P-Tuning是一种改进NLU任务的Soft prompts方法，通过可训练的嵌入张量和提示编码器优化提示参数。包含两个版本：P-Tuning v1（2021）使用BiLSTM/MLP编码器，但复杂任务表现欠佳；P-Tuning v2（2023）在每层加入可训练提示，采用多任务学习，性能媲美全参数微调。其核心创新是通过BiLSTM/MLP赋予decoder模型encoder特性，无需改变模型结构

摘要：2023年5月提出的多任务提示调整（MPT）方法通过两阶段学习实现跨任务提示共享。第一阶段通过多任务训练提炼通用提示矩阵，第二阶段通过Hadamard积将通用提示与任务特定低秩矩阵结合来适应新任务。该方法可类比为学生先掌握通用解题技巧，再根据具体学科特点进行针对性复习。相比为每个任务单独学习提示的传统方法，MPT实现了提示参数的高效共享与适配。

2021年提出的Prefix-Tuning是一种参数高效的微调技术，通过在所有层输入前添加可训练的前缀向量来适配下游任务，而不改变模型原有参数。与仅在嵌入层添加提示的Prompt Tuning不同，Prefix-Tuning将前缀参数插入到模型的每一层，使模型能更灵活地适应特定任务。这种方法只需更新少量参数，显著减少了计算资源和存储需求，同时在文本生成等任务中表现出色，实现了多任务适配而无需保存完

本项目是一个整合了web日志聚合、分发、实时分析、入侵检测、数据存储与可视化的日志分析解决方案。聚合采用Apache Flume，分发采用Apache Kafka，实时处理采用Spark Streaming，入侵检测采用Spark MLlib，数据存储使用HDFS与Redis，可视化采用Flask、SocketIO、Echarts、Bootstrap。本文下述的使用方法均面向单机伪分布式环境，你可

本文介绍了LangGraph智能体框架的核心结构与实战应用。LangGraph采用状态机模型构建智能体工作流，通过节点（执行单元）、边（控制流）和全局状态（共享数据）三大要素实现复杂流程编排。文章详细解析了如何定义TypedDict状态结构、创建功能节点函数，以及配置条件边实现循环逻辑。实战部分展示了一个三步问答助手案例：1)理解用户意图节点；2)搜索信息节点；3)生成回答节点，演示了从状态定义到

本文介绍了CAMEL框架实现智能体自主协作的两大核心技术：角色扮演和引导性提示。通过心理学家与作家协作创作拖延症电子书的案例，展示了如何让两个智能体在各自专业领域发挥所长。案例详细演示了从任务设定、角色初始化到自动化对话的全过程，包括代码实现关键步骤。该框架能有效实现智能体间的结构化协作，完成单个智能体难以胜任的复杂任务，为多智能体协作提供了实用解决方案。

文章摘要 AgentScope是阿里巴巴达摩院开发的工程化多智能体平台，采用消息驱动架构和组合式设计，具备企业级特性如分布式部署和容错恢复。其分层架构包含基础组件层、智能体基础设施层、多智能体协作层和开发部署层，通过标准化的消息格式实现异步解耦和位置透明。核心创新包括MsgHub消息中心实现灵活路由和持久化，以及智能体生命周期管理。以"三国狼人杀"游戏为例，展示了消息驱动架构如

在人脸识别技术中，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种强大的分类器，凭借其出色的分类性能和泛化能力，成为了人脸识别领域的重要工具。因此，在进行特征提取之前，需要对人脸图像进行预处理，包括图像去噪、灰度化、归一化、几何校正等步骤，以提高后续特征提取和识别的准确性。本项目使用支持向量机实现人脸的分类识别，主要流程是对输入的人脸数据，使用主成分分析（PCA）方法进行

某一层楼20层，有五部互联的电梯。基于线程思想，编写一个电梯调度程序。每个电梯里面设置必要功能键：如数字键、关门键、开门键、上行键、下行键、报警键、当前电梯的楼层数、上升及下降状态等。每层楼的每部电梯门口，应该有上行和下行按钮和当前电梯状态的数码显示器。五部电梯门口的按钮是互联结的，即当一个电梯按钮按下去时，其他电梯的相应按钮也就同时点亮，表示也按下去了。所有电梯初始状态都在第一层。每个电梯如果在

当采用AdagradOptimizer的训练函数后，网络运行速度加快，将截止误差设定为0，迭代次数仍设定为10000，发现每次促使训练停止的为默认的截止梯度。return： 返回的值要注意，每一层的高频都是包含在一个tuple中，例如三层的话返回为 [cA3, (cH3, cV3, cD3), (cH2, cV2, cD2)， (cH1, cV1, cD1)]PCA把原先的n个特征用数目更少的m个