D洁洁和W的御用Programmer-CSDN博客

原创 LaWGPT安装和使用教程的复现版本【细节满满】

LaWGPT是本人尝试使用和微调的第一个法律专业领域的大语言模型，自我感觉该模型很适合作为法律垂直领域大模型的入门级选手，无论是部署配置还是推理微调都十分方便。本文主要介绍如何配置部署LaWGPT和LaWGPT推理基本步骤，希望可以帮助大家使用LaWGPT。

2024-01-17 19:34:44 1596

原创 ChatGLM-6B部署和微调实例

ChatGLM-6B是本人尝试使用和微调的第一个大语言模型，自我感觉该模型很适合作为大语言模型的入门级选手，无论是部署配置还是推理微调都十分方便。本文主要介绍如何配置部署ChatGLM-6B，以及ChatGLM-6B推理和P-tuning v2微调基本步骤，希望可以帮助大家使用ChatGLM-6B。

2024-01-17 15:21:56 1231 4

原创 Llama2-Chinese-7b-Chat安装部署

本文主要介绍如何使用Chinese-7b-Chat，其对于中文的问题回答能力优秀，希望大家可以通过我的分享来测试它❤️❤️❤️。

2023-12-13 12:02:05 2622 6

原创 Jupyter Notebook 超实用的插件安装教程，值得试试！

文章目录前言一、借鉴的文章二、安装代码前言用了Jupyter Notebook 两年多了，居然才发现这么宝藏的插件，可以有目录、美化公示、查看变量属性等等。一、借鉴的文章Jupyter Notebook 超实用的 5 个插件，值得一试！打造实用的Jupyter Notebook 扩展插件二、安装代码pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyter_contrib_nbextensionsjupyte..

2021-10-19 16:37:21 464

原创 Mac下的pyecharts的安装及使用

anacoda使用pyecharts——顶配1. Mac下安装pyecharts步骤新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入1. Mac下安装pyecharts步骤不像之前windows安装pyecharts很是

2021-10-19 08:56:36 3077 2

原创 Eviews建立Var模型1

系列文章目录第一章 XXXXX文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言由于需要建立一个价格优惠指数来反应GMV走势，接触到了Var模型的建立，这个系列初版应该有三篇（毕竟）提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：import numpy as npimport pan

2021-09-27 17:47:31 8327 1

原创 hive sql 计算网页用户留存率和AB实验显著性判断

计算用户留存率：怎么计算留存率？sql代码（HUE上运行）：SELECT a.dt1 `创作日期`, a.cnt `创作用户量`, concat((round((a.cnt1/a.cnt)*100, 2)), '%') `次日首页留存率`, concat((round((a.cnt2/a.cnt)*100, 2)), '%') `3日首页留存率`, concat((round((a.cnt3/a.cnt)*100, 2)), '%')

2021-09-27 09:34:21 1511

原创 hive sql 提取中位数

在hue上做一个当天价格与前四天中位数的pricegap，代码如下： select dt, pro_link, fnl_price, previous_price, percentile(previous_price, 0.5) over(partition by pro_link order by dt asc ROWS BETWEEN 4 preceding and 1 preceding) median, fnl_p

2021-09-02 11:39:15 554

原创 Python解决画图中文显示不出来

import warningswarnings.filterwarnings("ignore")# 忽略警告输出%matplotlib inlineplt.rcParams["font.family"] = 'Arial Unicode MS'#⽤来正常显示中⽂标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False#⽤来正常显示负号 #有中⽂出现的情况，需要u'内容'...

2021-08-24 16:51:29 539

原创 SQL简单查询——学生课程表

文章目录一、学习目标二、数表介绍三、SQL语言一、学习目标1、掌握SELECTSELECTSELECT语句的语法格式，各句子的使用；2、掌握别名的概念、掌握DISTINCTDISTINCTDISTINCT、ALLALLALL的使用;3、掌握空值的概念及查询判断条件的表达，了解查询时系统对NULLNULLNULL值的处理；4、掌握使用GROUPBYGROUP BYGROUPBY子句、HAVINGHAVINGHAVING子句、ORDERBYORDER BYORDERBY子句对查询结果进行排序和分组；

2021-06-29 21:19:43 8288 1

原创 Python连接数据库

笔记用Python连接数据库，并作简单的数据查询，插入操作import pymssql as ssimport datetimemyConn=ss.connect(host='127.0.0.1',user='sa',password='wxxlwy1318',database='Review')myCursor=myConn.cursor() #游标sql='select * from Rank'myCursor.execute(sql)myList=myCursor.fetchall()

2021-06-29 20:05:26 102

原创大数据预处理——数据特征缩放

文章目录数据特征缩放的概念一、数据特征缩放的意义二、数据特征缩放方法1.数据中心化2.数据标准化3.Min-Max缩放3.Max-ABS缩放4.Robust缩放数据特征缩放的概念变量的数据特征是指变量取值的分布特点，与数据所反映的信息内容、测量尺度和采集方式等有关。由于数据特征与分析需求的不匹配，所以要求我们在数据预处理阶段进行数据特征缩放(data feature scaling),以适应分析的需求。一、数据特征缩放的意义消除数据的量纲，而保留其数据分布的特征，这样更有利于不同量纲数据之间

2021-06-28 18:41:18 1723 1

原创大数据预处理——不平衡数据Python处理

文章目录本章概述一、不平衡数据是什么？二、数据说明三、不平衡数据的配平1.向下抽样2.向上抽样四、不平衡数据配平的影响本章概述本章节主要是阐述一下不平衡数据的定义，并且运用向下抽样和向上抽将数据进行一定程度地配平，并且进一步分析数据不平衡对于构建分类器的影响。一、不平衡数据是什么？在目标变量为分类变量的数据分析任务中，目标变量类别间的不平衡问题是一个常见的现象，一般称之为不平衡数据。不平衡数据影响模型训练和预测的准确性，因此需要在数据预处理阶段进行有效的配平，从而消除不良影响。两个类别比例..

2021-05-26 10:58:26 1515 3

原创贝叶斯统计R语言操作3——假设检验

文章目录前言一、贝叶斯假设检验的优点二、R语言实例操作1.题目叙述2. 先验概率2.后验概率3. 贝叶斯因子4.H0H_0H0的后验概率5. 结论前言此篇文章对于贝叶斯假设检验不做定义以及公式的推导，仅仅是想通过实例R语言操作来理解贝叶斯假设检验。一、贝叶斯假设检验的优点简单，无需抽样分布和显著性水平可以推广至多重检验二、R语言实例操作1.题目叙述Measurements~N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)N(μ,σ2),μ\muμ is true weight an

2021-05-03 16:19:54 2144

原创非结构数据分析与建模——垃圾短信数据集

文章目录前言一、相关数据代码二、实操步骤1.分词，去除无用词2.变成特征向量3. 贝叶斯分类前言本系列非结构数据分析与建模是我的专业课，仅仅是作为笔记方便以后好查阅，也希望能和大家分享，总结经验，非常愿意讨论交流。本次是垃圾短信识别，是一个典型的二分类问题，针对此问题，本文使用哈希向量法以及贝叶斯来做分类预测。一、相关数据代码对于一些基础知识，大家可以借鉴以下博客，博主讲述的One-hot以及TF-IDF很是生动。机器学习之基于文本内容的垃圾短信识别相关数据和代码请参照网盘：垃圾短息数据集

2021-04-11 21:22:00 1867

原创贝叶斯统计R语言操作2——二项分布

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前期回顾一、例1：二项分布的成功概率二、例2：男孩的出生率θ\thetaθ是否超过了0.5？三、后验分布密度函数曲线前期回顾贝叶斯统计R语言操作1——共轭先验分布一、例1：二项分布的成功概率1. 设事件A的概率为θ\thetaθ，即P(A)=θP(A)=\thetaP(A)=θ.为估计θ\thetaθ进行了nnn次独立观察，A发生的次数为XXX，XXX服从二项分布b(n,θ)b(n,\theta)b(n,θ):p(x∣θ

2021-04-04 11:44:42 2825 1

原创时间序列R语言操作——非平稳时间序列变平稳

文章目录一、方差不平稳二、具有趋势性1、回归分析法2、随机趋势3、平滑法一、方差不平稳最简单的是做对数变换，使得前后方差没有那么变化。二、具有趋势性1、回归分析法对于一个有线性趋势的序列，可以做一个线性模型。Linear trendQuadratic trendPolynomial trend2、随机趋势随机趋势的删除——差分法。一阶差分可以使线性趋势的序列实现趋势平稳序列蕴含着曲线趋势，通常低阶（二阶或三阶）差分可提取出曲线趋势的影响，这里效果不好的话，可以先取对数，再

2021-03-25 21:14:31 15862 1

原创 jupyter notebook pyecharts实例展示

文章目录前言一、安装包如何选择？二、实例检测1.代码显示2.HTML显示前言最近在做可视化的时候，用到了pyecharts,他的官网在pyecharts-gallery一、安装包如何选择？一开始我自己安装的是0.1.9.4版本的，但是导入包的时候会报错，因此我查阅了文档，他需要的是pyecharts==1.8.1：如果对自己的版本不清楚可以进行查阅：import pyechartsprint(pyecharts.__version__)因此我打开cmd，进行对应版本的安装：pip

2021-03-12 12:11:21 1224

原创 Echarts三个实例代码介绍

文章目录前言一、Parametric Surface Rose二、Wood City三、Breather四、所需要引用的包前言Echats官网Apache ECharts is a free, powerful charting and visualization library offering an easy way of adding intuitive, interactive, and highly customizable charts to your commercial produc

2021-03-12 09:55:53 1046

原创贝叶斯统计R语言操作1——共轭先验分布

文章目录一、共轭先验分布定义二、正态均值的共轭先验分布1.公式理论2.Example: Normal mean3.R code一、共轭先验分布定义设 π(θ)\pi(\theta)π(θ) 是 θ\thetaθ 的先验密度，假设由抽样信息算得的后验密度函数与 π(θ)\pi(\theta)π(θ) 有相同的函数形式，则称 π(θ)\pi(\theta)π(θ) 是 θ\thetaθ 的共轭先验分布。二、正态均值的共轭先验分布1.公式理论设 x1,

2021-03-11 09:42:16 1742

原创时间序列R语言操作2——白噪声和随机游走模型

文章目录一、白噪声是什么？二、白噪声的性质三、样本自相关函数四、白噪声检验一、白噪声是什么？没有相关性最简单的时间序列模型平稳时间序列的典型例子建立各种时间序列模型的基础对于独立白噪声，若服从正态分布，是高斯白噪声二、白噪声的性质纯随机性，各序列值之间没有任何相关关系，即为“没有记忆”的序列方差齐性，序列中每个变量的方差都相等，否则，称之为异方差三、样本自相关函数样本自相关函数不严格为零，在零附近波动，有限方差x=rnorm(1000)acf(x)四、白噪声检验

2021-03-09 21:00:16 18037 3

原创清华镜像分享

清华镜像：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple [包名]

2021-03-06 17:46:47 172

原创时间序列R语言实操1——calendarPlot()日历图

时间序列R语言实操1运用到openair中的calendarPlotcalendarPlot( mydata, pollutant = "nox", year = 2003, month = 1:12, type = "default", annotate = "date", statistic = "mean", cols = "heat", limits = c(0, 100), lim = NULL, col.lim = c("grey30", "bla

2021-03-05 10:25:16 2180 2

原创 Python实现HOG+SVM

文章目录前言一、梯度基础知识二、实例介绍三、计算直方图步骤四、总结前言由于近期接触到HOG+SVM行人识别检测这一方面，因此总结了一下关于HOG特征的一些基础知识。所引用的视频为sundog-education-hog，在此感谢投稿者。一、梯度基础知识对于函数f(x,y)f(x,y)f(x,y),梯度是一个向量(fx,fy)(f_x,f_y)(fx,fy)一张照片可看作是关于(x,y)(x,y)(x,y)的离散型函数，所以一张图片的梯度可以被计算出来。对于每一个像素，图像的水平梯.

2021-03-04 17:42:30 2946 2

原创 latex解决目录文字重叠问题以及变成中文序号

文章目录问题陈述一、LaTeX\LaTeXLATEX中改变目录章节的编号为中文二、LaTeX\LaTeXLATEX解决目录文字重叠问题问题陈述LaTeX\LaTeXLATEX编译的目录默认是阿拉伯数字，但是在我们写论文的时候为了避免与章节内的小序号重复，还是努力将论文的目录序号变为中文序号，如下图所示：一、LaTeX\LaTeXLATEX中改变目录章节的编号为中文示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。\usepackage{title

2021-02-26 16:01:11 5251

原创 Tableau 人言可畏：快速捕获客户对产品的关键评价

文章目录前言一、R语言的中文分词及处理二、应用Kettle进行后续处理1.引入库2.读入数据总结前言近期企业对非结构化数据的重视和运用，尤其是对消费者针对商品的各种形式的反馈信息开始变得普遍起来。本部分的分析案例提取了京东上某手机产品的评论数数据来演示整个文本分析的过程。数据提取码：227t和参考书（第十二章内容）提取码：fvyn 在链接里面。一、R语言的中文分词及处理我们这里提取了京东上某手机品牌的数据，直接存储为文本文件格式，每行为一条评论(数据提在Kettle文件夹中，文件名称是“1-手机

2021-02-25 17:27:33 1144

原创 Gephi网络关系图实例展示——21美赛D题

Gephi实例展示1、前期准备前期打美赛的时候，接触到了网络关系图，因此“寻觅”到了此佳人——Gephi.安装教程可以参考这位仁兄的blog，但前提你得有Java环境：Gephi_1_Gephi安装与cannot find Java 1.8 or higher2、演示结果展示这是我画的：这是大佬队员制作的：3、演示过程整个演示过程我已经录制了视频，请参考B站：4、数据包数据包下载在网盘：链接提取码：i4qg...

2021-02-20 10:38:57 1914 2

原创 Matlab降维工具箱drtoolbox使用演示

学习目标：matlab降维工具包提取码：m6dj 学习内容：提示：这里可以添加要学的内容例如：1、搭建 Java 开发环境2、掌握 Java 基本语法3、掌握条件语句4、掌握循环语句学习时间：提示：这里可以添加计划学习的时间例如：1、周一至周五晚上 7 点—晚上9点2、周六上午 9 点-上午 11 点3、周日下午 3 点-下午 6 点学习产出：提示：这里统计学习计划的总量例如：1、技术笔记 2 遍2、CSDN 技术博客 3 篇3、学习的 v

2021-02-14 10:16:55 3168 3

原创 2021美赛Latex排版美化完整代码2

今天是2月2号，还有三天就打美赛了，我在2021美赛Latex排版美化完整代码1的基础上又做了一些补充，希望可以帮助到大家。文章目录一、2021美赛新要求二、带颜色的表格三、公式一、2021美赛新要求今年的总页数不能超过25页(4)，并且从摘要的下一页开始需要加上页眉，之前的代码是从正文开始算页数的，而且右上角的格式是Page XX而不是 Page 当前页数 of 总页码数（这里感谢某位同学的提醒）。这是原来的代码部分，需要将\setcounter{page}{1}和\rhead{Page

2021-02-02 12:40:32 4965 17

原创将Notenook内容利用LaTex导出成pdf

文章目录前言一、怎么导出tex文件？二、补充功能1.中文2.插入图片前言有的时候，讨论交流代码时或是将代码内容作为附录的时候，以用LaTex导出pdf会很漂亮，下面就两个方面补充一下此功能。一、怎么导出tex文件？步骤：File——Download as——LaTex(.tex)然后会弹出一个下载页面，选择相应的路径，点击内容如下：二、补充功能1.中文然后点击tex文件，进行编辑，但是所有的中文会”消失”，即如下图：此时我们需要加入对应的宏包：\documentclass[..

2021-01-29 16:55:08 677 1

原创 2021美赛Latex排版美化完整代码1

2021美赛Latex排版还有两周就打美赛啦！！！这次小组准备用Latex排版，毕竟比word用得舒坦~下面是官网下载的MCM-ICM_2021_Summary：%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% MCM/ICM LaTeX Template %%%% 2021 MCM/ICM %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\documentclass[12pt]{article}\u

2021-01-23 12:58:27 11146 37

原创 Tableau商业分析从新手到高手第二部分客户主题分析

第二部分客户主题分析本系列是参照《Tableau商业分析从新手到高手》网盘提取码fvyn 做的一些笔记，这本书所用到的数据在这里网盘提取码akuy。文章主要是数据分析思路，具体的技术实现看书对应的“技术实现”。文章目录第二部分客户主题分析前言第五章拒绝平均人：对客户进行合理的分群1.聚类规模和消费金额条形图2.消费频次以及消费金额趋势线3.不同群体各类产品消费情况4.消费频次和类平均消费价格散点图前言本部分通过几个案例探讨以客户为维度的数据分析，包括以下几个主题：1.客户合理分群

2021-01-22 17:01:58 1569 4

原创 MMDetection——2021广东工业智造创新大赛

MMdetection 智能算法赛：瓷砖表面瑕疵质检目前正在参加一个Tianchi数据竞赛比赛链接数据下载，是有关于AI深度学习的目标检测，经过了一系列的混沌，在参加比赛的第十二天终于有资格提交成绩了。虽然比起大佬来真的是望其项背，但是作为一位学统计的，首次接触AI，能有成绩已经很欣慰了。下面是整个流程记录，以便以后再接触有关目标检测的数据竞赛的时候能够有个参照，另一方面也和大家分享分享。文章目录MMdetection 智能算法赛：瓷砖表面瑕疵质检一、赛题背景二、赛题数据说明1.数据说明

2021-01-21 10:34:44 2492 6

原创 Tableau商业分析从新手到高手第一部分产品主题分析

第一章见微知著：快速了解产品线状况本系列是参照《Tableau商业分析从新手到高手》网盘提取码fvyn 做的一些笔记，这本书所用到的数据在这里网盘提取码akuy。文章主要是数据分析思路，具体的技术实现看书对应的P7-P16。文章目录第一章见微知著：快速了解产品线状况一、Paul&Jane品牌的产品线分析1.一级品类数量2.产品分类和价格带3.产品利润水平及利润率总结一、Paul&Jane品牌的产品线分析1.一级品类数量Paul&Jane品牌的一级品类共有12

2021-01-20 19:00:56 912

原创 MMDetection目标检测实例

MMDetection目标检测实例MMDetection基于cooc数据集，Faster-rcnn方法的目标识别训练文章目录MMDetection目标检测实例前言一、MMDetection安装二、数据集介绍二、创建更改相关的py文件1.修改coco.py下的CLASSES=(‘hu’,’shu’)，顺序不要颠倒，因为JSON格式（看上面那个图）的种类顺序就是’hu’,’shu’。2.修改configs/faster-rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py，通过这个找

2021-01-16 22:40:37 1665 2

echarts所需要的引用包

空空如也