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文件夹、文件目录递归下载:打包成ZIP压缩包
在Java中如果要实现文件夹、文件目录的递归下载并打包成ZIP压缩包,可以通过遍历文件夹、创建ZIP输出流、将文件添加到ZIP等操作实现。...
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1年前
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Django之Haystack对接搜索引擎框架Elasticsearch
Haystack是在Django中对接搜索引擎的框架,搭建用户和搜索引擎之间的沟通桥梁。它提供了一种简化的方式来集成不同的搜索引擎,如Elasticsearch、Whoos...
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轻松掌握APScheduler:一个Python定时任务调度利器
APScheduler是一个轻量级的Python调度库,用于安排和管理任务的执行。APScheduler广泛应用于周期性任务的调度,如数据备份、数据清理、定时发送邮件等。...
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Apache Dolphinscheduler:一个开源的分布式工作流调度系统
Apache DolphinScheduler 是一个开源的分布式工作流调度系统,主要用于数据处理和任务调度。它支持多种数据源和任务类型,能够帮助用户在大数据环境中进行复杂...
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基于基础模型BERT与大语言模型ChatGLM3-6B实现文本分类、信息抽取、文本匹配等任务
在实现文本分类、信息抽取、文本匹配等任务时,可以采用两种主要的方法。1.基于基础模型进行微调训练,以适应特定任务的需求。2.基于大模型(预训练语言模型)进行任务实现。...
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Xinference:一款性能强大且功能全面的大模型部署与分布式推理框架
Xinference是一个性能强大且功能全面的分布式推理框架。可用于大语言模型,语音识别模型,多模态模型等各种模型的推理。通过Xinference,你可以轻松地一键部署你自...
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SpringDoc:一个用于自动生成API文档的工具
SpringDoc是一个用于Spring Boot的库,可以帮助生成OpenAPI规范的文档,简化API的文档化过程。它支持Swagger UI的集成,使得用户可以直观地查...
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Rich:一个用于在Python控制台中生成美观和丰富输出的库
Rich库为Python提供了丰富的控制台输出功能,支持打印文本、文本格式化、面板、进度条、树形结构和实时更新等多种使用场景。通过这些功能,可以创建更加美观和交互性强的控制...
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LangChain之网络爬虫
LangChain的网络爬虫功能通过集成工具简化了网页数据的自动抓取和文本转换,支持异步加载和多种HTML到文本的转换方法,为自动化网络研究提供了强大支持。...
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LangChain之借助Apify云平台实现网站内容爬取与回答问题
LangChain之借助网络抓取和数据提取的云平台Apify,实现深度爬取网站内容,同时提取文本内容进行向量存储,并回答相应的问题。...
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LangChain之提取解析与结构化输出
从原始LLM生成结构化输出可能是非常困难的,尤其在需要特定格式时。但是LLM只需适当说明和示例,就可以快速适应提取任务。...
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LangChain之数据库操作:通过链Chain和代理Agent查询数据库信息
在LangChain,其提供了SQL Chain链和SQL Agent代理,他们支持基于自然语言提示构建和运行SQL查询,以此来操作数据库,并且与SQLAlchemy支持的...
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LangChain工具箱Toolkits之使用Gmail工具箱实现邮件查询、发送邮件、删除邮件等操作
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在Logback日志框架中,使用MDC可以为每个线程关联一些上下文信息,在日志输出时可以包含这些信息,从而区分不同线程的日志输出。...
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1年前
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LangChain工具箱Toolkits之使用PlayWright Browser工具自动化Web操作
LangChain提供了一系列的工具箱Toolkits,它们专门针对某些任务而设计,拥有方便的加载方法。这些Toolkits 可以帮助我们更高效地执行特定任务。...
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LangChain之工具Tools(下)
在LangChain中,通常代理根据任务类型和需求通过大模型推理选择工具处理任务,LangChain传递任务输入给工具生成输出,输出再经大模型推理,作为其他工具输入或最终结...
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1年前
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LangChain之工具Tools(上)
在LangChain中,通常代理根据任务类型和需求通过大模型推理选择工具处理任务,LangChain传递任务输入给工具生成输出,输出再经大模型推理,作为其他工具输入或最终结...
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1年前
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使用PEFT库进行ChatGLM3-6B模型的QLORA高效微调
QLoRA是LoRA的扩展版本,在微调过程中引入了量化技术,以进一步提高参数效率。QLoRA利用LoRA的原理,并引入了4位NormalFloat(NF4)量化和双重量化技...
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1年前
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使用PEFT库进行ChatGLM3-6B模型的LORA高效微调
LORA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的模型微调技术,它可以通过在预训练模型上添加额外的低秩权重矩阵来微调模型,从而仅需更新很少的参数即可获得良好的微...
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