春天花会开

这个春天是我开始玩摄影的第一个春天,来北京4个春天了.从来没感觉到其实北京也有春天的感觉. 从楼下的桃花开了.到香山植物园的桃花,到动物园玉渊潭的樱花.第一次特意去感受春的气息.感受花儿的美丽. 楼下的桃花,那一天我下楼扔垃圾,突然发现小区里竟然有一株桃花,那含苞的花骨朵在阳光的滋润下已经开出来些许白花,虽然没有绿叶,但是红白点缀,也别有一番风味. 可惜是偶第一次拍花,实在很烂.
发件人 楼下的桃花
而两个礼拜后小区口的公园,更是红花茂盛,只是偶不知道这些看上去像是假花的花究竟是什么花.
发件人 楼下的桃花
香山紧挨植物园,植物园的桃花茂盛,香山的桃花却是绿山的点缀.偶去的时候,桃花也没有开的很茂盛.也是淡淡的,泛出一些白色.
发件人 2007春到香山
植物园的花,相对就来的放肆的多
发件人 北京植物园 2007-3-31
同一个礼拜去的动物园和玉渊潭,动物园没拍多少动物,却拍了不少的花. 这是玉兰花.
发件人 动物园2007-4-7
这是动物园的樱花
发件人 动物园2007-4-7
桃红柳绿鸳鸯肥
发件人 动物园2007-4-7
玉渊潭早樱盛开的时候,基本就是一个花的海洋,满树白色,粉色的樱花.密密麻麻的,很是茂盛,把来参观的美女全都给比下去了,相机的镜头对美女毫无兴趣.
发件人 玉渊潭樱花 2007-4-8
还有那各色的郁金香.红色的.
发件人 玉渊潭樱花 2007-4-8
粉色的,
发件人 标头下的玉渊潭 2007-...
黄色的.
发件人 标头下的玉渊潭 2007-...
开遍了花圃
发件人 标头下的玉渊潭 2007-...
红花映着白楼,
发件人 标头下的玉渊潭 2007-...
招来一对对老小情侣
发件人 标头下的玉渊潭 2007-...
前两天去买菜的时候,路过一个公园,发现开了很多海棠,原来哪里就是元大都的海棠节.赶着去拍了一些海棠,也是密密麻麻特别茂盛的那种.感觉就是铺天盖地的花.
发件人 元大都的海棠花
有些不知道是不海棠,红色的.
发件人 元大都的海棠花
也有粉红色的.
发件人 元大都的海棠花
现在的天气开始慢慢变热了.不知道接下来的夏天,北京的公园还会开一些什么样的花.
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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