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Anaconda 是一个基于 Python 的数据处理和科学计算平台，它已经内置了许多非常有用的第三方库，装上Anaconda，就相当于把 Python 和一些如 Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib 等常用的库自动安装好了，使得安装比常规 Python 安装要容易。
目录第一章-Java基础篇1、你是怎样理解OOP面向对象难度系数：⭐2、重载与重写区别难度系数：⭐3、接口与抽象类的区别难度系数：⭐4、深拷贝与浅拷贝的理解难度系数：⭐5、sleep和wait区别难度系数：⭐6、什么是自动拆装箱int和Integer有什么区别难度系数：⭐7、==和equals区别难度系数：⭐8、String能被继承吗 为什么用final修饰难度系数：⭐9、String buffe
RAG 技术通过结合检索和生成，显著提升了大模型的知识获取和生成能力。它在问答系统、文档生成和对话系统等场景中具有广泛应用。未来，随着检索算法和生成模型的不断改进，RAG 将在更多领域发挥重要作用。
深入探讨如何通过提示词工程与大模型进行高效交流。从提示词的基本要素到万能模板，详细讲解了如何通过清晰的指令、上下文、输入和输出来优化与大模型的互动。掌握这些技巧，你就能像编程一样“编写”大模型！
基于YOLO11深度学习的糖尿病视网膜病变检测与诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】
Padding 指的是在进行卷积操作之前，在输入数据（如图片、特征图）的边界周围添加额外元素的过程。这些额外元素可以是零（零填充，Zero-padding），也可以是其他特定的值，具体取决于使用的填充策略。
我们使用RAG（检索增强生成）技术，将检索到的文档与生成模型（如ChatOllama）结合，生成最终的答案。方法提供了一个预定义的RAG提示模板。# 定义RAG提示模板# 格式化检索到的文档# 定义RAG链| prompt在这里，我们将检索到的文档内容格式化为字符串，并将其与用户的查询一起传递到生成模型中，以生成最终的答案。通过本教程，我们展示了如何使用FastAPI和LangChain框架，结合
使用pycharm而非jupyter notebook, 是为了debug调试，方便看源码，深入理解代码1.显示：未为项目配置 Python 解释器2.想在pycharm中使用本地创建的虚拟环境方法：进入解释器配置界面，有三种方法，这里我们详细演示法3（最通用）通过法3进入设置，找到project(项目)，添加本地解释器添加本地解释器→Conda 环境→找到conda文件夹(安装目录)→cond
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背景最近在从源码编译PyTorch，使用的环境是NVIDIA官方的Docker镜像： nvidia/cuda:11.2.2-cudnn8-devel-ubuntu20.04nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04宿主机为Ubuntu20.04 + RTX2080ti，Nvidia driver…：确保你的 CUDA 版本与你的 GPU 兼容，并且安装了
采用Python技术、MySQL数据库、卷积神经网络（CNN）等实现。
NLP关注的是自然语言与计算机之间的交互。它是AI和计算语言学的主要分支之一。它提供了计算机和人类之间的无缝交互并使得计算机能够在机器学习的帮助下理解人类语言。Jieba分词,高效、灵活的中文分词工具在自然语言处理领域，中文分词是处理中文文本的基础任务之一。
在人工智能蓬勃发展的当下，Ollama 以其独特的魅力崭露头角。本篇深入探讨了如何借助 Python 语言高效调用 Ollama。通过详实的代码示例和深入浅出的讲解，无论是编程新手还是经验丰富的开发者，都能从中掌握利用 Python 与 Ollama 交互的技巧，挖掘 Ollama 在文本处理、模型推理等多方面的强大潜力，开启 AI 应用开发的新篇章。
其实还是numpy和pytorch版本不匹配的问题，建议可以用bard或者new bing搜一下对应的版本，我没有找到相应的文档，问了bard给出的答案。
本文采用DLib库实现人脸检测，具有高精度和鲁棒性，能够有效应对复杂场景；使用ArcFace算法模型提取人脸特征，通过角度间隔优化特征分布，显著提升类内紧凑性和类间可分性，适用于高精度识别任务；采用余弦度量进行特征比对，计算简单高效，能够快速完成人脸匹配。整体方案结合了成熟的人脸检测技术、先进的深度学习模型和高效的相似度度量方法，具有高准确性、强鲁棒性和良好的实用性，适用于多种人脸识别场景。
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