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原创 杂谈-关于如何在博客或者技术站上提问才能获得作者更高的回复意愿和交流热情
在提问和被提问的过程中，经历过各种上头的过程，故对提问中的雷点和建议进行总结，希望能给有相同困扰的同学提供一份参考。
2024-03-14 15:55:36
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原创 通义千问本地部署教程Qwen-7B-Chat Qwen1.5-1.8B Windows-详细认真版
实现了在Windows上部署通义千问的Qwen-7B-Chat Qwen-1.5-1.8B 模型且实现多轮对话和流式输出，目前还在更新。
2024-02-26 21:36:54
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原创 调用阿里通义千问大语言模型API-小白新手教程-python
通义千问是阿里云开发的大语言模型(Large language Model )LLM,旨在提供广泛的知识和普适性，可以理解和回答各领域中的问题，其包含网页版和手机版本的通义前文APP，网页使用的模型为不公开的最新版本。 在其官方文档中主要开源了五种可以使用的模型其开源模型的简介和参数如下:非限时免费开发模型，有使用Token数量的限制。
2024-01-26 17:21:14
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原创 Flask框架初探-如何在本机发布一个web服务并通过requests访问自己发布的服务-简易入门版
本文主要是面对小白入门一下如何非常简单的使用flask框架发布一个服务，设置基础的端口号允许访问的地址，还有用python代码访问自己发布发服务获取结果。
2024-04-17 15:45:52
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原创 中文分词库盘点 Python windows
对目前现有的了解到的中文分词库进行了一些总结，附上了每一个库的官方文档链接和分词代码，希望能帮到各位老师同学。jieba，Hanlp，SnowNLP，thulac，LTP，FoolNLTK，pkuseg，CoreNLP，FastText
2024-03-27 10:34:15
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原创 使用有道bce-embedding-vase-v1模型构建知识向量库并进行相似度搜索
最开始使用LangChain结合通义千问API实现了基础的RAG（Retrieval-Augmented Generation）过程，当时认为embedding模型似乎是LangChain的一部分，然后又通过学习OpenAI的API发现，其实使用embedding模型不需要一定捆绑在LangChain上，可以作为一个独立的API来使用，因此在尝试实现了OpenAI的embedding模型之后，将当初结合LangChain使用的国产的有道的embedding模型来进行一下向单独的知识向量库的生成。
2024-03-21 16:42:14
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原创 OpenAI 使用云控制台进行线上训练微调模型-详细入门版
在完成了GPT多轮对话流式输出和知识向量库之后，接下来就非常重要的对模型进行微调，相比于我了解到的国内的大模型的微调，一般都需要在Linux服务器上使用shell文件进行微调，而OpenAI对GPT模型开放了线上微调的功能，只需要直接上传你的json文件选择一个与训练模型，就可以一键微调，之后也是在PC端直接应用你微调的模型就好，对于学习了解微调来说，这是一个最快的入门方式。
2024-03-18 13:09:31
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原创 使用 OpenAI 的 Embedding模型 构建知识向量库并进行相似搜索
首先第一篇文章中探讨和使用了ChatGPT4的API-Key实现基础的多轮对话和流式输出，完成了对GPT-API的一个初探索，那第二步打算使用OpenAI的embedding模型来构建一个知识向量库，其实知识向量库本质上就是一个包含着一组向量的数组，然后通过查询输入文本生成的向量和数据库文本中的向量的余弦相似度来进行相似度判断，在使用的过程中还是非常舒服的。前置文章：ChatGPT4 API-Key初探-本地调用API进行多轮对话方和流式输出。
2024-03-15 14:57:33
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原创 ChatGPT4 API-Key初探-本地调用API进行多轮对话方和流式输出
既然要做了大模型，尽管可能国内无法使用GPT4进行商用，除了性能地表最强之外，其优秀的Function calling（函数调用）在线微调还有各种，例如可以便捷处理知识向量库等功能，都是非常值得学习的，而且国内的模型的各种术语调用方式一定都是对GPT模式的仿照和借鉴既然如此那么学习和使用一遍GPT的各种功能对于后续使用国产大模型开发应该非常有帮助.
2024-03-13 22:47:58
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原创 解决LangChain构建知识向量库的过程中官方API无法自定义文本切割方式的问题-例如按行切分
解决LangChain无法自定义导入知识向量库的文本切分方式的问题，提出了一种自定义的文本切分方法。
2024-03-12 14:36:10
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原创 Neo4j 批量导入数据 从官方文档学习LOAD CSV 命令 小白可食用版
在使用Neo4j进行大量数据导入的时候，发现如果用代码自动一行一行的导入效率过低，因此明白了为什么需要用到批量导入功能，在Neo4j中允许批量导入CSV文件格式，刚开始从网上的中看了各种半残的博客或者视频，拼拼凑凑也实现了功能，然后想写个博客记录一下，一想直接把代码沾上来讲的也不是很全面，就打算按照官方文档的思路讲一下，然后给中间补充一些文档中往往会省略的实践细节，故有了这篇博客，在对官方文档的翻译中加入自己对技术的理解会比机翻或者要求严格的文档更好理解一些。
2024-03-11 16:13:07
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原创 Neo4j 新手教程 环境安装 基础增删改查 python链接 常用操作 纯新手向
为了解决没有一个趁手的Neo4基础文档的问题，在学习的过程中写了一篇详细的多图少字的Neo4j的基础入门文档，包括安装过程，在Neo4j的网页操作台使用Cypher命令进行增删改查，之后使用pyhon的py2neo库链接数据库，发送Cypher命令,最后总结了几个常用操作。
2024-03-05 13:15:48
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原创 Neo4j aura 官方网站快速入门新手教精读-从官方教程学习知识图谱
本文旨在为Neo4j新手提供一份全面的入门指南，通过结合人工翻译和机器翻译技术，精确地转译了Neo4j官方的初学者教程。除了基础的文本解释，本文档还包含了对教程中每一步骤的详细截图和作者亲自重新设计的图表，旨在增强理解和学习效果。文档不仅介绍了图数据库的基本概念，让读者能够掌握图的核心知识，还详细说明了如何有效地在网页环境中使用Neo4j，以及如何通过Cypher命令来实现数据的查询和管理。这样的结构设计使得本文档成为了一个实用的学习资源，适合希望深入了解并应用Neo4j图数据库技术的初学者和开发人员。
2024-03-01 16:04:29
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原创 常用的激活函数python代码-简洁版-想画好看的激活函数图的第一步
针对新手的绘制好看的激活函数图像的第一步，独立精简带图，不然完全没有手搓激活函数代码的必要，有时间不间断更新，已包含的激活函数，Sigmoid,tanh,ReLU,LeaklyReLU,ReLU6,Swish,Hard-Swish,Hard-Sigmoid,ELU,Softplus,Softsign.
2024-02-19 17:45:11
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原创 RAG-使用LangChain结合通义千问API基于自建知识库的多轮对话和流式输出
系列的第三篇文章，前两篇分别介绍了通义千问API的使用和LangChain自建知识库，现在实现对自建知识库的多轮对话和流式输出。
2024-02-19 17:41:28
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原创 使用python绘制无边框ECG信号-可用于论文插图-小白版
最近在写大论文，由于自己做的是心电信号难免要做一些心电信号的插图，然后在写论文的时候有的时候要用真实信号有的时候需要用到示意图，大致的示意图如下，这里面的其他部分使用Visio绘制的，但是前面的心电信号部分，，他一定比插入图片的清晰度要低，如果导入到origin中又有点麻烦,所以我就使用python的心电信号的库结合matplot中的plt中关闭坐标轴显示的方式来打印出一段真实的心电信号，然后后续可以作为插入到论文中的一个素材。
2024-02-07 17:19:45
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原创 LangChain结合通义千问的自建知识库
在使用了通义千问API了之后，下一步就是构建知识库文档，使用了比较有名的LangChian，最后成果将自己的txt生成了知识向量库，最后我还把自己的论文生成了一个知识向量库，然后问他我的创新点是啥，实话实说比我总结的好，我想这下回老师要是看不懂我论文的时候能不能直接，嗯，对吧，反正也是工作中用到还挺有意思的，能分享的部分我都分享出来了，然后这个是接着通专栏的第一篇的延申文档。
2024-02-02 14:13:49
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原创 Pytroch 自写训练模板适合入门版 包含十五种经典的自己复现的一维模型 1D CNN
在毕业之前，决定整理一下手头的代码，自己做1D-CNN这吗久，打算开源一下自己使用的1D-CNN的代码，包括用随机数生成一个模拟的数据集，到自己写的一个比较好的适合入门的基础训练模板，以及自己复现的所有1D-CNN经典模型进行开源，代码已经上传到了GitHub上，接下来我逐个文件进行讲解。由于写的过于详细导致，写完了之后发现最后写了1万9000多字，都超过我本科论文字数了。
2024-02-02 13:45:08
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原创 np.argsort排序问题(关于位次)-含GitHub上在numpy项目下提问的到的官方人员的回复-总结可行方案
讨论一个经常容易遇见的雷argsort,与获取位序的关系,咨询numpy官方人员,并得到了回复解答
2024-01-18 18:10:22
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原创 深度学习或机器学习的模型部署相关的初步了解及分析
机器学习-深度学习跨语言的部署是通过将主要由python实现的机器学习和深度度学习模型应用于实际的环境中，具体为部署在，手机，网页，PC等各类设备上。主要通过将模型保存成一种格式的文件，然后通过推理引擎进行读取。机器学习 Machine Learning：机器学习包括深度学习，但是在研究中，机器学习方法主要代指，SVM,KNN,聚类，决策树，随机森林，等传统机器学习方法。深度学习 Deep Learning。
2023-12-19 12:18:30
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原创 SqueezeNet 一维，二维网络复现 pytorch 小白易懂版
时隔一年我又开始复现神经网络的经典模型，这次主要复的是轻量级网络全家桶，轻量级神经网络旨在使用更小的参数量，无限的接近大模型的准确率，降低处理时间和运算量，这次要复现的是轻量级网络的非常经典的一个模型SqueezeNet，它由美国加州大学伯克利分校的研究团队开发，并于2016年发布。文章链接:看懂这篇文章需要的基础知识。
2023-10-20 13:45:20
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原创 UNet pytorch 胎教级介绍 使用DRIVE眼底血管分割数据集进行入门实战
先介绍一下DRIVE数据集DRIVE数据集主要用于血管分割任务，其中的图像由用于血管定位的手动标记进行了标注。这个数据集的目的是促进与视网膜图像分析、血管分割和疾病诊断相关的计算机视觉算法的发展。数据集下载之后，打开文件目录如下，这里我把trainning文件夹的名字换成了train这里的文件夹分为三种一种是images保存的原来的图像mask保存的是掩码标签1st_manual 2nd_manual 里面保存的都是血管标签，我么要做的是血管分类任务。
2023-09-09 13:36:13
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原创 python pytorch 超详细线性回归原理解析加代码实现-小白入门级
答应老师做的一个系列教程，里面虽然有很多公式但是都是非常基础的公式，也是头一次花这吗大经历去写一篇基础的文档，里面虽然有不少的公式，但只要能顺着看下来会发现都是非常基础的公式都是特别简单的。模型(函数): f(x)=wx+bf(x)=wx+bf(x)=wx+b数据集:任务：寻找合适的www和bbb使得f(x)=wx+bf(x)=wx+bf(x)=wx+b可以拟合上表中的数据在www,bbb已知的情况下,模型(函数)可表示为f(x)=wx+bf(x)=wx+bf(x)=wx+b定义一个训练样本损失的计
2023-09-06 12:03:55
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原创 手机电脑scoket通信 手机软件 APP inventor 服务端程序python
再帮助同学坐课题的时候接触到了scoket通信，了解到这应该是基层网络通信的原理，于是就导出搜索了一下相关的资料，简单来说scoket通信就是，可以让不同设备在同一个网络环境的条件下，可以实现相互通信既可以一对一也可以一对多，总之这对开发者来说，是跨设备交互的非常好的一种方式本文主要实现两个功能，一是python与pyhon程序之间的通信，另一个是将客户端改为手机，电脑链接手机wifi，在同一网络环境下电脑与wifi的通信。python 与 python 的交互参考的是B站白夜黑羽的教程，特此鸣谢。
2023-09-01 18:45:06
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原创 cuml机器学习GPU库 sklearn升级版AutoDL使用
最近在做机器学习任务的时候发现我自己的数据集太大，直接用sklearn 跑起来时间很长，然后问GPT得知了有CUML库，后来去研究了一下，发现这个库只支持linux系统，从官网直接获取下载命令基本上也实现不了最后，选择使用AutoDL租了一个GPU来安装这个库。具体步骤如下。如果是正常讨论的话本身电脑就是liunx系统，按照道理说，直接去下面的官网链接去过去下载指令就可以了。进去之后的界面如下，反正我是没有成功，单我看似乎别人都是这吗做的，所以姑且把链接贴上。
2023-08-23 22:27:49
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原创 Matlab时频工具箱tftb下载及安装
点击右侧添加并包含子文件夹然后粘贴路径，之后回车进入文件夹再剪辑选择文件夹。然后找到Matlab的安装目录，右键桌面图标，打开文件所在位置。打开matlab点击菜单里的设置路径弹开如下窗口。跳转到如下界面，选择下面的安装包下载。首先下载安装包安装包地址如下。点击下面的download。找到toolbox 文件夹。然后将解压的文件粘贴进去。之后回到命令窗口运行程序。下载之后得到一个压缩包。点击bin的上一层目录。
2023-08-12 19:39:56
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原创 pytorch注意力机制
最近看了一篇大佬的注意力机制的文章然后自己花了一上午的时间把按照大佬的图把大佬提到的注意力机制都复现了一遍，大佬有一些写的复杂的网络我按照自己的理解写了几个简单的版本接下来就放出我写的代码。顺便从大佬手里盗走一些图片，等我有时间一起进行替换，在此特别鸣谢这位大佬。
2023-04-14 14:42:36
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原创 Pyeeg库下载及安装
本文写做的主要动机是最近开始研究了一下脑电，然后发现要使用脑电的话使用python会需要用到pyeeg库来提取特征，网上又没有相关的资料所以开始写一篇主要的内容，函数会慢慢更新等我研究一下的本文安装需要python环境。
2023-04-05 20:08:44
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原创 图神经网络 pytorch GCN torch_geometric KarateClub 数据集
首先安装torch_geometric需要安装pytorch然后查看一下自己电脑Pytorch的版本然后进入官网文档网站链接:安装自己的版本选择安装命令，我python用的稳定的3.8版本。如果安装失败可以考虑降低python的版本因为我之前安装过所以显示如下。
2023-03-05 13:10:52
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原创 C#/python opencv多模板匹配实战应用例程
最近在做项目的时候为了检测某一种物品的齐套性，以及为了和写c#的软件负责人配合自己研究了一下opnencv C# 版的模板匹配，对基础的例程做了一下改进，留一份例程。因为工作性质原因不能直接放项目的实际图片我用visio简单绘制了一个图片，最终结果如下。在看代码之前滤清一下需求，目的是寻找到图像中目标的个数，这好像听起来很简单，但是实际上我们需要经过一个对模板匹配算法输出的相似度值进行一个分析的过程。
2023-01-19 13:45:20
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原创 常用眼底图像数据集简介及下载--糖尿病视网膜病变（Eyepacs,APTOS2019,Messdior,Messdior-2,STARE数据集)
常用眼底图像数据集简介及下载--糖尿病视网膜病变（Eyepacs,APTOS2019,Messdior,Messdior-2,STARE数据集)
2022-11-26 11:41:31
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原创 IOU原理详解代码复现 python numpy/pytorch
IOU就是两个图像的交并比，这是一个图像检测中很重要的概念，想要构建YOLO系列的目标检测对应函数，就必须要先写一个计算交并比的程序，什么是交并比，就是两个图像交集的面积比上并集的面积，如果用下面的图来举例子的话。IOU=S1+S2−S3S3由于目标检测的过程中我们大部分用的都是矩形框，根据算法我们都是知道两个矩形的左上角点的坐标和矩形的高和宽。
2022-10-14 12:23:35
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原创 层次分析法原理讲解 python手搓实现-故事带入小白详解版
在参加研究生数学建模的时候用到了层次分析法，然后就写了个程序，比完赛了想着代码别浪费了拉出来写个教程，虽然这个算法很经典但是和往常一样我搜索了很多资料没有看起来比较舒服的，那就自己来吧。
2022-10-11 16:40:20
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原创 pytorch深度学习一维、二维训练模板（分类、回归）
使用模板可以随意切换所有的经典模型，在测试选用那种模型的时候更方便，也方便后期选择基础模型改造
2022-09-26 20:56:47
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原创 情绪识别数据集汇总心电相关and申请方法 呕心沥血之作 全网唯一 AMIGOS ASCERTAIN CLAS DECAF DREAMER MANHOB-HCI MPED SWELL CASE
针对情绪识别的任务，在学习了一定的代码知识之后，摆在面前最大的问题就是如何寻找并申请使用数据集，这里我找到了9个情绪识别相关的数据集，由于我的课题原因，所以根据一篇综述找一下目前所公开的包含心电信号的情绪识别数据集并且找一下他们申请的网站。
2022-09-04 21:29:29
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原创 Matlab线性规划函数linprog-小白详解
最近开始想学一学数学建模的相关知识，也找了不少视频，感觉无论是PPT做的还是讲解内容没有看起来很舒服的，只能多找几个版本多看几遍然后做一下笔记，先从最基础的线性规划函数开始写。假设需要解决以下这个线性规划问题maxz=2x1+3x2−5x3s.t.{x1+x2+x3=72x1−5x2+x3≥10x1+3x2+x3≤12x1,x2,x3≥0max\quad z = 2x_1+3x_2-5x_3\\s.t. \begin{cases}x_1+x_2+x_3=7 \\2x_1-5x_2+x_3\geq1
2022-07-13 10:43:58
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原创 VGG一维、二维复现pytorch
VGG网络可以说是深度学习中最著名的网络之一，因为VGG网络模型只是纵向的延申，网络结构比较简单，就竖着堆就行了又能适应大部分任务，准确率还有保障。比起GoogLeNet，ResNet和DenseNet来简直就是小学生难度。链接: 原文链接这几乎没什么好说的直接上干货运行结果.........
2022-06-17 15:49:16
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原创 DenseNet一维、二维复现pytorch
DenseNet网络是2017年提出的一种借鉴了GoogLeNet的Inception结构，以及ResNet残差结构的一种新的稠密类型的网络，既利用残差结构避免网络退化，又通过Inception结构吸收多层输出的特征，其拥有着极好的性能又占据着恐怖的内存，但是对于追求准确率的任务来说这是一个非常值得尝试的选择。...............
2022-06-17 14:27:13
2667
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原创 GoogLeNet网络一维、二维复现pytorch
2014年诞生了两个大名鼎鼎的网络，一个是VGG另一个就是GoogLeNet，直到包括VGG网络之前，模型的一直都是再纵向上改变，而GoogLeNet在增加模型深度的同时做了宽度上的开拓，并将拥有不同尺寸卷积核的卷积层的输出结果，横向拼接到一起，同时关注不同尺寸的特征。链接: 原文链接网络结构图如下，如图一共有9个Inception结构还有3个分类器，由于有三个分类器，最终会把每第一第二分类器的损失乘以0.3加到最终第三个分类器输出的损失上，复现GoogLeNet比麻烦的是这里需要写一个新的损失函数，而其他
2022-06-16 21:31:21
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原创 ResNet残差网络一维、二维复现pytorch-含残差块复现思路分析
由于深度学习的会面临退化的问题，也就是当深度学习的网络加深到某一程度之后再加深会导致准确率降低，为了保证加深的网络的性能不低于浅层次的网络，为此2015年何凯明大佬发表了著名了ResNet残差网络，既再GoogLeNet在横向维度的创新之后，在网络结构上进行了新的创新。链接: ResNet原文地址结构的原理并不复杂，看一下从原文截取出来的这个残差结构，很好理解就是把输入最后加入到的输出上，构造一个类似短路的结构。实践中，原文作者针对VGG19进行了改进，首先是增加了卷积层，然后每两个卷积层之之间进行残差
2022-06-16 17:57:44
13340
33
Socket通信APP INVENTOR2 文件
2024-02-02
博客的Markdown文档和里面的动图和图片的源文件
2024-02-02
Blinker 头文件库 即烧录插件 构建资料.zip
2020-05-10
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