Helloyouth2024-优快云博客

原创 pyqt+ 大模型 API：AI + diary

pyqt小应用（中英文日记管理）+ 大模型 API 附加AI功能一个PyQt的小应用，日记本、日记的创建、删除、保存/修改等，支持在AI大模型API的基础上加入更多高级功能（日记心情预测、语法检查、语言翻译、高级处理）

2025-03-05 18:29:37 969

原创基于LLM与检索增强生成（RAG）的文本生成

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将信息检索与文本生成相结合的 AI 技术。它通过检索模块从外部知识库中检索与问题相关的文档或信息，然后利用生成模块处理这些信息，生成更专业的文本。RAG广泛应用于问答系统、对话系统、个性化推荐等领域。

2025-02-06 16:22:37 701

K-Means聚类的核心思想是将含有n个对象或元组的数据集X={x1, x2, …, xn}划分为K个簇，每个簇至少包含一个对象且每个对象属于且仅属于一个簇；划分时，同一个簇中的对象的距离尽可能地近，不同簇之间的对象的距离尽可能地大。 K-Means是对K-Meand的改进，主要区别在于对初始聚类中心的选取方法不同。K-Means聚类算法在实际应用中有着广泛的用途，包括但不限于：客户分群, 图像分割, 文本聚类。

2025-01-07 09:40:57 1676

原创 Transformer学习与基础实验4——英汉翻译（2. 模型构建、训练、推理）

Transformer学习与基础实验系列文章的第4篇，基于自定义实现的Transformer模型的英汉翻译任务训练、推理等过程记录和代码理解，以及所有源码、模型结构图绘制文件的原件提供

2025-01-04 10:20:00 861

原创 Transformer学习与基础实验3——transformer应用举例演示——英汉翻译（1. 数据准备与处理）

中英文语料库分词、预处理多进程处理大型中文语料库的jieba分词算法以提高效率构造语料库词典创建训练数据集Dataset和Dataloader

2025-01-04 10:17:33 1159

原创 Transformer学习与基础实验2——Transformer结构

上一篇：Transformer学习与基础实验1——注意力机制。

2025-01-04 10:14:36 670

原创 Transformer学习与基础实验1——注意力机制

Transformer学习与基础实验系列文章的第1篇，加性注意力机制、点积注意力机制、自注意力和多头注意力机制的学习，从公式、结构图、代码结合理解

2025-01-04 10:10:17 1139

原创 LLM生成、推理解码策略——以LLaMa3文本生成任务为例

- num_return_sequences (int, 可选，默认为1) - 每个批次中每个元素独立计算返回的序列数量。- output_attentions (bool, 可选，默认为False) - 是否返回所有注意力层的注意力张量。欲了解更多详情，请参阅返回张量下的注意力。- output_hidden_states (bool, 可选，默认为False) - 是否返回所有层的隐藏状态。欲了解更多详情，请参阅返回张量下的隐藏状态。。

2024-12-31 16:33:17 1328

原创 MindNLP中文文档基础部分（含示例运行结果）+ AI 社区推荐（免费下载预训练模型和开源数据集）

MindNLP是一个基于MindSpore深度学习框架开发的开源自然语言处理（NLP）库。它为解决各种NLP任务提供了一个强大的平台，包含了许多常用的NLP方法和模型。MindNLP 官网：Github仓库地址：官网上的Tutorials中的示例和代码的版本比较旧，存在部分因错误而不可运行的代码；这里提供中文文档的基础部分，包含各示例代码及其运行结果，部分内容在原官方英文教程基础上加入了一些额外的说明。。

2024-12-30 20:47:05 864

原创 DB-GPT系统安装部署与运行（CPU环境 + 模型代理模式）

DB-GPT可以通过代理模式部署在硬件较低的服务器上，也可以在GPU下进行私有化本地模型的部署。本人的硬件配置较低，只有CPU，考虑使用第三方大模型API服务，这里以使用。⚠️ 当使用MySQL时，在v0.4.7版本之后，DB-GPT不在做MySQL数据库Schema的自动创建与升级, 主要是为安全生产考虑。注意：如果使用sqlite3（即不执行上述的可选步骤：配置元数据库），需要下载；，使用前需要注册/登录智谱AI官网并实名注册，获取API 密钥（（文件比较大，近2.5G，可能需要等待一段时间）

2024-12-10 17:41:35 3778 14

Python基础数据结构操作基础

这个文档提供了Python中基本数据结构的操作和使用方法，包括字符串、列表、集合、字典和队列。详细介绍了各数据结构的特点、常用操作和方法，如字符串的查找、替换、大小写转换，列表的添加、删除、排序，集合的并集、交集、差集操作，字典的键值对管理，以及队列的FIFO、LIFO和优先级队列操作。

2025-01-04

PyTorch 深度学习小技巧 70个

PyTorch深度学习框架的实用指南，涵盖了从基础操作到高级技巧的70个技巧。内容包括张量操作、自动求导、神经网络构建、损失函数、模型训练与评估、迁移学习、模型保存与加载、数据可视化、序列模型、学习率调度器、分布式训练、梯度裁剪、模型微调、处理不平衡数据集、自定义激活函数、模型集成、处理缺失数据、以及模型导出到ONNX和TorchScript等。适合PyTorch初学者和有经验的深度学习实践者。

2025-01-04

逻辑回归， k-近邻算法，朴素贝叶斯分类器，支持向量机，决策树，组合分类器，聚类基础，机器学习基础实验，含原理精华、基础实验关注微信公众号：分享之心，后台回复“机器学习基础实验”获取代码和文档链接

1. 逻辑回归乳腺癌预测：使用Numpy和MindSpore框架实现逻辑回归模型，包括数据加载、参数初始化、前向传播、参数优化以及模型训练和预测，旨在预测乳腺癌数据集。 2. KNN鸢尾花分类：讲解k-近邻（KNN）算法，通过鸢尾花数据集展示分类任务的实现。文档包括KNN的核心理念、距离度量和快速检索方法，并展示了如何利用scikit-learn库进行代码实现。 3. 朴素贝叶斯垃圾信息识别：朴素贝叶斯分类器的理论和实践应用，包括Numpy实现和scikit-learn库调用。文档覆盖了算法理论、数据处理、模型构建、训练和评估，特别适合垃圾信息识别任务。 4. 支持向量机（SVM）：SVM的算法思想和基础理论，如最大间隔超平面和支持向量等，并提供了使用scikit-learn进行基础分类实验的指导和结果分析。 5. 组合分类器实验：袋装（Bagging）、随机森林和提升（Boosting）三种组合分类器的基本思想和算法流程，提供了基础分类实验的结果，帮助理解不同集成学习方法的效果。 6. 聚类基础实验：KMeans和KMedoids聚类算法，包括原理、优缺点、应用场景和聚类评估方法

2025-01-04

空空如也

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PyTorch 深度学习小技巧 70个

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基于自定义实现的Transformer模型的英汉翻译任务训练得到的模型参数权重字典

cmn.txt的英文句子经过分词、转为小写处理得到的结果存放的文件

cmn.txt的中文句子经过jieba分词得到的结果存放的文件

LLM生成、推理解码策略-以LLaMa3文本生成任务为例

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Python基础数据结构操作基础

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基于自定义实现的Transformer模型的英汉翻译任务训练得到的模型参数权重字典

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