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机器翻译编程
一行代码通万物
机器翻译人工智能自然语言处理
这个机器翻译程序的主要功能和使用说明:功能特点:支持多种语言之间的互译能够自动检测源语言可以列出所有支持的语言及其代码提供简单的命令行交互界面使用前需要安装依赖库:pipinstallgoogletrans==4.0.0-rc1使用方法:运行程序后,根据菜单选择操作选择1可以查看所有支持的语言选择2可以进行翻译,输入要翻译的文本和目标语言代码选择3退出程序注意事项:该程序使用的是Google翻译的
Transformer:颠覆NLP的自注意力革命
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythontransformer自然语言处理深度学习
Transformer:颠覆NLP的自注意力革命Transformer是自然语言处理领域中极具影响力的深度学习模型架构,以下是对其的详细介绍:提出背景与应用:2017年,Vaswani等人在《AttentionIsAllYouNeed》论文中首次提出Transformer架构,它主要用于处理序列到序列的任务,如机器翻译、文本生成等。核心原理:文本生成的Transformer模型原理是“预测下一个词
红帽AI推理服务器三大特点
openlabx.org.cn
人工智能vLLM
生成式人工智能(GenAI)的迅猛发展,对大型语言模型(LLM)的部署提出了更高的性能、灵活性和效率要求。无论部署在何种环境中,红帽AI推理服务器都为用户提供经过强化并获得官方支持的vLLM发行版,配套智能LLM压缩工具,以及在HuggingFace平台上优化的模型仓库。结合红帽的企业级技术支持与灵活的第三方支持政策,为企业部署生成式AI应用提供强有力的支撑。借助vLLM内核与先进并行技术,加速A
使用 LLaMA 3 8B 微调一个 Reward Model:从入门到实践
茫茫人海一粒沙
Lorallama
本文将介绍如何基于Meta的LLaMA38B模型构建并微调一个RewardModel,它是构建RLHF(基于人类反馈的强化学习)系统中的关键一环。我们将使用HuggingFace的transformers、trl和peft等库,通过参数高效微调(LoRA)实现高质量RewardModel的训练。什么是RewardModel?RewardModel(RM)是RLHF流程中的评分器,它学习人类偏好:在
【大模型】Hugging Face常见模型格式详解
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大模型LLM人工智能语言模型
HuggingFace作为全球最大的机器学习模型社区,支持多种不同的模型格式。这些格式各有特点,适用于不同的使用场景。本文将详细介绍HuggingFace上常见的模型格式,帮助开发者选择合适的模型格式。模型格式分类概览HuggingFace上的模型格式主要可以分为以下几类:1.原始框架格式PyTorch格式(.bin,.pt,.pth)TensorFlow格式(.h5,.pb,SavedModel
Hugging Face 模型的缓存和直接下载有什么区别?
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HuggingFace模型的缓存和直接下载(下载到本地文件夹)是两种不同的模型管理方式,它们在使用场景、存储结构和效率上各有优劣。以下是它们之间的主要区别:HuggingFace缓存(Cache)当您通过transformers库中的from_pretrained()方法或huggingface-clidownload命令(不带--local-dir参数)下载模型时,文件会被存储在一个全局的、按版
论文笔记:EMR-MERGING: Tuning-Free High-Performance Model Merging
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RAG 助力教育个性化:重塑学习体验的科技引擎
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【Hugging Face全面拥抱LangChain:全新官方合作包】
文末有福利!❝最近HuggingFace官宣发布langchain_huggingface,这是一个由HuggingFace和LangChain共同维护的LangChain合作伙伴包。这个新的Python包旨在将HuggingFace最新功能引入LangChain并保持同步。通过HuggingFace官方包的加持,开发小伙伴们通过简单的api调用就能在langchain中轻松使用HuggingFa
6、LangChain —— 使用 Huggingface 中的开源模型
Miyazaki_Hayao
LangChain实战langchain
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解决 python 中的 huggingface_hub
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解决python中的huggingface_hub.utils._validators.HFValidationErrorRepoidmustbeintheformrepo_nameorname问题在使用python的huggingface_hub库时,有时候会遇到类似于“huggingface_hub.utils._validators.HFValidationErrorRepoidmustbe
Hugging Face x LangChain: 全新 LangChain 合作伙伴包
langchain-huggingface与LangChain无缝集成,为在LangChain生态系统中使用HuggingFace模型提供了一种可用且高效的方法。这种伙伴关系不仅仅涉及到技术贡献,还展示了双方对维护和不断改进这一集成的共同承诺。起步langchain-huggingface的起步非常简单。以下是安装该软件包的方法:pipinstalllangchain-huggingface现在,
使用Python调用Hugging Face Question Answering (问答)模型
墨如夜色
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使用Python调用HuggingFaceQuestionAnswering(问答)模型在自然语言处理领域,问答系统是一种能够回答用户提出的问题的智能系统。HuggingFace是一个知名的开源软件库,提供了许多强大的自然语言处理工具和模型。其中,HuggingFace的QuestionAnswering模型可以帮助我们构建问答系统,使得我们能够从给定的文本中提取答案。本文将介绍如何使用Pytho
Go-Redis × 向量检索实战用 HNSW 在 Redis 中索引与查询文本 Embedding(Hash & JSON 双版本)
Hello.Reader
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1.场景与思路痛点:把“文本内容”转成向量后,如何在本地Redis里做近似向量搜索(KNN),而不依赖外部向量数据库?方案:利用HuggingFace模型sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2生成384维Float32向量;借助RediSearch的HNSW索引能力,在Hash或JSON文档里存储&查询向量;用go-redisv9的高阶API(FTCreate
面向向量检索的教育QA建模:九段日本文化研究所日本语学院的Prompt策略分析(6 / 500)
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从Prompt到结构建模:如何以数据驱动重构日本语言学校体系?以国际日本语学院为例
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第 20 课时:GPU 管理和 Device Plugin 工作机制(车漾)
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高效批量单词翻译工具的设计与应用
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Gradio全解7——Additional Features:补充特性(下)
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huggingface 笔记: Trainer
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Trainer是一个为Transformers中PyTorch模型设计的完整训练与评估循环只需将模型、预处理器、数据集和训练参数传入Trainer,其余交给它处理,即可快速开始训练自动处理以下训练流程:根据batch计算loss使用backward()计算梯度根据梯度更新权重重复上述流程直到达到指定的epoch数1配置TrainingArguments使用TrainingArguments定义训练
huggingface笔记:文本生成Text generation
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1加载LLM模型fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLMimporttorchimportosmodel=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2",device_map="auto",#自动分配到所有可用设备(优先GPU)torch_dtype=torch.bfloat16)2编码
深度探索:现代翻译技术的核心算法与实践(第一篇)
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引言:翻译技术的演进之路从早期的基于规则的机器翻译(RBMT)到统计机器翻译(SMT),再到如今主导行业的神经机器翻译(NMT),翻译技术已经走过了漫长的发展道路。现代翻译系统不仅能够处理简单的句子,还能理解上下文、识别领域术语,甚至捕捉微妙的文化差异。本系列文章将带您深入探索现代翻译技术的核心算法与实践。作为开篇之作,本文将重点介绍神经机器翻译的基础架构——序列到序列(Seq2Seq)模型,并通
Transformer模型架构深度讲解
Transformer是一种在自然语言处理(NLP)和深度学习中非常重要的模型架构。它首次由Vaswani等人于2017年提出,主要应用于序列到序列的任务(如机器翻译、文本生成、摘要生成等)。Transformer模型与传统的RNN(循环神经网络)和LSTM(长短时记忆网络)不同,它不依赖于时间步的顺序处理,而是完全基于“注意力机制”进行计算,这使得它在训练速度、并行化能力和长期依赖问题的处理上具
一个小时快速部署大模型,附大模型书:ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调!
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人工智能langchain知识图谱Agent大模型LLMAI
这个教程有以下几部分构成:硬件配置概念介绍实操测试结果1.硬件配置本文使用的方法配置要求低,没有gpu也可以正常使用(就是有点慢),不管是windows还是linux,都可以无障碍使用大模型,有脚就行,废话少说,let’srock!2.概念介绍几个部署要用到的概念,工具和项目huggingface:类似于模型的github,各种各样的开源模型都可以在这被找到.模型量化技术:这也是我们能够在低端设备
【零基础学AI】第27讲:注意力机制(Attention) - 机器翻译实战
1989
0基础学AI人工智能机器翻译自然语言处理pythontensorflow机器学习神经网络
本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理(第26讲)序列数据处理(第26讲)自然语言处理基础(第14讲)核心概念为
Teacher Forcing--------一种用于序列生成任务的训练技巧
AI扶我青云志
自然语言处理人工智能
好的,我们来详细介绍一下TeacherForcing,这是一种在训练序列生成模型(如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU、以及后来的Transformer)时常用的重要技术。核心概念目标:训练一个模型,使其能够根据给定的输入序列(如前一个词、图像编码、时间步数据等)预测下一个输出元素(如下一个词、下一个音符、下一个时间点的值等)。这在机器翻译、文本摘要、对话生成、语音合成
Spring AI 第二讲 之 Chat Model API 第五节HuggingFace Chat
HuggingFaceInferenceEndpoints允许您在云中部署和提供机器学习模型,并通过API对其进行访问。开始使用有关HuggingFaceInferenceEndpoints的更多详细信息,请访问此处。前提条件添加spring-ai-huggingface依赖关系:org.springframework.aispring-ai-huggingface获取HuggingFaceAPI
java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
[简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
[强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
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蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
guava中的join和split功能
jackyrong
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guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
Java enum的用法详解
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enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
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}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l