性化推荐相结合的!本篇算是一个开篇吧,希望大家伙能够有一个基本的认识。
“字典这个数据结构活跃在所有Python程序的背后,即便你的源码里并没有直接用到它”,摘抄自《代码之美》第18章Python的字典类:如何打造全能战士。字典是Python语言的基石!在函数的关键字参数、实例的属性和模块的命名空间都能够看到它的身影,我们自己写代码时也经常会用到。
包含三个文件, 具体介绍请看PostgreSQL目录结构之base目录,Free Space Map and Visibility Map:
每天给你送来NLP技术干货! ---- 源 | 百度NLP 排版 | 夕小瑶的卖萌屋 本文介绍『文心大模型』的一项最新工作:“地理位置-语言”预训练模型ERNIE-GeoL。 论文链接: https://arxiv.org/abs/2203.09127 实践中的观察 近年来,预训练模型在自然语言处理、视觉等多个领域都取得了显著效果。基于预训练模型,利用特定任务的标注样本进行模型微调,通常可以在下游任务取得非常好的效果。 然而,通用的预训练语言模型在应用于地图业务(如POI检索、POI推荐、POI信息处理等
一、第1层 抽象字符表ACR (Abstract Character Repertoire抽象字符清单):明确字符的范围(即确定支持哪些字符)
MySql Explain是对SQL进行性能优化不可或缺的工具,通过他我们可以对SQL进行一定的分析和性能优化,降低线上业务因慢查询造成的性能损失。
这篇文章提出了一种新的生成式检索推荐系统的范式TIGER。当前基于大规模检索模型的现代推荐系统,一般由两个阶段的流程实现:训练双编码器模型得到在同一空间中query和候选item的embedding,然后通过ANN搜索来检索出给定query的embedding的最优候选集。相比于当前主流的推荐系统,本文提出了一种新的单阶段范式:一种生成式检索模型。
本文介绍了如何通过Python的字符串切片和enumerate()函数实现字符串反转以及通过zip()函数创建键值对。首先,通过字符串切片实现字符串反转,可以高效地得到原字符串的反转字符串。其次,使用enumerate()函数可以方便地从原字符串中获取索引和对应的字符,再使用zip()函数将键值对打包成元组,最后将这些元组存到字典中。
头脑就相当于是一个大数据库,我们在笔记本上写下今天要做的事情,好比是建立了索引,是提高效率的好办法。
数据结构是以某种方式组合起来的数据元素的集合。在Python中基本的数据结构就是序列
三元运算符在Python中通常被称为条件表达式。 这些运算符根据条件是否正确来评估某些事情。
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