背景：这部分会介绍如何准备自己的数据，利用chatgpt的self-instruct的方式批量的生成平行语料对。chatgpt有超强的生成能力，并且chatgpt的生成结果有经过harmless、种族歧视、不和法规的过审过滤。所以我们可以考虑是否可以利用chatgpt来给我们批量的生成alignment的数据集。思路大致如下：1.设计chatgpt的提问prompt元模版2.收集提问的问题，对问题做些总结归类，抽 继续阅读

ChatGPT已经爆火一段时间了，如果你还不知道它是什么？那可得好好反思了，哈哈。我们今天就来简单聊聊ChatGPT以及ChatGPT如何为我们数据分析师的面试赋能。以下所有回答均由ChatGPT完成（由于部分回答较长，不方便截长图，就直接复制粘贴过来了）。温馨提示：文章比较长，可以根据问题需要查看。1.1 什么是ChatGPT？1.2 ChatGPT与搜索 继续阅读

目录 一、前言 二、数据准备 三、进行预处理  四、进行降维任务 五、正态性检测  六、代码功能 一、前言 SPSSPRO是一款全新的在线数据分析平台，可以用于科研数据的分析、数学建模等，对于那些不会编程或者刚进入科研的新人来说，这款工具再合适不过了。当然本人只是很早之前建模用过，所以有点关公面前武大刀的嫌疑。 二、数据准备 1、首先准备一份数据，这份数据需要表头等信息，我以一份CSI 继续阅读

1. 准备工作 需要的环境 Oralce、MySQL、PG等主流数据库HHDBCS7.6及以上版本 测试步骤 建立两张表带有主外键关系使用模板窗口生成数据，主键表生成100条，外键表生成10000条校验数据生成情况 2. 建立两张表带有主外键关系 主键表 create table dept(d_id NUMBER(5) primary key,d_name VARCHAR2(20) );--外键表 create table emp(e_id NUMBER( 继续阅读

您好，亲爱的读者。我在这篇文章中，我将向您讲解如何使用MTEX包在Matlab中，将电子背散射衍射(EBSD)数据转换成Abaqus的输入文件。这篇文章的目的不仅是指导您操作，更希望能够帮助您理解其中的一些基本原理。尽管这篇文章主要是为那些已经具有一些Matlab和Abaqus经验的读者准备的，但我会尽量使用简单的语言，让那些没有这方面经验的读者也能理解。 首先，让我们简单介绍一下涉及的主要技术。 继续阅读

目录 一.前言 二.下载数据文件 三.导包并设置使用GPU 四.加载和预处理数据 五.为模型准备数据 一.前言 在本教程中，我们探索一个好玩有趣的循环的序列到序列（sequence-to-sequence）的模型用例。我们将用Cornell Movie-Dialogs Corpus 处的电影剧本来训练一个简单的聊天机器人。 在人工智能研究领域中，对话模型是一个非常热门的话题。聊天机器人可以在各种设置中找到&#xff 继续阅读

折线图是一种常见的数据可视化方式，可以直观地展示数据随时间或其他变量的变化趋势。在处理大量数据时，Python提供了丰富的库和技术，可以高效地生成折线图。 一、安装必要的库 在生成折线图之前，我们首先需要安装必要的库。Python中处理数据和绘制图表最常用的库是matplotlib和pandas。 pip install matplotlib pip install pandas 二、准备数据 在处理大量数据时，通常我们会从外部文件或数据库中读取数据。以CS 继续阅读

调用getConnection()时会连接数据库，可以用来判断配置的连接信息是否正确。测试代码可以这么写 @AutowiredDataSource dataSource;@Test void getConnection() throws Throwable {dataSource.getConnection(); } 当配置的spring.datasource.url的值的格式有误时，会出现错误： Caused by: java. 继续阅读

     人脸识别技术作为计算机视觉领域的一项重要技术，被广泛应用于安全监控、身份验证、智能交通、人脸支付等领域。如何提高人脸识别模型的质量，是人脸识别技术研究的重要方向之一。下面将从数据预处理、模型架构、损失函数等方面来探讨提高人脸识别模型质量的方法。       一、数据预处理       数据在机器学习中占有至关重要的地位，数据预处理对于提高人脸识别模型的准确率非常重要。以下是一些常见的数据预处理方法：       1、图像增强 继续阅读

在数据库中有时我们可能需要对一些数据进行处理，例如四舍五入、直接舍去后面的几位等，其实很简单，都是有现成的函数，我们只需要套用就行了： select round(10.98*10)/10 from dual;--四舍五入 select ceil(10.63*10)/10 from dual;--取上限值 select floor(10.68*10)/10 from dual;--取下限值 继续阅读

一、学习目标 二、选择&填空&判断(基础知识 数据库安全性概述 -数据库的安全性是指保护数据库以防止不合法使用所造成的数据泄露、更改或破坏。 -威胁数据库安全的因素：非授权用户对数据库的恶意存取和破坏、数据库中重要或敏感的数据被泄露、安全环境的脆弱性 –DBMS提供的安全措施主要包括用户身份鉴别、存取控制和视图等技术。 -DBMS提供的主要技术有强制存取控制、数据加密存储和加密传输等审计日志 -TCSEC标准 C2 B1 要重点看一下 - 继续阅读

导读：适合大数据营销的行业还是有很多的。毕竟现在大部分企业都是通过网络获取客户的。只要同领域有网站，有竞价或者优化，或者使用相关软件，这种情况下都可以。 适合大数据营销的行业还有很多。毕竟现在大部分企业都是通过网络获取客户的。只要同领域有网站，有竞价或者优化，或者使用相关软件，这种情况下都可以。比较常见的行业有金融行业、教育行业、汽车行业、知识产权领域等等，这些都是需要的。那么大数据营销面临哪些问题呢？ 1.相关数据的标准不够统一 无 继续阅读