随笔分类 - 深度学习
吴恩达深度学习笔记
摘要:问题:pytorch使用GPU时,任务管理器显示GPU0工作,GPU1为0 原因:没有开启独显直连 笔记本:独立显卡–>核显–>最后才会到显示器 独立显卡(NVIDIA GeForce RTX 或 AMD Radeon RX)处理所有图形计算,但计算好的画面会先交给集成显卡(Intel Iris X
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摘要:服务器上容器通信问题 将两个容器放置在同一个网络中 # 创建自定义网络(如果尚未创建) docker network create rag-network # 将 Ollama 和 LightRAG 容器连接到同一网络 docker network connect rag-network ollam
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摘要:图数据库构建 def init_sample_data(): """初始化示例医疗数据""" try: # 清除现有数据 graph.run("MATCH (n) DETACH DELETE n") # 创建疾病节点 diabetes = Node("Disease", name="糖尿病", sy
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摘要:背景知识 Information Retrieval-based Question Answering with Subgraph Embeddings 1.对用户输入的自然语言进行word embedding,得到自然语言的embedding 2.对输入的问题中的topic entity链接到图谱
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摘要:知识图谱数据模型与查询语言 RDF图数据模型与SPARQL查询语言 背景介绍 RDF图数据模型 RDF Schema SPARQL查询语言 SPARQL——声明式查询语言 SPARQL语义 笛卡尔积的概念 属性图数据模型与Cypher查询语言 背景介绍 属性图模型 一个节点在属性图当中可以有多个标签
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摘要:知识图谱原理与应用概述 知识图谱本质上是基于图的语义网络,表示实体和实体之间的关系 知识图谱的相关领域发展 知识图谱与知识工程 知识本体 知识图谱数据模型 RDF RDFS RDFS(RDF Schema)是用于定义RDF(Resource Description Framework)数据模型的语义
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摘要:py2neo操作图数据库 连接数据库 #导入py2neo from py2neo import Node, Graph, Relationship,NodeMatcher #连接数据库 link = Graph("http://localhost:7474", auth=("neo4j", "neo
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摘要:Neo4j图数据库 Neo4j学习网址 Neo4j增删改查 增 增加一个节点 create(n:Person{name:'我',age:31}) 带有关系属性 create(p:Person{name:"我",age:"31"})-[:包工程{金额:1000}]->(n:Person{name:"好
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摘要:使用langchain构建简单RAG 环境准备 pip install chromadb #安装 chroma run #运行 #conda创建 python=3.10版本的虚环境 conda create -n python_10 python=3.10 #torch安装 conda instal
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摘要:单一数字指标 Precision 精确率(Precision)又叫查准率,表示预测结果为正例的样本中实际为正样本的比例。 计算公式: 以猫的分类器为例,如果准确率为90%,表示如果一张图片识别为猫,那么有90%的可能性该图片展示的是猫。 Recall 召回率(Recall)又被称为查全率,表示预测结
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摘要:pycharm添加conda环境的解释器时找不到python.exe 先找到 anaconda 安装目录下的 condabin/conda ,然后加载环境, 加载之后下面就有了conda环境,可以进行选择
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