提示学习的核心思想是，通过改造下游任务、增加专家知识，使任务输入和输出适合原始语言模型，从而在零样本或少样本的场景中获得良好的任务效果。生成任务表达单一的，样本也不多的，可适当调低temperature,生成的样子跟训练集的比较像；它的核心思想是在预训练模型每层中插入用于下游任务的参数，在微调时将模型主体冻结，仅训练特定于任务的参数，从而减少训练时算力开销。把之前的LoRA跟base model合

执行 ping 指令会使用 ICMP 传输协议，发出要求回应的信息，若远端主机的网络功能没有问题，就会回应该信息，因而得知该主机运作正常。语法：ping [参数] IP名或主机名。

从存储结构划分，知识存储分为基于表结构的存储和基于图结构的存储，如下图所示。知识存储方式。

团伙关系图谱分析主要基于对象的基本属性信息进行分析，并在这些信息数据之间建立内在关联，通过关系推断和隐含关系挖掘，分析出目标对象群体的集群关系，分析指标包括目标对象群体的同类工作关系、同类犯罪倾向关系、同类居住区域关系、同类活动规律关系、同类网络关系等。物品关系图谱分析主要针对关注对象的车辆、车牌号、驾驶证、身份证、手机号、电子邮箱、虚拟身份账户、银行账户等对象，基于物品对象的关系图谱分析，通过图

假设这个是⼀些样本的集合X = x1, x2, x3, ..., xn，我们根据样本估计整体的数学期望（平均值）。所以无偏估计，所估计的别⼈口袋每张钱的数学期望（平均值）= 10 ∗ 1/2 + 100 ∗ 1/2。⼀张100 元，然后你想估计下他口袋里的剩下的钱平均下来每张多少钱（估计平均值）。哪怕拿到了两张十块钱，我还是认为十块钱出现的概率和100元的概率⼀样。每个样本出现概率不⼀样，概率大的

ss.fit_transform(x_train, y_train)：对训练数据进行归一化。pca.fit_transform(x_train)：对训练数据进行 PCA 降维。",np.NaN)：将 "?降维（PCA）：pca = PCA(n_components=2)：创建 PCA 实例，设置为 2 维。模型评估：score = forest.score(x_test, y_test)：在测试集

通过某种映射到欧氏空间的一个点，并利用欧氏空间的良好性质在其中进行学习器的训练。支，通过有标记样本或结合未标记样本，寻找一个能够在给定指标下最恰当刻画样本相似度的距离。量学习的主要思想是，利用标注数据学习一个度量矩阵，对样本进行映射变换，使得在变换后的度。量空间中，同类样本之间的距离变小，异类样本之间的距离变大，或使得相似的样本距离变小，不。利用携带标注信息的训练数据进行距离度量学习，能更好的降低

不匹配级联指的是级联的维度的索引不一致。例如纵向级联时列索引不一致，横向级联时行索引不。按照行或列进行合并，axis=0为列索引，axis=1为行索引。内连接： 类似交集， 只显示共同的部分，只连接匹配的项。外连接：类似并集，显示所有数据，补NaN（默认模式）。对应索引没有值，会自动用NaN填充。

本文提出了一种基于强化学习的大型语言模型微调方法（RLLM-EduQG），用于教育问题生成任务。针对传统交叉熵训练存在的暴露偏差和指标不一致问题，该方法采用混合目标函数结合交叉熵和强化学习损失，优化Google FLAN-T5模型。实验表明，该方法在SciQ数据集上能生成语法和语义准确的教育问题，性能优于现有方法。创新点在于引入强化学习框架，同时考虑BLEU等离散指标和语义相似度，提升了生成问题的

LLaRA：融合语言模型与传统推荐系统的新型框架 本文提出大型语言推荐助手(LLaRA)，一种结合大型语言模型(LLM)与传统顺序推荐系统优势的创新框架。传统方法通常仅使用项目ID或文本元数据进行推荐，存在知识覆盖不全或行为模式理解不足的局限。LLaRA通过混合提示方法，将传统推荐模型学习的行为嵌入与文本特征相结合，并采用课程学习策略：先使用纯文本提示预热模型，再逐步引入混合提示以整合行为知识。实