【c语言——字符函数和字符串函数】
文章目录 一、字符分类函数二、字符转换函数三、strlen的使⽤和模拟实现四、strcpy的使⽤和模拟实现五、strcat的使⽤和模拟实现六、strcmp的使⽤和模拟实现七、strncpy函数的使⽤八、strncat函数的使⽤九、strncmp函数的使⽤十、strstr的使⽤和模拟实现十一、strtok函数的使⽤十二、strerror函数的使⽤ 在编程的过程中，我们经常要处理字符和字符串，为了⽅便操...
【技术点】用SQL语言操作关系型数据库Mysql中的数据（有练习资料）
用SQL语言操作关系型数据库Mysql中的数据 一、增删改查增数据删数据改数据查数据 二、触发器三、视图 练习题目链接 前言： 之前操作的时候大多时候都是用GPT生成的sql语句（有一说一真的实用），但是缺少自己完整独立完成sql语句书写的能力，直到学校课程上到了数据库原理才意识到好像真的需要认真学一下这些sql语句了😎，另外为了方便各位练习达到学习效果😉，如果想要答案可以私我单独发。 一、增删改查...
推荐：自然语言处理方向的一些创新点
以下是自然语言处理研究方向的一些创新点： 一、预训练模型的改进与优化 模型架构创新 融合多模态信息： 传统的自然语言处理模型主要处理文本信息。创新点在于将图像、音频等多模态信息融合到预训练模型中。例如，对于描述一幅画的文本，同时利用画中的图像信息（颜色、物体形状等）来更好地理解文本内容。可以构建一种新的模型结构，其中有专门的模块用于处理图像特征，并将其与文本特征在合适的层进行融合，如在Transfo...
Python语言请求商品详情数据（api接口）json格式示例参考
在使用Python请求商品详情数据的API接口时，通常会用到requests库来发送HTTP请求，并将返回的数据解析为JSON格式。以下是一个完整的示例，展示了如何请求商品详情数据并处理返回的JSON数据。 示例步骤 安装requests库（如果尚未安装）： 编写Python代码： 示例解释 导入requests库：用于发送HTTP请求。定义API接口的URL：将https://api.example...
Ovis: 多模态大语言模型的结构化嵌入对齐
今天，我将分享一项重要的研究，Ovis：结构化嵌入对齐用于多模态大语言模型。该研究旨在解决视觉和文本嵌入之间对齐的问题，以提升多模态交互的效果。通过创新的视觉标记和嵌入查找表，Ovis有效整合了视觉信息与文本分析，展现出在多模态基准测试中的卓越表现。这一成果不仅推动了多模态模型的发展，也为相关领域的研究提供了重要参考，具有广泛的影响力。 希望通过今天的分享，大家能深入了解Ovis的独特之处及其潜在应...
基于Python的自然语言处理系列（39）：Huggingface中的解码策略
在自然语言生成任务中，如何选择下一步的单词或者词语对生成的文本质量影响巨大。Huggingface 提供了多种解码策略，可以在不同的场景下平衡流畅度、创造力以及生成效率。在这篇文章中，我们将逐步介绍 Huggingface 中的几种常见解码策略，包括贪婪搜索、Beam Search（束搜索）、采样、Top-K 采样以及 Top-p（核采样）。通过具体代码示例，我们将对比这些策略的效果...
Llama3微调后合并：推动自然语言处理的新进展
Llama3微调后合并：推动自然语言处理的新进展 随着人工智能技术的飞速发展，语言模型的能力与应用范围持续拓展。其中，LLaMA系列模型凭借其卓越的性能和灵活的微调能力，受到了广泛关注。最近，LLaMA 3的发布和其微调后合并的研究，为自然语言处理领域带来了新的机遇与挑战。 微调的重要性 微调是指在预训练模型的基础上，针对特定任务或数据集的训练过程。LLaMA 3的微调不仅能够进一步优化模型的性能，...
【汇编语言】寄存器（内存访问）（六）—— 栈
度是： 栈是一种具有特殊的访问方式的存储空间。它的特殊性就在于，。 可以用一个盒子和3本书来描述栈的这种操作方式。 一个开口的盒子就可以看成一个栈空间，现在有3本书可以看成是数据，《高等数学》、《C 语言》、《软件工程》，把它们放到盒子中，操作的过程如下图所示。 现在的问题是，，我们如何将3本书从盒子中取出来? 显然，必须从盒子的最上边取。这样取出的顺序就是:《软件工程》、《C语言》、《高等数学》，和...
从短答案到深思熟虑：改进视觉语言模型的链式推理
📜 引言：短答案的困境与推理的必要性 链式推理（Chain-of-Thought, CoT）在视觉语言模型（Vision-Language Models, VLM）中的重要性不言而喻。想象一下，当你在图书馆借书时，图书馆员只告诉你“书在三楼”，而不告诉你需要通过哪扇门、上哪部电梯，这样的信息显然是不够的。对于VLM来说，这种“短答案”的问题同样存在。当前训练的数据集主要依赖于简短的答案，缺乏详细的推...
【LangChain】（三）如何利用LangChain和TruLens提升大规模语言模型的质量？全面教程与实战案例！
大规模语言模型（LLM）已经展现出了令人瞩目的成就。可随之而来的模型质量和不确定性问题，也引发了广泛关注。如何有效评估和优化模型质量，成为了我们面临的一大挑战。🤔 在这篇文章中，我们将深入探讨LangChain框架和TruLens工具，它们将帮助我们评估和提升模型质量，并通过量化的方法对抗不确定性。无论你是AI领域的初学者还是资深专家，这篇文章都将为你提供实用的指导和丰富的案例。 如果你还没有使用过...