dongnihao的博客

在 C:\Users\nihao.dong\下找到模型位置 .paddleocr。2. 需要修改 paddleocr.py的搜索路径代码。1. paddleOCR会根据固定路径去找模型。完毕双击exe，程序会基于当前目录查询模型。然后粘贴复制到dist文件夹下。生成了dist文件夹。

随着数字化的快速发展，各种文档图像在生产和日常生活中得到了更广泛的应用，对文档图像内容进行快速准确解析的需求变得日益迫切。因此，本文提出了PP-DocBee，一种用于端到端文档图像理解的新型多模态大语言模型。首先，我们开发了一种针对文档场景的数据合成策略，构建了一个多样化的数据集，以提高模型的泛化能力。然后，我们应用了一些训练技巧，包括动态比例采样、数据预处理和OCR后处理策略。

前提：在部署视觉模型遇到LM studio中无法搜索到deepseek-vl译文：博客《Converting a Hugging Face Model to a GGUF Model》的。

例如，为某类产品描述生成设计的提示，只要产品类型和描述需求不变，就可以反复使用该提示让模型生成符合要求的产品描述内容，这体现了工程所具备的可重复性特点，有助于提高生产效率和保证质量的稳定性。例如，在策略推理中，通过设计提示词引导模型生成符合竞争目标的策略（如商业谈判中的最优报价），显著提升了模型在动态环境中的决策效率。例如，在多模态任务中，指令若未明确对齐视觉与文本信息，可能生成与意图不符的结果。：结合指令的明确性与推理的灵活性，例如在指令中嵌入推理步骤模板，平衡效率与准确性。例如，在长文本检索任务（

同时，本文还介绍了市面上的 Dashboard 工具，以及这些工具中突出展示的指标。GitHub 提供了一个 Metrics Dashboard，可以可视化展示 GitHub Copilot 的使用情况。GitHub 提供了一个 Power BI 应用，可以用来监控和分析 GitHub Copilot 的使用情况。快速预览：此文列出了 GitHub Copilot Metrics API 提供的指标列表，其中核心的量化指标包括。分析代码补全的接受率与错误率（如后续测试中发现的缺陷），评估生成代码的可靠性。

如果模型在运行过程中对系统资源的占用稳定，没有出现资源占用过高或波动过大的情况，则说明模型的稳定性较好。例如，在部署模型后，可以使用 Ollama 的命令行界面输入相关命令来启动性能测试工具，获取模型的性能报告。在模型运行过程中，记录模型返回错误结果的比例。例如，在模型处理每个请求时，将输出结果与预期结果进行对比，记录错误结果的数量，计算错误率。例如，如果模型的推理时间较短、吞吐量较高、错误率较低且在长时间运行过程中表现稳定，则可以得出结论：该模型在本地运行时具有较好的速度和稳定性。

如果出现不能正常使用的情况，比如正常登录后无法激活，或者已激活显示disabled，需要注意一下自己的github账号是否被flag过。（曾经和别人拼车过copilot企业版或者在已毕业情况下申请过学生免费版copilot）

在自然语言处理和人工智能领域，结构化Prompt框架是一种帮助我们更有效地与AI模型交流的工具。以下是一些常见的结构化Prompt框架，它们可以帮助我们构建更精确、更高效的指令：1. BROKE框架： - 背景（Background）：提供任务的上下文或背景信息。 - 角色（Role）：定义AI模型在交互中的角色。 - 目标（Objective）：明确任务的目标。 - 关键结果（Key Results）：定义期望的具体效果。 - 演变（Evolve）：根据反馈调整和改进对话策略

这些实数向量可以被计算机更好地理解和处理。嵌入背后的主要想法是，相似或相关的对象在嵌入空间中的距离应该很近。举个例子，我们可以使用词嵌入（word embeddings）来表示文本数据。在词嵌入中，每个单词被转换为一个向量，这个向量捕获了这个单词的语义信息。例如，"king" 和 "queen" 这两个单词在嵌入空间中的位置将会非常接近，因为它们的含义相似。而 "apple" 和 "orange" 也会很接近，因为它们都是水果。而 "king" 和 "apple" 这两个单词在嵌入空间中的距离就会比较远，因

如果我们直接给LLM一个非常复杂的指令，比如“创建一个可以处理用户输入并生成购物清单的程序”，这可能会让模型感到困惑，因为它需要处理很多细节，比如如何接收输入、如何存储商品、如何生成清单等。假设我们要使用大型语言模型（LLM）来完成一个复杂的任务：编写一个简单的购物清单程序，用户可以输入他们想要购买的商品，然后程序会生成一个购物清单。每个步骤都由一个简单的提示词来引导，这样LLM可以更清晰地理解每个步骤需要做什么，从而更有效地完成任务。- 提示词：`"你已输入以下商品：[商品列表]。请继续输入或完成购物。

首先，对向量 \( \mathbf{z} \) 中的每个元素 \( z_i \) 应用指数函数 \( \exp(z_i) \)。这将所有元素转换为正数，因为指数函数总是返回正数。