成语中的预言

最新推荐文章于 2025-11-21 01:15:00 发布
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#机智过人

在AI流行的今天，人们对人工智能的热情日益高涨，在无意中听到“机智过人”这个成语时，感觉创造这个词的人太有才了，这不就是提示我们机器智能要超过人类吗!细细想想背后一阵凉凉袭来，中国文字博大精深，每个汉字都有其独特的含义，在组合为成语后，更加丰富了其内涵，正如易经中的爻辞一样，寓意至深！仅供参考！

python爬虫实战之爬取成语大全
shaomingmin的博客
08-07 2022
业余之余想学习中华文化之成语，身边没有成语词典，网上一个个翻网页又比较懒，花了半个小时搞定数字成语词典，你值得拥有！ 爬取思路 找到首页网址：https://www.chengyucidian.net/ 按照拼音字母种类抓取，注意有些字母没有成语； 获取每个字母种类的每一页所有成语链接 获取每一页链接下的内容 废话不多说，直接上代码给各位看客拿去上手撸！ import requests from bs4 import BeautifulSoup import re headers = { '
深入评估大型语言模型的中文问答能力：方法与实例详解
chen的博客
04-19 1592
自动评估可以提供快速、客观的模型性能数据，但手动评估则可以深入分析模型的具体输出，揭示模型可能存在的细微偏差或错误。可以通过向模型提供具有浓厚地域特色的文化元素和背景知识的问题，来测试模型是否能够跨文化提供准确的答案。：设计含有多义词的句子，例如“张三在银行等李四”和“张三在河岸种植了一棵树”，询问“银行”在这两个句子中分别指什么，测试模型的上下文依赖理解能力。：通过改变语序来测试模型的理解能力，如“昨天我去了故宫”与“故宫我昨天去了”，看模型是否能认出两句话表达相同的意思。
人工智能十个关键词简介
热门推荐
bear_miao的博客
12-10 1万+
01 人工智能 美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 02 机器学习 机器学习(Ma
乐学成语
Air的博客
06-10 1165
首先分析HappyIdiom中应该具备哪些功能。 1. 成语分类学习：用户可以根据自己喜欢的分类（动物类、人物类、季节类、自然类、数学类、预言类、其他类）来进行选择学习。 2. 乐猜成语：学习之余玩玩猜成语的游戏，寓教于乐。 3. 成语收藏：当用户遇到自己想要保存的成语时，点击保存按钮，即保存到收藏页面以方便用户再次查看，对已经掌握的成语，用户可以从收藏夹中删除。 4. 成语查询： 支持首
python实现成语找一找
weixin_33826609的博客
02-05 1297
网上经常有些从N个字里面找成语的小游戏，那么怎么用python把成语组合找出来呢？ 准备词典 从网上下载一个成语的词典、每行一个成语，保存成 word.txt。 代码实现 1.构建一个首字-成语的字典模型 predict.model import pickle from pathlib import Path seq = Path('w...
为什么大模型画中文总乱码，底层原理是什么？
这里是数字化与人工智能的 “实验场” 与 “瞭望台”
11-21 918
摘要： 中文AI生成图像时常出现文字乱码，如“减”字少笔画、“株”字结构错乱，甚至误解“红烧狮子头”为猛兽头颅。核心原因在于：1）训练数据中英文占比超90%，中文不足5%，模型缺乏足够学习样本；2）中文结构复杂，需精确处理偏旁部首与笔画，远超英文字母组合难度；3）模型架构将中文视为“纹理”而非独立符号，忽略细节差异。应用场景如电商海报、绘本设计等乱码频发，影响实用性。优化建议包括中英文混合提示、放大字号及避开生僻字。当前国内模型正通过增加中文数据、优化编码提升表现，未来需技术与文化适配的双重突破。（149字
希腊罗马神话传说和《圣经》中的英语成语典故
fengyun_ybb的专栏
07-05 3453
希腊罗马神话传说和《圣经》中的英语成语典故1.An Apple of Discord争斗之源；不和之因；祸根　　An Apple of Discord直译为“纠纷的苹果”，出自荷马史诗Iliad中的希腊神话故事　　传说希腊阿耳戈英雄(Argonaut)珀琉斯(Peleus)和爱琴海海神涅柔斯的女儿西蒂斯(Thetis)在珀利翁山举行婚礼，大摆宴席。他们邀请了奥林匹斯上(Olympus)的诸神参加喜
Linux中常用的英文总结
qq_42145185的博客
05-24 9094
1. file  [fail] n. 文件；v. 保存文件 2. command  [k??mɑ:nd] n. 命令，指令 3. use  [ju:z, ju:s] v. 使用，用途 4. program [?pr?ugr?m] n. 程序         5. line [lain] n. (数据，程序)行，线路 6. if  [if] conj. 如果 7. display [dis?plei...
AgentScope
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
03-31 4648
一、关于 AgentScope 1、什么是 AgentScope 2、关键概念 信息（Message） 智能体（Agent） 服务（Service） 工作流（Workflow） 3、为什么选择AgentScope？ 4、AgentScope是如何设计的？ 5、AgentScope代码结构 6、支持的模型API 7、支持的本地模型部署 8、支持的服务 二、安装AgentScope 1、从源码安装 2、使用Pip安装 三、Python 代码调用 第一步：准备模型 2、创建智能体 3、智能体对话 四、更多 -
小学语文成语大全盗憎主人成语故事出处及解释
09-09
在春秋时期，晋国朝堂上的权力斗争和人物关系错综复杂，其中就隐藏着一个深刻的道理，体现在成语“盗憎主人”之中。这个成语源自于左丘明的《左传·成公十五年》，讲述了盗贼对于所盗物品主人的憎恨，比喻邪恶之人...
2013年高中语文 单元过关测评(二)过关检测 粤教版选修《传记选读》
08-07
通过对追述、预言和悬想等不同类型的示现进行理解与排序，学生不仅能够掌握这一技巧，还能够在实际写作中更加生动地描绘情景，增强语言的感染力。 文言文的阅读理解则是高中语文教学中的又一重点。通过对晋秦两国的...
2011年宁夏回族自治区初中毕业暨高中阶段招生考试（语文）.doc
12-02
3. 汉字笔画与成语：题目中出现的成语如“出其不意”、“洁白无瑕”、“谈笑风生”和“旁征博引”，以及对汉字笔画的比喻，如“险峻山峰上的高峰坠石”对应“捺”，“辽阔平原上的千里阵云”对应“横”，“悬挂峭壁...
无源三端口器件特性分析-《微波工程》
Micro_ET
12-06 1846
三端口无源微波器件主要是功分器（合成器），其端口特性为，第一种：互易/无耗/端口不匹配（其中一个端口），第二种：互易/有耗/端口全匹配，第三种：非互易/无耗/全端口匹配。第一种与第三种其输出端口间无隔离，第二种即Wilkinson功分器可以保证两个输出端口的隔离。个人观点，敬请指正！
王阳明——四句教
Micro_ET
01-03 1410
摘自传习录 无善无恶心之体，有善有恶意之动，知善知恶是良知，为善去恶是格物。——王阳明 长存为善去恶之念，方可到达通透本体!
彼得-德鲁克的《创新与企业家精神》一书之分享活动收获
Micro_ET
07-04 1203
前两天参加书友会的活动，主要分享商业类书籍，在这次活动上书友会的班长（月饼）给我们讲述了彼得—德鲁克的经典大作《创新与企业家精神》，通过班长通俗易懂的讲解，对创新有了新的感念，比如说创新中技术只占了很小的一部分，而不通常认为的一提起创新，即只有技术上的创新才叫创新。虽然我作为一个研发老兵，也认同这样的观点，即创新是能够改变提升人们生活质量的实用创新，举个例子，青霉素的发现是一个技术创新，但解决青霉
《先生》
Micro_ET
11-02 650
最近闲读了一本《先生》的书籍，感慨国学大师的产生，无不在艰苦恶劣的环境，甚至还有生命的危险中。为什么现在的环境这样优越，却不能出现应有的大师级先生呢?书中所列的十位先生，从清华北大的校长到乡村教育的开拓人，都对近代的教育产生了不可忽视的深远影响。什么是先生？个人认为以教育学生为先做准则的施教者即先生。
Delphi 13.1控件之SmartCoreAI-20250926.zip
12-19
Delphi 13.1控件之SmartCoreAI-20250926.zip
眉间雪博客背景视频眉间雪剧情版.mp4
最新发布
12-19
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ollama 中文大预言模型
02-19
### Ollama 中文大规模预测模型使用方法 #### 安装与配置 为了使用Ollama中的中文大规模预测模型，首先需要从官方网站下载并安装适用于当前操作系统的Ollama软件包[^3]。确保按照官方文档完成所有必要的环境设置。 #### 下载特定模型 对于希望使用的具体中文大规模预测模型，需确认该模型是否已存在于Ollama平台之上。如果目标是像Gemma这样受欢迎的选择，则可以直接利用其现有的部署资源；而对于其他可能较少见的中文模型，则应查阅最新的可用列表来获取最新信息[^4]。 #### 准备硬件条件 考虑到Llama系列的大规模预训练模型（例如Llama 3.1 405B）所需的庞大VRAM容量——尤其是当采用4位量化版本时至少需要231GB显存空间——建议准备具备足够GPU资源的工作站或服务器来进行高效运算处理[^1]。 #### 应用量化技术优化性能 针对那些对延迟敏感的应用场景，在不影响整体效果的前提下可考虑应用量化技术以减少模型大小和加速推理过程。这通常涉及将原始浮点权重转换成更低精度的数据类型，比如整数形式，以此达到节省存储空间的目的同时提高运行效率[^2]。 ```python import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model_name_or_path = "path_to_chinese_model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path).to(device) def predict(text_input): inputs = tokenizer.encode_plus( text_input, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True ).to(device) with torch.no_grad(): outputs = model.generate(**inputs, num_return_sequences=1) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return result ``` 此代码片段展示了如何加载一个预先训练好的中文语言模型，并定义了一个简单的函数`predict()`用于接收输入文本字符串作为参数，返回由模型生成的结果。
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