https://cookbook.openai.com/examples/using_logprobs 相关的请求参数包括: logprobs:是否返回输出标记的对数概率。...如果设置为 true,则返回消息内容中每个输出标记的对数概率。目前在 gpt-4-vision-preview 模型中不可用。...输出标记的对数概率表示在给定上下文的情况下,每个标记出现在序列中的可能性。简单来说,对数概率是 log(p),其中 p 是基于上下文中先前标记的概率。...关于 logprobs 的一些关键点: 较高的对数概率表明在该上下文中标记出现的可能性较高。这使用户能够评估模型对其输出的信心程度,或者探索模型考虑的替代响应。 对数概率可以是任何负数或 0.0。...0.0 对应于 100% 的概率。 对数概率允许我们计算序列的联合概率,即个别标记的对数概率之和。这对于评分和排名模型输出很有用。
例如在自动驾驶场景中,如果模型无法以置信度较高的水平检测行人或障碍物,就应该通过输出概率反映出来,并让模型依赖其他信息进行决策。...这篇文章首先给大家介绍模型输出预测概率不可信的原因,再为大家通过10篇顶会论文介绍经典的校准方法,可以适用于非常广泛的场景。...因为根据交叉熵损失的公式可以看出,即使模型已经在正确类别上的输出概率值最大(也就是分类已经正确了),继续增大对应的概率值仍然能使交叉熵进一步减小。...这里的temperature起到了对logits缩放的作用,让输出的概率分布熵更大(温度系数越大越接近均匀分布)。...本文定义的MMCE原理来自评估模型校准度的指标,即模型输出类别概率值与模型正确预测该类别样本占比的差异。
1:标准输入: python中的sys模块有标准输入,标准输出,以及标准错误输出的方法。 #!...sys.stdout.write(data + "\n") #借助于write方法把data的值传送给标准输出。...print data, #print data #也可以借助于print函数来输出,print函数的输出默认的结果时多带一个换行符的,若想去掉换行符可以在左后面加一个>逗号 输出结果如下: [root...@lianxi1 Day01]# python Day01.py wer rew wer #标准输出的结果 rew wer #print的输出 rew 2:从标准输入统计输入的行数...4.标准输出中的缓存。 #!
public class a { //30个人中有生日相同的概率 public static void main(String[] args){ final int N
由此我们看看如果屋子里有 n 个人,那么他们没有人有相同生日的概率怎么算。...,此时他有 364 种选择,因此此时两人生日不同的概率是 (365 / 365) (364 / 365),这里用到的一个原则是,两个相互独立的事件,他们同时发生的概率等于两个事件概率的乘机。...,那么就有: 如果我们能找到一个最小的 n 值,使得上面公式计算结果小于 1/2,那么问题就能解决,因为当 n人中没有两个人的生日相同的概率小于 1/2,那么其相反事件的概率也就是至少有两人生日相同的概率就大于...,在 20 过去一点对应概率就在 0.5 以下,同时我们也在代码中打印出 22 人和 23 人情况下没有人有相同生日的概率,可以看到 22 人的时候概率还在 0.5 以上,到了 23 人概率正好低于 0.5...,也就是说当有 23 人时,有两人生日在同一天的概率会超过0.5.
方式 描述符 含义 stdin 0 标准输入 stdout 1 标准输出 stderr 2 标准错误输出 1.想要把make输出的全部信息,输出到某个文件中 最常见的办法就是:make xxx > build_output.txt...此时默认情况是没有改变2=stderr的输出方式,还是屏幕,所以,如果有错误信息,还是可以在屏幕上看到的。...2.只需要把make输出中的错误(及警告)信息输出到文件中ing,可以用: make xxx 2> build_output.txt 相应地,由于1=stdout没有变,还是屏幕,所以,那些命令执行时候输出的正常信息...相应地,由于2=stderr没有变,还是屏幕,所以,那些命令执行时候输出的错误信息,还是会输出到屏幕上,你还是可以在屏幕上看到的。...,正常信息和错误信息,都输出到对应文件中了。
在正常情况,我们会通过,if,else进行判断一个接口的条件是否满足,不满足则输出错误,例如 在IM系统中,申请入群接口,需要以下判断: $param = $this->request()->getRequestParam... return true; } 可以看出,这里面有着非常多的if else,return,writeJson等重复代码.那么,有没有一个办法,进行if,else等封装,直接一行代码实现 判断+输出错误呢...$userInfo,'你已经是本群成员'); 在此时,我们已经将我们的判断代码,优化成了一行,在assert函数中,会将不符合预期的数据,通过异常抛出,我们需要通过拦截异常,来实现输出前端需要的数据格式...$userInfo,'你已经是本群成员'); }catch (\Throwable $throwable){ //拦截抛出的异常,然后直接输出json 错误消息 $this->writeJson...相关较为完善的代码已开源: https://github.com/tioncico/LogicAssert 仅供参考 其他 需要注意的是,断言的意思为: 断定条件为真,使代码继续往下执行,断言抛出异常为,条件错误才抛出
用法 命令 操作符号 文件名 操作符号包括: >:标准输出的重定向到文件,实际是“>”前省略了数字“1” 2>错误输出用 &>所有输出重定向到文件 可以用来分析文件的输出结果 标准输出...dev/sdc1 7.3T 173G 6.7T 3% /project --- > /dev/sdc1 7.3T 163G 6.7T 3% /project 标准输出和错误输出分别放两个文件...hangshu.tex result.txt text.txt $ cat wrong_file ls: cannot access '/error': No such file or directory 错误和正确的放一个文件
在 Naive Bayes 分类器中,概率计算错误通常可以归结为几个常见的问题和解决方法。以下是可能导致概率计算错误的一些常见情况及其解决方法,希望本文能对你有帮助。...1、问题背景在实现一个朴素贝叶斯分类器时,作者发现分类器的准确率只有61%左右,并且分类器计算出的概率值与预期不符,即两类的概率值之和不等于1。...probs[label] = score / total然而,需要记住的是,这仍然不是一个真正的概率,正如这个答案中提到的: 朴素贝叶斯倾向于预测概率,这些概率几乎总是非常接近于零或非常接近于一。...test_tgt = load_data(test_filename) check_results(test_data, tgt)通过以上代码,相信大家应该能够诊断和解决 Naive Bayes 分类器中概率计算错误的常见问题...如果问题仍然存在,建议提供具体的错误信息或代码片段,以便更详细地帮助您解决问题。
command >/dev/null 2>&1 & == command 1>/dev/null 2>&1 & 0:表示键盘输入(stdin) 1:表示标准输出(stdout),系统默认是1 2:表示错误输出...(stderr) 1)command : 表示shell命令或者为一个可执行程序 2)> : 表示重定向到哪里 3)/dev/null : 表示linux的空设备文件 4)2 : 表示标准错误输出...5)&1 : &表示等同于的意思,2>&1,表示2的输出重定向等于于1 6)& : 表示后台执行,即这条指令执行在后台运行 1>/dev/null 表示标准输出重定向到空设备文件,也就是不输出任何信息到终端...2>&1 表示标准错误输出重定向等同于标准输出,因为之前标准输出已经重定向到了空设备文件,所以标准错误输出也重定向到空设备文件。...这条命令的意思就是在后台执行这个程序,并将错误输出2重定向到标准输出1,然后将标准输出1全部放到/dev/null文件,也就是清空.
1、sys.stdin 为文件对象, 当对文件对象做循环的时候,返回的为行数 2、ls > log 2>&1 标准输出和标准错误都输出到log,&> log也可以,但是会有版本限制 3、print...print 是调用一个对象的write方法,通常是stdout print会先进行格式转换 print 123456 == sys.stdout.write(str(123456)+'\n') 4、标准输出不可以为...int类型, sys.stdout.write(1) 不可以 5、shell中& 单独为后台执行, >& 为管道,重定向到管道 >log 1>&2 把标准输出输出到标准错误 一同显示出来,而log...中没有内容 >log 2>&1 把标准错误输出到标准输出, 则不会打印输出,而log中会有内容 python 中为: print >> sys.stderr,"%s is not exists" %...sys.stdout.write("I am standard output\n") 5、python -u buffer.py | cat - (-的意思为从标准输入读数据,不加也可以) (-u 禁止buffer输出
我想实施能否通过代码的方式来探究掌握 AIGC 数学理论基础中的概率和数理统计部分,如果真有效果,后面我们也可以通过同样的方式来学习研究AIGC 的数学分析和高等代数部分,通过具体的实践方式来研究掌握抽象的思维理论...我们首先着手的是概率论中经典的生日问题:一个房间中需要多少人才能使得其中某两个人出生在同一天的概率不少于 50%。...首先这个描述隐含的假设是房间内人与人之间的生日没有相互联系,但如果房间内的人都是双胞胎呢?双胞胎的生日显然不是互不关联的。...因此我们对问题的描述就要增加一个前提,那就人与人的生日之间要相互独立,于是问题修改成:假设房间中每个人的生日都有可能在一年中的某一天,那么需要房间中有多少人,才能使得其中某两个人在同一天出生的概率不小于...由此我们还需要对问题的陈述做进一步改进:假设进入屋子的人,他们的生日日期相互独立,并且等可能的落入一年 365 天中的任何一天,那么我们需要屋子里有多少人,才能使得其中某两个人有相同生日的概率大于 50%
Spring应用中,后台需要拿到前端的请求参数,方便调试问题,一般都是使用Aop进行日志输出,但是在格式错误的时候就没有日志了。...本文提供了LoggableFilter可以在参数转换之前就输出请求参数。...问题 Spring应用中,一般使用Aop进行请求参数和返回值的日志输出,但是这里有一个前提,就是用户请求的参数一定好可以转换为方法参数,但是经常前端请求是一个错误的Json格式,参数转换失败,并不会进入...这就导致定位问题比较困难,所以后台需要一个更好的办法来输出请求参数。...难点:如果直接把HttpServletRequest中的InputStream读取后输出日志,会导致后续业务逻辑读取不到InputStream中的内容,因为流只能读取一次。
在前两节中,我们推导了生日问题的求解算法,但在数学上的最终目标就是希望能针对问题推导出一个简洁漂亮的公式,就像爱因斯坦著名的质能方程 E = MC^2 那样,毕竟数学是以符号逻辑来看待世界本质的语言,所以絮絮叨叨不是数学...首先在前面章节中我们推导出 n 个人没有两个人拥有相同生日的概率是: 在数学上看到多个数相乘时,第一个处理方法就是把乘法变成加法,因为加法比乘法要容易处理得多。...,由于天数要取整,因此n 的取值就是 23,注意公式中 365 对应的是一年的天数,如果我们不是在地球上而是在火星或者冥王星,那么一年就不是 365 天,我们用变量 D 来表示当地一年的天数,那么对应概率就是
现象 springboot中,请求错误,或者在controller抛出异常后将自动跳转到默认错误页面,或者返回默认错误消息 { "timestamp": "2020-11-19T12:15:34.957..."path": "/comments" } 其中消息始终为空 解决 增加配置 server: error: include-binding-errors: always # 请求错误详情...(参数错误等) include-message: always # 异常消息 # include-exception: true # 异常类型 # include-stacktrace..."path": "/comments" } 相关源码 默认错误错误页面自动配置器 package org.springframework.boot.autoconfigure.web.servlet.error...AutoProxyUtils.PRESERVE_TARGET_CLASS_ATTRIBUTE, Boolean.TRUE); } catch (Throwable ex) { // Ignore } } } } } 默认错误页面控制器
我们可以自定义断言语句,自动判断断言失败情况下,打印错误响应到日志,右键点击HTTP请求》添加》后置处理器》Bean Shell PostProcessor, 3....测试结果和错误日志如下:
文章目录 一、报错信息 二、解决方案 一、报错信息 ---- 编译过程中 , 输出乱码信息 ; 二、解决方案 ---- 选择 " 菜单栏 / Help / Edit Custom VM Options
Logits(未归一化对数概率):经过与LM Head Weights运算后得到Logits。Logits是模型输出的未经过归一化处理的数值,代表各个类别(token )的得分。...Softmax函数将未归一化的Logits转换为概率分布,使得所有可能输出的概率之和为1。...输出:最终输出各个类别(这里用A、B、C表示不同token )对应的概率值,比如图中展示了多个类别,模型根据概率来预测最可能的输出。
一、一个屋子里必须要有多少人,才能让某人和你生日相同的概率至少为1/2? 必须要有多少人,才能让至少两个人生日为 7月 4 日的概率大于 1/2?...文心一言: 一个屋子里必须要有多少人,才能让某人和你生日相同的概率至少为1/2? 答案:23人。 证明:假设有n个人,生日都在一年365天当中,则某人和你的生日相同的概率至少为1/2,即n≥23。...判断某人和你生日相同的概率至少为1/2,可以使用以下方法:假设一年有365天,则你和某个人生日相同的概率为1/365。...假设有n个人,则第一个人的生日可以随意选择,第二个人的生日与第一个人不同的概率是364/365,第三个人的生日与前两个人不同的概率是363/365,以此类推,第n个人的生日与前n-1个人不同的概率是(365...当k=0时,概率是C[365-1][n]/C[365][n],即所有人的生日都不是7月4日的概率。当k=1时,概率是C[365-1][n-1]/C[365][n],即有一个人的生日是7月4日的概率。
callback(err, stdout, stderr); }) 返回的参数,其实err是一个对象,而stdout和stderr是字符串,stdout就是执行的子进程中使用标准输出的信息...,而stderr就是子进程中错误输出流的内容。...奇了怪了,console.error不就是错误输出吗?好吧,这只能怪自己写web写多了,然后node.js并不是这样的。 接下来就要介绍三个玩意,分别对应stdout、stderr和err。...Array.prototype.join.call(arguments, ', '); process.stderr.write(msg); }; 最后,如果程序跑出错,除了在stderr中输出信息外