结构化专题
Python 学习 第四册 第8章 结构化的文本文件
----用教授的方式学习。 目录 8.1结构化的文本文件 8.1.1 CSV 8.1.2 XML 8.1.3 JSON 8.1.4 YAML 8.1结构化的文本文件 结构化的文本有很多格式，区别它们的方法如下所示。 • 分隔符，比如 tab（'\t'）、逗号（','）或者竖线（'|'）。逗号分隔值（CSV）就是这样的例子。 • '<' 和 '>' 标签，例如 XML 和
动态 ETL 管道：使用非结构化 IO 将 AI 与 MinIO 和 Weaviate 的 Web
在现代数据驱动的环境中，网络是一个无穷无尽的信息来源，为洞察力和创新提供了巨大的潜力。然而，挑战在于提取、构建和分析这片浩瀚的数据海洋，使其具有可操作性。这就是Unstructured-IO 的创新，结合MinIO的对象存储和Weaviate的AI和元数据功能的强大功能。它们共同创建了一个动态 ETL 管道，能够将非结构化 Web 数据转换为结构化的、可分析的格式。 本文探讨了这些强大技术的
结构化表达，了解python的pep
什么是PeP PEP是Python Enhancement Proposal（Python增强提案）的缩写。它是Python社区用来提出新特性、改进Python语言的标准化文档。PEP提案可以涉及从语言语法到标准库、工具和开发流程的各个方面。PEP经过讨论、审查和最终投票，最终被接受或者被拒绝。PEP的目的是帮助Python社区共同协作，提出和实现Python语言的发展方向。 为什么需要PeP
【文档智能 RAG】RAG增强之路：增强PDF解析并结构化技术路线方案及思路
前言 现阶段，尽管大模型在生成式问答上取得了很大的成功，但由于大部分的数据都是私有数据，大模型的训练及微调成本非常高，RAG的方式逐渐成为落地应用的一种重要的选择方式。然而，如何准确的对文档进行划分chunks，成为一种挑战，在现实中，大部分的专业文档都是以 PDF 格式存储，低精度的 PDF 解析会显著影响专业知识问答的效果。因此，本文将介绍针对pdf，介绍一些pdf结构化技术链路供参考。
思维导图，助你化繁为简，结构化知识与想法；用过了就回不去了。MindMaster/XMind...
思维导图 思维导图又叫做脑图，人的大脑很难去记住一些紊乱的数据，脑图就是利用图形化的方式进行发散性思维的一种工具，它把复杂性的知识体系转化为形象化的图形表示，更加形象具体。 帮助理清思路、捕捉灵感、归纳推演、学习和记忆，将纷繁复杂的知识和想法以有序化结构化的方式组织、管理和呈现。 它大概率长下图这样，你可以很直观的通过一张图就掌握整个HTML相关的知识点： 一、使用情景 维导图作为一个
结构化思维--让思考更清晰，让表达更准确。
今天的分享主要包括3个方面： 什么是结构化思维？用结构化思维接受信息用结构化思维表达信息 1.什么是结构化思维? 回答这个问题前，先聊聊结构。结构是指事物内部各组成部分之间的组织形式、结合方式或排列顺序。任何事物都具有特定的结构。 结构化思维通俗易懂一点就是面对问题的时候可以通过某种结构，将它拆解成一个个能解决的部分。 今天我们主要讲的结构是金字塔结构。 例如：如果我们在思考过程中
Kaggle——Deep Learning(使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络)
1.单个神经元 创建一个具有1个线性单元的网络 #线性单元from tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layers#创建一个具有1个线性单元的网络model=keras.Sequential([layers.Dense(units=1,input_shape=[3])]) 2.深度神经网络 构建
从0开始学人工智能测试节选：Spark -- 结构化数据领域中测试人员的万金油技术（三）
分布式计算原理 分布式计算的原理总结一句话就是：分而治之。 把数据分片，存在不同的机器中，解决数据存储的压力。客户端和服务端之间通过相关协议来自动的完成在不同的机器之间进行数据的存取，用户并不感知数据的物理存储结构。 用户面对的只有hdfs://xxx/user/xx.txt这样的路径地址。 其余的都由客户端和服务端自动完成。 所有的分布式软件都是分而治之的思路，
构建LangChain应用程序的示例代码：9、使用Anthropic API生成结构化输出的工具教程
使用Anthropic API生成结构化输出的工具 Anthropic API最近增加了工具使用功能。 这对于生成结构化输出非常有用。 ! pip install -U langchain-anthropic 可选配置： import osos.environ['LANGCHAIN_TRACING_V2'] = 'true' # 启用追踪os.environ['LANGCHAIN_
python结构化模式匹配switch-case，Python 3.10中引入，Python的模式匹配（pattern matching）语法
增加了采用模式加上相应动作的 match 语句 和 case 语句 的形式的结构化模式匹配。 模式由序列、映射、基本数据类型以及类实例构成。 模式匹配使得程序能够从复杂的数据类型中提取信息、根据数据结构实现分支，并基于不同的数据形式应用特定的动作。 语法与操作 模式匹配的通用语法如下: match subject:case <pattern_1>:<action_1>case <patte
政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（五十一）—— 利用广义网络、深度网络和交叉网络进行结构化数据学习
政安晨的个人主页：政安晨 欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏 收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战 希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！ 本文目标：使用 "宽深 "和 "深交 "网络进行结构化数据分类。 目录 简介 数据集 设置 准备数据 定义数据集元数据 实验设置 创建模型输入 特征编码 实验 1：基线模型 实验 2：广
Milvus Cloud 非结构化数据平台
从技术面来看，向量数据库底座自然而然向外延伸的产品包含： 1）向量提取，从非结构化数据中提取向量，这是向量数据库上游的工作，十分重要； 2）模型选择，选择正确的模型，能够更精准、更高质量地提取向量； 3）映射管理，即管理数据的本体和数据的语义层之间的映射，在非结构化数据量庞大的情况下，有效维护前述映射会变得很复杂； 4）映射关系的增删改查，数据不是一成不变的，如何动态维
Linux脚本结构化命令
一、if结构 1、shell命令退出状态作if的判断条件 格式 if commandthencommandselsecommandsfi 其中command为shell命令，shell命令执行完毕后，退出状态为0表示执行成功，执行if中命令；非0为不成功，执行else中命令。 新建script7脚本，执行脚本时根据传入的参数判断是否在file文件中 echo $1pattern
Windows内存管理-结构化异常处理(try-finally块)
结构化异常处理还有另外一种使用方法，就是利用try-finally块，强迫函数在退出前执行一段代码。 NTSTATUS TryFinallyTest(){NTSTATUS status = STATUS_SUCCESS;__try{// 做一些事情return STATUS_SUCCESS;}__finally{KdPrint(("Enter finally block\n")
【RAG论文】RAG中半结构化数据的解析和向量化方法
论文简介 论文题目： 《A Method for Parsing and Vectorization of Semi-structured Data used in Retrieval Augmented Generation》 论文链接： https://arxiv.org/abs/2405.03989 代码: https://github.com/linancn/TianGong-AI-
typescript 结构化
// 结构化const foo15 = {a: 123,b: 456}foo15.a = 24console.log(foo15);const bar = [1, 2, 3]// bar[0]='332' // errorbar[0] = 33bar[7] = 66console.log(bar);// 解构 const foo16 = {a: 123,b: 456}let
数据分析必备思维之：结构化思维
结构化分析的主要工具之一是逻辑树。这是麦肯锡公司的咨询顾问分析问题时最常使用的工具。 逻辑树有三种类型，分别是：问题树、假设树、是否树。问题树也有翻译成议题树的。网上搜索逻辑树一般会默认是问题树，往往忽略了后两种。 这三种逻辑树结构类似，但是有不同的使用前提，合理的使用它们，对于我们分析问题和制定解决方案能起到事半功倍的效果。 01 问题树 当对问题不了解 ，或者需要对问题进行全面的分解以
ServiceNow 研究：通过RAG减少结构化输出中的幻觉
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.08189 原文地址：rag-hallucination-structure-research-by-servicenow 在灾难性遗忘和模型漂移中，幻觉仍然是一个挑战。 2024 年 4 月 18 日 灾难性遗忘： 这是在序列学习或连续学习环境中出现的问题，其中一个模型被训练来执行多个任务，但是学习新任务时会导致模型在先前
hylan:shell脚本鸡肋--结构化命令(续)
循环处理数据效果：marvin@marvin-pc:~$ cat /etc/passwd | grep marvinmarvin:x:1000:1000:marvin,,,:/home/marvin:/bin/bashmarvin@marvin-pc:~$ ifs=$IFSmarvin@marvin-pc:~$ IFS=:marvin@marvin-pc:~$ for haha in $(ca
hylan:shell脚本鸡肋--结构化命令
if-then语句不能测试命令退出状态码之外的条件。test命令提供了在if-then语句中测试不同条件的途径。if test condition;then commands;fi无需在if-then语句中声明test命令 if [ condition ];then commands;fitest命令可以判断三类条件：数值比较(bash shell只能处理整数) 字符串比较(将所有的标点和大小写
使用机器学习对非结构化数据加速查询（具有统计保证的近似选择查询）
作者：Daniel Kang, Edward Gan, Peter Bailis, Tatsunori Hashimoto, and Matei Zaharia 翻译：殷之涵 校对：方星轩 本文约2800字，建议阅读8分钟 本文以作者第一人称的方式向读者介绍了在2020年8月底对非结构化数据进行具有统计保证的近似选择查询方面所开展的工作，包含查询语义及查询背后的具体算法——如何在实现统计保证的
结构化查询语言（SQL）的作用
结构化查询语言（SQL）的作用 结构化查询语言（SQL）是一种专门用来管理关系型数据库的语言。它具有以下重要作用： 1. 数据库管理 SQL被广泛应用于数据库管理，包括创建数据库、表和视图，定义数据类型、设置约束和触发器等。通过SQL，数据库管理员可以轻松地管理数据库的结构和架构，确保数据存储的有效性和一致性。 2. 数据查询 SQL提供了强大的数据查询功能，包括SELECT语句用于从数