摘要：
参考网址： https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/ https://python.langchain.com/docs/modules/ 1、简介 LangChain 是一个用于开发由大型语言模型 (LLM) 驱动的应用 阅读全文
posted @ 2024-05-11 11:25
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1、kaggle设置 1、登录kaggle 2、手机验证 不用手机验证没办法使用gpu资源 3、更换运行模式 4、网络打开 2、ChatGLM-6B环境搭建 !git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git cd ChatGLM-6B !pip i 阅读全文
posted @ 2024-04-29 16:31
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1、OPENAI简介 OpenAI总部位于旧金山，由特斯拉的马斯克、Sam Altman及其他投资者在2015年共同创立，目标是开发造福全人类的AI技术。而马斯克则在2018年时因公司发展方向分歧而离开。 此前，OpenAI 因推出 GPT系列自然语言处理模型而闻名。从2018年起，OpenAI就开 阅读全文
posted @ 2024-04-29 14:33
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相关链接：https://platform.openai.com/docs/introduction 1、简介 OpenAI API 几乎可以应用于任何任务。 我们提供一系列具有不同功能和价位的模型，并且能够微调定制模型。 api-reference：https://platform.openai. 阅读全文
posted @ 2024-04-28 17:16
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参考github搭建 https://github.com/songquanpeng/one-api?tab=readme-ov-file https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web#keep-updated 阅读全文
posted @ 2024-04-22 14:39
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https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-32k https://github.com/THUDM/ChatGLM3 1、前言 1.1、简介 清华开源LLM ChatGLM2-6B是一款对汉语支持不错的大语言模型。由于完全开源，可对其进行微调，对研究LLM本身 阅读全文
posted @ 2024-04-22 14:11
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参考：https://www.zhihu.com/tardis/bd/art/600773858?source_id=1001 Transformer是谷歌在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出的，用于NLP的各项任务 1、Transformer整体结构 在机 阅读全文
posted @ 2024-04-02 09:31
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# 1、ChatGPT的问世 自从chatGPT问世以来，它一路爆火，目前注册用户已达1亿。它的出圈让各大公司纷纷布局AIGC，有不少人预言，称ChatGPT带来的变革，将会颠覆谷歌的现有搜索产品和商业模式。同时谷歌推出了bard，微软推出new bing，百度推出了文心一言。下面分别讲解相关基础知 阅读全文
posted @ 2023-04-25 04:25
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一、gtest简介 gtest是一个跨平台(Liunx、Mac OS X、Windows、Cygwin、Windows CE and Symbian)的C++测试框架，有google公司发布。gtest测试框架是在不同平台上为编写C++测试而生成的。 gtest下载网站 https://github 阅读全文
posted @ 2022-09-30 20:42
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https://blog.csdn.net/hatter110/article/details/107282775 https://xinhuang.github.io/posts/2015-02-08-clang-tutorial-the-ast-matcher.html 阅读全文
posted @ 2022-09-13 20:02
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摘要：
https://llvm.org/docs/WritingAnLLVMPass.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/122522485 阅读全文
posted @ 2022-09-13 19:57
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参考资料 https://clang.llvm.org/docs/RAVFrontendAction.html llvm-project源代码 https://github.com/llvm/llvm-project 1、介绍 在本教程中，您将学习如何使用一个RecursiveASTVisitor创 阅读全文
posted @ 2022-09-13 19:54
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一、llvm提取程序ast树 1.1、源代码 //main.c #include <iostream> #include "StaticMath.h" #include "DynamicMath.h" int main() { double a=1.2; double b=2.4; std::cou 阅读全文
posted @ 2022-09-13 17:09
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摘要：
1、antlr4的官方文档 https://github.com/antlr/antlr4 2、解析语法网址 https://github.com/antlr/grammars-v4 阅读全文
posted @ 2022-09-13 16:50
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摘要：
一、cmake链接静态库&动态库 1.1、项目目录 ./sample7 +-- CMakeLists.txt +-- build/ +-- src/ +-- CMakeLists.txt +-- main.cpp +-- lib/ +-- libmath.a +-- libmath.dylib +- 阅读全文
posted @ 2022-09-13 16:45
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一、Commitlint安装 https://github.com/conventional-changelog/commitlint/ 1.1、Commitlint 是什么 我们运行 git commmit -m 'xxx' 时，用来检查 xxx 是否满足固定格式的工具。 1.2、安装 npm i 阅读全文
posted @ 2022-09-13 15:43
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一、生成compile_commands.json 1.1、compile_commands.json内容 cmake生成compile_commands.jsons https://blog.csdn.net/qq_23599965/article/details/90697236 方法 CMak 阅读全文
posted @ 2022-09-13 15:22
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参考https://andyguo.blog.csdn.net/article/details/117969648 一、为什么要在图上进行神经网络学习 在过去的深度学习应用中，我们接触的数据形式主要是这四种：矩阵、张量、序列（sequence）和时间序列（time series）。然而来自现实世界应 阅读全文
posted @ 2021-07-09 15:20
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摘要：
论文地址Deep Learning on Graphs: A Survey 一、图的不同种类深度学习方法 1、主要分为三大类：半监督学习，包括图神经网络和图卷积神经网络； 2、无监督学习图自编码机； 3、最新的进展，图对抗神经网络和图强化学习。分析了不同方法的特点和联系。 二、图神经网络 (GNN) 阅读全文
posted @ 2021-07-08 12:44
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十、降维和度量学习 10.1、k-近邻学习 10.1.1、懒惰学习 不关心学到什么，只一字不差的存储内容 10.1.2、KNN错误率 最近邻分离器的错误率：设样本x，最近邻z，错误率为1-(x和z同类) X=z时，求得最近邻分离器的泛化错误率<=2*最优贝叶斯分类器的泛化错误率。 \[ \begin 阅读全文
posted @ 2021-06-27 14:13
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