• 2024-07-04设计模式实现思路介绍
    设计模式是在软件工程中用于解决特定问题的典型解决方案。它们是在多年的软件开发实践中总结出来的,并且因其重用性、通用性和高效性而被广泛接受。设计模式通常被分为三种主要类型:创建型、结构型和行为型。创建型设计模式创建型设计模式专注于如何创建对象,以确保系统在创
  • 2024-07-03Perl的上下文之谜:深入理解上下文概念
  • 2024-07-03生物信息同学,该如何提问?好的提问方式
    一:介绍:在我们刚接触一门新东西新技术时候,难免会遇到各式各样的问题。我帮助过上千个客户案例,发现大家通常不会正确提问,或者说提出一些无效问题?为什么会这样,本文章会以反面示例和正面示例详细和大家说一下-如何提问,让你获得有效帮助,而不是让自己的问题石沉大海。想要获得帮
  • 2024-07-02专题五:Spring源码之初始化容器上下文
    上一篇我们通过如下一段基础代码作为切入点,最终找到核心的处理是refresh方法,从今天开始正式进入refresh方法的解读。publicclassMain{ publicstaticvoidmain(String[]args){ ApplicationContextcontext=newClassPathXmlApplicationContext("applicationContext
  • 2024-07-02探索Batch注释的奥秘:REM与::的细微差别
    探索Batch注释的奥秘:REM与::的细微差别在编写Batch文件时,注释是必不可少的部分,它们帮助我们理解代码的意图和逻辑。Batch脚本提供了两种添加注释的方法:REM命令和双冒号::。虽然它们功能相似,但在使用上存在一些细微的差别。本文将深入探讨REM和::在Batch文件中的使用及其区
  • 2024-07-01DeepMind的新论文,长上下文的大语言模型能否取代RAG或者SQL这样的传统技术呢?
    长上下文大型语言模型(LCLLMs)确实引起了一些关注。这类模型可能使某些任务的解决更加高效。例如理论上可以用来对整本书进行总结。有人认为,LCLLMs不需要像RAG这样的外部工具,这有助于优化并避免级联错误。但是也有许多人对此持怀疑态度,并且后来的研究表明,这些模型并没有真正利用长上
  • 2024-06-23Lazy TLB Mode 的工作原理
    LazyTLB(TranslationLookasideBuffer)mode是操作系统和处理器在管理虚拟内存时的一种优化技术,旨在提高处理器的性能。要理解LazyTLBmode,需要先了解一些基本概念:TLB(TranslationLookasideBuffer):TLB是一个缓存,用于存储虚拟地址到物理地址的映射。它加快了虚拟内存
  • 2024-06-22深入PHP框架开发:实现高效的日志记录系统
    在软件工程中,日志记录是一种记录程序运行时发生事件的实践,它对于调试、监控和安全分析至关重要。PHP框架提供了多种方式来实现日志记录,这些方式可以帮助开发者捕获和存储关键信息。本文将详细探讨在PHP框架中实现日志记录的不同策略和技术。日志记录的基本概念在深入探讨
  • 2024-06-20DIGAT论文阅读笔记
    DIGAT:ModelingNewsRecommendationwithDual-GraphInteraction论文阅读笔记Abstract​ 现有的NR方法通常采用新闻-用户表示学习框架,面临两个潜在的限制。首先,在新闻编码器中,单个候选新闻编码存在语义信息不足的问题。其次,现有的基于图形的NR方法很有前景,但缺乏有效的新闻-
  • 2024-06-19【人工智能】讯飞星火Prompt提示词工程基础学习
    AIPrompt工程师认证学习为什么要创建AI助手1)解决重复性操作,使用Prompt结构化的模板将AI大模型的特定能力固定,一劳永逸2)减少输入,减少反复思考压力3)更稳定,效率提升,可以直接使用已经调整好参数的AI助手所提供的服务(提高生产力)4)便于分享,将助手分享给其他用户共同体验解
  • 2024-06-18论文阅读:T-RAG: LESSONS FROM THE LLM TRENCHES
    T-RAG:LESSONSFROMTHELLMTRENCHES(https://arxiv.org/abs/2402.07483)https://github.com/jiangnanboy/paper_read_note一.概述大型语言模型(llm)越来越多地应用于各个领域,包括对私有企业文档的问答,其中数据安全性和鲁棒性至关重要。检索增强生成(retrieve-augmented
  • 2024-06-18大语言模型中上下文窗口理解和实现原理
    本文由ChatMoney团队出品上下文窗口含义及其作用上下文窗口就像是语言模型在阅读和写作时使用的一个“记忆窗口”。想象一下你在读一本书的时候,为了理解某个句子,你可能需要回顾前面的一两句话来抓住它们之间的联系。同样,语言模型在预测或生成文本时,也需要查看前面的一定数量的
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  • 2024-06-15用人话解释 Transformer 的执行过程
     1.向量化。文本→Tokenization(分词)→Embeddings(向量化)→模型 2.模型需要完整上下文且知道token的相对位置及关系。 3.关注token的score。 4.用输入文本的向量,去查找,得到值向量。 5.得到上下文感知的向量。 在线拾取图片颜色图片
  • 2024-06-15NLP - word2vec详解
    Word2Vec是一种用于将词汇映射到高维向量空间的自然语言处理技术。由Google在2013年提出,它利用浅层神经网络模型来学习词汇的分布式表示。Word2Vec有两种主要模型:CBOW(ContinuousBagofWords)和Skip-gram。1.模型介绍ContinuousBagofWords(CBOW)CBOW模型的目标是通
  • 2024-06-15Qwen-Agent:Qwen2加持,强大的多代理框架 - 函数调用、代码解释器以及 RAG!
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  • 2024-06-14Akshay解释Transformer的六张图
    LightningAI的首席数据科学家Akshay(https://x.com/akshay_pachaar)做了六张图解释Transformer,相当清晰明了。一、Embeddings(词嵌入)词嵌入是使用一组数字对每个token(大约一个词)进行有意义的表示。这种嵌入是我们作为语言模型的输入提供的,即下面过程:原始文本→Tokenization
  • 2024-06-12为什么机器这么难理解人类语言?
    人类自然语言的多样性、灵活性、歧义性、上下文依赖性、语言的变化以及世界知识和常识的应用等因素都使得让机器难以理解人的自然语言:多样性和灵活性:包括语法、词汇、语义、上下文等方面。同一个词汇在不同语境中可能有不同的含义,例如“他被杀死了”的“死”和“笑死我了”的
  • 2024-06-10[AI Google] 使用 Gemini 取得更多成就:试用 1.5 Pro 和更多智能功能
    总结Google正在为超过35种语言的GeminiAdvanced订阅者推出Gemini1.5Pro。此次更新包括100万个token的上下文窗口、改进的数据分析功能和增强的多模态图像理解。新功能包括用于自然对话的GeminiLive、先进的规划工具和可定制的Gems。更新还集成了更多Googl
  • 2024-06-08JavaWeb中,web应用的上下文路径解读
    当前Web应用的上下文路径(ContextPath)指的是Web应用在服务器上的根路径。在Servlet或JSP环境中,一个服务器可以运行多个Web应用,每个应用都有一个唯一的上下文路径。例如,如果你的Web应用部署在Tomcat服务器上,并且在Tomcat的webapps目录下有一个名为myapp的Web应用,那么这个应
  • 2024-06-07关于CoPE与Deformable attention的思考
    最近我在刷知乎的时候关注到了Meta的一个新工作CoPE(ContextualPositionEncoding,上下文位置编码),在了解了其中的核心理念和实现后,我不自觉地联想到了Deformableattention,然后尝试将两者的相似点进行了一点整理。为什么需要CoPE?在处理文本序列时,理解每个词的位置至关重要。例如,
  • 2024-06-06SpringBoot启动流程分析之准备应用上下文refreshContext()(八)
    SpringBoot启动流程分析之准备应用上下文refreshContext()(八)文章目录SpringBoot启动流程分析之准备应用上下文refreshContext()(八)1、准备刷新1.1、子类prepareRefresh()方法1.2父类prepareRefresh()方法2、通知子类刷新内部bean工厂3、准备bean工厂4、允许上下文子类对b
  • 2024-06-06界面组件DevExpress Reports v23.2增强用户体验 - 轻松导航Web设计器
    DevExpressReporting是.NETFramework下功能完善的报表平台,它附带了易于使用的VisualStudio报表设计器和丰富的报表控件集,包括数据透视表、图表,因此您可以构建无与伦比、信息清晰的报表。DevExpressReportsv23.2(我们最近的主要更新)包含了对DevExpressWeb报表设计器的智能
  • 2024-06-05LLM的基础模型5:Embedding模型
    大模型技术论文不断,每个月总会新增上千篇。本专栏精选论文重点解读,主题还是围绕着行业实践和工程量产。若在某个环节出现卡点,可以回到大模型必备腔调或者LLM背后的基础模型新阅读。而最新科技(Mamba,xLSTM,KAN)则提供了大模型领域最新技术跟踪。若对于具身智能感兴趣的请移步具身
  • 2024-06-04从上下文切换谈thread_local工作原理
    从上下文切换谈thread_local工作原理thread_local是什么熟悉多线程编程的小伙伴一定对thread_local不陌生,thread_local是C++11引入的一种存储类说明符,用于定义每个线程都有其独立实例的变量。每个线程对这些变量有自己的副本,而不共享其他线程的副本。这在多线程编程中非常有