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造数据集的时候遇到的，llm不能很好的帮你替换，替换的内容不对，或者是替换的位置不对，比如这里就是替换位置不对，只盯着doc2替换，无视你的替换位置的变化。 ...
我的需求是做混合检索单机版可以满足，要走Docker容器部署，还需要和另一个容器中的程序做通信。官方文档提供的Milvus安装启动Milvus方案，见文档：传送...
最近有这样一个项目，这个项目可以用一个成熟的项目的构造树，读取树，再检索的过程，现在有新的需求，另一个逻辑构造同样节点结构的树，pickle序列化保存，再使用原...
最近有远程办公需求，需要连接内网服务器，又不太想用todesk，于是找到一个安全免费可用的Tailscale · Best VPN Service for Se...
“消融实验”（ablation study）通常指的是通过逐步移除系统的一部分来评估该系统的贡献。这种方法旨在理解系统的不同组成部分对整体系统性能的影响（简单说...
答案映射 将模型的输出与最终的标签做映射。映射规则是人为制定的，比如，将“太好了”、“好”映射为“正面”标签，将“不好”，“糟糕”映射为“负面”标签，将“...
构建词元表：覆盖绝大部分的输入词，并避免词表过大所造成的数据稀疏问题。 BPE 将字节视为合并的基本符号。 算法过程
这个架构常用于编码器-解码器架构是一种常用于序列到序列（Seq2Seq）任务的深度学习架构。序列到序列的问题举例：NLP问题（机器翻译、问答系统和文本摘要）。
设计多个隐藏层，目的是为了获取更多的非线性性。深度循环神经网络需要大量的调参（如学习率和修剪） 来确保合适的收敛，模型的初始化也需要谨慎。
序列模型主要用于处理具有时序结构的数据， **时序数据是连续的，**随着时间的推移，如电影评分、电影奖项、电影导演演员等。
批量归一化可以解决深层网络中梯度消失和收敛慢的问题，通过固定每个批次的均值和方差来加速收敛，一般不改变模型精度。批量规范化已经被证明是一种不可或缺的方法，它适用...
全连接层是网络里参数比重最高的地方（参数=输入通道*高*宽*输出通道*高*宽），尤其是卷积后的第一个全连接层。而卷积层参数就小得多。所以用卷积层替代全连接层，参...
（convolutional neural networks，CNN）是机器学习利用自然图像中一些已知结构的创造性方法，需要更少的参数，在处理图像和其他类型的结...
加入一个或多个隐藏层+激活函数来克服线性模型的限制， 使其能处理更普遍的函数关系类型，这种架构通常称为多层感知机（multilayer perceptron）。
softmax 函数是一种常用的激活函数，用于将实数向量转换为概率分布向量。它在多类别分类问题中起到重要的作用，并与交叉熵损失函数结合使用。
3.1、线性回归 线性回归是显式解，深度学习中绝大多数遇到的都是隐式解。 3.1.1、PyTorch 从零实现线性回归 %matplotlib inlin...
多加一个括号，结果都是一致的，都是表示二维张量，张量形状都是（4，9），所以二维有两种写法，但再加一层括号，形状就变成了(1,4,9)三维，判断维数技巧：最外面...
一开始上手力扣不习惯，OJ 的题目提交的是完整代码，力扣上的C++只提交目标函数代码，比如某个题目你只需要完成topKFrequent(nums,k)这个函数。
建议用嘴说说，，写代码时间一长脑子一涨，很容易码错，找了半天错误，和正确结果就差一天，不就是2月的问题吗，不就是闰年判断有问题吗？？？
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