爱可生上海研发中心成员，研发工程师，主要负责 DMP 平台监控告警功能的相关工作。
这次我们来简单了解下气象数据常用的格式以及处理的工具，常用的数据格式包括普通的二进制格式、文本数据、NetCDF、HDF4/5以及GRIB1/2数据。我们可以利用编程语言例如python、matlab以及c语言，根据数据的说明文档或者相应的数据api开发文档进行读取，此外我们也可以根据提供的command命令行进行高效提取数据。
参考现有的中文医疗模型：MedicalGPT、CareGPT等领域模型的训练流程，结合ChatGPT的训练流程，总结如下： 在预训练阶段，模型会从大量无标注文本数据集中学习领域/通用知识；其次使用{有监督微调}(SFT)优化模型以更好地遵守特定指令；最后使用对齐技术使LLM更有用更安全的响应用户的提示。
摘要： 要进行自然语言处理相关工作，文本数据预处理是个必不可少的过程。本文将对文本数据预处理相关的内容进行归纳整理，主要包括以下4个方面内容：
在日常编程中，我们经常会遇到需要将二进制文件转换为文本文件的情况。这可能是因为我们需要对文件内容进行分析、编辑或者与其他系统进行交互，而文本文件更易于处理和理解。在Python中，我们可以利用各种库和技术来完成这项任务。本文将介绍如何使用Python将二进制文件转换为文本文件，并提供实用的代码示例。
近期由于项目需求，对 Android NFC 技术进行了一定的了解和深入，整合了一些网络、书籍资料，此文章仅作为自己的学习笔记。 NFC 是 Near Field Communication 缩写，即近距离无线通讯技术。可以在移动设备、消费类电子产品、PC 和智能控件工具间进行近距离无线通信。简单一点说，nfc 功能是什么？nfc 功能有什么用？其实** NFC** 提供了一种简单、触控式的解决方案，可以让消费者简单直观地交换信息、访问内容与服务。NFC 技术允许电子设备之间进行非接触式点对点数据传输，在十
对于linux3.0之后，linux内核支持了设备树“这个家伙”，刚接触Device Tree的人，一开始会比较迷茫，不知道怎么用，他究竟有多强大。作者刚接触的时候也是一样，在我之前的一篇文章《linux 设备树与驱动的关系》中，将早先时候的设备模块与现在的设备树的区别进行了比较。作者在这里也说说我在学习一点小经验：
今天刚刚看完java的io流操作，把主要的脉络看了一遍，不能保证以后使用时都能得心应手，但是最起码用到时知道有这么一个功能可以实现，下面对学习进行一下简单的总结： IO流主要用于硬板、内存、键
后端返回的数据格式有很多种，常见的包括JSON、XML、HTML、CSV等。这些格式各有特点，适用于不同的应用场景。
Tesseract 是一个开源的 OCR（光学字符识别）引擎，最初由惠普实验室开发，后来由 Google 接管并开源。OCR 是一种将图像中的文本转换为可编辑文本的技术，它可以自动识别图像或扫描文档中的文字，并将其转换为数字形式。
【问题】 大家在工作中是否遇到此情况 导入数据时：要求要“文本”单元格格式计算数据时：要求要“数值”单元格格式 导入数据时：要求要“文本”单元格格式 计算数据时：要求要“数值”单元格格式 ===1情况实例=== 公积金系统或其他系统中要导入数据时会弹出：电话号码位数不合要求 问题所在是：Excel表格的数据要求要文本数据，也是就要有如下图的形式 这是文本的数据格式 但在实际工作中如果用“单元格格式--文本”又是不行的， 就是要有“绿色小三角”出现时才符合要求 ===2情况实例=== 所以
本文结合自然语言处理技术，采用卷积神经网络算法训练SQL注入检测模型，主要包括文本处理、提取文本向量和训练检测模型三个部分。由于本人是初学者，也是通过前辈们的文章来学习这方面的知识，很多地方可能理解不够充分，请大家及时纠正。
建筑轮廓数据实际上就是建筑的边界矢量数据，一般该数据属性中会记录对应建筑的高度或者楼层数，通过建筑轮廓数据置顶的高程字段拉伸，就可以得到建筑白盒模型，所以，我们在各类导航地图中看到的白盒模型，实际上就是建筑轮廓的拉伸。（本数据楼层字段为文本型，拉伸请新建双精度字段）
今天给大家讲解Excel数据源的导入 ▽ excel支持的数据源类型有很多 今天只讲解常用的三种类型 Access文件、网页数据、文本数据 Access数据源导入 选择数据——自Access——进入
在使用Hive进行数据分析时，有时候会遇到TextFile格式的数据错行的情况，这会导致数据解析出现问题，影响分析结果的准确性。本文将介绍如何处理Hive中TextFile数据错行的情况。
参考：https://blog.csdn.net/ysl19910806/article/details/99326455 在Redis内部，string类型的底层储存结构是SDS。 SDS: 简单动态字符串 simple dynamic string SDS的数据结构如下所示
简 单地说，JSON 可以将 JavaScript 对象中表示的一组数据转换为字符串，然后就可以在函数之间轻松地传递这个字符串，或者在异步应用程序中将字符串从 Web 客户机传递给服务器端程序。这个字符串看起来有点儿古怪（稍后会看到几个示例），但是 JavaScript 很容易解释它，而且 JSON 可以表示比名称/值对更复杂的结构。例如，可以表示数组和复杂的对象，而不仅仅是键和值的简单列表。
当涉及到自然语言处理（NLP），数据处理是整个NLP工作流程中的关键环节之一。数据处理涉及到从不同的来源获取、清理和准备文本数据，以便用于训练和评估NLP模型。本文将深入探讨NLP数据处理的重要性、数据预处理步骤、常见的文本清理技巧以及如何利用Python工具来进行数据处理，以及一些高级的NLP数据处理技术。
昨天有个朋友在我的技术交流群里问，如何将geohash进行解码，变成经纬度？ 如何解码，当然首选方式必须是我万能的FME啊！
OCR，即光学字符识别，是在信息时代提升信息交互效率必不可少的技术。它可以帮助计算机从冗杂的图像资料中提取出所需的文字信息，极大地促进了办公和工业的自动化。
gzip是一种数据格式，采用用deflate算法压缩数据；gzip是一种流行的数据压缩算法，应用十分广泛，尤其是在Linux平台。
RPC 是什么？Remote Procedure Call ，远程过程调用，一种通信协议。你可以理解为，在某台机器上调用另外一台机器上的服务或方法。
之前写过一篇文章《一种基于插件的QT软件开发架构》，介绍了在QT项目中采用插件架构，增加软件的可维护性和可扩展性，取得了一定的效果。然而，面对越来越多的客户定制需求，我们依然面临着许多挑战。
大规模语言模型 (LLM) 拥有大量的数据来源，能针对用户提出的问题提供不同形式的回答，但其回答形式仅限于“文本”。尽管文本内容清晰，但在包含复杂逻辑或需要向外展示的场景下，文本表达存在局限性。可以想象，将“文本” 转换为“可视化” 分析模型甚至UI界面将具有更出色的效果。本文将汇总关于这种场景的探索和实现思路。
包含xy信息的Excel都可以，xy可以在一个字段里，也可以在两个字段中。另外如果包含高程信息，还可以生成三维的矢量数据。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。
Excel日常操作中最怕的不是不会公式啥的，而是被一些疑难杂症搞怕了，这些疑难杂症往往有一个共同点，那就是：看起来什么都没错，但就是报错了。
这一篇开始主要是开源模型的测试，百度paddle有两个模块，paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型，这边会拆分两篇来说。 整体感觉，准确度不佳，而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的； 使用者需要留心各类安装问题。
实验｜Aircloud 算力支持｜幻方AIHPC CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training，以下简称 CLIP) 模型是 OpenAI 在 2021 年初发布的用于匹配图像和文本的预训练神经网络模型，可以说是近年来在多模态研究领域的经典之作。该模型直接使用大量的互联网数据进行预训练，在很多任务表现上达到了目前最佳表现（SOTA）💯。 本次我们尝试使用 Google 开源的 Conceptual Captions 数据集来训练 CLIP 模型，并对
【导读】专知小组计划近期推出Tensorflow实战系列，计划教大家手把手实战各项子任务。本教程旨在手把手教大家使用Tensorflow构建LSTM进行文本分类。教程使用了伪造的文本数据进行情感分类，有正面情感数据和负面情感数据。并且教程代码包含了配置信息，将数据处理为LSTM的输入格式，以及定义和训练相关代码，因此希望在日常项目中使用Tensorflow的朋友可以参考这篇教程。 专知公众号以前连载关于Tensorflow1.4.0的系列教程： 最新TensorFlow1.4.0教程完整版 Tensorfl
[美]Peter Harrington. 机器学习实战 (图灵程序设计丛书 72) (Kindle 位置 519-529). 人民邮电出版社. Kindle 版本.
内容提要：你是否也想要像 OpenAI 一样，训练出强大的 GPT 模型，但是却苦于没有足够的训练数据集？近期，reddit 社区的一位网友上传了一个纯文本数据集，包含近 20 万本书籍，训练出一流的 GPT 模型不再是梦。
什么是 JSON ？ JSON 指的是 JavaScript 对象表示法（JavaScript Object Notation） JSON 是轻量级的文本数据交换格式 JSON 独立于语言 * JSON 具有自我描述性，更易理解 * JSON 使用 JavaScript 语法来描述数据对象，但是 JSON 仍然独立于语言和平台。JSON 解析器和 JSON 库支持许多不同的编程语言。 JSON 语法是 JavaScript 语法的子集。 为什么要用json 在异步应用程序中发送和接收信息时，可以选择以纯文本
搜索中一个重要的任务是根据query和title预测query下doc点击率，本次大赛参赛队伍需要根据脱敏后的数据预测指定doc的点击率，结果按照指定的评价指标使用在线评测数据进行评测和排名，得分最优者获胜。
Python 这门语言有个很大的用途就是使用它来进行文件处理，学会处理文件和保存数据可以让你的程序使用起来更加容易和方便，因此小编为大家准备了几个处理文件常用的几个小知识，快来一起学习吧！
详见：[Linux 打印文本部分行内容（前几行，指定行，中间几行，跨行，奇偶行，后几行，最后一行，匹配行）]()
Unity中的数据持久化，可以使用excel、文件、yaml、xml、json等方式。
数据接收服务器的作用 数据接收服务器就跟它的字面意思一样，负责接收从设备发送来的数据。它在设备和系统之间起着桥梁作用。有很多种方法可以从设备把数据发送给服务器，其中具有代表性的包括以下两种方法。 ● 准备一个使用了 HTTP 协议的 Web API 来访问设备（如通常的 Web 系统） ● 执行语音和视频的实时通信（如 WebSocket 和 WebRTC） 除此之外，还出现了一种名为 MQTT 的、专门针对物联网的新型通信协议。 本章将为大家介绍 HTTP 协议、 WebSocket、 MQTT 这几个典型协议。 HTTP 协议 HTTP 协议提供的是最大众化且最简易的方法。使用一般的 Web 框架就可以制作数据接收服务器。设备用 HTTP 的 GET 方法和 POST 方法访问服务器，把数据存入请求参数和 BODY 并发送（图 2.6）。 HTTP 协议是 Web 的标准协议，这一点自不用说。因此 HTTP 协议和 Web 的兼容性非常强。此外，因为 HTTP 协议有非常多的技术诀窍，所以我们必须在制作实际系统时审视服务器的结构，应用程序的架构以及安全性等。关于这点，有很多事例值得参考。另外， HTTP 协议还准备了 OSS 的框架，方便人们使用。
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文本识别是OCR（Optical Character Recognition）的一个子任务，其任务为识别一个固定区域的的文本内容。在OCR的两阶段方法里，它接在文本检测后面，将图像信息转换为文字信息。
在Linux系统中所有的设备都统称为文件，所以同样必须要去学习下linux文件系统到底是何物？？？
这里介绍了我们如果要做大模型应用，应该如何选择大模型，如何进行微调，以及是否需要使用工具调用，最后进行评测的整体流程
PLC串口通信调试是一款免费的单片机串口调试的小工具，主要用于进行plc和计算机的串口通信调试，帮助用户快速发现是哪一方出现了问题，为单片机调试提供了新的解决方案，需要的朋友可以下载！
钩子函数 - beforeCreate() - 实例初始化之后 钩子函数 - created() - 发送请求获取数据 钩子函数 - beforeMounted() - 在挂载开始之前被调用 钩子函数 - mounted() - vue实例已经挂载到页面中 钩子函数 - beforeUpdated() 钩子函数 - updated() 钩子函数 - beforeDestroy() 钩子函数 - destroyed()
特征: 两部分, id行和序列行. - id行:以“>”开头, 有时候会包含注释信息，如 chr1、chr2 ... - 序列行:一个字母表示一个碱基/氨基酸，ATCGN 或 20种氨基酸
Linux本身有一个生成随机数的设备，也就是/dev/random或者/dev/urandom。通过读取这个随机数设备我们就不需要安装任何的加密库就能得到随机数了，也能用它生成UUID字符串。
上一节我们讨论路单词向量化的算法原理。算法的实现需要有大量的数据，一般而言你要收集到单词量在四十亿左右的文本数据才能通过上一节的算法训练处精准的单词向量，问题在于你很难获取如此巨量的数据来训练单词向量，那你该怎么办呢？
上篇原创推文使用了geopandas进行了房价分布的地图推文教程，本期我们将使用绘图功能更加强大的ggplot2 以及其推展包进行地图绘制和图表美化工作，主要涉及的知识点如下：
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