低层级函数，分别用于以最安全的方式创建临时文件和目录。它们返回文件描述符或路径，但不会自动清理，需要开发者在使用完毕后手动删除.结合 with 语句（上下文管理器）使用 tempfile 的高层级接口，这能确保即使发生异常，临时文件和目录也能被可靠地自动清理.tempfile 在创建文件时会生成包含随机字符的安全文件名，并采用原子操作，有效防止了多进程或多线程环境下的文件名冲突和潜在的安全漏洞（如

今天聊聊机器学习(Machine Learning)里面的回归算法,常见的回归算法有:线性回归(Linear Regression),岭回归(Ridge Regression),Lasso回归(Lasso Regression),决策树回归(Dicision Tree Regression),随机森林回归(Random Forest Regression),梯度提升树(Gradient Bosti

MSE Loss的最大问题在于,当误差平方较大的时候,梯度容易爆炸,易受异常值的影响.smoothL1损失函数:它是huber损失函数在δ=1时的情形.摈弃了L1不平滑的部分,用到了MSE的下半段,解决了梯度爆炸和梯度消失的问题.系统介绍损失函数是方便在反向传播过程中对损失函数求梯度,进行参数更新,迭代出最优模型参数.

它们属于同类型的社交应用，基于操作系统运行，功能非常相似，但背后的公司和用户群体不同.主要原因还是Github的服务器部署在国外,国内用Github做代码管理仓库更加方便访问速度与网络稳定性：Gitee：服务器在国内，访问速度飞快，推送和拉取代码非常稳定，几乎没有网络延迟。拥有国内最大的开源生态，虽然整体数量和国际化程度不如 GitHub，但国内优质项目也很多，且社区交流更无障碍.完全符合国内的数

今天简单聊聊Django框架,是python的一种Web应用框架.它的作用也是用来封装python应用.Django自带 Web 开发所需的大部分工具和功能。这意味着开发者无需在项目开始前耗费大量时间选择和整合各种第三方库，开箱即可快速投入开发。

今天聊一聊python的另一种Web框架;语法，非常适合处理高并发的 IO 密集型服务。这是 FastAPI 的灵魂功能，可以将公共逻辑（如数据库连接、登录校验、权限判断）写成可复用的依赖，让代码更干净、易维护,被公认为最快的 Python Web 框架之一。

今天细致聊一下Transformer架构:Transformer架构是NLP领域基础架构,现在很多大模型都是大模2型都是源于这一框架训练而成.Transformer架构是Google团队于2017年在论文<Attention is all you need>中提出.本质是基于注意力机制.Transformer架构包含输入和输出部分,编码器部分和解码器部分.具体细节是:编码器部分的输入:input

今天简单聊聊Claude code的安装.Claude code是一个基于命令行的CLI工具,是在终端执行任务的智能体. 用户只需要输入自然语言指令即可,确认执行即可.Windows系统首先得安装Node.js（建议使用 v18.0 或更高版本）.安装Node.js: 直接去官网下载.smi文件到本地即可.安装好后 .打开 PowerShell（建议以管理员身份运行).输入命令:irm https

今天细致聊聊RAG(检索增强生成):RAG是目前的大模型(LLM)领域里一门常用的技术.可以用来缓解大模型的幻觉问题(大模型的训练的知识都有一个截至日期,超过这个日期的事就不知道了),更多常见的应用是用来部署在企业内部,来解决企业里面一些私有知识的问答.替代Iora微调带来的高成本风险,转而是一种快捷的,便利的,低成本的,安全的方案.RAG技术主要分为两个阶段:离线阶段:这个阶段也是数据的准备阶段

可以先把k值调大一些,然后去用户询问问题的地方,多运行几次,每运行一次,观察到检索到的相同结果就多一次,就证明了Chroma向量库的是在重复写入.怎么解决这个bug?最直接的办法就是在建表前,文档切块的部分生成唯一的哈希id.ids=[hashlib(each.page_content) for each in chunks].