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AI_DL_CODE
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
- Hive与Hudi集成：增量大数据处理方案
AI大数据智能洞察
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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- 【YOLO系列】YOLOv4详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现
一碗白开水一
yolo系列助你拿捏AI算法YOLO目标跟踪人工智能目标检测计算机视觉论文阅读
YOLOv4详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现motivationYOLO系列作者JosephRedmon与AlexeyBochkovskiy致力于解决目标检测领域的核心矛盾：精度与速度的平衡。YOLOv4的诞生源于两大需求：工业落地：在移动端/边缘设备实现实时检测（>30FPS）学术突破：无需昂贵算力（如1080Ti即可训练），在MSCOCO数据集达到SOTAmethods1.数据加载
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JavaScript对象与Math对象完全指南对象基础概念与操作对象是什么？数据集合：包含相关数据和功能的容器结构组成：属性：描述对象特征的变量（名词性）方法：对象可执行的操作（动词性，本质是函数）对象创建与访问//创建对象letperson={ //属性 name:"张三", age:28, profession:"软件工程师", //方法 introduce(){ return`大家好，我
- 重构数据库未来：金仓数据库，抢占 AI 原生时代先机
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
- 基于Python的酒店订单数据分析与可视化实战
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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
- Python中的 filter() | 函数详解
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目录前言一、基本概念基本语法二、使用方式1.使用lambda函数2.使用普通函数3.使用None过滤假值三、filter()与列表推导式对比1.filter()方式2.列表推导式方式3.选择建议四、常见应用场景1.过滤偶数2.过滤空字符串3.过滤None值4.过滤质数五、注意事项与最佳实践1.惰性求值：filter()返回的是迭代器，只在需要时计算，节省内存2.性能考虑：对于大数据集，filter
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Stream的概念Stream（流）是计算机科学中用于处理数据序列的抽象概念，通常指按顺序读取或写入的数据集合。它可以是文件、网络连接、内存缓冲区等数据源的抽象表示，允许逐块处理数据而无需一次性加载全部内容。Stream的类型输入流（InputStream）从数据源（如文件、网络）读取数据，例如FileInputStream用于读取文件内容。输出流（OutputStream）向目标（如文件、控制台
- 汤逊湖高分辨率矢量图Shp文件及ArcGIS应用指南
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本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本矢量图数据集针对汤逊湖地理信息，提供了精确的边界、形状及属性信息，适用于多种领域。介绍SHP文件及其相关文件格式，展示了在ArcGIS中如何进行空间分析，包括地形、缓冲区、叠加、网络分析，模拟分析，以及可视化等功能，强调其在环境科学、城市规划等领域的应用价值。1.汤逊湖矢量图数据集概述在地理信息系统（GIS）领域，准确、丰富的数据集是进行空间分析和决策支持的
- RK3568笔记九十三：基于RKNN Lite的YOLOv5目标检测
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若该文为原创文章，转载请注明原文出处。一、介绍Yolov5是一种目标检测算法，属于单阶段目标检测方法，是在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它代表了Ultralytics对未来视觉AI方法的开源研究，其中包含了经过数千小时的研究和开发而形成的经验教训和最佳实践。最新的YOLOv5v7.0有YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x等，除了目标检测，
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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
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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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全局算法在C++中，全局算法通常指的是不依赖于特定数据结构或对象，而是可以在各种数据集合上使用的通用算法。这些算法通常定义在标准模板库（STL）中，因此可以在整个程序中重复使用，适用于多种数据类型。STL中的算法可以作用于数组、向量、列表、集合、映射等容器。使用这些算法时，通常需要包含头文件。（1）遍历算法std::for_eachstd::for_each算法用于对容器中的每个元素执行指定的函数
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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
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP？
先说说JSONP是怎么产生的：
其实网上关于JSONP的讲解有很多，但却千篇一律，而且云里雾里，对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难，小可不才，试着用自己的方式来阐释一下这个问题，看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题，Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题，甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF，只要是跨域请求，一律不准；
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖，接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种：
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName：目标地址和attribute参数来实现传参：
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性？
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久，Axis Xfire Axis2 CXF ，他们只有一个功能，发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的，他们就做了两个功能，发布一个http服务让客户端或者浏览器连接，接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时，就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢？不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中，我们可以经常遇到这样一种场景：一个实例不断调用它自身的方法，像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中，在页面中添加标签：
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序，里面要有可展开的大纲，模糊查找等功能。我这个人说实在的懒，本来是不愿意的，但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系，再加上这也可以巩固自己的js技术，于是就开始开发这个程序，没想到却出了点小问题，我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下：
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊，该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊，该怎么抉择
在做一个链家的小项目，只有我和另外一个同事两个人负责，各负责一部分接口，我的接口写完，并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的，工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点，协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久，领导就在QQ上给我发信息，让我多协助同事测试，让我积极主动些，有点责任心等等，我听了这话，心里面立马凉半截，首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例：
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行：
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果：
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制：spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter，这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能：spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计，而sturts是基于类，每次发一次请求都会实例一个action，每个action都会被注入属性，而spring基于方法，粒度更细，但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时，是可以不用session的update方法的(转帖）
BreakingBad
Hibernateupdate
地址：http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘，把MySQL的密码搞忘记了，经过下面几个步骤就可以重置了（以Windows为例，Linux/Unix类似）：
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD，进入MySQL安装目录的bin目录下，以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口，进入MySQL
mysql -uroot
- 再谈系统论，控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论，控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自： http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例：
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下，nginx是不分割访问日志的，久而久之，网站的日志文件将会越来越大，占用空间不说，如果有问题要查看网站的日志的话，庞大的文件也将很难打开，于是便有了下面的脚本 使用方法，先将以下脚本保存为 cutlog.sh，放在/root 目录下，然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装，安装软件一般格式为yum install .......，注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路，我想安装过程如下：
安装gcc：yum install gcc
安装g++： yum install g++
实际操作过程发现，只能有gcc安装成功，而g++安装失败，提示g++ command not found。上网查了一下，正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶（上）
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧，这很坑，尤其是用惯了mysql里的自增字段设置，结果oracle里面没有的。oh，no 我用的是12c版本的，它有一个新特性，可以这样设置自增序列，在创建表是，把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security（01）——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security（01）——初体验
博客分类： spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件，该文件就专门用来作为Spring Security的配置
