python包相对导入问题及解决方案

保姆级安装部署stable diffusion教程，在win10和linux上测试通过。

从头到尾实现了使用LORA微调LLaMA3模型，并结合RAG和Agent技术进行Text2SQL任务。这个流程包括环境准备、数据预处理、自定义训练循环、RAG技术整合、Agent实现

对于多进程应用，调用p.cpu_percent()函数会出现值大于100的情况，给人一种不太准确的感觉。为解决该问题，以统计谷歌浏览器CPU占用情况为例，实现相关统计逻辑。

请记住，您是一位NLP领域的专家和优秀的算法工程师。使用带有 tensorflow2.0 subclass api 的 python 从头开始实现 transformer 模型。最后，您所有的答案都以markdown格式呈现。

总的来说，这个算法就是在模拟一个实验：如果我们改变一个人的年龄（而其他特征保持不变），那么这将如何影响我们的预测结果。通过多次模拟这个实验并取平均，就可以得到一个对“年龄”特征的影响力的估计值，也就是SHAP值。我们想知道“年龄”这个特征对预测结果的影响有多大，也就是我们想要计算“年龄”的SHAP值。简而言之，此算法的目的是估计在随机排列特征的情况下，特征j的存在与否对模型预测结果的影响，从而评估

梯度是一个向量，表示目标函数在某一点的变化率和方向。对于一个二元函数fxyf(x, y)fxy，梯度用符号∇f\nabla f∇f表示，其分量是∂f∂x∂f∂y∂x∂f​∂y∂f​。等值图与等高线图的关系：等值图用于表示目标函数在不同点的取值，类似于等高线图表示高度。等值图的形状：二次型目标函数的等值线是椭圆或圆，这是因为它们的解析形式。梯度与等值线的关系：梯度垂直于等值线，梯度下降法每一步沿负梯

总的来说，这个算法就是在模拟一个实验：如果我们改变一个人的年龄（而其他特征保持不变），那么这将如何影响我们的预测结果。通过多次模拟这个实验并取平均，就可以得到一个对“年龄”特征的影响力的估计值，也就是SHAP值。我们想知道“年龄”这个特征对预测结果的影响有多大，也就是我们想要计算“年龄”的SHAP值。简而言之，此算法的目的是估计在随机排列特征的情况下，特征j的存在与否对模型预测结果的影响，从而评估

在日常使用 Linux 的过程中，我们常常需要清理磁盘空间。找出占用空间较大的文件和文件夹是一个重要的步骤。本文将介绍几种方法来查找这些占用空间较大的文件和文件夹。

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