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RSS订阅原创 Langchain rag项目教程
这篇文章介绍了一个基于RAG（检索增强生成）技术的个人文档问答助手开源项目。项目分为两个主要步骤： 向量数据库构建阶段和查询生成阶段。该项目实现了完整的RAG流程，适合作为个人知识管理工具
2025-11-17 20:37:42
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原创 CNN实现图片分类：（二）代码实战
自定义数据集类self.mode = mode # 模式：train训练 / val验证 / semi半监督self.X = self.read_file(path) # 半监督模式只有图片无标签else:self.X, self.Y = self.read_file(path) # 读取图片和标签self.Y = torch.LongTensor(self.Y) # 标签转为整数类型# 根据模式选择不同的预处理方法else:# 半监督模式读取未标注图片。
2025-03-23 13:58:18
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原创 COVID-19数据回归模型实战
功能：定义一个函数，用于选择特征数据中与标签最相关的k个特征。参数：：特征数据（通常为DataFrame或numpy数组）label_data：标签数据（目标变量）k：要选择的特征数量（默认为4）column：特征列的名称列表（可选，用于输出列名）class myNet(nn.Module): # 继承PyTorch的神经网络基类def __init__(self, inDim): # 初始化函数，inDim是输入特征维度。
2025-03-18 15:48:18
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原创 深度学习线性回归模型代码
x=torch.normal(均值，标准差，形状)，这里均值为0，偏差为1，所以会生成-1到1的特征值,"(data_num),len(w)"表示有data_num个样本，每个样本有w个特征，这行代码表明。该函数先创建一个索引列表indices，然后打乱这个索引列表，再按照打乱后的索引去取数据，这样就能保证每个epoch中数据被随机打乱，从而避免模型学习到数据的顺序。由于设定的x有4个特征，但散点图是二维的，所以我们选择其中一个特征来观察它与y的关系，在。
2025-02-27 15:34:45
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空空如也
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