python  MachineLearning  大数据 

使用Langchain与ChatGLM实现本地知识库（二）

  大语言模型也只是将用户提供的大规模数据集训练而来，也并非万能的什么都知道，特别是一些小众知识、内部数据或私密的个人数据等，此时ChatGLM3肯定会胡乱回答就是ChatGPT4也不一定能给出满意回答；不少公司、个人都有自己的知识库或日志等此时如有可将这些数据以某种方式挂在大模型上此时在知识库存在
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python  MachineLearning 

使用LangChain与ChatGLM实现本地知识库（一）

  本篇主要内容为介绍ChatGLM3的安装使用，后续才会涉及到使用LangChain实现本地知识库的内容；   ChatGLM为智谱与清华大学开源的一个大语言模型，支持多轮对话、内容创作等，ChatGLM3-6B为ChatGLM3系列中门槛相对较低的一个，本地部署提供兼容OpenAI的API；  
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python  MachineLearning 

使用GFPGAN修复美化老照片

  老照片修复利器GFPGAN，该模型为腾讯2021年开源的一个用于图片人脸复原修复的GAN模型；我们都有很多老照片，很多很久以前用两三百万像素拍的照片或原文件丢失了，只剩下压缩文件或QQ空间里面的老照片，现在一些App也支持老照片修复但往往效果不太理想或都需要收费；这时可以使用GFPGAN对相片进
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MachineLearning  海南  闲谈 

一篇用AI生成图片与内容的文章

图片生成与解释   让New Bing画一张图片，生成了四张图片小图看上去还可以，但放大细节还不够好公路可能都不是直的，图片的内容中和海南不太贴合，在海南海边并没有那么高的山，四张勉强一两张能用；   目前New Bing还不支持中文提示词，但是可以先让它生成一些英文的内容，再用中文去提问这时很大概
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MachineLearning  Linux  Docker  海南 

对ChatGPT的几个提问，当码农小帮手可行

  ChatGPT能说会到，还能写代码修Bug，今天就验证它的IT相关知识能力，容器的使用、代码理解编写的能力等，目前看ChatGPT的水平还是很高，虽然之前通过搜索引擎也能够获取得到，但是搜索精准程度还是差得很多并不是第一时间就能够找到自己想要的答案；   ChatGPT在代码理解、编写代码方面视
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MachineLearning 

使用LabelImg标注图片

  要训练自己的模型、需要标注图片，好在现在标注工具比较简单几乎傻瓜化了。这里使用LabelImg对图片进行标注； LabelImg安装 conda create -n labelImg python=3 conda activate labelImg conda install pyqt=5 co
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python  MachineLearning 

Python常用库—tqdm

tqdm Tqdm库比较常用，用于显示进度条。 简单用法： from tqdm import tqdm for i in tqdm(range(2)): pass 100%|███████████████████| 2/2 [00:00<00:00, 1998.72it/s]  
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MachineLearning 

python中几种自动微分库

　　简单介绍下python的几个自动求导工具，tangent、autograd、sympy； 　　在各种机器学习、深度学习框架中都包含了自动微分，微分主要有这么四种：手动微分法、数值微分法、符号微分法、自动微分法，这里分别简单走马观花（hello world式）的介绍下下面几种微分框架； sympy
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MachineLearning  大数据 

反向传播算法—从四个基本公式说起

反向传播四公式： 　　反向传播的最终目的是求得使代价C最小时w、b的最佳值，为了方便计算引入了神经单元误差δ_j^l，其定义为误差C关于某个神经单元z的关系； 　　其定义如上所示，某神经元误差为代价C（总误差）关于z的偏导数，其中l为神经网络的层数，j为第几个神经元； 　　这里的代价函数（
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MachineLearning 

微积分——自动微分

　　梯度下降法（Gradient Descendent）是机器学习的核心算法之一，自动微分则是梯度下降法的核心； 　　梯度下降法用于求损失函数的最优值，前面的文章中我们说过梯度下降是通过计算参数与损失函数的梯度并在梯度的方向不断迭代求得极值；但是在机器学习、深度学习中很多求导往往是很复杂的，手动使用
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