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大模型微调P-Tuning小红书文案爆款生成情绪强化自然语言生成提示工程
摘要:在内容营销竞争白热化的当下,普通文案已难以突破流量壁垒。本文聚焦P-Tuning技术在小红书爆款文案生成中的落地应用,通过参数化提示向量优化,将抽象的“爽感”写作转化为可量化、可训练的技术指标。文中提出“六步成文法”,从情绪化数据集构建到爆款元素复刻,完整拆解如何用RTX3060级显卡实现0.1%参数量微调,使文案点击率从2.1%提升至8.7%,爆文率提高5倍,单条文案带货超8万元。核心创新
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大数据与AI人工智能大数据AI应用hivehadoop数据仓库ai
Hive与Hudi集成:增量大数据处理方案关键词:Hive、Hudi、增量大数据处理、数据集成、数据湖摘要:本文主要探讨了Hive与Hudi集成的增量大数据处理方案。我们将深入了解Hive和Hudi的核心概念,剖析它们之间的关系,详细阐述集成的算法原理与操作步骤,通过实际项目案例展示如何进行开发环境搭建、代码实现与解读。同时,会介绍该集成方案的实际应用场景、相关工具和资源,探讨未来发展趋势与挑战。
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探索PlantVillage-Dataset:深度学习在植物病害检测中的革命性突破在这个数字化时代,人工智能正逐步改变我们的生活,其中深度学习在农业领域的应用尤其引人注目。PlantVillage-Dataset是一个开放源代码的项目,它提供了一个庞大的植物病害识别数据集,旨在帮助开发人员和研究者利用机器学习技术改善农作物健康状况的监测。本文将深入探讨该项目的技术细节、应用价值及其独特之处。项目简
- 【YOLO系列】YOLOv4详解:模型结构、损失函数、训练方法及代码实现
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7月15日,国产数据库厂商中电科金仓(北京)科技股份有限公司(以下简称“电科金仓”)在北京举行了一场技术发布会,集中发布四款核心产品:AI时代的融合数据库KESV92025、企业级统一管控平台KEMCC、数据库一体机(云数据库AI版)以及企业级智能海量数据集成平台KFSUltra,并同步举行了“金兰组织2.0”启动仪式。如果放在过去几年,这场发布会可能被归入“信创替代”的常规范畴。但这一次,电科金
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本文将通过一个酒店订单数据集,展示如何使用Python进行完整的数据分析流程,包括数据清洗、特征工程、探索性分析、可视化以及业务洞察,适合数据分析初学者或想通过项目提升数据思维的开发者。一、项目背景随着旅游业的迅速发展,酒店运营者越来越依赖数据分析来提升客户体验与优化收益管理。本项目基于某国际连锁酒店集团提供的真实订单数据,包含超过10万条记录,涵盖订单类型、顾客行为、取消情况等多个维度。目标是通
- 数据赋能(343)——数据整合——概述
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进行数据整合时,需要遵循以下原则以确保整合数据的完整性、一致性、准确性和可用性。全方位集成原则:信息整合系统既是“数据中心”也是“业务中心”,应具备界面集成、数据集成、应用迁移、业务集成等能力。全面集成原则:既要支持逻辑集成,也要支持物理集成,确保数据的全面性和完整性。集约性原则:整合后的数据库应符合数据库标准要求,避免冗余,为数据共享奠定基础。衔接性原则:在数据整合过程中,应考虑到与不同比例尺或
- 大模型QLoRA微调——基于Qwen2-7B的自动化病历摘要生成系统
01项目简介(1)项目背景医疗文档中包含大量的诊疗信息,例如疾病诊断、手术名称、解剖部位、药物使用以及影像和实验室检查结果。这些信息是医疗数据分析的核心,但由于医疗文本内容复杂、格式多样,提取这些关键内容具有一定挑战。为此,本项目基于Qwen-7B大语言模型,通过QLoRA微调,使其从医疗文档中识别并提取这些信息。(2)数据集介绍本项目在Yidu-S4K数据集上进行指令微调任务,该数据共计包含10
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- 汤逊湖高分辨率矢量图Shp文件及ArcGIS应用指南
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- RK3568笔记九十三:基于RKNN Lite的YOLOv5目标检测
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1.概念1.1.利用数据确定模式,描述数据集的某些属性,基于过去的经历判断未来可能发生什么,或基于当前发生的事情判断后果或反应1.2.机器学习(machinelearning)是人工智能的一个子集,它不需要显式编程,为系统提供自动学习和根据经验改进的能力1.2.1.机器学习算法基于样本数据(又称训练数据)构建模型,在未经显式编程的情况下对未来数据做出预测或决策1.2.2.机器学习有多种类型,包括有
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fromsklearnimportsvmimportnumpyasnpimportsklearn#因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法,所以在Python中一样可以使用支持向量机做分类#取数据集path=r'D:\svm\iris.data'#Iris.data的数据格式如下:共5列,前4列为样本特征,第5列为类别,分别有三种类别Iris-setosa,Iris-versicol
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概要在数据可视化的广阔领域中,快速且智能地将数据转化为直观图表,是数据分析师和开发者的共同需求。Python的autoviz库应运而生,它凭借“一键生成可视化”的强大功能,极大地简化了数据可视化流程。无论是处理简单数据集,还是复杂的多变量数据,autoviz都能自动分析数据特征,生成高质量可视化结果,成为提升数据分析效率的得力助手。安装与验证1、安装方法autoviz库的安装可以借助Python常
- 【SVM】支持向量机实例合集
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支持向量机算法机器学习
基于Java的SVM(支持向量机)实例合集以下是一个基于Java的SVM(支持向量机)实例合集,包含核心代码示例和应用场景说明。这些例子基于流行的机器学习库(如LIBSVM、Weka、JSAT)实现。数据准备与加载使用LIBSVM格式加载数据集://加载LIBSVM格式数据svm_problemprob=newsvm_problem();prob.l=dataSize;//样本数量prob.x=n
- 数据挖掘实战-基于随机森林算法的空气质量污染预测模型
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♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验过程
- 9、LLaMA-Factory项目微调介绍
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1、LLaMAFactory介绍 LLaMAFactory是一个在GitHub上开源的项目,该项目给自身的定位是:提供一个易于使用的大语言模型(LLM)微调框架,支持LLaMA、Baichuan、Qwen、ChatGLM等架构的大模型。更细致的看,该项目提供了从预训练、指令微调到RLHF阶段的开源微调解决方案。截止目前(2024年3月1日)支持约120+种不同的模型和内置了60+的数据集,同时封
- [2025CVPR-图象合成、生成方向]ODA-GAN:由弱监督学习辅助的正交解耦比对GAN 虚拟免疫组织化学染色
清风AI
计算机视觉算法深度学习算法详解及代码复现生成对抗网络机器学习目标检测目标跟踪人工智能傅立叶分析深度学习
目录1.背景和动机2.方法概述:ODA-GAN框架2.1弱监督分割管道2.2样本重新划分策略2.3ODA-GAN核心模块3.实验设置与结果3.1数据集和评估指标3.2性能比较3.3消融研究4.结论与贡献1.背景和动机虚拟免疫组化(IHC)染色技术旨在通过生成模型将H&E染色图像转换为IHC染色图像,从而避免繁琐的物理染色过程(如重复切片和抗体处理)。然而,现有方法面临关键挑战:染色不真实与不可靠性
- 3D并行与4D并行
3D并行3D并行通常指的是将以下三种并行策略结合起来:D1:数据并行(DataParallelism)D2:张量并行(TensorParallelism)D3:流水线并行(PipelineParallelism)各个“D”的含义及详细讲解1.数据并行(DataParallelism)含义:在数据并行中,每个设备(或一组设备)都持有完整的模型副本。训练数据集被分成多个批次(mini-batches)
- 暗流涌动
创作人李新钢
深度学习和所有机器学习方法一样,是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模,以解决该领域内相似问题的过程。要教计算机认字,差不多也是同样的道理。计算机也要先把每一个字的图案反复看很多很多遍,然后,在计算机的大脑(处理器加上存储器)里,总结出一个规律来,以后计算机再看到类似的图案,只要符合之前总结的规律,计算机就能知道这图案到底是什么字。学习的、反复看的图片叫“训练数据集”;“训练数据集”中,一
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数据集CH4
目录数据概述v1.3.3新特性应用与验证数据下载数据文件信息模型配置说明(四位代码)空间与时间覆盖参考数据集名称:CMS:全球0.5度湿地甲烷排放与不确定性(WetCHARTsv1.3.3)数据概述数据概述-WetCHARTsv1.3.1数据概述-WetCHARTsv1.3.3此数据集提供了2001年1月1日至2022年8月31日期间,全球湿地甲烷(CH₄)排放的月度估算数据,空间分辨率为0.5x
- Excel快速入门教程8-数据透视表
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有时您需要分析大量数据,成易于阅读和理解的报告。数据透视图允许我们分析此类数据并生成满足业务要求的报告。在本教程中,我们将介绍以下主题;什么是数据透视图?创建数据透视图二维数据透视图什么是数据透视图?数据透视图是大数据集的摘要,通常包括总数,平均值,最小值,最大值等。假设您有不同地区的销售数据,使用数据透视图可以按地区汇总数据并查找每个区域的平均销售额,每个区域的最大和最小销售额等。数据透视图允许
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1决策树的构造1.1决策树的特点优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据。缺点:可能会产生过度匹配问题。适用数据类型:数值型和标称型。在构造决策树时,我们需要解决的第一个问题就是,当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用。为了找到决定性的特征,划分出最好的结果,我们必须评估每个特征。完成测试之后,原始数据集就被划分为几个数据子集。这些数据子集会分
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
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能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
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最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
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1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
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目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
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1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发