滚雪球效应 - 博客园

2026年3月12日

摘要：本文将引导您一步步构建一个基于FastAPI的RAG（检索增强生成）系统。我们会先梳理RAG的核心概念与FastAPI的优势，随后深入代码实现，打造一个能够接收PDF或TXT文档、对其内容进行索引、并回答用户问题的API服务。最后，我们还会探讨HTTP状态码的工程意义，并展望系统的优化方向。理解阅读全文

posted @ 2026-03-12 15:26 滚雪球效应阅读(8) 评论(0) 推荐(0)

2026年3月11日

前后端常见名词及解释

摘要：网页相关知识网页前端“三剑客” 典型的网页一般是由HTML、CSS、JavaScript三种语言共同完成的，这三种语言常被称为网页前端“三剑客”。HTML 相当于一个文档，它通过标签把信息进行编排和呈现；CSS 可以对这些文档进行修饰、美化，提升视觉效果；JavaScript 实现了网页和用户的阅读全文

posted @ 2026-03-11 17:38 滚雪球效应阅读(22) 评论(0) 推荐(0)

2020年8月24日

F1分数

摘要：分类的常用指标有： accuracy：准确率 recall：召回率 precison：精确率 f1score：f1分数，是recall和precison的调和均值。准确率什么情况下失效？在正负样本不均衡的情况下，accuracy这个指标有很大的缺陷。如：正样本990个，负样本10个。这样好像阅读全文

posted @ 2020-08-24 10:43 滚雪球效应阅读(2140) 评论(0) 推荐(0)

可解释性

摘要：可解释性（Interpretation）可解释性的问题较早就有人提出来，有着不一样的叫法，比如 interpretable, explainable, intelligible, transparent 和 understandable，不一而足。值得提到的是此处的可解释性与推荐系统的推荐理由阅读全文

posted @ 2020-08-24 10:41 滚雪球效应阅读(1254) 评论(0) 推荐(0)

tensorflow的广播机制

摘要： TensorFlow支持广播机制（Broadcast） TensorFlow支持广播机制（Broadcast），可以广播元素间操作(elementwise operations)。正常情况下，当你想要进行一些操作如加法，乘法时，你需要确保操作数的形状是相匹配的，如：你不能将一个具有形状[3, 2]的阅读全文

posted @ 2020-08-24 10:40 滚雪球效应阅读(1517) 评论(0) 推荐(0)

维度灾难

摘要：维度灾难带来的问题由上面我们明白了，有了更好的区分样本类别，我们需要增加特征值个数，从而引来维度灾难问题，那么维度灾难有什么后果呢？增加了特征值得个数，从而造成了需要填充特征值空间的样本数据以指数形式增长，这对于收集样本数据来说是个恐怖的事情，试想下如果每个维度有100个值对应，那么需要填充5个阅读全文

posted @ 2020-08-24 10:39 滚雪球效应阅读(412) 评论(0) 推荐(0)

python的各版本的不同

摘要： Python的版本主要分为 2.× 、 3.× 两个系列。 Python3计划每年发布一个新的子版本，一次只增加一两种新语法。使用时当然选择越新的Python版本越好，版本越老的代码越难维护。维护老版本的代码时，需要了解各版本之间的主要差异。有时看到一些代码的语法特点，可以大致猜出它是什么版本。阅读全文

posted @ 2020-08-24 10:26 滚雪球效应阅读(4067) 评论(0) 推荐(0)

2020年8月20日

keras中的early stopping

摘要：目的：防止过拟合 # early stoppping from keras.callbacks import EarlyStopping early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=50, verbose=2) # 训练 h 阅读全文

posted @ 2020-08-20 14:34 滚雪球效应阅读(2986) 评论(0) 推荐(0)

NER的数据处理

摘要： import os class TransferData: def __init__(self): cur = '/'.join(os.path.abspath(__file__).split('/')[:-1]) #获取当前文件地址的上级目录 #对分类进行标记 self.label_dict = 阅读全文

posted @ 2020-08-20 14:09 滚雪球效应阅读(517) 评论(0) 推荐(0)

ner处理数据的方式

摘要： ner处理数据的方式biodef load_data(filename): features = [] labels = [] f = open(filename, encoding='utf-8') medical = json.load(f) for medical in medical: fe 阅读全文

posted @ 2020-08-20 11:43 滚雪球效应阅读(371) 评论(0) 推荐(0)