本文介绍了如何安装最新版本的 Apache, MySQL 8 或者 MariaDB 10 和 PHP 7 以及所需的 PHP 模块 RHEL / CentOS 7/6 和 Fedora 24-29....Remi 是一个存储库，你可以在其中找到最新版本的 PHP 用于在 Fedora 和 Enterprise Linux 发行版中安装。...MariaDB/MySQL (php-mysql) – 一个动态共享对象，将为 PHP 添加 MariaDB 支持。...php-pear 第 4 步：安装 MySQL 或 MariaDB 数据库 安装 MySQL 8 数据库服务器 MySQL是世界上最流行的开源关系数据库管理系统 (RDBMS) 之一，它通过提供对多个数据库的多用户访问来运行任何服务器...如果你是或曾经是 MySQL 用户，迁移到 MariaDB 将是一个非常简单的过程：用于连接、备份和恢复以及管理数据库的流行命令在两个 RDBMS 中是相同的。
本文将详细介绍如何从零构建一个基于PHP和MySQL的文件管理系统，分解项目代码并剖析每个模块的功能。...我们将以index.php、config.php和api.php这三个核心文件为例，详细展示如何设计文件列表、数据库配置和文件上传接口，从而实现一个完整的文件管理系统。...该文章可以作为学术研究和代码实现的参考。系统架构概述本系统是一个典型的Web应用，由PHP脚本、MySQL数据库和HTML/CSS前端组件构成。...2. config.php - 数据库连接配置config.php文件存储了系统的数据库配置信息，用于连接和访问MySQL数据库。一个基于PHP和MySQL的文件管理系统，涉及文件上传、数据库配置和文件列表展示等关键模块的实现。
前言 腾讯云对大学生有1元云主机的优惠项目，就买了一个，开启了我的云端之旅。搭建博客是技术宅的入门必备技能。所以就从最简单的 wordpress 开始练手吧。整个过程顺利的话只需要十来分钟。...首先了解一下什么是LNMP： LNMP = Linux + Nginx + MySQL+ PHP 如果对安装不太了解： 安装过程要选择 y/n 的都选 y 忘记上一步输过什么可以用键盘的 ↑↓ 进行查看...句子开头是#表示一条新的命令，句子后面的#后面的内容表示注释 下面的ip地址使用你自己的公网IP，在云主机信息上可以看到 1....#yum -y install mysql-community-server #安装社区版，快可3分钟，慢或40分钟 #systemctl start mysqld # 启动mysql #mysql_secure_installation...4.2权限设置 但是会发现写博时不能上传图片，后台不能安装插件和主题，这时候就是权限问题。
English to French 机器翻译案例 在机器翻译任务中，输入是一个源语言句子（例如英文句子），输出是该句子的目标语言翻译（例如法文句子）。...解码器输出（Decoder Output）：解码器的输出是对目标语言句子的预测结果，通常是一个单词或一个单词的词嵌入向量。...解码器会逐步生成目标语言句子，每一步生成一个单词，直到遇到特殊的结束标记（例如）或达到最大长度。...不同于BERT模型的双向预训练，XLNet采用了排列语言模型（Permutation Language Model）的方法，通过随机遮盖和预测全局排列来学习句子的上下文表示。...这些模型都是对Transformer模型的改进和扩展，通过引入不同的结构和训练策略，提高了模型在自然语言处理和其他领域任务中的表现。它们的出现丰富了深度学习模型的选择，并推动了自然语言处理领域的发展。
我参考的教程 阿里云Centos7安装LNMP环境和wordpress （有点坑，但还是不错的）。...LNMP=Linux+Nginx+MySQL+PHP 安装过程要选择y/n的都选y 忘记上一步输过什么可以用键盘的↑↓进行查看 句子后面的#表示注释 1.安装Nginx #yum install nginx...#yum -y install mysql-community-server #安装社区版，快可3分钟，慢或40分钟 #systemctl start mysqld # 启动mysql #mysql_secure_installation...use wordpress; mysql>quit #或者exit 3.安装PHP 3.1安装php-fpm #yum install php-fpm php-mysql #systemctl start...4.2权限设置 但是会发现写博时不能上传图片，后台不能安装插件和主题，这时候就是权限问题。
libapache2-mod-auth-mysql sudo apt-get install php5-mysql sudo apt-get install php5-gd 第五步...下一步选择是要配置数据库，并输入密码。...sudo gedit /etc/apache2/apache2.conf& 添加以下句子：AddType application/x-httpd-php .php .htm .html...第三步 测试php网页 编辑mysql_test.php代码如下： 访问 http://localhost/mysql_test.php 显示’Mysql 配置正确‘就代表配置正确。
相反的，我们可以根据每个核心域内的限界上下文自由选择最佳的架构，限界上下文同时为每个特定领域问题提供了丰富多彩的架构选择。...像关注点分离（SoC）和模型-视图-控制器（MVC）的概念是与当时的 PHP 社区相抵触的。 下面的例子就是用传统方式写的一个由许多混合了 HTML 代码前端控制器构成的应用。...在我们之前的例子中，非常容易形成不同层次：一个是封装数据访问和操作，另一个是处理基础设施的关注点，最后一个即是封装前两者的编排。...例如，在前面的例子当中，一个博客帖子的表示必须完全地独立于实体概念的博客帖子。一个博客帖子实体可以与一个或多个表示相关联。这就是通常所说的关注点分离。...Post类和一个PostRepository类定义。
这与之前研究文本序列(从左到右或从左到右和从右到左的组合训练)的结果相反。结果表明，双向训练的语言模型比单向训练的语言模型对上下文有更深的理解。...举例说明： 上下文无关的模型(如word2vec或GloVe)为词汇表中的每个单词生成一个词嵌入向量。...在训练过程中，50%的输入是一对句子组合，其中第二句是原文档中的后一句，而在其余的50%中，从语料库中随机选择一个句子作为第二句。假设随机选择的句子与第一个句子相互独立。...在每个标记中添加一个表示句子A或句子B的嵌入句。句子嵌入在概念上类似于标记嵌入，词汇表为2。 每个标记都添加了位置嵌入，以指示其在序列中的位置。...另一个有用的参考资料是BERT源代码和模型。 在BERT中训练语言模型是通过预测输入中随机选择的15%的标记来完成的。
NLP的主要目标是弥合人类交流与机器理解之间的差距，使计算机能够处理和分析大量的自然语言数据。 简单来说，NLP使机器能够： 理解口语或书面语言：这涉及解释单词和句子的含义和上下文。...2.2 句子规划（Sentence Planning） 句子规划专注于构建单个句子，包括单词选择和句子流畅性。 示例： 输入：“温度：25°C，天气状况：晴朗。”...2.3 表面实现（Surface Realization） 表面实现从规划的结构生成语法正确且连贯的句子。 示例： 输入：句子结构和单词选择。 输出：“气温为25°C，天空晴朗。”...2.4 语言建模（Language Modeling） 定义：语言建模涉及预测单词序列或句子概率，通常使用深度学习模型如GPT和BERT。 示例：根据上下文预测句子中的下一个单词。...推动更智能、更直观的AI助手：提供更个性化和上下文相关的帮助。 彻底改变医疗、金融和教育等行业：提高效率、准确性和可访问性。 自然语言处理是一个变革性领域，正在重塑我们与技术交互的方式。
NLPAUG nlpag是一个由Edward Ma开发的开源Python库，该库提供了一系列字符、单词和句子的文本增强器，一般情况下只需3-5行代码即可应用。...上下文词嵌入可以理解句子中单词的含义和上下文，并将其输入周围环境，或者用预训练语言模型(如BERT、DistilBERT、RoBERTa或XLNet)中的前n个相似单词替换它们。...，这包括在保持文本的一般上下文和含义的同时，对句子进行变化或调整。...在句子级增强的上下文中，上下文词嵌入从预训练模型(如XLNet、GPT2或蒸馏GPT2)中添加具有前n个相似词的新句子。...LAMBADA文本增强利用语言模型，如GPT或BERT，通过预测给定上下文的缺失单词来生成新句子。 使用LAMBADA增强器是在句子结构中引入多样性和提高NLP模型训练数据质量的极好方法。
Next Sentence Prediction（NSP）：BERT还使用了另一个任务，即预测两个句子是否在原文中相邻。这一任务使得BERT在理解文本的连贯性和语境中获得了额外的知识。...应用场景的差异BERT的应用场景由于BERT是一个双向编码器，它非常适合文本理解类任务，尤其是当任务需要模型深入理解句子内部的语义和上下文关系时。...问答系统：BERT能够有效地从上下文中提取信息，用于回答具体问题。自然语言推理（NLI）：判定两个句子之间的逻辑关系，如“蕴含”或“矛盾”。...编程辅助：GPT能够理解编程语言的语法，并自动生成代码或进行代码补全。由于GPT通过自回归的方式生成文本，其对生成任务（如写作、创作）非常有效。它能够根据给定的提示生成连贯且自然的句子和段落。3....通过双向上下文的建模，BERT在句子级别的语义理解、上下文推理和信息抽取任务上表现优越。BERT不是一个生成式模型，它只能用于预测某个已给定上下文中的词或句子是否符合语义要求。
传统的位置编码方法通常基于 token 位置，而 CoPE 允许模型根据内容和上下文来选择性地编码位置。CoPE 使得模型能更好地处理需要对输入数据结构和语义内容进行精细理解的任务。...有网友表示，CoPE 的出现改变了在 LLM 中进行位置编码的游戏规则，此后，研究者能够在一个句子中精确定位特定的单词、名词或句子，这一研究非常令人兴奋。 这篇论文主要讲了什么，我们接着看。...然而，当前的位置编码方法使用 token 计数来确定位置，因此无法推广到更高层次如句子。 为了将位置与更具有语义的单元（如单词或句子）联系起来，需要考虑上下文。...然而，一般来说，p_ij 可以是特定单词或单词类型（如名词或数字）的计数、句子的数量或 Transformer 认为在训练期间有用的其他概念。...选择性复制任务 Gu 和 Dao [2023] 提出的选择性复制任务需要上下文感知推理才能进行选择性记忆。
这一任务的设计目的是增强模型在句子级别上的理解能力，从而提升在下游任务中的表现。NSP 的核心机制NSP 的目标是预测两段输入文本是否紧密相连，即它们是否在语义上连贯或具有因果关系。...在 NSP 任务中，模型接受两个输入句子 A 和 B，并输出一个二元分类结果：IsNext：句子 B 是句子 A 的直接后续内容。NotNext：句子 B 并不是句子 A 的直接后续内容。...为了实现这一目标，BERT 在训练数据中对句子进行以下操作：从文本语料库中随机选择一对相邻句子，标记为 IsNext。随机从语料库中选择另一段句子，并将其与某个句子配对，标记为 NotNext。...NSP 训练使得 BERT 能够更好地建模句子之间的关系。文档排序：搜索引擎或推荐系统需要判断文档与查询是否相关。NSP 提供了丰富的上下文建模能力，有助于提高排序性能。...NSP 的具体实现下面通过一个 Python 代码示例展示如何实现 BERT 的 NSP 任务。
系统提示1：仅使用上下文中提供的信息回答问题，不要依赖外部知识或来源。...你将被提供一段文本上下文和一个模型生成的回应。你的任务是逐句分析回应，并根据其与提供上下文的关系对每个句子进行分类。 1. 将回复分解成单个句子。 2....对于每个句子，分配以下标签之一： supported：句子由给定的上下文推导而来。提供一个支持性的上下文摘录。支持性摘录必须完全推导出句子。如果你需要引用多个支持性摘录，只需将它们连接起来。...unsupported：句子不是由给定的上下文推导而来。这个标签不需要摘录。 contradictory：句子被给定的上下文证伪。提供一个与句子相矛盾的上下文摘录。...除非你能在上下文中找到直接、无可争议的证据摘录，证明一个句子是supported或contradictory，否则认为它是unsupported。
由于LLMs一次只能处理固定数量的token，基于上下文窗口，分块涉及将较长的文本划分为更小、可管理的段落或“块”。每个块都按顺序处理，使模型能够通过一次专注于一个段落来处理广泛的数据。...基于句子的分块：这种策略将文本划分为单独的句子，确保每个块捕捉完整的思想或观点；适用于侧重于句子级语义的模型。...滑动窗口分块：涉及使用“滑动窗口”方法创建重叠块，确保相邻块之间的连续性和上下文，特别适用于具有复杂叙述的长文本。 选择适合文本嵌入模型和语言模型的正确分块策略是RAG流水线中最关键的方面。...在自然语言处理（NLP）中，这些模型，比如Word2Vec这样的词嵌入，或者来自BERT的句子嵌入，将单词、短语或句子转换为数值向量。...优化索引和选择正确的算法显著影响查询处理机制。一些向量数据库允许用户在创建索引时选择度量或算法： 余弦相似度：该指标测量两个向量之间夹角的余弦，提供了一个相似度分数，不考虑它们的大小。
这种随机性有助于模型学习到更加鲁棒的上下文表示，因为它不能简单地记忆或依赖于特定的掩盖词汇。 （3）10%概率单词不变。...具体而言，当为每个预训练示例选择句子A和B时，50%的概率B是A后面的下一个句子（标记为Is Next），50%的概率B是来自语料库的随机句子（标记为Not Next）。...这意味着[CLS]的表示捕捉了整个序列的上下文信息。 分类任务：在微调阶段，尤其是在句子级别或序列级别的分类任务中，[CLS]的最终隐藏状态被用来作为分类的输入特征。...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...任务描述如下： MNLI（Multi-Genre Natural Language Inference）：给定一对句子，预测第二个句子是否是第一个句子的蕴含、矛盾或中立。
关于PHP中的请求上下文的相关知识 我们首先来了解下什么是上下文。在我们写文章，写句子时，都会考虑一个观点或者内容的前后逻辑，转承启合，而在这个观点前后的内容就可以看成是它的上下文内容。...比如说我们要使用PHP来请求一个链接地址，通常我们会使用 curl 来进行请求，但是 curl 的配置其实是比较复杂的，所以我们在简单使用的情况下会使用 file_get_contents() 这种函数来快捷地请求链接...这些东西，就是一个请求的上下文，也就是它的执行环境和背景。 首先，我们定义一个服务端，在这里只是输出 \$_GET 和 $_POST 里面的内容。...stream_context_create() 是创建上下文环境的函数，它接收的参数是一个选项数组，里面用于定义当前请求的相关选项。...这样其实就真的和 curl 的效果差不多了，而且最主要的是，当前这种写法更简单方便。 从上面的代码中我们可以看出，这种上下文相关的函数都是 Stream 类型的函数，也就是流函数。
5.5 语境选择 在大多数情况下，单词的背景被认为是在其周围出现的其他单词，或者在其周围的短窗口中，或者在相同的句子，段落或文档中出现。...可以用不同的方式来衡量窗口的不同位置，更多地关注于试图准确地预测单词上下文对而不是更远的单词。每一个选择都会影响结果向量。其中一些超参数(和其他)在(Levy et al.， 2015)被讨论。...5.5.2 句子、段落或文件 使用skip-grams（或CBOW）方法，可以将单词的上下文视为同一句子、段落或文档中出现的所有其他单词。...5.5.3 句法窗口 有些工作用句法来代替句子中的线性上下文。使用依赖解析器自动解析文本，并将一个单词的上下文看作是在解析树中接近的单词，以及它们之间连接的语法关系。...例如，给定大量句子对齐的并行文本，您可以运行一个双语对齐模型，如IBM model 1或model 2(即使用GIZA++软件)，然后使用生成的对齐方式来派生单词上下文。
由于transformer模型有固定的输入序列长度，即使输入上下文的窗口很大，一个或几个句子的向量也比一个在几页文本上取平均值的向量更能代表它们的语义意义 ，所以数据分块是一个有意义的技术。...根据索引的选择，数据和搜索需求还可以将元数据与向量一起存储，然后使用元数据过滤器在某些日期或数据源中搜索信息。...有两种选择，一个是句子窗口检索，即在检索到的较小块周围按句子展开上下文，另一个是父文档检索，即递归地将文档分割成若干较大的父块，其中包含较小的子块。...在获取最相关的单个句子之后，为了更好地推理找到的上下文，在检索到的句子之前和之后将上下文窗口扩展为k个句子，然后将这个扩展的上下文发送给 LLM。...Query路由还可以用于选择索引，或者更广泛的数据存储，将用户查询发送到何处，例如，经典的向量存储和图形数据库或关系数据库。
docker compose是什么： Compose是一个定义和管理多容器的工具，使用Python语言编写。...其中nginx和php使用我们自己定义的dockerfile从头构建，mysql直接使用官方仓库进行构建 version: '3' # cocker compose版本号 services.../dir Compose常用服务配置参考 Compose文件是一个定义服务，网络和卷的YAML文件。.../dir 或者，作为一个对象，该对象具有上下文路径和指定的Dockerfile文件以及args参数值： version: '2' services: webapp: build:...常用的简单格式：使用宿主：容器 （HOST:CONTAINER）格式或者仅仅指定容器的端口（宿主将会随机选择端口）都可以。
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
