- 2024-07-01在React项目中使用iframe嵌入一个网站
在React项目中使用iframe嵌入一个网站非常简单。以下是如何在页面中嵌入百度网站的步骤：1.创建一个新的组件用于嵌入iframe首先，在src/components文件夹中创建一个新的文件Baidu.js。在Baidu.js文件中，编写如下代码：//src/components/Baidu.jsimportReactfrom'react'
- 2024-07-01如何解决嵌入自己网站的跨域问题
如何解决嵌入自己网站的跨域问题在开发过程中，我们有时需要在一个网页中嵌入另一个网页。然而，如果目标网页设置了防止跨域加载的安全策略，就会出现“拒绝连接请求”的问题。本文将介绍如何解决嵌入自己网站的跨域问题。什么是跨域问题？跨域问题是指当一个网页试图从另一个域
- 2024-06-24认识Retrieval Augmented Generation（RAG）
什么是RAG？Retrieval-AugmentedGeneration(RAG)是一种结合信息检索和生成式AI技术的框架。它通过从外部数据源检索信息，增强语言模型（如GPT-3）的生成能力，从而提供更加准确和相关的回答。RAG的组成部分信息检索模块（Retriever）功能：从预先构建的知识库或文档库中检索与用
- 2024-06-21解决页面刷新后firefox浏览器中iframe内容不更新的问题
最近遇到了一个问题：使用firefox浏览切换2层iframe下的某个页面后iframe内容未更新，Chrome和Edge浏览器并无这个问题。在这个项目中，最外层的iframe用于隐藏url，里层的iframe用于给不同参数的url提供一个统一地址以便于权限路由等控制。 由于项目比较复杂，用简单的代码很难去复现这个
- 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-
- 2024-06-17构建LangChain应用程序的示例代码：35、如何使用假设性文档嵌入（HyDE）技术来改善文档索引教程
使用假设性文档嵌入（HyDE）改善文档索引摘要本文介绍了如何使用假设性文档嵌入（HypotheticalDocumentEmbeddings，简称HyDE），这是根据一篇论文中描述的技术。HyDE是一种嵌入技术，它接收查询，生成一个假设性的答案，然后嵌入该生成的文档，并将其作为最终示例使用。代码及注释froml
- 2024-06-17什么是模板字符串？
模板字符串（TemplateLiterals）是ES6（ECMAScript2015）中引入的一种新的字符串表示方法，允许我们嵌入表达式，并在运行时将它们转换为字符串。模板字符串使用反引号（```）来定义，而不是传统的单引号（'）或双引号（"）。模板字符串的主要特点包括：1.嵌入表达式：使用${expression}语法，可以在模板字
- 2024-06-16嵌入式数据库_1.嵌入式数据库的定义及特点和分类
1.嵌入式数据库的定义及特点1.1定义 嵌入式数据库的名称来自其独特的运行模式。这种数据库嵌入到了应用程序进程中，消除了与客户机服务器配置相关的开销。嵌入式数据库实际上是轻量级的，在运行时，它们需要较少的内存。它们是使用精简代码编写的，对于
- 2024-06-15【图像隐写】基于Jsteg算法实现JPEG图像信息隐藏，可设置DCT系数 嵌入率附Matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
- 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《鞋匠的AI之旅》- 5. Transformer【上】
5.Transformer鞋匠回顾了这一路走来形成的成果：人工神经网络提供了一种模拟现实世界或者学习现实世界处理问题模式的一种方法；人类通过对这个世界的观察，体验到了支配这个世界运行的自然规律，并把这些规律及自身体会表达出来，最后通过语言符号物化下来，这些符号堆积在一起就是人类
- 2024-06-12奇思妙想：多头RAG
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
- 2024-06-12CoLLEGe: Concept Embedding Generation for Large Language Models
本文是LLM系列文章，针对《CoLLEGe:ConceptEmbeddingGenerationforLargeLanguageModels》的翻译。CoLLEGe：大型语言模型的概念嵌入生成摘要1引言2相关工作3CoLLEGe：概念学习与语言嵌入生成4用于训练CoLLEGe的数据集5实验6结论和讨论摘要当前的语言
- 2024-06-08Transformer动画讲解：注意力计算Q、K、V
暑期实习基本结束了，校招即将开启。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC在变少，岗位要求还更高了。提前准备才是完全之策。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。总结链接如下：《大模
- 2024-06-03Qt 进程间通讯，Qt子进程嵌入主进程
本程序实现的功能是将子进程嵌入主进程，通过进程间通讯将子进程的窗口句柄发送给服务端，然后服务端将子进程窗口嵌入主进程；服务端主进程#ifndefMAINWINDOW_H#defineMAINWINDOW_H#include<QLocalServer>#include<QMainWindow>#include<QLocalSocket>#include"ui_mainw
- 2024-06-03yolov8改进之嵌入Gold层
#加载模型model=YOLO("yolov8n.yaml") #从头开始构建新模型model=YOLO("yolov8n.pt") #加载预训练模型（建议用于训练）#使用模型model.train(data="coco128.yaml",epochs=3) #训练模型metrics=model.val() #在验证集上评估模型性能results=model
- 2024-06-02FlowUs支持嵌入ProcessOn流程图教程｜项目经理神器
当今快节奏的工作环境中，有效的信息可视化和团队协作变得至关重要。ProcessOn作为一个强大的在线作图工具，提供了多样化的图表创建和编辑功能，满足不同用户群体的需求。FlowUs是一款强大的笔记和协作工具，它允许用户创建笔记、文档、数据库等，并支持团队协作。而ProcessOn是一个
- 2024-06-01CLLM4Rec论文阅读笔记
CollaborativeLargeLanguageModelforRecommenderSystems论文阅读笔记Abstract提出存在的问题： 自然语言和推荐任务之间的语义差距仍然没有得到很好的解决，导致了多个问题，如用户/项目描述符的虚假相关、对用户/项目数据进行的语言建模无效、通过自动回归的低效推荐。解决
- 2024-06-01噪声嵌入提升语言模型微调性能
在自然语言处理（NLP）的快速发展中，大模型（LLMs）的微调技术一直是研究的热点。最近，一篇名为《NEFTUNE:NOISYEMBEDDINGSIMPROVEINSTRUCTIONFINETUNING》的论文提出了一种新颖的方法，通过在训练过程中向嵌入向量添加噪声来提升模型的微调性能。这一发现为LLMs的进一步优化提供了
- 2024-06-01基于量化索引调制的信息隐藏方法
目录1.量化索引调制的基本原理2.基于量化索引调制的信息隐藏2.1信息嵌入2.2信息提取1.量化索引调制的基本原理 Quantization Index Modulation，简称QIM，即量化索引调制，是Chen和Wornell提出的一种基于量化思想的非线性信息隐藏技术。QIM算法思想是
- 2024-05-31一起学习大模型 - embed model和 llm model 常见的搭配和考虑因素
文章目录前言一、embedmodel和llmmodel常见的搭配和考虑因素1.词向量嵌入模型和大语言模型的选择2.具体的搭配方案3.实施细节二、弥补embedmodel和llmmodel的差异总结前言昨天和别人讨论大模型应用的时候，发现很多人存在词向量混用的情况，就是随意选embedm
- 2024-05-28在自己页面中嵌入Grafana
在自己页面中嵌入grafana：<!DOCTYPEhtml><htmllang="en"><head><metacharset="UTF-8"><title>EmbedGrafana</title></head><body><iframesrc="http://192.168.30.242:3000/d/
- 2024-05-24【论文速读】LLM-Augmented Retrieval:EnhancingRetrievalModels Through LanguageModels and DocLevel Embedding
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- 2024-05-22深度学习-nlp-NLP之trainsformer位置编码与余弦距离--77
目录1.位置编码与词嵌入2.余弦距离1.位置编码与词嵌入importtorchimporttorch.nnasnnimportmath#定义词向量嵌入的大小d_model=512#定义位置编码的维度max_seq_len=5000#定义词向量嵌入层embedding=nn.Embedding(vocab_size,d_model)#定义位置编
- 2024-05-20CGCL论文阅读笔记
Candidate–awareGraphContrastiveLearningforRecommendation论文阅读笔记Abstract现存问题： 大多数基于gcl的方法使用启发式数据增强方法，即随机节点/边下降和属性掩蔽，来构造对比对，导致重要信息的丢失。解决方案： 为了解决基于gcl的方法中的问题，我们提出了一种新的方