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RSS订阅原创 12LangChain实战课 - ReAct框架与代理的应用
ReAct框架是一种指导大语言模型（LLMs）进行推理和行动的思维框架，它通过协同推理（Reasoning）和行动（Acting）来解决任务。推理阶段包括对环境的观察和生成推理轨迹，而行动阶段则涉及到与外部源的交互和收集信息。
2024-11-14 00:12:22
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原创 11LangChain实战课 - 记忆机制在对话中的应用
然而，这也意味着每次对话时需要处理和传递给模型的Token数量会增加，可能会导致更长的响应时间和更高的成本。在实际应用中，我们需要在记忆的深度和对话成本之间找到平衡点。这样，ChatBot可以有效地管理内存，并且当对话历史超过限制时，旧的对话会被新的对话替换，从而确保ChatBot总是能够访问到最近的对话内容。通过这些调整和实验，我们可以更好地理解不同记忆机制在实际应用中的效果，以及它们如何影响ChatBot的性能和成本。这可能会提高对话的连贯性和准确性，但同样会增加Token的使用，直到达到新的限制值。
2024-11-13 00:08:24
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原创 10LangChain实战课 - 构建智能客服ChatBot
在本次LangChain实战课程中，我们深入学习了如何构建一个能够处理鲜花养护和装饰问题的智能客服ChatBot。
2024-11-12 00:05:39
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原创 09LangChain实战课 - 深入理解Chain组件
Chain用于链接LangChain的各个组件和功能，简化复杂应用程序的实现，并使之模块化。Chain可以视为LangChain中的基本功能单元，内部封装一系列功能，外部可以组合串联。LangChain提供的“链”帮助我们将多个组件连接起来，形成一系列组件的调用顺序。可以使用多种方法调用链，并根据需求选择不同的链。LangChain中还自带大量其他类型的链，封装了各种功能。
2024-11-11 00:12:54
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原创 AI 刷题实践选题：精选真题功能的深度剖析与学习实践| 豆包MarsCode AI刷题
精选真题功能作为 AI 刷题平台的核心亮点之一，其独特价值在于能够紧贴考试趋势、提升学习效率并增强应试能力。通过我的个人学习实践案例，我们可以清晰地看到这一功能在实际应用中的巨大作用。在未来的学习中，我将继续利用 AI 刷题平台的精选真题功能进行复习和练习，不断提升自己的学习能力和应试水平。同时，我也期待 AI 刷题平台能够不断优化和完善这一功能，为更多学习者提供更加高效、个性化的学习体验。此外，我认为 AI 刷题平台还可以进一步拓展精选真题功能的应用场景。
2024-11-11 00:10:36
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原创 简单题：兔群繁殖之谜问题| 豆包MarsCode AI刷题
斐波那契数列是一个每一项都是前两项和的数列，通常以0和1开始。但在这个问题中，由于初始时只有一对小兔子，并且第一个月末这对小兔子变成了成年兔子但还没有繁殖，所以我们可以将问题中的月份数对应到斐波那契数列的索引上，但要从1和1开始计算（即第0个月1对，第1个月1对，第2个月2对，以此类推）。
2024-11-10 14:15:20
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原创 AI 刷题实践选题：个性化题目推荐功能的深度解析与学习实践| 豆包MarsCode AI刷题
个性化题目推荐功能作为 AI 刷题平台的核心亮点之一，其独特价值在于能够精准定位用户的学习需求、提高学习效率并增强学习动力。通过我的个人学习实践案例，我们可以清晰地看到这一功能在实际应用中的巨大作用。在未来的学习中，我将继续利用 AI 刷题平台的个性化题目推荐功能，不断提升自己的学习能力和应试水平。同时，我也期待 AI 刷题平台能够不断优化和完善这一功能，为更多学习者提供更加高效、个性化的学习体验。
2024-11-09 01:02:40
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原创 AI 刷题实践选题：云端编辑器的独特价值与学习实践| 豆包MarsCode AI刷题
综上所述，云端编辑器作为AI刷题平台的重要功能之一，其独特价值在于提供了跨平台无缝衔接的编程环境、智能提示与错误检测功能、实时反馈与结果展示机制以及个性化学习辅助功能。这些功能不仅提升了刷题体验和学习效率，还帮助学习者建立了对编程和算法的深入理解。在未来的学习中，我将继续利用云端编辑器等先进工具，不断提升自己的编程能力和算法思维水平。同时，我也期待AI刷题平台能够不断优化和完善这些功能，为学习者提供更加高效、个性化的学习体验。
2024-11-08 00:04:13
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原创 简单题:寻找独特数字卡片问题解析| 豆包MarsCode AI刷题
在这个问题中，我们需要找到在一个数组中唯一一个只出现一次的数字，而其余数字都恰好出现了两次。题目明确给出了几个重要的约束条件，包括数组长度为奇数、每个元素的范围、以及除了一个数字之外其他数字都恰好成对出现。这些条件帮助我们设计高效的算法来解决这个问题。：由于题目中除了一个数字外，其余数字都恰好出现了两次，因此我们可以将所有数字进行异或操作。成对出现的数字会因为异或运算的性质相互抵消为0，最终剩下的就是那个只出现一次的数字。综上所述，通过利用异或运算的性质，我们设计了一个高效且简洁的算法来解决这个问题。
2024-11-07 00:13:56
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原创 08LangChain实战课 - 输出解析器深入与Pydantic解析器实战
结构化解析器和Pydantic解析器用于从大型语言模型中获取格式化输出。自动修复解析器适用于纠正小的格式错误，重试解析器可以处理更复杂的问题。
2024-11-06 09:26:33
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原创 07LangChain实战课 - LLM模块使用与自定义模型调用
本节课聚焦于LangChain中的LLM（Large Language Model）模块，探讨如何使用不同的大语言模型，包括开源模型和自定义模型。自定义LLM类：继承自LangChain的LLM基类，实现_call方法进行模型调用。代码示例本节课介绍了大模型的训练、微调和量化，以及如何在LangChain中使用不同的模型。强调了PyTorch、HuggingFace和LangChain在AI模型开发中的重要性。OpenAI的API便捷性。
2024-11-06 09:24:00
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原创 难题:二进制之和问题解析及源代码| 豆包MarsCode AI刷题
通过逐位相加的方法，我们可以高效地处理非常长的二进制字符串相加问题。此外，这个问题也强调了字符串处理的重要性，特别是在处理长度不一致的输入时，如何有效地进行对齐和补零。通过这个问题，我们可以更深入地理解二进制数的运算规则，并在编程中灵活地应用这些规则。在计算机科学中，二进制是基础的数字表示方式，它只包含0和1两个数字，但通过不同的组合可以表示任何整数。因此，掌握如何高效地计算两个二进制数的和，并将其转换为十进制表示，是计算机科学中的一个基础而重要的技能。
2024-11-06 09:21:42
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原创 06LangChain实战课 - 思维链提示（Chain of Thought, CoT）
在LangChain实战课中，我们探讨了如何通过提示工程引导大语言模型（LLM）生成预期的输出。在这些技术中，思维链提示（Chain of Thought, CoT）是一种强大的方法，它通过提供一系列中间推理步骤来增强模型的推理能力。这种方法在学术界和工业界都引起了广泛关注，因为它能够显著提高模型在复杂任务中的表现。本节课我们探讨了思维链提示（CoT）的概念、原理和应用。CoT通过提供中间推理步骤，显著提高了大语言模型在复杂任务中的表现。我们学习了如何构建CoT提示，并将其应用于实际问题中。
2024-11-05 00:31:56
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原创 05LangChain实战课 - 提示工程与FewShotPromptTemplate的应用
本节课介绍了提示工程的原理和几种提示模板的用法，特别是的应用。提供示例对于解决某些任务至关重要，FewShot的方式能够显著提高模型回答的质量。下一节课将探讨输出解析和“思维链提示”（Chain of Thought，简称CoT）。是LangChain中的一个高级模板，它允许你将多个提示模板组合成一个管道（pipeline），这样可以按顺序执行多个步骤。以下是如何使用定义自定义模板：首先，你需要定义自己的模板，这些模板可以是简单的字符串模板，也可以是更复杂的模板，包含多个步骤和逻辑。
2024-11-05 00:28:16
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原创 简单题:环状 DNA 序列的最小表示法| 豆包MarsCode AI刷题
在这个问题中，我们面对的是一个关于环状 DNA 序列的问题。由于 DNA 序列是环状的，所以可以从任何位置开始读取序列，这导致了同一个序列有多种不同的表示方式。我们的任务是找出这些表示方式中字典序最小的一个，即所谓的“最小表示”。
2024-11-05 00:22:51
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原创 04LangChain实战课 - LangChain中的模型及其应用开发
通过今天的课程，我们学习了如何在LangChain中使用模型I/O来构建应用程序。我们了解了如何创建提示模板、调用语言模型以及解析模型输出。这些技能对于基于大模型的应用开发至关重要。模板管理：帮助管理多个提示模板，保持代码清晰整洁。变量提取和检查：自动提取模板中的变量并进行检查。模型切换：方便地切换不同的模型，无需修改代码。输出解析：提示模板可以嵌入输出格式的定义，方便后续处理。
2024-11-04 00:14:25
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原创 简单题:Base32 编码和解码问题| 豆包MarsCode AI刷题
与 Base64 相比，Base32 的编码效率稍低，但其在某些场景下具有特定的应用优势，比如对字符集的限制更为宽松。Base32 编码与解码的核心在于对二进制数据的精确处理，包括补位、分组、索引转换和字符映射等步骤。通过以上解析和实现，我们可以更好地理解 Base32 编码和解码的工作原理，并在实际编程中灵活运用这一技术。（由于篇幅限制，这里只给出伪代码和核心逻辑，实际实现需要编写完整的函数）
2024-11-04 00:12:52
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原创 03LangChain实战课 - “易速鲜花”内部员工知识库问答系统
通过这个项目，我们学习了如何使用LangChain框架来构建一个基于文档的问答系统。我们了解了文档的加载、分割、存储、检索和输出的整个流程，并实际操作了代码。这个系统不仅提高了内部知识的可访问性和更新效率，也展示了LangChain框架的强大功能。
2024-11-03 11:15:56
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原创 简单题:和的逆运算问题| 豆包MarsCode AI刷题
通过对问题的深入分析，我们可以发现，这个问题实际上是一个组合数学和排序算法的结合体。在解决问题的过程中，我们需要不断调整和验证我们的假设，以确保算法的正确性和效率。此外，这个问题也提醒我们，在处理实际问题时，要充分利用数据的特性和问题的约束条件，以优化算法的性能。例如，在这个问题中，我们利用了最小值出现次数的特性来快速定位最小值，从而大大简化了问题的求解过程。这个问题是一个典型的数学和算法结合的问题，要求我们根据一组由n个整数两两相加得到的和，还原出原来的n个整数。
2024-11-03 00:46:59
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原创 简单题:计算从位置 x 到 y 的最少步数| 豆包MarsCode AI刷题
题目要求从整数位置 x 移动到整数位置 y，每一步可以将当前位置增加或减少，且每步的增加或减少的值必须是连续的整数。首末两步的步长必须是 1。要求求出从 x 到 y 的最少步数。首先，这个问题可以看作是在一个数轴上从 x 点移动到 y 点的问题。每一步的移动范围是上一步的 -1，+0 或 +1，且首尾两步的步长必须是 1。这个问题实际上是一个动态规划问题的简化版，由于步长的变化特性，使得我们可以使用贪心策略来求解。方法来计算从 1 到某个数的和，这是为了确定在给定的步长下，能够覆盖的最大距离。
2024-11-03 00:45:45
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原创 02LangChain 实战课——安装入门
大语言模型是利用深度学习技术，尤其是神经网络，来理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型因其庞大的参数数量而得名，能够理解和生成复杂的语言模式。它们通过预测下一个词来训练，基于大量数据学习语言的用法和含义，以及如何组合形成意义。尽管大语言模型能够生成连贯的文本，但它们并不真正理解语言，只是基于概率模型进行预测。
2024-11-02 20:13:08
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原创 01LangChain 实战课开篇——AI奇点时刻
定义：LangChain是一个利用大语言模型（LLMs）构建端到端语言模型应用的框架。目标：释放大语言模型的潜能，实现数据感知和代理性，即连接数据源和环境交互的能力。LangChain不仅仅是一个技术工具，它是一个开启AI无限可能的钥匙。它允许我们通过理解和推理来决定执行的操作和顺序，而不是设计固定的逻辑。这是一个全新的编程范式，预示着一个更加智能、自动化的未来。以上是LangChain实战课的课堂笔记，希望能够帮助你更好地理解和掌握LangChain的基本概念和应用。
2024-11-02 19:37:22
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原创 软件测试模型
软件测试模型是在软件开发过程中，用于指导软件测试活动的一系列方法和框架。这些模型帮助测试团队确定何时进行测试、测试什么以及如何测试，从而确保软件的质量和稳定性。
2024-11-02 19:35:02
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原创 Mac安装java编程工具——idea
本文是推荐安装的是的 IDEA选择对应系统的和对应芯片mac os分为：intel（英特尔）和 Apple Silicon（苹果的M系列芯片）付费版：免费版：安装：拖进去完成安装，安装完是英文版。
2024-02-29 11:54:40
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原创 LMDeploy 的量化和部署
LMDeploy 是 LLM 在英伟达设备上部署的全流程解决方案。包括模型轻量化、推理和服务。推理性能静态推理性能・固定 batch 输入/输出token数量动态推理性能•真实对话，不定长的输入/输出核心功能-量化为什么做 Weight Only 的量化？两个基本概念计算密集（compute-bound）：推理的绝大部分时间消耗在数值计算上；针对计算密集场景，可以通过使用更快的硬件计算单元来提升计算速度，比如量化为 W8A8使用INT8 Tensor Core来加速计算。
2024-01-17 12:19:48
1410
原创 XTuner 大模型单卡低成本微调实战
多种微调算法多种微调策略与算法，覆盖各类 SFT 场景适配多种开源生态支持加载 HuggingFace、ModelScope 模型或数据集自动优化加速开发者无需关注复杂的显存优化与计算加速细节。
2024-01-17 11:45:15
817
原创 基于 InternLM 和 Langchain 搭建你的知识库
llm.predict("你是谁")# 我们所构造的 Prompt 模板template = """使用以下上下文来回答用户的问题。如果你不知道答案，就说你不知道。总是使用中文回答。问题: {question}可参考的上下文：···{context}···如果给定的上下文无法让你做出回答，请回答你不知道。有用的回答:"""
2024-01-08 22:01:28
1333
原创 轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo
大模型通常指的是机器学习或人工智能领域中参数数量巨大、拥有庞大计算能力和参数规模的模型。这些模型利用大量数据进行训练，并且拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的出现和发展得益于增长的数据量、计算能力的提升以及算法优化等因素。这些模型在各种任务中展现出惊人的性能，比如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。特点：利用大量数据进行训练拥有数十亿甚至数干亿个参数模型在各种任务中展现出惊人的性能。
2024-01-06 15:49:53
1021
原创 初识大模型-书生·浦语大模型全链路开源开放体系
书生浦语大模型全链路开源体系是书生浦语大模型的研发和应用体系，包括模型研发、工具体系和预训练语料库等。书生浦语大模型的规模包括轻量级、中量级和重量级，其中轻量级以70亿参数的模型为代表，中量级以200亿参数的模型为代表，重量级以千亿参数的模型为代表。
2024-01-03 22:33:07
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原创 数据结构与算法（java版）
数据结构是指在计算机中组织和存储数据的方式。它关注数据的逻辑关系、操作和存储方式，以及如何有效地访问和修改数据。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。算法是解决问题的一系列步骤或规则。它描述了如何通过输入数据来产生所需的输出结果。算法可以用来执行各种计算任务，如排序、搜索、图形处理等。好的算法应该具有正确性、可读性、高效性和健壮性。数据结构和算法之间存在密切的关系。选择合适的数据结构可以提高算法的效率，而好的算法可以更好地利用数据结构的优势。
2023-12-25 19:06:15
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原创 计算机网络实验题总结
在Cisco交换机中，Trunk端口被配置为可以传输多个VLAN的帧，并且会将标记添加到传输的帧中，以区分不同VLAN的数据。在Hybrid接口上，可以将某些端口配置为Access模式，只允许单个VLAN通过，而其他端口则可以配置为Trunk模式，以传输多个VLAN的数据。通常，在一个交换机中，每个VLAN都有一个对应的虚拟接口，称为VLANIF接口。需要注意的是，不同厂商的交换机和路由器可能会对Hybrid接口的实现方式有所不同，因此在具体的网络环境中，需要根据设备的特点和使用场景来进行配置和管理。
2023-12-25 19:02:00
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原创 MySQL数据库
（6）联系(Relationship）：在现实世界中，事物内部和事物之间是有联系的，这些联系在信息世界中反映为实体。实体之间是1:1的联系，可以在两个实体类型转换两个模式中某一端关系模式的属性中加入另一端关系模式的键与联系的属性；可以是实际的事物，如一名学生、一本书等：也可以是抽象的事件，如一场比赛、一个创意等。b)物理模型是对数据最底层的抽象，描述数据在系统内（磁盘上）的表示方式和存取方法。数据库中的数据是按一定的方式存储在一起的，这种。在用户观点下，关系模型中数据的逻辑结构是一张。
2023-09-07 19:49:57
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原创 使用 GORM（Go 的 ORM 库）连接数据库
在本篇文章中，我们将学习如何使用GORM连接数据库并实现增删改查操作。需要注意的是，在进行数据库操作时，我们需要在代码中处理可能出现的错误，以保证程序的运行的稳定性。其中，postgres.New()函数用于创建一个PostgreSQL数据库连接，DSN参数表示数据库连接的字符串，包括用户名、数据库名和SSL模式等。Model()函数用于设置要更新的记录，Update()函数用于更新记录中的字段。该代码会在数据库中插入一条记录，Create()函数会将数据模型转换为记录，并将其插入到相应的表中。
2023-08-04 20:44:45
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原创 HTTP 框架修炼之道
HTTP协议，即超文本传输协议（Hypertext Transfer Protocol），是一种用于在Web服务器和客户端浏览器之间传输数据的通信协议。它是一个应用层协议，承载于TCP协议之上。
2023-08-02 23:24:26
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原创 Git 的正确使用姿势与最佳实践：团队协作和版本控制的最佳实践
Gitflow 工作流是一种常用的 Git 工作流程，它包括主分支（Master）、开发分支（Develop）、特性分支（Feature）和发布分支（Release）。当需要发布时，从 Develop 分支中创建一个发布分支，完成发布后将发布分支合并到 Master 分支中。建议使用版本号规范，如“X.Y.Z”格式，其中 X 表示大版本号，Y 表示中版本号，Z 表示小版本号。Git 的分支管理是非常重要的的一项功能，它可以帮助团队成员在不同的开发线上进行工作，同时不会影响主分支的稳定性。
2023-08-01 14:45:47
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原创 Go 语言入门指南：基础语法和常用特性解析
这些只是Go语言的基础语法和常用特性，实际上，Go语言的功能远不止于此。1.通道（Channel）：通道是Go语言中实现并发编程的关键，它用于在不同的goroutine之间传递信息。8.接口（Interfaces）：接口是Go语言中的一种抽象类型，它定义了一组方法签名，但不需要显式地实现这些方法。4.匿名函数和闭包（Anonymous Functions and Closures）：Go语言支持匿名函数和闭包，可以方便地实现函数对象的定义和传递。5.函数：函数是Go语言中的基本单位。
2023-07-31 10:12:14
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空空如也
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