ZhipuAILLM_call_llm_type通过插入特定的上下文和问题来生成提示，适用于自然语言处理模型。它确保模型生成的回答简洁明确，并在回答结束时添加template = """使用以下上下文来回答最后的问题。如果你不知道答案，就说你不知道，不要试图编造答案。最多使用三句话。尽量使答案简明扼要。{context}问题: {question}"""

机器学习在测井解释上的应用越来越广泛，主要用于提高油气勘探和开发的效率和精度。通过使用机器学习算法，可以从测井数据中自动识别地质特征，预测岩石物理性质，以及优化油气储层的评估和管理。：机器学习模型能够分析测井数据，如声波、电阻率、伽玛射线等，来识别不同的岩石类型和沉积环境。：使用机器学习算法可以根据测井数据预测岩石的孔隙度和渗透性，这对于评估储层质量和油气潜力非常关键。：机器学习方法可以帮助解释和

小模型（如视觉模型、语义模型、语音模型、决策/规划模型）和大模型（如GPT、BERT等大型预训练模型）的工作方式和特点存在一些关键区别。

特征点检测与描述子计算使用 SIFT 算法检测图像的关键点，并计算每个点的描述子。这一步是识别图像中的特征并提取有用信息的关键步骤。特征点匹配使用 KNN 和比值测试来筛选良好的匹配点。这一步是确保两图中对应的特征点确实相似，为后续的图像对齐打下基础。计算单应性矩阵并进行图像变换使用 RANSAC 算法基于匹配点对计算单应性矩阵，这一矩阵能够描述一张图像到另一张图像的透视变换。使用该矩阵通过透视变

Perceptual Losses感知损失感知损失图像转换问题（image transformation tasks），输入一副图像转换成另一幅图像输出。现有方法来解决的图像转换问题，往往以监督训练的方式，训练一个前向传播的网络，利用的就是图像像素级之间的误差。这种方法在测试的时候非常有效，因为仅仅需要一次前向传播即可。但是，像素级的误差没有捕获输出和ground-truth图像之间的感知区别（p

虽然Brute-Force匹配方法在小型或中等复杂度的数据集上可以非常有效，但它的计算成本随着特征点数量的增加而显著增加，这可能导致在大规模数据集上的性能问题。该方法通过逐一比较目标图像中的所有特征点与源图像中的特征点来寻找最佳匹配。：在蛮力匹配中，源图像的每个特征点的描述符都会与目标图像中每个特征点的描述符进行比较。：对提取出的每个特征点生成一个描述符，这个描述符捕捉了特征点周围的图像信息，通常

在使用任何 API 前，通常需要提供一个 API 密钥。在我们的示例中，我们将使用。: 这个函数用于向 GLM 模型发送请求，并获取生成的文本结果。通过指定模型和其他参数，可以控制生成的文本质量和风格。在这个博客中，我将带你了解如何通过 Python 脚本调用 ZhipuAI 的 GLM 模型来生成文本。它接收用户输入的提示词，并将其格式化为模型理解的形式。加载后，环境变量（如 API 密钥）会被

首先，生成.env 文件，填写好智谱AI的API-key读取本地/项目的环境变量。find_dotenv() 寻找并定位 .env 文件的路径load_dotenv() 读取该 .env 文件，并将其中的环境变量加载到当前的运行环境中如果你设置的是全局的环境变量，这行代码则没有任何作用。同样的我们也可以从response中获取embedding的类型和embedding。

模块，用于解决线性分配问题（也称为匈牙利算法）。这个函数会找到一种最优的配对方式，使得两组元素之间的配对总成本最小。函数来自 SciPy 的。

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