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NWS(美国国家气象局)API 请求try:# 高德天气 API 请求try:装饰器方法本体注释文档(Docstring)
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传统数据库存的是结构化数据(数字、字符串等),用于做「精确匹配」(比如:id=123)。向量数据库存的是高维向量(一长串浮点数),用于做「相似匹配」(比如:找“语义最相近”的内容)。你可能有一个疑问:对于文本搜索,我们不是可以通过 Elasticsearch 来实现吗?下面举个例子,可以体现二者在区分能力上的差异。假设你有一句话:“我今天心情很好。如果再输入一句话:“我很开心。这句话的向量可能非常
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常用的训练算法为反向传播算法。DNN 的基本原理与 ANN 相似,但由于隐藏层数增加,可对输入数据进行更深层次的特征提取与转换。训练过程中,通过损失函数(如交叉熵损失、均方误差)衡量网络输出与真实标签之间的差异,利用反向传播计算梯度,并使用梯度下降法更新权重,以逐步降低损失。ANN 的基本单元是神经元,每个神经元接收多个输入信号,进行加权求和,并通过激活函数将结果转换为输出。反向传播算法基于链式求
强化学习是一种机器学习范式,其灵感来源于人类和动物如何通过学习“什么行为会带来好结果”来做出决策。一个。
大模型推理与vLLM框架解析 本文系统阐述了大模型推理的基础知识、vLLM框架的核心技术及未来发展。首先介绍了大模型推理的定义、流程和Transformer架构特点,重点分析了自回归解码过程中的KV Cache复用机制。随后深入解析vLLM框架的PagedAttention技术,该技术借鉴操作系统内存管理思想,通过逻辑块地址空间和显存块映射,有效解决了显存浪费问题。最后探讨了vLLM的架构重构和社







