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欢迎访问！下面向您介绍本博客的相关内容～ @ 1 博客简介 1.1 博客概况 本博客主要介绍计算机科学、农业科学、仪器科学以及能源化工领域的相关知识和技术。博主创建该博客的初衷仅仅是为了记录学习过程，不以盈利、传播知识、提高个人影响力为目的，所有没有太多基础的文章。当然博主也弄了个人公众号备份文章， 阅读全文
posted @ 2020-05-03 17:50
落痕的寒假
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在大语言模型基础知识一文中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）技术作为构建大语言模型（Large Language Model，简称 LLM）应用的一种方式已被简要提及，本文将详细介绍RAG技术的实现流程及其演进趋势。 关于RAG技术更全面更系 阅读全文
posted @ 2025-08-08 20:05
落痕的寒假
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在文章大语言模型基础知识里，模型训练与微调作为大语言模型（Large Language Model，LLM）应用构建的主要方式被简要提及，本系列文章将从技术原理、实施流程及应用场景等维度展开深度解析。相关知识的进一步参考见：LLM训练理论和实战。本文作为该系列的下半部分，包含第3章并聚焦于大语言模型 阅读全文
posted @ 2025-07-23 19:57
落痕的寒假
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在文章大语言模型基础知识里，模型训练与微调作为大语言模型（Large Language Model，LLM）应用构建的主要方式被简要提及，本系列文章将从技术原理、实施流程及应用场景等维度展开深度解析。相关知识的进一步参考见：LLM训练理论和实战。本文作为系列的上半部分，内容涵盖第1章大语言模型概览和 阅读全文
posted @ 2025-07-21 20:28
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在Python中，抽象基类是一类特殊的类，它不能被实例化，主要用于作为基类被其他子类继承。抽象基类的核心作用是为一组相关的子类提供统一的蓝图或接口规范，明确规定子类必须实现的方法，从而增强代码的规范性和可维护性。Python通过abc（Abstract Base Classes）模块提供了对抽象基类 阅读全文
posted @ 2025-06-03 18:59
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schedule是一款专为简化定时任务调度而设计的Python库，它通过直观的语法降低了周期性任务的实现门槛。作为进程内调度器，它无需额外守护进程，轻量且无外部依赖，适合快速搭建自动化任务。不过，该库在功能完整性上有所取舍，目前暂不支持断点续传、亚秒级精度控制以及多任务并行执行等复杂场景。 sche 阅读全文
posted @ 2025-05-20 22:02
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Watchdog库是Python中一个用于监控文件系统变化的第三方库。它能够实时监测文件或目录的创建、修改、删除等操作，并在这些事件发生时触发相应的处理逻辑，因此也被称为文件看门狗。 Watchdog库的官方仓库见：watchdog，Watchdog库的官方文档见：watchdog-doc。Watc 阅读全文
posted @ 2025-04-27 19:32
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本文主要介绍如何利用Python中的MarkItDown库将多种文件高效转换为Markdown文本，以及如何使用Python-Markdown库将Markdown文本转换为HTML（超文本标记语言）文本。 Markdown是一种轻量级的标记语言，用于以简洁易读的方式编写文本内容，同时能够方便地转换为 阅读全文
posted @ 2025-03-24 20:47
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在文章大语言模型基础知识里，提示词工程（Prompt Engineering）作为大语言模型（Large Language Model，LLM）应用构建的一种方式被简要提及，本文将着重对该技术进行介绍。 提示词工程就是在和LLM聊天时，用来让模型回答得更好的一种方法。LLM的工作原理是猜下一个字或词 阅读全文
posted @ 2025-02-28 20:26
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当下，深度学习在农业领域的研究热度持续攀升，相关论文发表量呈现出迅猛增长的态势。但繁荣背后，质量却不尽人意。相当一部分论文内容空洞无物，缺乏能够落地转化的实际价值，“凑数” 的痕迹十分明显。在农业信息化领域的顶刊《Computers and Electronics in Agriculture》中也 阅读全文
posted @ 2025-01-28 18:07
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大语言模型（Large Language Model，LLM）是一类基于Transformer架构的深度学习模型，主要用于处理与自然语言相关的各种任务。简单来说，当用户输入文本时，模型会生成相应的回复或结果。它能够完成许多任务，如文本续写、分类、摘要、改写、翻译等。常见的LLM包括GPT、LLaMA 阅读全文
posted @ 2024-12-31 22:21
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本文详细介绍了在使用asyncio库编写异步程序时常见的错误和问题，并进一步通过实践案例进行分析和讨论，以便在项目中更有效地应用asyncio库。有关asyncio库的详细介绍，可参考：Python 异步编程库 asyncio 使用指北。 目录1 asyncio程序的常见错误1.1 试图直接调用并运 阅读全文
posted @ 2024-11-25 11:58
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Python的asyncio模块提供了基于协程（coroutines）的异步编程（asynchronous programming）模型。作为一种高效的编程范式，异步编程允许多个轻量级任务并发执行，且相比传统的多线程模型，具有更低的内存消耗。因此，asyncio在需要高并发处理的场景中，尤其是在We 阅读全文
posted @ 2024-11-22 12:15
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CleanVision是一个开源的Python库，旨在帮助用户自动检测图像数据集中可能影响机器学习项目的常见问题。该库被设计为计算机视觉项目的初步工具，以便在应用机器学习之前发现并解决数据集中的问题。CleanVision的核心功能包括检测完全重复、近似重复、模糊、低信息量、过暗、过亮、灰度、不规则 阅读全文
posted @ 2024-10-24 10:33
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PyOD是一个全面且易于使用的Python库，专门用于检测多变量数据中的异常点或离群点。异常点是指那些与大多数数据点显著不同的数据，它们可能表示错误、噪声或潜在的有趣现象。无论是处理小规模项目还是大型数据集，PyOD提供了50多种算法以满足用户的需求。PyOD的特点包括： 统一且用户友好的接口，适用 阅读全文
posted @ 2024-10-01 10:48
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目录1. Downscaling crop production data to fine scale estimates with geostatistics and remote sensing: a case study in mapping cotton fibre quality （Pre 阅读全文
posted @ 2024-09-25 09:16
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