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【Docker安装PostgreSQL】psql:致命错误: 用户 Password 认证失败

致命错误:  用户 "ship" Password 认证失败问题【问题描述】容器内可正常连接数据库,容器外则无法正常连接,返回认证失败的错误。

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#docker#postgresql#容器
【Hyber-V】创建windows10虚拟机

按自己需求以及电脑能力设置内存。

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#虚拟机
【windows常见问题】无法以管理员身份运行

问题类型:所有进程无法“以管理员身份运行”

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#windows
【Langchain】SQL查询链构建

本文介绍了使用Navicat for MySQL创建数据库和模拟数据的完整流程。首先详细说明了创建数据库连接的步骤,包括建立学生表(students)和成绩表(scores)的表结构设计。然后演示了插入示例数据的过程,包含学生信息和对应的学科成绩。文章还展示了如何使用Python的SQLDatabase模块连接MySQL数据库,以及如何利用LangChain构建SQL查询链,通过GPT-4模型自动

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#人工智能#sql#数据库
【基于 LangChain 的异步天气查询1】异步调用 Open-Meteo API 查询该城市当前气温

用户输入地点(城市名)构造提示词(Prompt)生成自然语言问题异步调用 Open-Meteo API 查询该城市当前气温调用 OpenAI GPT-4o 模型,让它基于气温给出外出建议。

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#人工智能
【PDF内容提取】使用LangChain和PyPDFLoader提取PDF文本内容——附示例代码

使用LangChain的PyPDFLoader可以轻松实现PDF文本提取,为后续的文档处理和分析奠定基础。这种方法简单高效,适合各种规模的PDF处理需求。随着LangChain生态的不断发展,将有更多强大的文档处理功能可供探索。

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#python#开发语言
【AI大模型面试八股文】大模型训练中如何应对灾难性遗忘问题?

灾难性遗忘是指:当一个神经网络模型在新任务上继续训练时,它会迅速“忘记”在旧任务中学到的知识。比如你对一个已经掌握英语的语言模型进行中文微调,结果模型突然“不会英语了”,这就是灾难性遗忘。灾难性遗忘是大模型训练中隐藏的杀手。通过冻结参数、引入正则、混合训练或提示学习等方式,我们可以有效让模型“记住过去,学会现在”。

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#人工智能#深度学习
【专业解读:Semantic Kernel(SK)】大语言模型与传统编程的桥梁

​​是微软推出的开源轻量级SDK(软件开发工具包),专为​​将大语言模型(LLM)与传统编程语言(如C#/Python/Java)深度结合​​而设计。它通过抽象化的组件架构,帮助开发者以“插件化”方式构建智能应用,既保留传统代码的精确性,又融入LLM的自然语言理解与生成能力,是当前​​AI原生应用开发的核心框架之一​。​​降低AI集成门槛​​:封装LLM调用、上下文管理、函数编排等复杂逻辑,开发者

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#语言模型#人工智能#自然语言处理
百度文心一言API申请

1.进入官网,选择ERNIE 4.0 Turbo模型。3.创建名字——应用描述——勾选全部服务——创建成功。说明:要保护好自己的API_key以防泄露。2.应用接入——创建应用。

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#python
【机器学习&深度学习】RAG vs 微调技术取舍:大型语言模型优化的两种路径

AG 适合用来解决动态知识获取与解释性问题,微调适用于固定场景的性能优化。

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#机器学习#深度学习#语言模型
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