ChatGPT3.5Turbo使用了一种叫做\"DREAM\"的技术，它能为文本语料库中的每个词生成具有向量表示的词嵌入，从而增强机器学习任务的精度。此外，ChatGPT3.5Turbo使用了多监督学习技术，这可以使模型学习更快，并在真实场景中取得更好的收敛效果。

课程安排 一、大数据概述 二、大数据处理架构Hadoop 三、分布式文件系统HDFS 四、分布式数据库HBase 五、MapReduce 六、Spark 七、IPythonNotebook运行PythonSpark程序 八、PythonSpark集成开发环境 九、PythonSpark决策树二分类与多分类 十、PythonSpark支持向量机 十一

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张量（Tensor）在Tensorflow中，变量统一称作张量（Tensor）。张量（Tensor）是任意维度的数组。0阶张量：纯量或标量(scalar)，也就是一个数值，例如，\\'Howdy\\'或51阶张量：向量(vector)或矢量，也就是一维数组（一组有序排列的数），例如

一.使用向量原理转换到目标方向为了让角色的自身y转向目标方向，并且以最小角度旋转，要点是获得当前方向与目标方向的叉值，从而判断应该旋转的方向floatrotateSpeed;//相对目标位置运动voidtrackPosition02(Vector3tarPosition){Vector3targetDirtarPo

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工作需要使用python处理mongodb数据库两亿数据量去重复，需要在大数据量下快速判断数据是否存在参考资料:https://segmentfault.com/q/1010000000613729网上了解到BloomFilter，Bloomfilter是由HowardBloom在1970年提出的二进制向量数据结构，它具有

转：http://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.htmlkey1:FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semanticsegmentation）问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的

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检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力，提升其精准性和实用性。它包含三个步骤：检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索，克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例，在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程，包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益，最终实现更深入的知识理解和推理，更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。