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深入探索Activeloop Deep Lake:深度学习的强大数据湖

Activeloop Deep Lake是一个功能强大的工具,特别是在处理深度学习所需的大规模数据集时。其多模态存储和自动版本控制功能是其显著优势。

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#深度学习#人工智能#python
使用Google Finance API获取实时金融数据:从入门到精通

通过本文的介绍,您已经掌握了如何使用Google Finance API获取金融数据,并结合Langchain进行更为复杂的查询和分析。SerpApi官方文档Langchain官方文档OpenAI API文档。

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#金融#java#数据库 +1
探索Weaviate:高效的开源向量数据库

Weaviate是一种开源的向量搜索引擎数据库,它允许你以类似类属性的方式存储JSON文档,同时将机器学习的向量附加到这些文档上,以在向量空间中表示它们。Weaviate可以单独使用,也可以与各种模块结合使用,为你处理向量化,并扩展其核心能力。Weaviate以其强大的功能和易用性成为大规模向量搜索任务的理想选择。通过本文的介绍,希望你对Weaviate有了更深入的了解,并能在实际应用中充分利用其

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#数据库#python
[深入理解Scikit-learn和SKLearnVectorStore:机器学习和数据存储的完美结合]

Scikit-learn是Python中一个开源的机器学习库,提供了广泛的分类、回归和聚类算法,包括K近邻(k-nearest neighbors, KNN)、支持向量机(SVM)、随机森林等。这些算法被设计为易于使用且功能强大,适用于从初学者到专家的不同用户。SKLearnVectorStore是一个用于管理向量存储的工具,基于Scikit-learn提供的K近邻实现。它不仅支持在内存中进行操作

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#机器学习#scikit-learn#python
深入理解ElasticSearch的BM25算法:实现高效文本检索

BM25(Best Matching 25)是基于概率检索框架的排名函数,它通过评估文档与查询词的匹配程度来估计文档的相关性。BM25在20世纪70年代和80年代由Stephen E. Robertson和Karen Spärck Jones等人开发,它可以视为TF-IDF(词频-逆文档频率)模型的改进。通过理解和应用BM25,开发者可以显著提升文档检索的相关性,特别是在使用ElasticSear

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#elasticsearch#jenkins#大数据 +1
**轻松获取BiliBili视频字幕:使用BiliBili API的完整指南**

通过本文,我们探讨了如何利用获取BiliBili视频的文本转录。这为开发者提供了一个强大的工具,用于数据分析和内容提取。BiliBili API文档Python文档Langchain社区。

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#python#开发语言
深入探索Activeloop Deep Lake:深度学习的强大数据湖

Activeloop Deep Lake是一个功能强大的工具,特别是在处理深度学习所需的大规模数据集时。其多模态存储和自动版本控制功能是其显著优势。

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#深度学习#人工智能#python
使用大型语言模型与Neo4j图数据库交互的完整指南

通过Neo4j和大型语言模型的结合,可以实现高效的图数据库自然语言查询,提升数据交互的直观性。Neo4j 官方文档Cypher 查询语言指南。

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#语言模型#neo4j#数据库 +1
使用MongoDB Atlas搭建强大的向量数据库和自查询检索器

本文介绍了如何使用MongoDB Atlas和OpenAI Embeddings创建强大的向量数据库,以及如何利用SelfQueryRetriever进行语义搜索。MongoDB Atlas文档OpenAI Embeddings文档LangChain文档。

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#数据库#mongodb#python
轻松使用Browserless实现浏览器自动化

Browserless提供了一种高效进行浏览器自动化的方法,适合于需要快速部署和扩展的开发需求。Browserless官方文档。

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#自动化#运维#python
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