解释器 解释器 概述 解释器安装 解释器依赖管理 解释器的模拟用户 解释员执行Hook（实验） Alluxio 解释器 Beam 解释器 BigQuery 解释器 Cassandra CQL 解释器 Elasticsearch 解释器 Flink 解释器 Geode/Gemfire OQL 解释器 HBase Shell 解...

torchvision 安装 Dataset 演示 Train Evaluate torchvision torchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库。 官网介绍 pytorch发布了torchvision0.3, 里面实现了Mask_RCNN, Keypoint_RCNN和DeepLabV3，可以直接...

第八章 总结 第八章 总结 本单元教程涵盖了一系列使用 LangChain 构建语言模型应用的实践，包括处理用户评论、基于文档问答、寻求外部知识等。 强大的 LangChain 通过这一系列案例，我们可以深刻体会到 LangChain 极大简化并加速了语言模型应用开发。过去需要数周才能实现的功能，现在只需极少量的代码即可通过 LangChai...

Person: ChatGPT: Person: ChatGPT: Person: ChatGPT: Person: ChatGPT: Person: ChatGPT: Person: ChatGPT: Person: Hi, I’m try to solve a image classification problem, I...

Person: ChatGPT: Person: ChatGPT: Person: Hi, I want to run deeplearning-based object detection model in my computer without GPU to detect objects in a video. I’d like to u...

第七章 文本扩展 一、定制客户邮件 第七章 文本扩展 文本扩展 是大语言模型的一个重要应用方向，它可以输入简短文本，生成更加丰富的长文。这为创作提供了强大支持，但也可能被滥用。因此开发者在使用时，必须谨记社会责任，避免生成有害内容。 在本章中,我们将学习基于 OpenAI API 实现一个客户邮件自动生成的示例 ，用于根据客户反馈优化客服邮件 。...

解释员执行Hook（实验） 概述 注意事项 解释员执行Hook（实验） 原文链接 : http://zeppelin.apache.org/docs/0.7.2/manual/interpreterexechooks.html 译文链接 : http://www.apache.wiki/pages/viewpage.action?pageId...

外部资源 外部资源 Spark 首页 Spark 社区 资源，包括当地的聚会 StackOverflow tag apache-spark Mailing Lists ：在这里询问关于 Spark 的问题 AMP Camps ：在 UC Berkeley（加州大学伯克利分校）的一系列的训练营中，它们的特色是讨论和针对关于 Spark，Spa...

场景 6：锦上添花——信息解释 场景介绍 场景 6：锦上添花——信息解释 场景介绍 锦上添花下的第二大的场景是信息解释。它跟改写内容有点像，但又不太一样，信息解释有可能提供超过原文内容的信息。 举几个信息解释的例子，大家应该就能理解了： 解释代码：比如你看到一段 Python 的代码，但你看不懂，你可以让 AI 解释下代码的含义。 解释论...