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原创 LeetCode解题汇总目录
此篇为学习完《数据结构与算法之美》后，在LeetCode刷题的汇总目录，方便大家查找（Ctrl+Find），一起刷题，一起PK交流！如果本文对你有帮助，可以给我点赞加油！ Updated on 2022.6.12刷题可以按照不同的专题进行，便于加强某个知识点的理解。另有《剑指Offer》面试题（更新完毕）、《程序员面试金典》面试题（更新完毕）、LintCode代码能力测试CAT。LeetCode MySQL 数据库解题目录点击访问 我的 LeetCode 主页我的 GitHub 主页注：本文超过字数限制，
2019-09-06 13:43:51
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原创 吴恩达-《深度学习DeepLearning》汇总目录
从2019年2月底开始学习《数据结构与算法之美》，王争老师的课程非常好，到2019年8月底已经学完一遍，后面还要多次复习巩固以及OJ刷题。生命不息，学习不止，又要开始新的篇章了–《机器学习》，有点小兴奋，哈哈，之前Python已经大致过了2遍（小甲鱼的视频&从入门到实践），现在要补NumPy、复习高等数学、然后开始吴恩达老师的课程。此篇文章作为学习的汇总目录，供大家参考，一起学习，共同进步...
2019-08-28 00:43:33
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原创 《数据结构与算法之美》学习汇总
此篇文章是对自己学习这门课程的一个总结和课后的一些练习，做一个汇总，希望对大家有帮助。本人是半路程序员，2018年2月开始学习C++的，下面的代码基本都是C++11版本的，代码有错误的地方请不吝留言赐教。附有部分练习LeetCode、POJ的题目。
2019-04-22 21:13:00
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原创 polars 和 pandas 数据处理效率对比
Polars是一个高性能的数据处理库，它旨在提供快速的数据处理能力，特别是在处理大型数据集时。Polars是由Rust语言编写的，这使得它在性能和内存安全性方面具有显著优势。高性能：Polars的设计重点在于优化数据处理的速度。它利用Rust语言的性能优势，提供了快速的数据过滤、分组、排序和其他常见数据操作。内存效率：Polars在内存管理上进行了优化，减少了不必要的内存分配和复制，这使得它在处理大型数据集时更加高效。并行处理。
2024-04-14 16:57:02
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原创 使用edge-tts将文字转成语音
生成的字幕可以在 plotplayer 中显示。也可以使用代码，主要的 api 有。可以使用命令行来执行。改变速度、音量、音调。
2024-03-19 23:17:13
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原创 React-Native应用开发 - 环境安装
安装 nodeJS、JDK、AndroidStudio、Android-SDK。在模拟器界面就能看到修改的效果了。装好之后，修改 App.tsx。打开 Copilot Chat。
2024-02-05 01:50:33
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原创 AI大模型全栈工程师课程笔记 - LLM tools
import repass@property@property@property# 正则表达式定义了要去除的标点符号self,) -> dict:# 自定义的BLEU SCORE评估器。
2024-01-10 01:03:05
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原创 使用云函数进行分布式并行计算
云函数可以处理图片、音频、视频等多媒体文件，支持多种格式转换和处理，例如对图片进行压缩、裁剪、打水印等操作。同时，云函数也提供了丰富的数据处理和分析功能，例如数据库操作、机器学习推理、文件存储等。原因：指定函数的最长运行时间，可选值范围为1秒- 86400秒（24小时，一天够了吧），使用 异步事件云函数，分别同时进行计算（本地内存等可能不支持这么大），缩短整体运行时间。的代码，无需管理服务器，在开发工具内编写、一键上传部署即可运行后端代码。，当指定事件发生时，自动触发云函数执行。，改成最大的24小时。
2023-12-07 06:26:41
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原创 windows下的k8s测试环境搭建
现在，你已经将Docker镜像推送到云端。你可以在其他计算机或服务器上使用。命令登录到你的Docker Hub账户。这将提示你输入用户名和密码。上创建一个免费账户，以便在云端存储和管理你的Docker镜像。可以看见有3个 pod 被创建，并开始执行镜像内部的计算程序。的大规模的计算任务，并且可以以分布式的方式并行，提高计算速度。这里示例只是读取 pod 日志来获取。命令拉取此镜像，并在Kubernetes集群中使用它。编写一个Dockerfile 如下，把代码打包进去。计算结果的返回应该通过。
2023-12-03 14:42:58
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原创 AI大模型全栈工程师课程笔记 - Function Call
大模型，没有真逻辑，只是推测下一个字的概率，gpt 可以根据函数的描述来决定是否调用该函数，但是真正的执行，需要我们自行调用。
2023-11-22 09:33:04
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原创 AI大模型全栈工程师课程笔记 - 提示词工程
提示工程是AGI时代的编程方式，提示工程师相当于程序员。掌握提示工程是AGI时代的基础技能。Prompt的组成部分通常包括角色定义、任务描述、输出格式、上下文信息、输入和输出约定等。合理定义角色可以减少歧义。Prompt调优需要不断试错，给例子可以提高正确率。思维链和自洽性等方法可以改进逻辑计算的准确性。用Prompt替代代码可以极大简化系统。对话系统的关键模块NLU、DST、NLG都可以通过提示工程实现。加强垂直领域知识可以提升准确度。思维链、自洽性、思维树等是Prompt工程的几个高级技巧。
2023-11-17 21:51:12
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原创 pyinstaller打包exe应用程序【乘法计算过程演示】
代码内所有的资源路径需要调用以下函数获取，防止打包的时候找不到。新建一个干净的环境，只安装项目必须的包，减少打包的大小。使用python的turtle包进行乘法动画演示。这是第一个打包制作的电脑小程序，记录一下。几百行代码，打包后是30M，还是比较大。upx：压缩安装包的大小。激活虚拟环境，执行打包。
2023-08-06 19:15:49
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原创 使用 gradio 创建 图文任务 App
以下，本地电脑资源不够，就直接在 官网上操作了。使用这个模块写起来更优雅，可以自由的排版。提交按钮放在上面，减少鼠标移动距离。高级选项默认折叠，看起来简洁。
2023-07-29 12:08:38
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原创 LangChain学习：Chat with Your Data
大模型会对输入的 token 数量有限制，可以使用这种切分方法，token 通常大约是4个英文字符。由于加载文档的时候有一个重复的 PDF，所以查询的时候可能会出现两个一样的查询结果。让它从第三个文档中去查，会查出来一些不是第三个文档中的结果。这块没有跑通，大概就是下载视频提取语音，调用。上面的结果中有重复的，如果要去重加一个参数。封装函数：加载文档、切分、LLM链。，需要在切分点往前再找些字符补上。第二个字符串超过了，且设置了。构建用户界面及其响应处理。，只切出来1个字符串。切分效果较好，推荐使用。
2023-07-22 21:25:27
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原创 LangChain学习：通过Agents自动查询天气
from langchain . agents import tool from datetime import date @tool def time(text : str) - > str : """返回今天的日期，将其用于与今天的日期相关的任何问题。
2023-07-15 16:10:22
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原创 LangChain学习：评估
意思就是资源不够用。不能同时对多个文档进行操作，换了个账号，可以了。执行 index 那行，报错了。使用模型进行了批量评估。
2023-07-14 23:57:56
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原创 LangChain学习：chains
让模型，给产品起一个公司名，并给这个公司名给出一个简介。创建了4种回答问题的提示词，让模型自己选择使用哪种。可以看到，模型使用了正确的模板。给定的字段 + 输入的字段(可以看到，创建了4个链。中的字段，输出就只有。
2023-07-14 23:51:46
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原创 LangChain学习：memory
的内置附加 提示词 都是英文的，这个输出的对话总结。聊天历史只会保存，人类和AI 各自最近的。可以看到模型在试图回答上文中的导航需求。中只保存了最近的1轮对话记录。对话历史只有 AI 说的最后一句。只能记住一定数量的 token。会使用模型对聊天记录作总结。然后我们接着这个对话继续。条记录，如下源码所示。从输出可以看出，模型。
2023-07-11 11:42:36
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原创 LangChain学习：models，prompts，parsers
也是一个字符串，它对输出的格式做了说明。那现在改下提示模板：加入输出格式的说明。可以看到，提示词模板有三个输出参数。查看源代码，可以看到。
2023-07-10 19:33:24
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原创 【益智游戏】开锁小游戏+ChatGPT写html代码
跟军哥吃饭聊天，说到一些个有意思的思维题目，说是小学五年级的题目，我竟然想了好久，问的GPT才恍然大悟！哈哈，记录下，顺便给小孩讲讲 + 在网页上玩一玩！长按或扫码关注我的公众号（Michael阿明），一起加油、一起学习进步！下面我们用 chatgpt 来生成一个网页版的小游戏。"您猜对至少两位密码已打开锁。不懂的朋友，可以关注公众号后回复。获取，下载后在电脑上用浏览器打开。，现在锁坏掉了，你只要猜对密码的。数字，就可以打开这把锁。就可以打开这把锁哦！// 用户猜测的密码。"\n您猜的是: "
2023-06-20 19:12:11
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原创 用ChatGPT进行翻译、校对、扩写、聊天
生成客户服务电子邮件，邮件是根据每个客户的评论量身定制的。模型修改了语句，还删除了一些多余的空格。， 输出内容 比较稳定。
2023-05-21 10:03:21
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原创 用ChatGPT总结和推断
在政府最近进行的一项调查中，公共部门员工被要求对他们的水平进行评分对他们工作的部门感到满意。结果显示，美国国家航空航天局是最受欢迎的部门的满意度为95%。美国国家航空航天局的一名员工John Smith对这一发现发表了评论，他表示：“美国国家航空航天局脱颖而出，我并不感到惊讶。这是一个与了不起的人一起工作的好地方难以置信的机会。我很自豪能成为这样一个创新的组织。这一结果也受到了美国国家航空航天局管理团队的欢迎，导演汤姆·约翰逊表示：“我们很高兴。
2023-05-14 07:05:37
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原创 迭代prompt提示词
我们的产品采用五轮塑料涂层铝制底座和气压椅调整，方便升降操作。您可以选择软质地面或硬质地面轮轮，两种座椅泡沫密度可选：中等（1.8磅/立方英尺）或高（2.8磅/立方英尺），还可以选择无扶手或8个位置的PU扶手。我们提供多种选项，包括软质地面或硬质地面轮轮，两种座椅泡沫密度可选：中等（1.8磅/立方英尺）或高（2.8磅/立方英尺），无扶手或8个位置的PU扶手。此外，您还可以选择软质地面或硬质地面轮轮，两种座椅泡沫密度可选：中等（1.8磅/立方英尺）或高（2.8磅/立方英尺），无扶手或8个位置的PU扶手。
2023-05-08 23:46:08
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原创 如何给ChatGPT写提示词
编写清晰、具体的指令可引导模型朝期望输出方向发展，不要混淆简短和清晰，更长的提示提供更多上下文信息，有助于更详细、相关的输出。这个回答好像是自己胡编乱造的吧。
2023-05-08 00:17:30
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原创 ChatGLM-6B 安装试用
vim cli_demo.py 修改模型下载的路径。在生成答案的过程中，GPU显存使用在一直上涨。他没有回答鱼香肉丝相关的做法。其余文件从 huggingface 下载。解方程的答案是错的，模型不擅长数学问题。加载完模型后 GPU 使用情况。不懂前端，不好判断正确与否。试用以下代码，下载模型。模型记忆了上下文的 菜名。
2023-04-16 12:54:25
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原创 hive性能调优 读书笔记 - 问题排查、调优、数据处理模式
阶段，map 任务读取 AB两个表的数据，按连接条件发往相同的 reduce，在 reduce 中计算合并的结果。先读取小表A，构建其 hash 表，在读取B表，与之前的哈希表进行数据匹配。hive 2.3 以后可用，向量化执行，提高数据处理性能。以上两个 sql 的效果是等效的，执行计划一致。a 左连接 b，过滤条件是针对左表 a，完全。a 左连接 b，过滤条件是针对右表 b，b表。例如，求 sum，max， min。上面描述的是计算引擎的执行逻辑。了指定分区，a 表需要全表扫描。形式，只读取了表一次。
2023-03-11 22:50:55
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tensorflow_datasets.tf_flowers.3.0.1.rar
2021-01-26
distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english 预训练模型
2021-01-12
Everything-1.4.1.969.x64.zip
2020-03-27
ScreenToGif.2.22.1.Portable.zip
2020-03-27
空空如也
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