如何编写有效的Prompt模板：提升大模型性能的关键
如何编写有效的Prompt模板：提升大模型性能的关键 在大模型的应用中，编写一个好的Prompt至关重要。Prompt用于定义智能体的行为模式，正确的Prompt能帮助智能体更好地理解用户的需求并做出恰当的回应。它直接影响模型输出的质量和相关性，提高模型在特定任务上的性能。有效的Prompt还能减少模型输出中的错误和偏见等。本文将介绍如何编写有效的Prompt模板，并详细探讨百炼平台提供的三种主...
基于python Django的boss直聘数据采集与分析预测系统，爬虫可以在线采集，实时动态显示爬取数据，预测基于技能匹配的预测模型
Django框架构建的“Boss直聘”数据采集与分析预测系统，旨在通过技能匹配的方式对招聘信息进行分析与预测，帮助求职者根据自身技能找到最合适的职位，同时为招聘方提供更精准的候选人推荐。系统的核心预测模型基于职位需求技能与求职者技能之间的匹配度来计算得分，并对职位进行排序和推荐。 1. 数据采集 数据采集部分通过爬虫技术从“Boss直聘”网站获取真实的招聘数据，包括职位名称、公司信息、工作地点、薪资范...
提前探营！歼-35舰载战斗机模型首秀中国航展
2024年11月11日是人民空军成立75周年纪念日，第十五届中国航展即将于12日正式揭开帷幕。歼-35舰载战斗机模型。南方+记者提前进驻珠海国际航展中心探营，本届航展共启用13个展馆，室内展览面积达12万平方米，展出系列航空航天先进装备和技术。在1号馆，歼-20S与歼-35A模型同台展出，此前我国第二款隐形战机歼-35A首度官宣并亮相珠海空域。值得留意的是，在“海上攻防”主题展出中，首次展出歼-35舰...
【神经科学学习笔记】基于分层嵌套谱分割(Nested Spectral Partition)模型分析大脑网络整合与分离的学习总结
络、如何进行模块划分，以及如何计算关键网络指标。由于笔者水平有限，如有不当之处，还请各位大佬多多指教。 2.参考文献 3.分层嵌套谱分割(Nested Spectral Partition, NSP)模型 这个方法就像是在玩俄罗斯套娃，通过特征值分解的方法，将复杂的大脑连接矩阵层层拆解。具体来说，NSP首先将整个大脑网络视为一个整体，然后基于功能连接矩阵进行特征分解，利用特征向量的符号特征，像剥洋...
机器学习中的两种主要思路：数据驱动与模型驱动
在机器学习的研究和应用中，如何从数据中提取有价值的信息并做出准确预测，是推动该领域发展的核心问题之一。在这个过程中，机器学习方法主要依赖于两种主要的思路：数据驱动与模型驱动。这两种思路在不同的应用场景中发挥着至关重要的作用，它们的核心差异在于如何利用数据和模型的关系来进行预测和决策。 本文将深入探讨这两种思路的内涵和区别，并阐述它们在机器学习各个阶段中的应用。机器学习通常包括数据预处理、特征工程、模...
深度学习经典模型之Network in Network
1 Network in Network 1.1 模型介绍 Network In Network (NIN)是由 M i n L i n Min Lin MinLin等人提出，在CIFAR-10和CIFAR-100分类任务中达到当时的最好水平，因其网络结构是由三个多层感知机堆叠而被成为NIN [ 5 ] ^{[5]} [5]。NIN以一种全新的角度审视了卷积神经网络中的卷积核设计，通过引入子网络...
tensorflow案例5--基于改进VGG16模型的马铃薯识别，准确率提升0.6%，计算量降低78.07%
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 前言 本次采用VGG16模型进行预测，准确率达到了98.875，但是修改VGG16网络结构， 准确率达到了0.9969，并且计算量下降78.07% 1、API积累 VGG16简介 VGG优缺点分析： VGG优点 VGG的结构非常简洁，整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3x3）和最大池化尺寸（2x2）。 VGG缺点 1)训练...
【手势识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+机器学习+Django网页界面+算法模型
一、介绍 手势识别系统，使用Python作为主要编程语言，通过收集了10种手势图片数据集（0~9），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，然后训练模型得到一个识别精度较高的模型文件，在基于Django搭建网页端操作界面平台，实现用户上传一张图片识别其名称。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整代码 and 安装 地址：https://www.yuque.com/ziwu/...
AI大模型重塑软件开发流程：从自动化编码到智能协作的未来展望
目录 1. 引言：AI大模型的崛起与软件开发的变革 1.1 AI大模型的兴起与发展背景 1.2 软件开发的现状与痛点 1.3 AI大模型如何解决这些问题 2. AI大模型的工作原理与技术背景 2.1 什么是AI大模型？ 2.2 深度学习与自然语言处理技术的演变 2.3 大模型架构与训练方法 2.3.1 GPT系列与Transformer架构 2.3.2 模型预训练与微调 2.3.3 数据集与计算资源 ...
【课程总结】day34：多模态大模型之ViT模型、CLIP模型论文阅读理解
前言 在【课程总结】day31：多模态大模型初步了解一文中，我们对多模态大模型的基本原理有了初步了解，本章内容将通过论文阅读理解，更进一步理解多模态大模型中所涉及的 Vit 架构、Transformer在视觉应用的理念以及 Clip图像与文本匹配的应用。 ViT 模型论文阅读理解 多模态大模型中所涉及的最为经典的模型就是 ViT，所以我们先了解该论文的核心要点。 论文标题：An Image Is W...