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RSS订阅原创 几种基础的激活函数及其实现
# 几种基础的激活函数及其实现## 说明：- 首次发表日期：2024-10-31- 参考： - https://insidelearningmachines.com/neural_network_activation_functions - https://stackoverflow.com/questions/44230635/avoid-overflow-with-softplus-function-in-python
2024-10-31 22:07:31
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原创 Hugging Face NLP课程学习记录 - 2. 使用 Hugging Face Transformers
# Hugging Face NLP课程学习记录 - 2. 使用 Hugging Face Transformers## 说明：- 首次发表日期：2024-09-19- 官网： https://huggingface.co/learn/nlp-course/zh-CN/chapter2- 关于： 阅读并记录一下，只保留重点部分，大多从原文摘录，润色一下原文
2024-09-19 10:32:42
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原创 Hugging Face NLP课程学习记录 - 0. 安装transformers库 & 1. Transformer 模型
# Hugging Face NLP课程学习记录 - 0. 安装transformers库 & 1. Transformer 模型## 说明：- 首次发表日期：2024-09-14- 官网： https://huggingface.co/learn/nlp-course/zh-CN/chapter1- 关于： 阅读并记录一下，只保留重点部分，大多从原文摘录，润色一下原文
2024-09-14 00:41:12
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原创 论文阅读笔记 --- 图模互补：知识图谱与大模型融合综述 --- 按参考文献整理
# 论文阅读笔记 --- 图模互补：知识图谱与大模型融合综述 --- 按参考文献整理# 关于- 首次发表日期：2024-09-13- 论文原文链接：http://xblx.whu.edu.cn/zh/article/doi/10.14188/j.1671-8836.2024.0040/- 将文章中的参考文献整理一下，基本保持原文的目录结构
2024-09-13 22:27:35
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原创 学习笔记 - 知识图谱的符号表示方法
知识表示的相关名词定义 - 实体（Entities）---表示知识的核心概念，其他所有东西都是围绕其构建的。 - 实体可以是物理实体（如化合物、疾病、患者、地点），也可以是抽象实体（如想法（idea）、情绪（sentiments）等概念）。 实体可以具有不同的属性，如人名、城市的地理位置等。它们是知识库中的“一级公民”，因为它们代表了整个知识库创建的原子信息（atomic information）。
2024-09-13 13:10:44
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原创 论文阅读翻译之Deep reinforcement learning from human preferences
对于复杂的强化学习（RL）系统来说，要与现实世界环境有效互动，我们需要向这些系统传达复杂目标。在这项工作中，我们探索了以（非专家）人类对轨迹段对的偏好来定义目标。我们展示了这种方法可以在没有奖励函数的情况下有效解决复杂的RL任务，包括Atari游戏和模拟机器人运动，同时仅需对不到1%的代理与环境交互提供反馈。这大大降低了人类监督的成本，使其能够实际应用于最先进的强化学习系统。为了展示我们方法的灵活性，我们表明可以在大约一小时的人类参与时间内成功训练出复杂的新行为。
2024-09-11 16:42:44
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原创 lxml官方入门教程（The lxml.etree Tutorial）翻译
这是一个关于使用lxml.etree处理XML的教程。它简要概述了ElementTree API的主要概念，以及一些简单的增强功能，这些功能可以让您作为程序员的生活更轻松。
2024-09-05 16:37:41
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原创 LLaMA-Factory微调入门个人重制版
LLaMA-Factory微调入门个人重制版## 说明：- 首次发表日期：2024-08-30- LLaMA-Factory 官方Github仓库： https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory
2024-08-30 01:09:00
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原创 本地启动Flower来监控Dify的Celery任务队列
本地启动Flower来监控Dify的Celery任务队列## 说明：- 首次发表日期：2024-08-29
2024-08-29 03:23:26
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原创 在浏览器上使用transformers.js运行（WebGPU）RMBG-1.4进行抠图（背景移除）
在浏览器上使用transformers.js运行（WebGPU）RMBG-1.4进行抠图（背景移除）## 说明：- 首次发表日期：2024-08-28
2024-08-28 11:35:57
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原创 使用RMBG-1.4进行抠图（背景移除）
使用RMBG-1.4进行抠图（背景移除）## 说明：- 首次发表日期：2024-08-28- RMBG-1.4 Hugging Face 地址： https://huggingface.co/briaai/RMBG-1.4
2024-08-28 03:25:15
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原创 Docker下使用llama.cpp部署带Function calling和Json Mode功能的Mistral 7B模型
Docker下使用llama.cpp部署带Function calling和Json Mode功能的Mistral 7B模型
2024-08-27 19:32:45
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原创 使用xinference部署自定义embedding模型（docker）
使用xinference部署自定义embedding模型（docker）## 说明：- 首次发表日期：2024-08-27- 官方文档： https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/index.html
2024-08-27 10:55:51
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原创 freeswitch python 模块Demo
为一个正则表达式，表示一个或者多个数字，前边的field为destination_number，那么condition标签意思是来电号码是数字的话，则满足条件。使用Linphone等软电话注册，然后拨打电话，可以听到音频文件在播放。执行reloadxml或者重启freeswitch使得修改生效。模块，可以在安装freeswitch时，修改。目录，文件或目录地址会因此受到影响。：我将freeswitch安装在。
2024-08-26 17:30:02
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原创 freeswitch 32秒自动挂断问题
可以看到主叫向被叫发送的ACK消息中，Contact的IP地址并非本地IP地址，因此导致被叫接受不到消息，ACK事务超时（默认32秒）后，主叫向被叫发送BYE消息来挂断电话。将传输协议从TCP修改为UDP协议可能有用。
2024-08-23 11:30:07
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原创 在Debian上安装freeswitch
参考： https://developer.signalwire.com/freeswitch/FreeSWITCH-Explained/Installation/Linux/Deprecated-Installation-Instructions/Debian-Post-Install-Tasks_13172868#set-owner-and-permissions。参考： https://blog.youkuaiyun.com/qq_36369267/article/details/131564019。
2024-08-12 11:47:29
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原创 使用Infinity部署Embedding和Reranking模型
使用 hf-mirror.com 的镜像，下载模型权重。，可以看到 API 文档。模型权重默认缓存到了。
2024-08-06 12:13:40
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原创 阅读翻译Mathematics for Machine Learning之2.8 Affine Subspaces
接下来，我们将更详细地考察从原点偏移的空间，即不再是向量子空间的空间。此外，我们还将简要讨论这些仿射空间之间映射的性质，这些映射类似于线性映射。
2024-07-24 00:55:50
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原创 阅读翻译Mathematics for Machine Learning之2.7 Linear Mappings
阅读翻译Mathematics for Machine Learning之2.7 Linear Mappings关于：首次发表日期：2024-07-23Mathematics for Machine Learning官方链接： https://mml-book.comChatGPT和KIMI机翻，人工润色非数学专业，如有错误，请不吝指出2.7 线性映射在接下来的内容中，我们将研究保持向量空间结构的映射，这将使我们能够定义坐标的概念。在本章的开头，我们提到向量是可以相加和乘以标量的对象，且
2024-07-23 01:20:59
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原创 阅读翻译Hugging Face Community Computer Vision Course之Feature Matching （特征匹配）
阅读翻译Hugging Face Community Computer Vision Course之Feature Matching （特征匹配）
2024-07-20 02:38:30
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原创 阅读翻译Prompting Engineering Guides之Introduction（提示工程简介）
提示工程是一门相对较新的学科，旨在开发和优化提示词（Prompt），以便高效地应用和构建大语言模型（LLMs），以满足各种应用和使用场景的需求。提示工程技能有助于更好地了解大语言模型（LLMs）的能力和局限性。研究人员通过提示工程来提升大语言模型（LLMs）在广泛的常见和复杂任务（如问答和算术推理）上的安全性和能力。开发人员可通过提示工程设计健壮且有效的提示技术，来与大语言模型（LLMs）和其他工具进行交互（interface）。
2024-07-19 22:23:41
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原创 阅读翻译Mathematics for Machine Learning之2.6 Generating Set and Basis
阅读翻译Mathematics for Machine Learning之2.6 Generating Set and Basis
2024-07-19 00:28:05
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原创 在Python中doc转docx，xls转xlsx，ppt转pptx（Windows）
参考： https://learn.microsoft.com/en-us/office/vba/api/word.saveas2。我们一般使用Python开发RAG应用，或者使用基于Python开发的开源RAG工具，比如。在开始之前，首先需要确保微软的Office软件有正常安装好。通常，我们可以会直接打开Office软件，手动将文件另存为。这个过程，我们可以使用Python进行自动化。格式的文件支持不够好，通常我们需要将文件格式转换为。，以便之后RAG对这些文档进行解析。然而由于Python中对。
2024-07-18 20:30:53
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原创 MinerU PDF 文档提取 Demo （PDF解析）
Magic-PDF 是一款将 PDF 转化为 markdown 格式的工具。支持转换本地文档或者位于支持S3协议对象存储上的文件。主要功能包含支持多种前端模型输入删除页眉、页脚、脚注、页码等元素符合人类阅读顺序的排版格式保留原文档的结构和格式，包括标题、段落、列表等提取图像和表格并在markdown中展示将公式转换成latex乱码PDF自动识别并转换支持cpu和gpu环境支持windows/linux/mac平台。
2024-07-17 19:06:24
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原创 阅读翻译Fluent Python之An Arithmetic Progression Generator（第17章的一个小节）
我选择实现一个不同的签名，因为在算术级数中，步长是必需的，而终点是可选的。但当项目是即时生成生成时， 基于一个方法（method）去读取系列（series）中下一个项目的标准接口也是非常有用的。示例17-14的要点是：在实现生成器时，要了解标准库中已有的内容，否则你很有可能会重新发明轮子。函数：它返回一个生成器，消耗另一个生成器，并在给定的判定（predicate）评估为。类的控制台测试，我们稍后会看到该类的实现。注意，根据 Python 算术的数值强制转换规则，生成的算术级数中数字的类型与。
2024-07-16 20:08:45
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原创 论文阅读翻译之Reflexion - Language Agents with Verbal Reinforcement Learning
大型语言模型（LLMs）越来越多地被用作目标驱动的代理（agent）与外部环境（如游戏、编译器、API）进行交互。然而，这些语言代理（language agents）要通过试错（trial-and-error）快速高效地学习仍然具有挑战性，因为传统的强化学习方法需要大量的训练样本和昂贵的模型微调。我们提出了Reflexion，这是一种通过语言反馈（linguistic feeback）来强化语言代理（language agetns）的新框架，而不是通过更新权重来强化。
2024-07-16 02:05:41
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