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有个神奇的英文博客网站-Medium，不知道大家有没有听说过。 这些年学编程、玩数据，从Medium上看了不少受益匪浅的技术贴。 Medium的技术文章质量，不管放国内国外都是数一数二的，给我的感觉是博主们都在认认真真写作，有思考的深度，而不是耍大刀、博眼球。 由于外网+英文的限制，Medium在国内. 在这里，我们从文本中提取关系，而不需要标注任何训练数据、提供一组种子元组或编写规则来捕获文本中不同类型的关系。 在清单模式下，你需要在你的项目目录下创建一个 vcpkg.json 文件，列出所有的依赖关系。 更多细节请参见清单 模式。 这有一个很大的好处，项目所需的所有信息都在一个地方，在编译项目时，所需的包会被自动下载和安装。 这类似于Go的mod文件。

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可以参考这篇文章： medium.com/@adityanutak 这篇文章通过介绍几种提高大型语言模型（LLMs）推理阶段计算量的方法，探讨了如何通过增加计算资源而非增加模型参数或数据量来提升模型性能。

剽悍生活UL (微信公众号)分享关于两性关系、自我提升、数字游民的生活方式的原创内容，帮你过上更理想的生活（尤其是性生活）。 文章浏览阅读364次。本文介绍了解决无法访问Medium网站的方法，通过修改系统host文件并使用特定的hosts文件，可以有效解决访问受限的问题。适用于Windows和MacOSX系统。 实体识别和关系抽取：KAG在理解实体之间的关系的任务中表现出色，例如“埃菲尔铁塔和巴黎之间有什么关系？ ” 结论 RAG和KAG都代表了增强生成模型能力的尖端方法，但它们适用于不同类型的任务。

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