Bad Thoughts Creat Poisons

最新推荐文章于 2011-05-16 08:17:00 发布
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美国爱尔姆·哈力斯在其著作《恶念致毒》中提到，在华盛顿心理实验室进行的实验表明，人的负面情绪如嫉妒和怨恨等能够在生理上引发化学反应，产生有毒物质进入血液，进而对身体健康造成损害。据说这些由负面情绪产生的毒素强度惊人，甚至能在短时间内对动物产生致命影响。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

美国爱尔姆·哈力斯住其著作《恶念致毒》(Bad Thoughts Creat Poisons)中说：“在华盛顿心理实验室所作的试验，显示人的恶念能于生理上引起化学变化，产生—种毒质注入血液，使身体生病。据无法证实的来源所说，其中妒忌毒质之凝集物，可在几分钟之内毒死一只猪；而内心充满深刻怨恨达—小时者，其毒汁之凝集物可毒死八十个人。”

[url]http://baike.baidu.com/view/557104.html?wtp=tt[/url]
Tracing the thoughts of a large language model 简单理解
ZJQ的博客
04-03 245
论文通过类比生物学研究（如显微镜对细胞的发现），提出归因图作为解析语言模型“神经电路”的工具。Claude 3.5 Haiku的内部机制显示，模型不仅依赖表层模式匹配，还具备多层次推理、规划和抽象能力。这些发现为理解大型语言模型的智能本质提供了关键洞见，同时为开发更可靠、可控的AI系统奠定了基础。
Thoughts-开源
05-13
Thoughts是一款开源的电子日记应用程序，它基于.NET Framework并采用C#编程语言开发。这款工具为用户提供了方便的日记记录功能，支持通过Web服务在本地和远程保存日记条目，同时也可以直接保存到数据库中，确保了...
Thoughts
greeSdy的专栏
05-16 621
The power of faith is what miracles are made of.想要得到更多，就必须承受更多。无论做什么事一定要有深度，一下被别人看穿了就没什么意思了。
模型推理思想树：Tree-of-thoughts
02-15
**模型推理思想树：Tree-of-thoughts** 在人工智能领域，模型推理是让机器学习模型理解问题、生成解决方案的关键步骤。"Tree-of-thoughts" 是一种创新的框架，旨在优化这一过程，尤其是在大型语言模型中。这个项目...
skip-thoughts.torch：将The Skip-Thoughts预训练模型从Theano移植到PyTorch＆Torch7
02-26
《Skip-Thoughts模型在PyTorch与Torch7中的移植与应用》 跳过思想（Skip-Thoughts）模型是一种先进的自然语言处理技术，它借鉴了词嵌入（word2vec）的思想，并在此基础上发展出序列到序列（sequence-to-sequence）...
毫米波异构网络中移动继电器的比例选择.zip
08-21
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
在线问卷调查系统-在线问卷调查系统源码-在线问卷调查系统代码-springboot在线问卷调查系统源码-基于springboot的在线问卷调查系统设计与实现-在线问卷调查管理系统代码
最新发布
08-21
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基于Matlab的异常行为检测
08-21
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毕业设计-Java-ssm475基于JavaWeb的商城系统+vue+MySQL等文件.zip
08-21
本项目是基于JavaWeb的商城系统，采用SSM框架（Spring、SpringMVC、MyBatis）结合Vue前端技术，并使用MySQL数据库进行数据存储。系统实现了用户注册登录、商品浏览与搜索、购物车管理、订单生成与支付、后台商品管理等功能。项目旨在提供一个功能完善、操作便捷的在线购物平台，满足用户日常购物需求，同时为开发者提供一套完整的商城系统开发案例。通过前后端分离的设计，系统在用户体验和性能上均有较好表现，适合作为毕业设计或实际应用开发参考。毕设项目源码常年开发定制更新，希望对需要的同学有帮助。
基于大模型技术的文本分类工作开展
08-21
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，直接使用开源模型参数。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会有额外开销。 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
【计算机科学】哈希表与字符串哈希技术详解：数据结构、函数设计及冲突处理方法综述
08-21
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开发者。 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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08-21
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基于matlab的运动汽车跟踪系统
08-21
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quota-doc-1:4.04-14.el8.tar.gz
08-21
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
该课题为基于Matlab的人脸识别系统。可以识别全身照，进行人脸定位。跟人脸库里面的图片进行对比，如果属于人脸库里面的就输出是谁，不属于人脸库里面，就输出库外人面并且进行报警。(1).zip
08-21
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为什么你的MySQL查询总是很慢？这5点能救命.doc
08-21
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该课题为基于MATLAB的数字图像特效处理。带GUI界面，综合若干种特效处理算法。如素描，铅笔画，旋转，美白，马赛克，瘦脸，磨皮，图像运算等等等。(1).zip
08-21
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rdopkg-1.4.0-1.el8.tar.gz
08-21
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
tree of thoughts
02-27
### Tree of Thoughts概念解析 #### 定义与概述 Tree of Thoughts是一种用于表示复杂决策过程的数据结构，其中每个节点代表一个思考状态或假设。该树形结构允许算法通过分支来探索不同的解决方案路径，直到找到最优解为止[^1]。 #### 结构特点 - **根节点**：通常初始化为起始条件或问题描述。 - **内部节点**：这些节点包含了基于前驱节点做出的不同选择的结果；每一个新决定都会创建一个新的子节点。 - **叶节点**：当达到某个终止标准时形成叶子结点，这可能意味着找到了可行方案或是穷尽了当前路径上的选项。 #### 应用场景 在计算机科学领域内，Tree of Thoughts被广泛应用于解决需要多步推理的问题上，比如游戏AI设计、自动规划以及自然语言处理中的对话管理等任务中。它有助于系统化地评估各种可能性并从中挑选最佳行动路线。 ```python class ThoughtNode: def __init__(self, state=None): self.state = state # 当前思考的状态 self.children = [] # 子节点列表 def add_child(self, child_node): """ 添加子节点 """ self.children.append(child_node) def expand_thought_tree(root, generate_next_states_func): """ 扩展思维树 """ frontier = [root] while frontier: current_node = frontier.pop(0) next_states = generate_next_states_func(current_node.state) for new_state in next_states: child_node = ThoughtNode(new_state) current_node.add_child(child_node) frontier.append(child_node) ``` 此代码片段展示了如何构建和扩展一棵简单的Thoughts树。`generate_next_states_func`函数负责根据给定状态生成后续可能的状态集合，从而实现对整个搜索空间的有效遍历。
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