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科普:让大模型生成SQL语句需要什么样的prompt?

让大模型生成SQL语句的关键是:提供足够的上下文(表结构、业务逻辑)+ 清晰的查询目标,避免模糊表述。有效的prompt需要包含3个核心要素:数据库表结构(表名、字段、类型、关系)、具体查询需求(要获取什么数据、条件是什么)、额外约束(如SQL方言、格式要求)

#sql#数据库
科普:数据存储时,考虑“冷数据”和“热数据”

冷数据和热数据是根据数据的访问频率和重要性来定义的两种数据类型。

#大数据
Node.js后端工程师需了解的前端技术:HTML5、JavaScript、CSS、工具(Axios、EJS、 Chart.js)及资源CDN和MDN

作为Node.js后端工程师,为调试目的学习前端技术时,核心需求是快速构建简单界面、测试API交互、展示数据,无需深入复杂的前端框架。需要的是轻量、易上手且能满足调试需求的最小化前端技术栈,本文整理了适合Node.js后端工程师的前端技术。包括HTML5、JavaScript、CSS、工具(Axios、EJS、 Chart.js)及资源CDN和MDN。它可作为Node.js后端工程师的快速入门指南

#前端#node.js#html5
(《机器学习》完整版系列)第15章 规则学习——15.11 基于逆归结的机器证明

把求证问题转化成一个子句集:将条件“分拆”为析取式,并加入结论的否定式,利用置换和消解得到消解式,将消解式放入子句集中,但并不删除子句,继续消解直至得到空子句,从而得证。

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#算法#机器学习#人工智能
(《机器学习》完整版系列)第7章 贝叶斯分类器——7.2 再谈线性判别分析(高斯分布下的线性判别分析LDA实现了贝叶斯分类器)

在[3.3 线性判别分析LDA](https://blog.csdn.net/qiy_icbc/article/details/129150680) 中我们讨论了线性判别分析LDA,在[6.5 核对率回归和核线性判别分析](https://blog.csdn.net/qiy_icbc/article/details/129208618)中我们讨论了核线性判别分析KLDA,这里我们证明在一种常见的特

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#机器学习#算法#支持向量机 +1
(《机器学习》完整版系列)第4章 线性模型——4.4 连续变量的决策树(以属性为轴的坐标系)

前一篇博中讨论了个别属性是连续时的处理。当所有属性都是连续时,则建立以属性为轴的坐标系,样本对应于坐标系中的点,再对点的类别用符号进行标识。

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#决策树#机器学习#算法 +1
(《机器学习》完整版系列)第11章 特征选择与稀疏学习——11.5 稀疏表示与字典学习(字典、词频、文档的特征)

当我们把文档当作样本,词汇当作属性,属性的取值为该词汇在文档中占比(个数/总词汇数)——词频统计表“词典”有对词的“释义”,取该词属于某一类的可能性(隶属度)作为其“释义”——词典矩阵采用变量交替优化策略求解,用到矩阵的奇异值分解

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#学习#算法
(《机器学习》完整版系列)第3章 线性模型——3.3 线性判别分析LDA(将平面上点投影到线上)

在属性坐标系中先找到一条过原点的线,将平面上点投影到这条线上,从而将“平面上点的分类”转化为“线上点的分类”。

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#平面#机器学习#人工智能 +2
(《机器学习》完整版系列)第14章 概率图模型——14.10 变分推断用于EM算法

EM算法可视为“推断隐变量分布”和“求参数”交替进行。这里应用变分推断方法推断隐变量分布。

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#算法#机器学习#人工智能
周志华西瓜书《机器学习》习题提示——第3章

周志华西瓜书《机器学习》习题提示——第3章

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#机器学习#人工智能
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