如果要你负责企业培训，培训结束需要出一份考试题目，那如今你可以选择将培训材料交给大模型，由大模型来负责出题并给出参考答案。 不过由大模型给出的考题，和人类出的题目究竟有没有差别，以及有哪些差别？...对问题的评价共包含6个指标，分为2组。前三个标准评估问题本身，而第二组标准负责评估反映问题质量的潜在答案。首先介绍与答案无关的标准。 1. 问题类型 对于人类来说，选择问哪个问题具有主观性。...可回答程度 一个问题的关键质量标准是它是否可以在特定知识的基础上被精确地回答。具体来说，生成的提问应在提供上下文的情况下可回答，而非是模棱两可的。 5....答案所需的长度 除了问题长度外，所需答案的长度是衡量提问模式的一个更有效的指标。...图5，对比文本包含上下文以及不包含上下文时，大模型提出的问题时具有可回答度的评分分布 类似的，由于生成模型的特性，大模型生成的问题通常需要更长的答案、包含更多细节。
3.集合的具体用法 （1）集合的创建——set 定义一个集合： 好了，问题又来了：如何定义一个空集合呢？ s = {} ##这样吗？下图告诉你答案！ 【dict】——类型为字典！...定义一个非空字典：key - value 键值对，value可以是任意数据类型 利用工厂函数定义一个字典： 字典的嵌套： 快速定义一个所有value值一样的字典: （2）字典的特性只有成员操作符...字典的清空 字典的查看，补充：get方法获取指定key对应的value 程序练习题： 重复的单词: 此处认为单词之间以空格为分隔符， 并且不包含，和.>； # 1....打印出每个单词及其重复的次数; “hello java hello python” hello 2 java 1 python 1 数字重复统计： 1) 随机生成1000个整数 2) 数字范围[20,100...] 3) 升序输出所有不同的数字及其每个数字的重复次数 写的丑，大概演示一下 运行结果如下： 思考题1： 思考题2：
(ELI5)”数据集[6]，这是一个包含开放性问题的问答数据集，这些问题需要更长的回答，不能用“是”或“否”回答，答案应该简单易懂，适用于初学者。...我们将使用rouge python库来增强我们的数据框，包括两个不同的指标：ROUGE-L，考虑答案之间最长的序列重叠，以及ROUGE-2，考虑答案之间的bigram重叠。...对于每个生成的答案，最终分数将根据ROUGE-L的f分数在3个参考答案中的最高分来定义。对于ROUGE-L和ROUGE-2，我们将计算f分数、精度和召回率，从而创建6个附加列。...我们可以使用该模块将指标直接生成到whylogs文件中，但在这种情况下，我们将使用它来增加我们的数据框，添加一个新列（response.relevance_to_prompt），其中每行包含问题和答案之间的语义相似度得分...现在，让我们看看文本质量指标之一，即难懂单词： 在2023年3月23日之后，被认为难懂的单词的平均数量急剧减少，这是一个好迹象，考虑到目标是使答案易于理解。
我开始在谷歌上搜索解决方案，经过一番搜索我找到了一个非常棒的网站，他们使用quadgrams（四元语法）来识别英语单词。...此外，该网站还提供了一些 简单的python代码，它们会根据对单词和quadgrams的分析生成得分。我用Java重写了这些代码，并在Hackvertor中实现了它。 下一步要做的是改进自动解码器。...自动解码器就是一个标签，可自动尝试确定字符串的编码方式并对其进行多次解码。我添加了一个简单的正则表达式，用于查找一个或多个a-z的字符，后面跟空格，逗号或连字符。...无论如何，一旦你获取到了key长度，你只需循环遍历密文和每个字符并进行xor加密，然后根据字符结果为其分配一个分数。...这里我要感谢Alexey Hellman，我的大部分代码都是基于他的xortool实现的。 最后，使用我的is_like_english函数来确定文本的分数。这仅适用于小文本，对于大文本是无效的。
构造函数属性constructor 假设 obj 是由函数对象 a 由new运算创造出来的，那么obj的constructor 的属性就存放着一个对 a 的引用，通过这个构造函数，我们还可以为 a添加其他属性和方法...思考题解答 函数对象思考题解答 思考: js的引用数据类型都属于函数对象吗?...引用类型值：指的是那些保存在堆内存中的对象，意思是，变量中保存的实际上只是一个指针，这个指针执行内存中的另一个位置，由该位置保存对象 那么数组,普通对象,函数对象都算是引用数据类型,引用数据类型范围包含函数对象的范围...基本类型值：指的是保存在栈内存中的简单数据段；除开函数对象之外的对象都是普通对象,那么普通对象范围是包含基本数据类型的 事实上(函数对象,普通对象)以及(基本数据类型,引用数据类型)是在不同角度对js变量进行的定义...所以答案是 js报错(有没有一种被我坑了的感觉) 构造器constructor思考题解答 思考:a.prototype.proto.constructor指向谁?
8.5K 高质量语言多样化小学数学单词问题的数据集。...数据集分为挑战集和简单集，其中前者仅包含由基于检索的算法和单词共现算法错误回答的问题。我们还包括一个包含超过 1400 万个与该任务相关的科学句子的语料库，以及该数据集的三个神经基线模型的实现。...此外，CMMLU中的许多任务具有中国特定的答案，可能在其他地区或语言中并不普遍适用。因此是一个完全中国化的中文测试基准。 涉及一些不是常见标准化考试类型的题目，例如食物，中国驾驶规范等。...同时评测分为两部分，自动化评测的客观题部分和依赖于专家打分的主观题部分，这两部分结果构成了最终的分数，您可以通过构建示例中的脚本快速对一个已部署的大模型进行评测，或者向我们提交您需要评测的模型的主观题预测结果...一个特点是所有问题均来源是当地的真实人类试题，所以包含了特定的文化背景，要求模型不仅是能理解语言，还需要对背景知识有所掌握。 中文部分也公开了图片类试题，可以测试中文多模态模型。
这正是FuzzyWuzzy——Python中一个强大的模糊字符串匹配库，能够大展身手的地方。...由于这个函数只关注单词集合的相似度，而不考虑单词的顺序或上下文，因此在某些情况下可能会产生误导性的结果。例如，当两个字符串包含完全不同的句子但恰好包含相同的单词集合时，这个函数会给出较高的相似度得分。...然后，它返回一个包含最相关选项的列表， # 每个选项都是一个包含三个元素的元组：(选择字符串, 相似度分数, 在原列表中的索引)。...它返回的是一个包含三个元素的元组： # (最相似的选择字符串, 相似度分数, 在原列表中的索引)。...该方法默认使用fuzz.partial_ratio作为评分函数，但你可以通过scorer参数指定其他评分方法。 相似度分数是一个介于0和100之间的整数，分数越高表示匹配度越高。
Yake 定义了一组五个特征来捕捉关键词特征，这些特征被启发式地组合起来，为每个关键词分配一个分数。分数越低，关键字越重要。...然后将文本传递给 extract_keywords 函数，该函数将返回一个元组列表 (keyword: score)。关键字的长度范围为 1 到 3。...这基本上是通过以下一些步骤来完成的，首先，文档文本被特定的单词分隔符分割成一个单词数组，其次，该数组再次被分割成一个在短语分隔符和停用单词位置的连续单词序列。...最后，位于相同序列中的单词被分配到文本中的相同位置，并一起被视为候选关键字。...，该图计算每个候选关键字的分数，并定义为成员单词分数。
为了评估 NCS 和 UNIF，Facebook 使用了新创建的数据集（包含 Stack Overflow 上的公开查询和对应的代码段答案）。...当这些模型与其他 Facebook 构建系统（如 Aroma 和 Getafix）结合时，这个项目可以为工程师提供可扩展且不断增长的 ML 工具包，帮助他们更高效地写代码、管理代码。...公式中，d 表示方法体的词语集合，v_w 是词 w 的词嵌入，使用 fastText 处理。C 是包含所有文档的语料，u 是归一化函数。...研究人员使用词频-逆文档频率（TF-IDF），为给定文档中的给定词语分配权重。...研究人员还提供了平均排序倒数（MRR）分数，用于衡量 NCS 能否在第 n 个结果返回正确的答案。
因此，该算法必须处理现实世界系统的复杂性，并且必须实时运行，其目的是通过设计一个良好的，特定于领域的，知识衍生的奖励函数来最大化期望的奖励总和。...它们如下： 完全匹配：一个二进制值，指示模型输出的答案范围与真实情况答案范围具有精确的字符串匹配 F1 分数：该值用于量化模型在预测答案范围和真实情况答案范围之间的单词重叠程度 根据原始的 DCN 框架...如果我们检查 F1 分数，则A的量度显示单词在跨度A中重叠且具有真实答案范围，但答案B则不是这种情况。 因此，F1 分数与自关键策略梯度算法一起用作训练的奖励函数。...对于给定的机器生成的输出（例如，机器翻译为翻译或文本摘要为摘要），分数可衡量输出的优劣，即，机器生成的输出与任何一个可能的人工生成参考有多接近（可能的实际输出）。...，因为它包含大量不必要的单词。
Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎，它允许你在几乎实时的情况下快速存储、搜索和分析大量数据。它通常用作底层引擎/技术，为企业级搜索应用程序和大数据分析提供支持。...数据存储Elasticsearch使用倒排索引（Inverted Index）技术来实现高效的全文搜索。倒排索引是一种数据结构，它将文档中的单词映射到包含这些单词的文档列表。...这使得Elasticsearch能够快速找到包含特定单词或短语的文档。为了在Elasticsearch中存储数据，首先需要创建一个索引。创建索引时，可以指定映射来定义文档的字段结构和属性。...3.1 全文搜索全文搜索是Elasticsearch的核心功能，它允许你在文档中搜索包含特定单词或短语的文档。全文搜索通常涉及以下几个步骤：分词：将查询字符串拆分成单词（或词条）。...当一个节点离线时，集群会将该节点上的分片分配给其他节点。当新节点加入集群时，Elasticsearch会自动将分片迁移到新节点上，以实现负载均衡。
简介 本文将先介绍BERT架构和技术细节，然后介绍一个使用IMDB公开数据集情感分类的完整实战（包含数据集构建、模型训练微调、模型评估）。...例如，在情感分析、自然语言推断或其他类似的任务中，[CLS]的输出向量会被送入一个额外的线性层（分类层），然后应用softmax函数来预测类别。...输入表示： 在构建输入序列时，句子A（通常是第一个句子或问题）会以[CLS]标记开始，接着是句子A的单词，然后是[SEP]标记，然后是句子B（通常是第二个句子或答案）的单词… 通过在句子之间插入[SEP...对于SQuAD v1.1，输入格式为[CLS]+问题+[SEP]+段落信息 因为这个数据集就是问题能够在段落中找到答案，构造一个得分，得分最大的作为预测值，具体如下： 首先引入S和E两组可训练参数，...的答案的位置 对于SQuAD v2.0，可能存在没有答案的情况，那么就是计算一个没有答案的得分： C就是[CLS] 此时如果没有答案的分数要比找到的答案的分数要好，
在每次调整大小时，如果数组的后备存储溢出，那么这个实现就会添加固定数量的元素，并将旧数组复制到新分配的数组中——仅仅是一个稍大一点的数组。...这个问题占用的内存分配排在第二位，而排名第一的是将一对 long 值转化为字节数组，这个实现同样来自同一个核心库。...似乎他们编写了这个操作的原因是，有人编写（也许是复制粘贴）了一个哈希函数，其输入为一个字节数组，后来又将这个函数修改成：接受两个字节数组，并依次进行操作，因此这个哈希函数的接口为(byte[], byte...这个函数除了分配 byte[] 并将 long 填充到其中外，还可以反转 long 的字节（似乎这个函数本来的用途是将 long 值转换成有序的网络字节。）...不幸的是，想把这样一个函数写得更为合理是一项大工程，因此我的解决办法是将哈希函数的接口变更为接受一对 long（而不是一对字节数组），然后让这个函数执行字节反转，而不是将其作为一个单独的步骤执行（因为这个哈希函数已经打乱了字节的顺序
，聊聊面试中，关于Python的考点喜欢问什么？...大家对面试中手撸算法多少是有些忌惮的；关于算法我认为可以分为两种，第一类是关注于数学逻辑的，比如红黑树、二叉树等；第二种更倾向于语法的考察，python中比如装饰器，比如单词中字母的数量统计，反转之类，...，这就是一个语言熟练程度问题，面试中不会直接这么问，一般的考题我举几个例子： 列表解析：打印20以内的偶数 numbers = [number for number in range(20) if number...不同之处在于集合解析式不包含重复项。...，代码基本功是通过的，而这些在面试当中，并不是拼智商，其实就在于平时有没有用过，有没有真正去理解，写这篇文章也不在于给你面试突击，可以测试一下Python基本技能，编程还是需要基本功和时间的。
image.png AutoKey 用户界面 左侧窗格包含一个文件夹式的短语和脚本的层次结构。“ 短语(Phrases)” 代表要让 AutoKey 输入的文本。...请不要勾选“ 在键入单词的一部分时触发(Trigger when typed as part of a word)”，这样，如果你键入包含 “grep”的单词（例如 “fingerprint”），就不会尝试将其转换为...这些名称空间是静态的，因此它们是键入特定命令时 AutoKey 可以为我插入的理想短语。...分配热键 接下来，也是最关键的一点，我为子文件夹分配了一个 “ 热键(hotkey)”。...，是因为 Tmux 有时无法跟上 AutoKey 发送击键的速度，并且它们对整体执行时间的影响可忽略不计。
这种策略增加了训练数据的多样性，并促使模型不依赖于特定的掩盖词汇来做出预测，从而学习到更加鲁棒的上下文表征。 剩余的10%概率下，单词保持不变，不进行掩盖。...例如，在情感分析、自然语言推断或其他类似的任务中，[CLS]的输出向量会被送入一个额外的线性层（分类层），然后应用softmax函数来预测类别。...输入表示： 在构建输入序列时，句子A（通常是第一个句子或问题）会以[CLS]标记开始，接着是句子A的单词，然后是[SEP]标记，然后是句子B（通常是第二个句子或答案）的单词… 通过在句子之间插入[SEP...对于SQuAD v1.1，输入格式为[CLS]+问题+[SEP]+段落信息 因为这个数据集就是问题能够在段落中找到答案，构造一个得分，得分最大的作为预测值，具体如下： 首先引入S和E两组可训练参数，...当i的答案的位置 对于SQuAD v2.0，可能存在没有答案的情况，那么就是计算一个没有答案的得分： C就是[CLS] 此时如果没有答案的分数要比找到的答案的分数要好
http相关 3、看过http的请求内容吗？都包含什么？Cookie一般放在哪？平时怎么抓包？ 4、知道urllib吗？有没有更优的选择？...考察面向对象相关： 7、有用过类的一些魔法方法吗？用过哪些？都有什么用？ 8、类的实例化方法第一个参数是什么？必须是这个单词吗？意义是什么？有没有可能第一个参数是其他的或者没有？...json key value必须是字符串,python 字典的key，value是任何可哈希的对象 5.1、网络传输需求格式为json，你在python中写的是字典，这时候怎么办呢？ ...最常用的：__init__，用来初始化类。其他还很多，比如：__str__，__call__等等 8、类的实例化方法第一个参数是什么？必须是这个单词吗？意义是什么？...有没有可能第一个参数是其他的或者没有？什么情况下会出现这种情况？ 1).类的实例化方法第一个参数是self，不一定非得是self，也可以是abcd，随意。
在 Python 中构建监督机器学习文本分类器的指导指南和流程图 引言 构建文本分类器和理解自然语言处理 (NLP) 的世界涉及很多步骤。这些步骤必须按特定顺序执行。...进入模型构建阶段后，请密切注意少数类的这些分数。您将希望提高这些分数。 4. 文本预处理 现在开始一些有趣的事情！文本数据可能包含大量对任何机器学习模型都没有用的东西（取决于任务的性质）。...数据集中的每个唯一单词都对应一个特征，其中每个特征都有一个整数，具体取决于该单词在文本中出现的次数（字数统计向量——sklearn 的 CountVectorizer()）或一个表示重要性的加权整数文本中的单词...这种方法可能会导致过度拟合，因为没有生成新的数据点，所以一定要检查这一点。 python 库 imblearn 包含用于过采样和欠采样数据的函数。...迭代地运行这些平衡处理步骤中的每一个并将分数与您的基线分数进行比较，然后您可以看到哪种方法最适合您的数据。 10.
例如，为了在VQA任务中选择正确的答案，网络应允许整合问题和答案中的语言信息，并整合输入图像中的视觉信息，并使语言含义与视觉线索保持一致。因此，我们寻求可以有效整合和对齐视觉和语言信息的通用表示。...每个元素都可以根据在其内容，位置，类别等上定义的兼容性来自适应地聚合来自所有其他元素的信息。单词/ RoI的内容特征是特定于域的。...Token Embedding 根据BERT的经验，语言词汇中嵌入了30000个单词。对每个特殊的元素分配特殊的Token。对于视觉元素，为每个元素分配一个特殊的[IMG]标记。...Segment Embedding 模型定义了三种类型的片段A、B、C，将输入元素从不同的来源中进行区分，即A和B分别表示第一个输入句子中的单词和第二个输入句子中的单词，而C表示输入图像中的RoI。...4 总结 在本文中，作者提出了VL-BERT，一个新的可训练的用于视觉-语言任务的通用表示。
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