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AI提示词：Prompt效果的3大核心指标体系（准确率+流畅度+可解释性）
一、前言：为什么需要 “Prompt 效果指标”？ 二、核心指标 1：准确率 ——Prompt 效果的 “底线” 1. 定义与核心评估维度 2. 量化评估方法（附工具） 3. 实战案例：信息提取类 Prompt 的准确率评估 4. 准确率优化技巧 三、核心指标 2：流畅度 ——Prompt 效果的 “体验感” 1. 定义与核心评估维度 2. 量... -
我们最喜欢的秘籍
我们最喜欢的秘籍 共享轴限制和视图 轻松创建子图 修复常见的日期问题 透明度填充 透明、花式图例 放置文本框 我们最喜欢的秘籍 原文：Our Favorite Recipes 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 这里是一个简短的教程，示例和代码片段的集合，展示了一些有用的经验和技巧，来制作更精美的图像，并克服... -
运算符的扩展
指数运算符 链判断运算符 Null 判断运算符 逻辑赋值运算符 #!命令 网道（WangDoc.com），互联网文档计划 本章介绍 ES6 后续标准添加的一些运算符。 指数运算符 ES2016 新增了一个指数运算符（** ）。 2 ** 2 // 4 2 ** 3 // 8 这个运算符的一个特点是右结... -
Distributed communication package - torch.distributed
Distributed communication package - torch.distributed Basics Initialization TCP initialization Shared file-system initialization Environment variable initialization Groups Po... -
10.6 不可计算的问题
10.6 不可计算的问题 10.6 不可计算的问题 到目前为止，我们讨论的所有问题都是可解的。有些问题的解法非常有效，有些问题的 解法则比较复杂。Hanoi 塔之类的问题称为难解问题，因为当问题规模较大时，相应算法需 要太多太多的时间（或空间）来完成计算，事实上是无效、不可行的解法。 现实中还存在比难解问题更麻烦的问题，那就是不可解问题。考虑这个场... -
torch.autograd的简要介绍
torch.autograd 的简要介绍 背景 在 PyTorch 中的用法 Autograd 的微分 可选阅读-使用autograd 的向量微积分 计算图 从 DAG 中排除 进一步阅读： torch.autograd 的简要介绍 原文：https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/auto... -
图像教程
图像教程 启动命令 将图像数据导入到 NumPy 数组 将 NumPy 数组绘制为图像 对图像绘图应用伪彩色方案 颜色刻度参考 检查特定数据范围 数组插值方案 图像教程 原文：Image tutorial 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 启动命令 首先，让我们启动 IPython。 它是 Python... -
训练一个分类器
训练一个分类器 数据呢? 训练一个图像分类器 1. 加载并规范化 CIFAR10 2. 定义一个卷积神经网络 3. 定义一个损失函数和优化器 4. 训练网络 5. 在测试数据上测试网络 在 GPU 上训练 在多个GPU上进行训练 我下一步去哪里? 训练一个分类器 译者：@小王子 校对者：@李子文 就是这个, 你已经看到... -
常见问题
常见问题 我的模型报告 “cuda runtime error(2): out of memory” 我的 GPU 内存没有正确释放 我的多个数据加载器返回相同的随机数 我的回归网络不能使用数据并行 译者署名 常见问题 我的模型报告 “cuda runtime error(2): out of memory” 如错误消息所示，您的GPU 上... -
3.3 递归数据结构
3.3 递归数据结构 3.3.1 处理递归列表 3.3.2 层次结构 3.3.3 集合 3.3 递归数据结构 来源：3.3 Recursive Data Structures 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 在第二章中，我们引入了偶对的概念，作为一种将两个对象结合为一个对象的机制。我们展示了偶对可以使用内建...
