如何将一个json文档映射为对象 product.json {"name":"iPhone9", "price":9999, "count":3000} import json class Product
将一个对象转换为对应的json字符串 import json class Product: def __init__(self, name, price, count): self.name...将对象列表转换为json数组 f = open('products.json', 'r', encoding='utf-8') jsonStr = f.read() f.close() class Product
以BERT为代表的预训练模型是目前NLP领域最火热的方向，但是Google发布的 BERT 是Tensorflow格式的，这让使用pytorch格式 程序猿 们很为难。...为解决这个问题，本篇以BERT为例，介绍将Tensorflow格式的模型转换为Pytorch格式的模型。 1....工具安装 [image.png] 使用工具为：Transformers（链接），该工具对常用的预训练模型进行封装，可以非常方便的使用 pytorch调用预训练模型。...模型转换 下载google的 BERT 模型； 使用如下命令进行转换： export BERT\_BASE\_DIR=/path/to/bert/uncased\_L-12\_H-768\_A-12 transformers
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...在与服务器交互的时候，我们往往会使用json字符串，今天的例子是java对象转化为字符串， 代码如下 protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
本人前几天发现一款很好用的推送app——alertover，但是官网api的应用示例竟然没有java应用的示例，所以自己尝试写了一个。...使用httpclient请求了一下post接口，传了一下json数据，判断一下响应的状态码。现分享代码，共大家参考。...);//发送内容 jsonObject.put("title", title.trim());//发送标题 HttpPost httpPost = new HttpPost("https://api.alertover.com...获取响应实体 output(httpEntity.toString());//输出相应实体 } httpClients.close();//关闭连接 } 备注：这只是一个单链接的httpclient...实例的实现，只能作为功能展示使用，在作为通知功能模块使用时，需要结合项目情况使用连接池异步或者接入其他功能。
我们可以通过写一个框架自动帮我们实现字典转模型，大致思路就是： 遍历模型中的属性，然后拿到属性名作为键值去字典中寻找值; 找到值后，根据模型的属性类型将值转化成正确的类型; 给属性名赋值。...当我们想要使用字典转模型功能的时候，提供一个类方法方便转换，该方法放在NSObject+ScottKeyValue分类中，该分类负责字典转模型的方法实现。...接下来，我们拿到值后将值的类型转换为属性对应的数据类型。...，应该想到递归，当碰到模型中的属性类型是一个模型类时，将字典中的value作为字典处理，然后再调用字典转模型的方法返回一个模型类，所以在包装类型时还要有个属性表示它是否是自定义的模型类，才能作为依据继续递归...最后代码地址：--->戳这里 参考资料 参考资料：跟着MJExtension实现简单的字典转模型
我们可以通过写一个框架自动帮我们实现字典转模型，大致思路就是： 遍历模型中的属性，然后拿到属性名作为键值去字典中寻找值; 找到值后，根据模型的属性类型将值转化成正确的类型; 给属性名赋值。...当我们想要使用字典转模型功能的时候，提供一个类方法方便转换，该方法放在NSObject+ScottKeyValue分类中，该分类负责字典转模型的方法实现。...接下来，我们拿到值后将值的类型转换为属性对应的数据类型。...，应该想到递归，当碰到模型中的属性类型是一个模型类时，将字典中的value作为字典处理，然后再调用字典转模型的方法返回一个模型类，所以在包装类型时还要有个属性表示它是否是自定义的模型类，才能作为依据继续递归...性能优化 将5个字典转模型的例子同时运行，在NSObject+ScottProperty分类中的+ (NSArray *)properties方法中添加一句打印NSLog(@"%@调用了properties
这种情况不再如此：Treelite 将导出模型作为独立预测库，以便无需安装任何机器学习包即可进行预测。...经过优化后可以将XGBoost模型的预测速度提高2-6倍。 如上图，黑色曲线为XGBoost在不同batch size下的吞吐量，红色曲线为XGBoost经过TreeLite编译后的吞吐量。...Treelite支持众多的树模型，特别是随机森林和GBDT。同时Treelite可以很好的支持XGBoost, LightGBM和 scikit-learn，也可以将自定义模型根据要求完成编译。...2.1 逻辑分支 对于树模型而言，节点的分类本质使用if语句完成，而CPU在执行if语句时会等待条件逻辑的计算。...：XGB、LGB、SKlearn 4.1 XGB 从xgboost.Booster加载XGBoost模型 # bst = an object of type xgboost.Booster model
在数码成像技术迅猛发展的当今时代，对图像质量的追求已经穿越了摄影的艺术领域，深入到了相机与手机的设计、生产和制造的每一个环节。...不论是对那些致力于把握每一道光线的摄影爱好者，还是那些精益求精、追求完美产品的设计与制造专家，甚至是将摄影技术运用于机器视觉和科学研究领域的先行者们，理解和测量相机的关键特性，已经成为确保成像质量的关键所在...这个系列文章的目标是为从业者提供一个坚实的理论基础，配合实践中的测量技巧，以科学的方法提升和保障产品的成像品质。...通过阅读这个系列文章，您将获得： 对光的物理性质和光学系统的深入理解； 关于数字图像传感器工作原理的全面知识； 实际测量和评价图像质量的技能； 以及将这些知识应用于实际工作中的能力。...比如，下面是我撰写的最新章节的截图，正在讨论单像素将入射光转换为数字信号的数学模型 下面是系列文章的思维导图 文章预览截图：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 我已经通过各种线程阅读并发现了类似的问题,但在找到解决我的特定问题的方法方面却相当不成功....[{“locationId”:2,”quantity”:1,”productId”:1008}]}orr’s type = class org.json.simple.JSONObject 我正在尝试将这些数据放入数组.../列表/任何可以使用密钥的地方,470,471来检索数据....orderOneKey = (JSONObject)orderOne.get(0); System.out.println(orderOneKey.get(“productId”)); 这就是我所追求的,...编辑： 显然我无法回答8个小时的问题： 感谢朋友的帮助和一些摆弄,我发现了一个解决方案,我确信它不是最有说服力的,但它正是我所追求的： for(Object key: orr.keySet()) { JSONArray
本文实例讲述了PHP基于自定义函数实现的汉字转拼音功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 整个过程用到了pinyin.table文件。 pinyin.php <?...$text) return ''; $data = array(); $tmp = @file('pinyin.table'); // 将文件作为一个数组返回。...数组中的每个单元都是文件中相应的一行，包括换行符在内。 if(!...11340 yong -11339 you -11324 yu -11303 yuan -11097 yue -11077 yun -11067 za -11055 zai -11052 za/【参考文章的时候
在传统的贝叶斯设置中，当先验分布与似然性共轭时，后验分布是封闭形式的，并且可以通过简单的计算获得。例如，在共轭指数族中，后验分布的计算可以通过简单地把充分的似然统计量加到先验的自然参数上来实现。...在本文中，我们将这种计算称为共轭计算(下一节将给出一个例子)。 这些类型的共轭计算已广泛用于变分推理，主要是由于它们的计算效率。...同样，随机变异推理(SVI)建立在VMP的基础上，并通过采用随机方法实现大规模推理(Hoffman等人，2013)。 不幸的是，当模型包含非共轭项时，这些方法的计算效率就丧失了。...与这些方法相比，我们的方法有一个天然的优势——我们方法中的梯度步骤可以通过使用共轭计算来实现。 我们在两类非共轭模型上演示了我们的方法。第一类包含可以分成共轭部分和非共轭部分的模型。...我们还证明了我们的算法的收敛性，并建立了它与许多现有方法的联系。我们将我们的算法应用于许多现有的模型，并证明我们的更新可以在共轭模型中使用变分推理来实现。
相信大家都对于OpenAI最新出的o1模型都非常关注，它已经能通过推理让回复的效果更加理想， 但是目前o1的限制太大，而且使用o1至少也是需要购买OpenAI官方的会员价格也在20美刀（好贵！！）...AutoGpt自动推理SDK，你可以利用AIDotNet.AutoGpt也能将普通模型支持推理实现，下面我们展示一下AIDotNet.AutoGpt的入门教程 入门AIDotNet.AutoGpt 创建项目...是访问的AI API端点，然后NumOutputs则是推理最大次数。...- **配置管理**: 将Redis和RabbitMQ的连接字符串放在配置文件中。 这个示例提供了一个基础的多级缓存实现，具体的应用场景和需求可以根据项目需要进行调整和优化。...**集成示例**：展示了如何将Redis和RabbitMQ结合使用，适合需要实现多级缓存的开发者。 **缺点：** 1.
前言 openai的chatgpt可以说是第一个开放api接口的大模型，由于出现时间比较早，大部分ai相关的工具也是按照chatgpt的api格式制作的，如果想要换成其他大模型就需要修改解析api的地方...于是，我们就可以转换思路，将其他大模型的api格式转换为openai的格式 项目地址 https://github.com/songquanpeng/one-api 服务器选购 本次搭建的东西主要是要长久稳定运行...Docker 安装完成后，我们点击上方的线上镜像，搜索one-api，找到 justsong/one-api这一个即可 因为我这里已经拉取了，所以和原先有点不一样，我们点击这个库后面的拉取即可 拉取完毕之后...测试对话 完成之后，我们可以测试一下是否可以正常使用 我们在令牌页面点击对话 随后我们会自动跳转 点击确认即可 然后我们打开设置 我们修改填写的模型名称即可 填入我们自定义的模型名称 打开新对话我们切换到我们自定义的模型...我们进行询问即可 到这里，我们就可以看出我们转openai格式成功了 同样，我们也可以使用openai接口的各种ai工具了，只需要修改接口和key接口
本文通过一个具体的示例，解析如何利用 MCP（Multi-turn Conversation Protocol）和 OpenAI API 中的 Function Call 功能，实现一个完整的多轮对话流程...示例场景模拟用户预订机票的需求，从解析意图、查询航班、用户选择到最终预订确认，每一步都展示了如何将 Function Call 与多轮对话结合起来。...Function Call 层 每个步骤中，系统使用 OpenAI API 的 Function Call 功能调用相应的 API（例如 search_flights、book_ticket 和 send_confirmation...MCP 如何在 OpenAI API 中结合 Function Call 功能，实现多轮对话。...关键要点包括： 任务拆解：将复杂预订任务拆分为多个简单的步骤（查询、选择、预订、确认）。 上下文管理：在每个阶段维护对话上下文，确保用户输入与系统调用无缝衔接。
香渊科技与香港科技大学和清华大学的研究团队合作开发了一款名为“Follow-Your-Emoji”的创新人像动画框架，这一技术基于扩散模型，能够将静态的肖像转化为表情丰富的动画。...这项技术的核心在于其能够捕捉并同步预定义或实时捕获的表情序列到任何静态参考肖像上，从而实现动态的眨眼、微笑、皱眉等复杂表情。...动画生成的过程中，通过使用扩散模型（Stable Diffusion）和表情感知标志点技术（Expression-Aware Landmark），此框架能够精确控制动画的每一个细节。...无论是通过单一的动作序列驱动多个不同的参考头像，还是使用单一的参考头像结合多个不同的驱动视频，Follow-Your-Emoji都能提供一致和高质量的动画效果。...总的来说，Follow-Your-Emoji技术的开发不仅展示了扩散模型在动画制作中的强大潜力，也为动画制作行业带来了新的工具，使得个性化和动态内容的创作更加方便和精确。
Compiled Transformers as a Laboratory for Interpretability 原文作者：David Lindner 内容提要 可解释性研究旨在构建理解机器学习(ML)模型的工具...然而，这样的工具本身就很难评估，因为我们没有关于ML模型如何实际工作的基本信息。在这项工作中，我们建议手动建立transformer模型作为可解释性研究的测试平台。...我们介绍了Tracr，它是一种“编译器”，用于将人类可读的程序转换为transformer模型的权重。...Tracr采用用RASP(一种领域特定语言)编写的代码，并将其转换为标准的、仅解码器的、类似GPT的transformer架构的权重。...我们使用Tracr创建了一系列真值transformer，实现了包括计算令牌频率、排序和Dyck-n括号检查等程序。我们研究了运算结果的模型，并讨论了这种方法如何加速可解释性研究。
OpenAI API 将这些大语言模型集成到应用程序中，并通过使用 API 和工具将 GPT 连接到外部世界以扩展 GPT 的功能。...让我们通过几个演示来了解如何将所有这些组合起来，并将其应用到我们的产品和应用程序中。 让我们从小事做起。我们将介绍的第一个示例是将自然语言转换为查询的内容。...这是一种快速的方法，它可以了解完全的自然语言、完全的自然语言查询是如何将结构化输出转换为有效的 SQL 语句的，我们在数据库中运行该语句，获取数据，并将其汇总回自然语言。...它能够凭借推理能力解析用户意图，并依次执行多个步骤的操作，以实现最终目标。 演示 3——将高级推理与日常任务相结合 第三个演示，让我们来进一步加强。...你只需要定义一个函数，让它调用多个函数，然后你提供一个签名，让模型调用它，即可实现调用多个函数，这完全是可行的。归根结底，我们仍然是使用模型的推理能力来输出一些文本。
标签：LLM Scikit-LLM是文本分析的游戏规则改变者，它将功能强大的ChatGPT语言模型和scikit-learn相结合，为理解和分析文本提供了一个无与伦比的工具包。...它汇集了语言模型和scikit-learn的优势，能够从文本中提取有价值的见解。...API密钥 截至2023年5月，Scikit-LLM兼容一组特定的OpenAI模型，要求用户提供自己的OpenAI API密钥才能成功集成。...实例的fit_transform 方法应用于输入数据X，将模型拟合到数据，并将文本转换为固定维度的向量，然后将得到的向量分配给向量变量。...接下来演示在scikit-learn 管道中组合GPTVectorizer 和XGBoost Classifier的例子，这种方法可以有效地实现文本预处理和分类： # Importing the necessary
其实ifelse也是一种状态机实现的方式。 之前我们有个业务和操作系统有着强烈的关联，而我们希望比较清晰地描述整个业务中各个子业务的过程，就引入了状态机描述的方式。...可是使用过程中感觉到了很多不便，索性自己动手实现一套清晰优雅的状态机模型。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客） 编写模型之前，我们需要了解什么是状态机。...而实现一个大而全、包罗万象、放之四海而皆适宜的状态机模型也并非我的设计初衷。我设计的状态机具有如下特性：单线程、浅历史。...我们从该模型使用者的角度去看如何去设计和编写代码，至于代码中的模板和函数可以先忽略掉，我们先了解其大概使用。 ...在模块独立的前提下，该状态机还算是比较优雅简洁的展现了整个状态跳转的流程。当然在这个简洁的背后还是隐藏了很多背后的秘密。我们将在下节介绍其实现。
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