考虑到上下文历史中，agent回复内容较多，需要对该部分进行摘要。所以摘要评估应该是业务导向的。Agent 上下文压缩摘要的评估应同时关注：（1）对 Agent 行为的业务价值（端到端层面）（2）摘要内容本身的质量（微观层面）

一年前写的小爬虫，用的自动化测试。还是可以自动登录，但网站现在好像不向普通用户提供查询服务了。写了一次不容易，代码还是保存在这里。#coding='utf-8'from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWaitfrom selenium.webdriver.common.by i

在做网络舆情方向的科研，发现很少有政务微博下的正向或负向评论的语料，这对情感分析模型的训练造成了很大困扰，于是我挑选了此次西安疫情的部分舆情，人工识别分类出正负向评论语料用作模型训练。链接：https://github.com/stay-leave/weibo-public-opinion-analysis/tree/main/emotional%20analysis正向语料：负向语料：...

在对tensor求均值时报错，代码如下;解决方法：修改数据类型为浮点数原因：在使用tensor()创建张量时，其数据类型是根据值来判定的。因此，要将数据类型转换为float再求均值。输出结果为：

大规模激活”是模型为实现“隐藏状态零更新”这一高效策略，被迫在数值上制造极端异常值的结果。这种策略虽然有效，却牺牲了数值稳定性，暴露了Transformer架构在优化目标与数值实现之间的深层矛盾。

要删除多个索引，您可以多次调用 drop_index 方法，每次传递要删除的索引名称或索引类型。默认情况下，Milvus不会对小于1,024行的段进行索引。在建立完成后，就可以在搜索时使用。便于混合搜索时进行前置过滤。通过指定索引的向量字段名和索引参数。不需要复杂的参数，直接建立即可。1.删除一个集合的唯一索引。

若需比较两件事物： 1/ 引言2/ 事物 A 概览3/ 事物 B 概览4/ A 与 B 的对比5/ 结论。若需总结或概述某一主题： 1/ 主题概述2/ 概念 13/ 概念 24/ 概念 35/ 结论。但是这样依赖LLM，很可能引用虚构的文献，还是需要和重排模型等配合，自定义一个流程更稳妥。注意：简报与研究可能为英文，但最终答案必须翻译成与对话记录相同的语言。谨记：“章节”是高度灵活的概念，可按需调

3.如果字符为运算符，说明当前数字已经确定了，根据当前数字的前面的运算符计算入栈的结果：加减简单，乘的话是要先弹出栈顶元素，当前数字和栈顶元素相乘，乘积入栈；除法，因为 Python 的 // 运算符在被除数为负数时会向下取整到更小的整数，而通常的数学操作是向零取整，所以要考虑栈顶元素的正负，是负数时需要用最原始的解法。假设我们有’{([])}‘，那么遍历字符串，对开放括号入栈，得到[’{', ‘

pytorch实现bi-lstm模型进行情感分析

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