其中的卷王当属Anthropic 公司，其五月份就将 Claude 的上下文窗口从 9k token扩展到了 100k。
结构化数据是一种提供网页相关信息并对网页内容进行分类的标准化格式常见问题解答 (FAQ) 页包含一系列有关特定主题的问题和答案。正确标记了 FAQ 页，会在 Google 搜索中显示为富媒体搜索结果，并可生成一个 Google 助理操作，从而帮助您的网站覆盖合适的用户。
这些任务可以看作是模型接收文本作为输入并执行某种分析的过程。这可能涉及提取标签、提取实体、理解文本情感等等。如果你想要从一段文本中提取正面或负面情感，在传统的机器学习工作流程中，需要收集标签数据集、训练模型、确定如何在云端部署模型并进行推断。这样做可能效果还不错，但是这个过程需要很多工作。而且对于每个任务，如情感分析、提取实体等等，都需要训练和部署单独的模型。
＃1）Python可以用于Web客户端和Web服务器端编程吗？哪一个最适合Python？
Kusto 查询语言 (KQL) 是使用 Microsoft Sentinel 的驱动语言。尽管类似于 SQL，但新用户仍必须学习和练习该语言。为了帮助加速学习语言，我们创建了一个交互式学习工作簿。当前版本将帮助新用户或现有用户对语言有 100-200 级的理解，同时还提供实践经验，帮助他们在执行现实世界的查询时迅速上手。
今天介绍一篇来自于浙江大学的一项研究，关于基于LLM进行人工智能领域内7个不同学术会议QA数据集的论文。
在问答场景里，为了让 AI 回答更加准确，一般会在问题里加条件。比如让 AI 推荐一部电影给你 Recommend a movie to me 。但这个 prompt 太空泛了，AI 无法直接回答，接着它会问你想要什么类型的电影，但这样你就需要跟 AI 聊很多轮，效率比较低。
去年（手动滑稽）某日想爬取知乎特定话题下的全部回答数据，于是翻出以前写的知乎话题爬虫跑运行了下，没想到遇到一个一直没能解决的bug，貌似是抓包到的API返回的JSON数据格式有问题，于是遭遇爬知乎的滑铁卢。幸而想起有个叫“Zhihu-OAuth”的库，于是了解了下并上手一用，还蛮方便的，于是介绍给想爬取知乎数据的小伙伴们。
文 / Subbu Venkatrav, Arsen Kostenko, Shinjan Tiwary, Sreeram Chakrovorthy, Cyril Concolato, Rohit Puri and Yi Guo
好久没更新，没赶在2018年的第一天内推送，出师不利 去年（手动滑稽）某日想爬取知乎特定话题下的全部回答数据，于是翻出以前写的知乎话题爬虫跑运行了下，没想到遇到一个一直没能解决的bug，貌似是抓包到的API返回的JSON数据格式有问题，于是遭遇爬知乎的滑铁卢。幸而想起有个叫“Zhihu-OAuth”的库，于是了解了下并上手一用，还蛮方便的，于是介绍给想爬取知乎数据的小伙伴们。 这是知乎用户“7sDream”开源的Python库，github地址为：https://github.com/7sDream/z
机器理解随着人工智能第一个概念的诞生开启了它的历史。杰出的艾兰图灵先生在他的著作《Computing Machinery and Intelligence》一书中提出了如今被称为图灵测试（The Turing test）的智能判定准则。大约70年之后，问答系统，作为机器理解的一个子领域，仍然是人工智能中最困难的任务之一。
也就通过利用网站漏洞，通过网址，输入框等方式构造恶意脚本( java script) ，用脚本进行攻击的一种方式。
腾讯云向量数据库(Tencent Cloud VectorDB)是一款专为存储、检索和分析多维向量数据而设计的全托管式企业级分布式数据库服务。其独特之处在于支持多种索引类型和相似度计算方法，拥有卓越的性能优势，包括高QPS（每秒查询率）、毫秒级查询延迟，以及单索引支持数亿级向量数据规模。通过简单易用的可视化界面，用户可以快速创建数据库实例，进行数据操作，执行查询操作，并配置嵌入式数据转换，提供更广泛的数据处理能力。该数据库适用于多种场景，如构建大型知识库、推荐系统、智能问答系统以及文本/图像检索任务，为企业提供了强大的工具，助力各种应用场景下的高效数据管理和智能应用实现。
使用JSON越多, 你就越有可能遇到JSON编码或解码瓶颈。Python的内置库也不错, 但是还有多个更快的JSON库可用: 如何选择使用哪一个呢? 事实是，没有一个正确的答案，没有一个最快的JSON
ChatGPT 的数据覆盖范围仅至 2021 年 9 月前，这意味着如果出现了 2021 年 9 月之后的新信息或技术，ChatGPT 可能无法提供准确的答案或建议。例如，前端开发中经常使用的公司开源项目 TDesign 就是一个例子：
前段时间在 DeepLearning 学了一门 Prompt 的课程，吴恩达本人授课，讲的通俗易懂，感觉受益匪浅，因此在这里总结分享一下我的学习笔记。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。
在计算机科学教育领域，评估自己的知识水平至关重要。无论是学生提升技能还是专业人士保持与最新趋势同步，拥有一个强大的系统来评估和增强知识都是非常重要的。在本文中，我们将深入探讨如何使用Python和SQLite构建计算机科学知识评估系统。
即使与 REST API 打交道这么多年，当我第一次了解到 GraphQL 和它试图解决的问题时，我还是禁不住把本文的标题发在了 Twitter 上。
前段时间无意中发现了看知乎，一个知乎答案和用户的精选站。网站开发者是知乎用户苏莉安，他写了个爬虫从知乎抓取数据，而且还提供了 API 文档。我大致看了下文档，感觉写个 iOS 客户端应该也挺不错的，于是就开始写了。
这是我的博客系列“ Elasticsearch简介”的第一篇文章。本系列旨在指导您入门Elasticsearch，了解其功能，现实生活中的用例以及熟悉Elasticsearch堆栈中的其余组件。该博客将为您简要介绍Elasticsearch，其提供的解决方案以及选择Elasticsearch服务的原因。
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
本页主要介绍STN指令式检索的基本功能。按您可能遇到问题的先后顺序(从登录 STN 到退出)排列信息。
首先这里的你绝对不是MONGODB ，至于是谁，你是谁，那的先了解POSTGRESQL 处理 JSON 的方式后，才能确定那个你是谁。
葡萄城的一款尚在研发中的产品，对外名称暂定为X项目。其中使用了已经上市的Wijmo中SpreadJS产品，另外，在研发过程中整理了一些研发总结分享给大家。如本篇的在页面切换的过程中优化方案，欢迎大家跟帖交流。 前言 AngularJS被用来开发单页面应用程序（SPA），利用AJAX调用配合页面的局部刷新，可以减少页面跳转，从而获得更好的用户体验。Angular的ngView及其对应的强大路由机制，是实现SPA应用的核心模块。本文所说的页面切换指的就是这个路由机制，即根据不同的URL展示不同的视图。 有一种非
在使用Golang的时候，不免会使用Json和结构体的相互转换，这时候常用的就是 json.Marshal和json.Unmarshal两个函数。
可以把数据提出来后，交给IP地址解析库处理 正则的验证只是一个初步的筛选，把明显的错误过滤掉
Goroutine 是与其他函数或方法同时运行的函数或方法。Goroutines 可以被认为是轻量级的线程。与线程相比，创建 Goroutine 的开销很小。Go应用程序同时运行数千个 Goroutine 是非常常见的做法。
我们都知道，npm 是 JavaScript 世界的包管理工具,并且是 Node.js 平台的默认包管理工具。通过 npm 可以安装、共享、分发代码,管理项目依赖关系。虽然作为命令行工具的 npm 近年来逐渐式微，但是作为广泛使用的存储库的 npm，却依然如日中天，还是世界上最大的软件注册表。
这是我们经常被问到的一个问题。如果除了向量数据以外，用户还有其他标量数据信息，那么其业务可能需要在进行语义相似性搜索（https://zilliz.com.cn/glossary/%E8%AF%AD%E4%B9%89%E6%90%9C%E7%B4%A2-%EF%BC%88semantic-search%EF%BC%89）前先根据某种条件过滤数据，例如：
ES Rally 是一个用于测试 Elasticsearch® 性能的工具，它可以执行并记录对比测试。
大型语言模型（LLMs）如 GPT-4 已经展示了出色的文本理解和生成能力。但它们在处理领域特定信息方面面临挑战，比如当查询超出训练数据范围时，它们会产生错误的答案。LLMs 的推理过程也缺乏透明度，使用户难以理解达成结论的方式。
在一般情况下,我们会要求后端在列表的时候输出一堆列表的JSON数据给我们,然后我们把这堆数据循环,就能在前端上显示列表了.
让我们假设你是一个开发人员，接管了 Catalog 微服务的所有权。你被要求弃用/v1/catalog 端点而使用新的/v2/catalog 端点。你该怎么做呢？
到目前为止，我们已经查看了（并编写了）很多代码。但我们实际上还没有创建一个完全可用的 app。那就是我们将要做的事情。在本章中，我们将构建一个简单但功能强大的 Web app，让用户提出问题，由 GPT-3 从我们提供的知识库中回答。该 app 可用于回答任何类型的问题，但我们将用它来回答人们可能对我们有的问题 - 一个 问我任何事 的 app。所以，想象一个招聘专员或潜在雇主可以用来询问你的技能、成就和经验的网站。不想找新工作？没问题。同样，这个 app 可以用于任何类型的问答应用 - 所以可能是一个由 GPT-3 动力驱动的产品 FAQ，或一个由 GPT-3 动力驱动的教学助手 - 这完全取决于你。我们将从 app 将如何工作的快速概述开始，然后逐步介绍构建过程。
对于刚入门NLP的伙伴来说，看到NLP任务很容易觉得眼花缭乱，找不到切入点。总的来说，NLP分为五大类无数小类，虽然种类繁多，却环环相扣。无论我们一开始学习的是什么方向，当做过的东西越来越多，学习范围越来越大的时候，总可以形成闭环。
在信息技术飞速发展的今天，数据库管理已成为IT专业人员日常工作中不可或缺的一部分。然而，面对复杂的SQL问题，传统的web搜索往往难以提供精准的答案，尤其是在针对特定数据库系统，如金仓数据库时，这种局限性更加明显。为了解决这一问题，我决定利用Agent的高级搜索和处理能力，创建一个个人助手，以快速准确地找到解决方案。
现在你已经熟悉了 LLM 的基础知识和 OpenAI API，是时候将你的技能提升到下一个水平了。本章涵盖了强大的策略，将使你能够充分利用 ChatGPT 和 GPT-4 的潜力。从提示工程、零-shot 学习和少-shot 学习到为特定任务微调模型，本章将为你提供创建任何你能想象的应用所需的所有知识。
笔者最近在研究Langchain-Chatchat，所以本篇作为随笔记进行记录。 最近核心探索的是知识库的使用，其中关于文档如何进行分块的详细，可以参考笔者的另几篇文章：
吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版，主要内容为指导开发者如何构建 Prompt 并基于 OpenAI API 构建新的、基于 LLM 的应用，包括：书写 Prompt 的原则; 文本总结（如总结用户评论）； 文本推断（如情感分类、主题提取）； 文本转换（如翻译、自动纠错）； 扩展（如书写邮件）;
传统上，卖方分析师和基本面投资组合经理专注于一小部分公司，仔细检查财务报表、财报电话会议和公司文件。系统地分析更大的交易领域的财务文件可以发现更多的见解。由于这些任务在技术和算法上的困难，直到最近，只有复杂的量化交易公司才能对广泛的交易领域的成绩单进行系统分析。
最近每天都有玩微信读书上面的每日一答的答题游戏，完全答对12题后，可以瓜分无限阅读卡。但是从小就不太爱看书的我，很难连续答对12道题，由此，产生了写一个半自动答题小程序的想法。我们先看一张效果图吧(ps 这里主要是我电脑有点卡，点击左边地选项有延迟)
ChatGPT 很多时候都被当作搜索引擎使用。但是它的知识库仅覆盖至 2021 年 9 月前的信息，一些新出的和内部的技术文档无法被查询到。本文讲解了作者为了解决这一痛点的实验过程，手把手教大家应用 embedding 技术并结合 AST 解释器，实现了对内部代码知识库的自然语言查询，最终查询精度高达90%，提高了20%开发效率，让程序员能更专注于业务逻辑的实现和优化。欢迎阅读~
之前，写了一篇关于大型语言模型Prompt应用的文章[纯干货！最全Prompt工程方法总结，与ChatGPT、GPT-4等LLMs的交互更高效！]，其中主要是让大家能够更加全面的了解Prompt工程，以及如何应用Prompt来引导大型语言模型LLMs完成任务。但是之前的文章主要介绍应用单个Prompt来完成特定的任务。然而，当面对复杂任务的时，单一的Prompt是不够的，我们需要将Prompt链接在一起才能完成。今天这篇文章主要集中在Prompt链式方法介绍用于实现复杂任务生成，其中主要包括：顺序Prompt链、并行Prompt链、抽样Prompt链、树状Prompt链、循环Prompt链。
本指南分享了从 GPT 获得更好结果的策略和战术。有时可以结合使用此处描述的方法以获得更好的效果。我们鼓励进行实验以找到最适合您的方法。
机器学习模型具有概率性。对于同一个问题，机器可能会给出不同回答，以“世界上最棒的美食是什么？”这一问题为例。假如我们间隔一分钟，对同一个人提问，这个人两次给出的回答应该是相同的；但如果我们分两次问模型同样的问题，它给出的答案可能会发生变化。如果模型认为越南菜最好吃的概率为70%，意大利菜最好吃的概率为30%，那么相应的，模型会有70%的概率回答越南菜，30%的概率回答意大利菜。
解决一个问题不只要搜寻最终的答案，寻找答案的过程同样也是重要的，善于思考与总结总归是好的。
浏览器可以读取Excel表格数据吗？ 答案是否定的，目前主流浏览器都无法打开本地Excel文档。 答案也是肯定的，这就来看看具体实现方法！！！
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