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同义词替换是一种常用的文本数据增强方法。其核心思想是将句子中的某些词语用其同义词进行替换,从而生成语义相近但表达不同的新句子。这种方法能够增加训练数据的多样性,提高模型对不同表达方式的泛化能力。中途遇到问题:ImportError: attempted relative import with no known parent package

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使用AI,为我们开发代码提供了很大的方便,特别是我这种没啥美感的直男,有AI的帮助,可以写出一些不错的前端页面,当然在使用的过程中也是有各种纰缪,需要在实践的过程中注意避坑,感谢这个美好的时代,让很多东西变得更加便利。

突发奇想,想让大模型引用自己的网页或者文章,于是问了大模型,也查找了资料——要让大模型的回答引用特定的网页和文章,关键在于理解AI生成内容的运作逻辑,并针对性优化内容策略。以下是系统化的解决方案,结合AI引用机制、内容优化、技术对接和品牌建设四个维度

日常经常用到这俩的一些环境变量,特记录下来,如有错误,还请指正。

之前的博客DeepSeek辅助写一个Vue3页面写了一个Vue3应用,运行npm run dev的时候功能正常,但当执行npm run build生成发布版的时候,却报错了:transforming (7) node_modules\element-plus\es\components\alert\index.mjseslint.config.ts:19:3 - error TS2345: Arg

数据增强通过对原始数据进行变换、扩展或扰动,生成新的训练样本,从而提升模型的泛化能力,减少过拟合。在文本数据中,常用的数据增强技术包括:同义词替换:将句子中的部分词语替换为其同义词。随机插入:随机在句子中插入与上下文相关的词语。随机删除:随机删除句子中的某些词语。随机交换:随机交换句子中两个词语的位置。回译(Back Translation):将文本翻译为其他语言后再翻译回来,获得语义相近但表达不

本地部署Dify,按照官方文档操作,形成了这篇部署踩坑记录。

当重新开始下载某个块时,这个块的进度会归零,反映到整体进度条上就可能表现为总进度的暂时性倒退,因为它需要重新获取之前尝试下载但失败的部分。如果一个较大的层下载失败并需要重试,即使其他较小的层已经下载完成或接近完成,整体进度的百分比也可能会因为这个大层的重置而显著下降。使用Ollama的ollama run 命令,本地没有模型会从远程仓库拉去,但我们会发现,这个模型的拉取进度有时候会倒退,这是由于差

Elsa Workflows 是一个开源的、模块化的 .NET 库集合,旨在为 .NET 应用程序提供强大的工作流能力。它将复杂的工作流逻辑抽象化,让开发者(以及非开发者)能够更轻松地设计、执行和自动化各种业务流程。








