Words For Today [2011-07-19]

最新推荐文章于 2025-07-21 08:47:40 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/ericsun/archive/2011/07/19/2110125.html
  1. refraction
  2. referent
  3. gray
  4. acorn
  5. hickory
  6. pert
  7. rodent
  8. enzyme
  9. lactose
  10. lactase
  11. glucose
  12. galactose
  13. hare
  14. stratified
  15. cellular
  16. metabolic
  17. demographer
  18. unprecedented
  19. ploy
  20. indigenous
  21. empower
  22. tulip
  23. existentialism
  24. phenomenology
  25. transcendentalism
  26. phosphorus
  27. rickets
  28. osteoporosis
  29. narrate
  30. mountebank
  31. asylum
  32. slant
  33. chill
  34. toil
  35. sloping
  36. skit
  37. parlor
  38. exodus
  39. strive
  40. reconcile
  41. sleet
  42. hail
  43. assemblage
  44. pellet
  45. jagged
  46. lump
  47. puddle
  48. slush
  49. grease
  50. floe
  51. insulator
  52. disclose
  53. prospective

转载于:https://www.cnblogs.com/ericsun/archive/2011/07/19/2110125.html

【LLM】self-instruct 构建指令微调数据集
发现问题，并解决问题，批判性思维
07-18 7397
四部曲：指令生成；分类任务识别；实例生成；过滤和后处理。 为了实证评估SELF-INSTRUCT，在GPT3（Brown等人，2020）上运行该框架，在这个模型上的SELF-INSTRUCT迭代过程产出了大约52K条指令，以及大约82K个实例输入和目标输出对。结果数据提供了多种多样的创造性任务，其中50%以上的任务与种子指令的重合度低于0.3 ROUGE-L（§4.2）。可以利用生成的指令数据微调其他大模型。 二、具体过程 1. 指令生成 175个种子任务（每个对应1个指令+1个实例），从该任务池中随机抽取
Keras深度学习实战（25）——使用skip-gram和CBOW模型构建单词向量
盼小辉丶的博客
09-14 6492
在学习了如何从零开始构建了一个用于计算单词向量的模型之后，我们在本节介绍了如何使用 gensim 库构建 skip-gram 和 CBOW 模型获取单词向量，从而得到了更加准确的单词向量。最后，为了克服数据集中句子数量太少而导致的模型鲁棒性较差的问题，我们介绍了如何使用预训练的单词向量执行向量算术。
aspose-words 跳过证书验证jar
lqz1993的博客
11-27 1080
优先用 aspose-words-19.3.jar ，不需要读取license.xml，导出后直接水印，jar包最好直接放在项目resource目录下直接引用，要不下载不下来。
IS-IS 基础 | NSAP 地址详解
u013669912的博客
10-30 1398
……
networking-fundamentals
msdnchina的专栏@JiNan,ShanDong
06-22 853
https://support.rackspace.com/how-to/networking-fundamentals/ Overview Many technical people have only a rudimentary grasp of networking fundamentals. How does subnetting work? How are routing decis...
《Brave New Words 》1.3 AI 导师的崛起
qq_41176800的博客
06-07 844
Part I: Rise of the AI Tutor第一部分：AI 导师的崛起Rise of the AI TutorAI 导师的崛起Educators have known for millennia that one-on-one instruction—tutoring that works with students at their own time and pace—is the ...
2018-07-23 STL练习题题解
zm_zsy的博客
07-24 1566
A  -- Game Rank Description The gaming company Sandstorm is developing an online two player game. You have been asked to implement the ranking system. All players have a rank determining their pl...
[论文笔记]SELF-INSTRUCT
日积月累，天道酬勤
05-27 1970
作者提出了SELF-INSTRUCT，一种通过利用预训练语言模型自我生成来改进模型遵循指令能力的框架。首先从语言模型中生成指令、输入和输出样本，然后过滤无效或相似的样本。最后微调原始模型。
MATLAB--Strings II
m0_58623646的博客
05-04 946
例1。
地铁译：Spark for python developers ---Spark处理后的数据可视化
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我相信......
06-25 1万+
数据可视化能够提取数据的结论见解和趋势。快速浏览Python 生态系统中的可视化工具，重点把Bokeh 作为渲染和展示大数据集的强劲工具。 Bokeh 是Python  Anaconda  生态系统的一部分......
2024-06-19 高等数学（统计学和概率论-高等工科数学）
小镇做题家
06-19 1868
”加减乘除“”四种相关的基础公式：加法公式，减法公式，乘法公式，条件公式1. **自主学习模式**：- **优势**：能够根据自己的节奏和兴趣深入学习，有助于培养解决问题的能力和独立思考的能力（但是同样自己得搭建一套属于自己的良好反馈体系，这样的一套良好反馈体系才能逐渐使自己得到一个不断地进步）。- **方法**：通过阅读课本，自己发现问题，然后利用人工智能助手（如我）来解答疑问。这种方式可以让你更深入地理解概念，因为是自己主动发现并解决问题。
《Multi-Modal Features Representation-Based Convolutional Neural Network Model for Malicious Website》
buyaotutou的博客
07-27 477
文章链接基于多模态特征表示的卷积神经网络恶意网站检测模型Web applications have proliferated across various business sectors, serving as essential tools for billions of users in their daily lives activities. However, many of these applications are malicious which is a major threat to I
PyTorch生成式人工智能（19）——自回归模型详解与实现
盼小辉丶的博客
07-21 1434
本节通过训练一个基于长短期记忆 (Long Short-Term Memory, LSTM) 网络的文本生成模型，系统介绍了自然语言处理 (Natuarl Language Processing, NLP) 任务的核心技术流程。首先对《安娜·卡列尼娜》文本进行分词和索引化处理，构建词元到整数的映射关系。模型采用序列到序列的训练方式，通过预测下一个词元来学习文本特征。在生成阶段，模型以自回归方式逐步生成文本，并可通过温度和 Top-K 采样调控生成结果的随机性与创造性。
假装情侣匿名聊天室：体验即刻式浪漫
08-05
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 用户端：无需注册，用户进入后随机匹配异性进入聊天室。系统会随机分配房间、情侣头像及聊天话题，用户可发送自定义图片，还能通过输入法键盘输入并发送 emoji。当聊天室倒计时快结束时，用户可选择延长房间时间。聊天内容会经过过滤处理。 后台管理端：登录后台管理地址，账号为 admin，密码为 admin。后台可实时监控聊天情况，上传情侣头像和创建聊天话题，查看各房间的聊天记录。 安装步骤：将 anonymous_chat.sql 文件导入到 mysql 数据库中。修改 Application/chat/config.php 文件。 运行方式： Windows 服务器：只需双击 .bat 文件即可启动。 Linux 服务器：进入项目根目录，在终端输入命令以 debug（调试）方式启动，命令为 php start.php s。 注意事项：服务端可放置在服务器的任意位置，只要能成功运行即可。该系统同时支持 Windows 服务器和 Linux 服务器，但两者的运行方法有所不同。
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08-06
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夏色四叶草安卓版.apk
08-05
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软件工程9大核心开发模型对比与应用指南：全面解析软件工程中各开发模型的特点与选型策略
08-05
内容概要：本文档详细解析了软件开发中的9大核心模型，包括瀑布模型、V模型、迭代模型、增量模型、螺旋模型、敏捷模型、快速原型模型、喷泉模型和演进型原型模型。通过对每个模型的核心特点、优点、缺点及适用场景的分析，结合对比表格、案例详解和决策树，为开发者提供了完整的选型指南。文中还列举了多个典型行业应用案例，如金融核心系统的瀑布+V模型、游戏开发的喷泉+敏捷模型以及智能硬件的演进型原型模型，展示了不同模型在实际项目中的应用效果。最后总结指出，传统模型适用于高可靠领域，而敏捷与原型模型则更适合互联网快速试错的环境，混合模型如“瀑布+敏捷”的应用趋势逐渐显现。 适合人群：具备一定软件工程基础知识的开发人员、项目经理及软件工程师，尤其是有1-3年工作经验的技术人员。 使用场景及目标：①帮助开发者理解不同开发模型的特点与差异；②为项目选型提供参考依据，确保选择最适合项目的开发模型；③通过案例分析提升实际应用能力，提高项目成功率。 其他说明：本文不仅介绍了各个模型的理论知识，还结合实际案例进行详细剖析，建议读者结合自身项目需求进行深入研究，并在实践中不断探索和优化，以找到最适合自己项目的开发模型。
词袋模型算法库，用于识别相似图像
08-05
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/64d9b3521fcd 词袋模型算法库，用于识别相似图像（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
Laura has $n$ cards with positive integers written on them. As today is November 16, 2024, she presents you with a special problem. Given a set of cards, determine if it is possible to choose some of them so that the number $16112024$ can be represented as the product of numbers written on the selected cards. Of course, you cannot manipulate the numbers on the cards. For example, you cannot rotate a card with a $6$ to obtain a card with a $9$, tear cards into pieces, or write anything on them. However, if there exists a suitable set of cards, it is sufficient to find any such set.**Input** The first line contains a single integer $n$ ($1 \le n \le 100\,000$): the number of cards. The second line contains $n$ integers $a_1, a_2, \ldots, a_n$ ($2 \le a_i \le 10\,000$): the numbers written on the cards.**Output** If there exists a set of cards whose product of numbers is equal to $16112024$, print the size of that set in the first line and the numbers themselves in the second line. You may print the numbers in any order. Otherwise, print a single integer $0$ in the only line. If there are multiple solutions, print any of them.用cpp解决输入5 2 2 2 269 7487 输出5 2 2 2 269 7487 **Note** A curious fact: the integers $2$, $269$, and $7487$ are prime. In other words, they have only two distinct positive integer divisors: $1$ and themselves.
04-02
试19：19×105999=2013981，余22。试23：23×87565=2013995，余8。试29：可能比较复杂。或者试更大的质数。或者是否有其他办法？ 或者，是否有可能2014003是一个质数？如果这样的话，那么目标数的质因数分解是2^3 ...
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