Python爬蟲與算法
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FastAPI高級(jí)教程(一)
本文將會(huì)介紹FastAPI中的高級(jí)使用技巧,包括中間件、后臺(tái)任務(wù)、請(qǐng)求前/后、生命周期等。歡迎關(guān)注我的公眾號(hào)NLP奇幻之旅,原創(chuàng)技術(shù)文章第一時(shí)間推送。歡迎關(guān)注我的知識(shí)星球“自然語言處理奇幻之旅”,筆者正在努力構(gòu)建自己的技術(shù)社區(qū)。本文將會(huì)介紹FastAPI中的高級(jí)使用技巧,如下:中間件(middlew
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歷史文章(十二)
歷史文章 以下是本人在最近一段時(shí)間內(nèi)發(fā)表的文章合集,按時(shí)間順序由近及遠(yuǎn)排序(2024.4.16-2024.8.4)。NLP(一百零四)BERT模型的可解釋性筆記:大模型數(shù)學(xué)解題能力個(gè)人的數(shù)學(xué)解題大模型已開源至HuggingFace平臺(tái)!Open WebUI的Pipelines學(xué)習(xí)之使用大模型解數(shù)學(xué)題
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NLP(一百零一)Embedding模型微調(diào)實(shí)踐
本文將會(huì)介紹如何使用Sentence Transformers和AutoTrain對(duì)開源的Embedding模型bge-base-zh-v1.5進(jìn)行微調(diào),并驗(yàn)證Embedding模型微調(diào)后的效果。在RAG框架或者語義相似度計(jì)算任務(wù)時(shí),Embedding模型是我們常常會(huì)打交道的模型。Sentence
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Huffman樹與Huffman編碼的Python實(shí)現(xiàn)
在之前的文章二叉樹的Python實(shí)現(xiàn)和二叉搜索樹(BST)的Python實(shí)現(xiàn)中,筆者分別介紹了二叉樹與二叉搜索樹的Python實(shí)現(xiàn)。本文將在此基礎(chǔ)上,介紹Huffman樹和Huffman編碼的實(shí)現(xiàn)。Huffman樹 首先,我們先來看下什么是給定N個(gè)權(quán)值作為N個(gè)葉子結(jié)點(diǎn),構(gòu)造一棵二叉樹,若該樹的帶權(quán)路
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NLP(六十五)LangChain中的重連(retry)機(jī)制
??關(guān)于LangChain入門,讀者可參考文章NLP(五十六)LangChain入門 。??本文將會(huì)
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NLP(五十六)LangChain的結(jié)構(gòu)化輸出
??在使用大模型的時(shí)候,盡管我們的prompt已經(jīng)要求大模型給出固定的輸出格式,比如JSON,但很多
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