LLMs之Calculate：利用大语言模型技术基于文本内容实现数字计算能力的简介、常用方法、代码实现之详细攻略
LLMs之Calculate：利用大语言模型技术基于文本内容实现数字计算能力的简介、常用方法、代码实现之详细攻略
导读：在基于大语言模型（LLM）技术实现数字计算能力的背景下，文本内容的理解和计算过程涉及多个领域的交叉技术，包括自然语言处理（NLP）、机器学习、以及数值计算。这里主要探讨如何利用大语言模型在文本中识别数学计算并实现自动解答。我们将从基础概念、常用方法及其应用两个方面进行详细讨论。
目录
利用大语言模型技术基于文本内容实现数字计算能力的简介
常用方法与技术
T1、NTP硬生成—基于LLMs本身嵌入的数字推理能力
T2、Text2Code——基于LLMs的代码生成能力
T3、ETA技术—基于LLMs的调用能力+外部计算模块与API集成
利用大语言模型技术基于文本内容实现数字计算能力的简介
大语言模型（如GPT-4、BERT等）在处理自然语言时，通常会依赖于海量的语料库进行训练，从而学习如何理解和生成与语言相关的各种任务。然而，当
相关文章：
LLMs之Calculate：利用大语言模型技术基于文本内容实现数字计算能力的简介、常用方法、代码实现之详细攻略
LLMs之Calculate：利用大语言模型技术基于文本内容实现数字计算能力的简介、常用方法、代码实现之详细攻略 导读：在基于大语言模型（LLM）技术实现数字计算能力的背景下，文本内容的理解和计算过程涉及多个领域的交叉技术，包括自然语言处理（NLP）、机器学习、以及数值计算。…...
LeetCode题练习与总结：判断子序列--392
一、题目描述 给定字符串 s 和 t ，判断 s 是否为 t 的子序列。 字符串的一个子序列是原始字符串删除一些（也可以不删除）字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。（例如，"ace"是"abcde"的一…...
json数据结构的转换
# json可用于赌徒与原件数据的转换（json以字符串的形式储存数据，在通过json进行两种语言的转换时，应先将数据类型转换成列表或字典，再由列表或字典转换成json字符串，最后由json字符串转换成另一种语言的列表或字典数据…...
讲解)
mysql删除语句：@Update(“TRUNCATE TABLE employee“)讲解
这个 SQL 语句： TRUNCATE TABLE employee是一个 SQL DDL（数据定义语言） 操作，用于清空数据库表中的所有记录，但不会删除表结构（即列和索引等）。 逐部分解释： TRUNCATE：…...
如何修改浏览器指纹？
网络安全日益重要，我们的上网行为变得越来越容易被追踪和分析。其中，浏览器指纹就是一种强大的技术手段，它可以说是你上网的身份象征。 一、浏览器指纹是什么 浏览器指纹是网站和在线平台用来收集关于你的浏览器、设备和网络的详细信息的一…...
实现3D热力图
实现思路 首先是需要用canvas绘制一个2D的热力图，如果你还不会，请看json绘制热力图。使用Threejs中的canvas贴图，将贴图贴在PlaneGeometry平面上。使用着色器材质，更具json中的数据让平面模型 拔地而起。使用Threejs内置的TWEEN&…...
GEE ui界面实现：用户自画多边形， 按面积比例在多边形中自动生成样点，导出多边形和样点shp，以及删除上一组多边形和样点（有视频效果展示）
零、背景 这几天在选样点，发现GEE有强大的ui功能，于是应用在我的工作上。 下述代码实现了几个功能： ①用户可以自己勾勒多边形，随后程序会按面积比例在多边形中自动生成样点，同时根据改多边形的区域生成区域平均月N…...
React diff算法和Vue diff算法的主要区别
React和Vue都是流行的前端框架，它们各自实现了diff算法来优化虚拟DOM的更新过程。以下是React diff算法和Vue diff算法的主要区别： 1. diff策略 React diff算法： React的diff算法主要采用了同层级比较的策略，即它不会跨层级比较节…...
WSL 2 中 FastReport 与 FastCube 的设置方法与优化策略
软件开发人员长期以来一直在思考这个问题：“我们如何才能直接在 Windows 中运行 Linux 应用程序，而无需使用单独的虚拟机？” WSL 技术为这个问题提供了一个可能的答案。WSL 的历史始于 2016 年。当时，其实现涉及使用 Windows 内核…...
《线性代数》学习笔记
列向量无关 上个星期继续学线性代数，一个矩阵，如何判断它是的列向量有几个是线性无关呢？其实有好几个方法。第一个就是一个一个判断。 先选定一个，然后看下这两个，怎么看呢？如果两个列向量线性相关&#…...
Redis三种集群模式：主从模式、哨兵模式和Cluster模式
目录标题 1、背景及介绍2、 Redis 主从复制2.1、主从复制特点2.2、Redis主从复制原理2.3 PSYNC 工作原理2.3.1、启动或重连判断：2.3.2、第一次同步处理：2.3.3、断线重连处理：2.3.4、主节点响应2.3.5、全量同步触发条件：2.3.6、复制…...
CDH大数据平台部署
二、CDH简介 全称Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop。 hadoop的版本 (Apache、CDH、Hotonworks版本) 在公司中一般使用cdh多一些（收费的）、也有公司使用阿里云大数据平台、微软的大数据平台。 国内也有一些平台：星环大数…...
7.4、实验四：RIPv2 认证和触发式更新
源文件 一、引言：为什么要认证和采用触发式更新？ 1. RIP v2 认证 RIP（Routing Information Protocol）版本 2 添加了认证功能，以提高网络的安全性。认证的作用主要包括以下几点： 防止路由欺骗 RIP v1 是不…...
【一步步开发AI运动小程序】二十一、如果将AI运动项目配置持久化到后端？
**说明：**本文所涉及的AI运动识别、计时、计数能力，都是基于云智「Ai运动识别引擎」实现。云智「Ai运动识别」插件识别引擎，可以为您的小程序或Uni APP赋于原生、本地、广覆盖、高性能的人体识别、姿态识别、10余种常见的运动计时、计数识别及…...
LED和QLED的区别
文章目录 1. 基础背光技术2. 量子点技术的引入3. 色彩表现4. 亮度和对比度5. 能效6. 寿命7. 价格总结 LED和 QLED都是基于液晶显示（LCD）技术的电视类型，但它们在显示技术、色彩表现和亮度方面有一些关键区别。以下是两者的详细区别ÿ…...
2024 年Postman 如何安装汉化中文版？
2024 年 Postman 的汉化中文版安装教程...
转化古老的Eclipse项目为使用gradle构建
很多古老的Java项目，是使用Eclipse作为IDE开发的。 那么，使用其它IDE的开发者，如何快速地进入这种古老项目的开发呢？或者说，一个Eclipse构建的古老项目，能不能转化成一个IDE无关的项目，进而所有…...
openGauss常见问题与故障处理（二）
2.网络故障定位手段 2.1 网络故障定位手段--常见网络故障引发的异常 在数据库正常工作的情况下，网络层对上层用户是透明的，但数据库在长期运行时，可能会由于各种原因导致出现网络异常或错误。 常见的因网络故障引发的异常有： 1>…...
Mysql 8迁移到达梦DM8遇到的报错
在实战迁移时，遇到两个报错。 一、列[tag]长度超出定义 在mysql中，tag字段的长度是varchar(20)，在迁移到DM8后，这个长度不够用了。怎么解决？ 在迁移过程中，“指定对象”时，选择转换。 在“列映…...
Android HandlerThread 基础
HandlerThread **一、HandlerThread的基本概念和用途**1. **目的**2. **与普通线程的区别** **二、HandlerThread的使用步骤**1. **创建HandlerThread对象并启动线程**2. **创建Handler并关联到HandlerThread的消息队列**3. **发送消息到HandlerThread的消息队列** **三、Handl…...
(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)
题目：3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 ：哈希，时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况，哈希表这里用数组即可实现。 C版本： class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…...
【OSG学习笔记】Day 18: 碰撞检测与物理交互
物理引擎（Physics Engine） 物理引擎 是一种通过计算机模拟物理规律（如力学、碰撞、重力、流体动力学等）的软件工具或库。 它的核心目标是在虚拟环境中逼真地模拟物体的运动和交互，广泛应用于 游戏开发、动画制作、虚…...
服务器硬防的应用场景都有哪些？
服务器硬防是指一种通过硬件设备层面的安全措施来防御服务器系统受到网络攻击的方式，避免服务器受到各种恶意攻击和网络威胁，那么，服务器硬防通常都会应用在哪些场景当中呢？ 硬防服务器中一般会配备入侵检测系统和预防系统&#x…...
【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-（2024）
本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子，再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列，最后重构出总位移，预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵（S…...
蓝桥杯3498 01串的熵
问题描述 对于一个长度为 23333333的 01 串, 如果其信息熵为 11625907.5798， 且 0 出现次数比 1 少, 那么这个 01 串中 0 出现了多少次? #include<iostream> #include<cmath> using namespace std;int n 23333333;int main() {//枚举 0 出现的次数//因…...
Go 语言并发编程基础：无缓冲与有缓冲通道
在上一章节中，我们了解了 Channel 的基本用法。本章将重点分析 Go 中通道的两种类型 —— 无缓冲通道与有缓冲通道，它们在并发编程中各具特点和应用场景。 一、通道的基本分类 类型定义形式特点无缓冲通道make(chan T)发送和接收都必须准备好࿰…...
逻辑回归暴力训练预测金融欺诈
简述 「使用逻辑回归暴力预测金融欺诈，并不断增加特征维度持续测试」的做法，体现了一种逐步建模与迭代验证的实验思路，在金融欺诈检测中非常有价值，本文作为一篇回顾性记录了早年间公司给某行做反欺诈预测用到的技术和思路。百度…...
android RelativeLayout布局
<?xml version"1.0" encoding"utf-8"?> <RelativeLayout xmlns:android"http://schemas.android.com/apk/res/android"android:layout_width"match_parent"android:layout_height"match_parent"android:gravity&…...
安卓基础（Java 和 Gradle 版本）
1. 设置项目的 JDK 版本 方法1：通过 Project Structure File → Project Structure... (或按 CtrlAltShiftS) 左侧选择 SDK Location 在 Gradle Settings 部分，设置 Gradle JDK 方法2：通过 Settings File → Settings... (或 CtrlAltS)…...
DiscuzX3.5发帖json api
参考文章：PHP实现独立Discuz站外发帖(直连操作数据库)_discuz 发帖api-CSDN博客 简单改造了一下，适配我自己的需求 有一个站点存在多个采集站，我想通过主站拿标题，采集站拿内容 使用到的sql如下 CREATE TABLE pre_forum_post_…...