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第五章 推断
第五章 推断 一、情感推断 1.1 情感倾向分析 3.1 推断讨论主题 英文版 第五章 推断 在这一章中，我们将通过一个故事，引领你了解如何从产品评价和新闻文章中推导出情感和主题。 让我们先想象一下，你是一名初创公司的数据分析师，你的任务是从各种产品评论和新闻文章中提取出关键的情感和主题。这些任务包括了标签提取、实体提取、以及理解文本的情感... -
第一章 简介
第一章 简介 一、背景 二、 课程基本内容 第一章 简介 欢迎来到《第四部分：使用 LangChain 访问个人数据》！ 本课程基于 LangChain 创始人哈里森·蔡斯 （Harrison Chase）与 Deeplearning.ai 合作开发的 《LangChain Chat With your Data》课程，将介绍如何利用 Lang... -
Spark 解释器
Spark 解释器 概述 配置 1.导出SPARK_HOME 2.在“解释器”菜单中设置主机 SparkContext，SQLContext，SparkSession，ZeppelinContext 依赖管理 1.通过解释器设置设置依赖关系 2.加载Spark属性 3.通过％spark.dep解释器加载动态依赖关系 ZeppelinCont... -
场景 4：无中生有——写代码
场景 4：无中生有——写代码 场景介绍 技巧 3：使用引导词，引导模型输出特定语内容 场景 4：无中生有——写代码 场景介绍 除了回答问题外，另一个重要的场景是让 AI 根据你的要求完成一些内容生成任务，根据输出的结果差异，我将其概括为以下几个主要场景： 无中生有 锦上添花 化繁为简 本章，我们先来聊聊「无中生有」场景。顾名思义，就是... -
R 解释器
R 解释器 概述 配置 使用R解释器 使用SparkR＆语言间移动 警告和故障排除 R 解释器 原文链接 : http://zeppelin.apache.org/docs/0.7.2/interpreter/r.html 译文链接 : http://www.apache.wiki/pages/viewpage.action?pageI... -
技巧 3：使用引导词，引导模型输出特定内容
技巧 3：使用引导词，引导模型输出特定内容 技巧 3：使用引导词，引导模型输出特定内容 在代码生成场景里，有一个小技巧，上面提到的案例，其 prompt 还可以继续优化，在 prompt 最后，增加一个代码的引导，告知 AI 我已经将条件描述完了，你可以写代码了。 Better： Create a MySQL query ... -
技巧 7：Zero-Shot Chain of Thought
技巧 7：Zero-Shot Chain of Thought 技巧 7：Zero-Shot Chain of Thought 基于上述的第三点缺点，研究人员就找到了一个叫 Chain of Thought 的技巧。 这个技巧使用起来非常简单，只需要在问题的结尾里放一句 Let‘s think step by step （让我们一步步地思考），模... -
Tensorflow安装
环境准备 Ubuntu（Windows环境下忽略） GPU环境CUDA和CuDNN安装（CPU版本忽略） 注意：匹配TensorFlow所支持的版本再下载 开始安装: 1：Anaconda安装 2: 创建Python环境 3: 激活conda 4: 安装TensorFlow 环境准备 Ubuntu（Windows环境下忽略） su... -
第六章 文本转换
第六章 文本转换 一、文本翻译 1.1 翻译为西班牙语 四、拼写及语法纠正 五、综合样例 校对注：APA style guide是APA Style Guide是一套用于心理学和相关领域的研究论文写作和格式化的规则。 它包括了文本的缩略版，旨在快速阅读，包括引用、解释和参考列表， 其详细内容可参考： https://apastyle.apa....