WordPress使用

博客主要提及正在使用 WordPress 进行建站,虽未给出更多详细信息,但明确了当前处于建站阶段。

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建站中……

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
WordPress是一款非常流行的开源内容管理系统(CMS),用于建立和管理网站。下面是一个简要的WordPress使用教程: 1. 安装WordPress:你可以在WordPress官网上下载最新版本的WordPress,并将其上传到你的服务器上。然后,创建一个MySQL数据库,并将数据库凭据填入WordPress安装向导中。 2. 登录到WordPress后台:安装完WordPress后,你可以通过访问`yourdomain.com/wp-admin`进入WordPress后台。输入你的用户名和密码登录。 3. 主题选择:WordPress提供了大量的主题供你选择。你可以在“外观”>“主题”菜单下查看和安装主题。选择一个适合你网站风格的主题,并进行相应的配置。 4. 插件安装:WordPress有丰富的插件库,用于增强网站功能。你可以在“插件”>“安装插件”菜单下搜索、安装和激活插件。常用插件包括SEO优化、社交媒体分享、表单构建等。 5. 创建页面和文章:WordPress允许你创建页面和文章来发布内容。页面一般用于静态内容(如关于我们、联系我们),而文章则用于博客或新闻等动态内容。你可以在“页面”>“添加新页面”或“文章”>“添加新文章”中创建和编辑内容。 6. 导航菜单设置:你可以在“外观”>“菜单”中创建和管理网站导航菜单。将你的页面和文章添加到适当的菜单位置,以便用户浏览。 7. 插件和主题定制:如果你对某个主题或插件的外观或功能不满意,你可以通过自定义样式表(CSS)或使用插件的设置进行定制。对于高级用户,还可以直接编辑主题文件。 8. SEO优化:优化你的网站以提高搜索引擎排名是很重要的。使用SEO插件和合理的关键词使用等方法来提升你的网站在搜索引擎中的可见性。 以上是一个简要的WordPress使用教程,希望对你有所帮助。如果你想深入了解WordPress的更多功能和细节,请查阅WordPress官方文档或搜索相关教程。
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