#CBRN https://twitter.com/jcbrncoe/status/1846514477442773449
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JCBRN Defence Centre of Excellence (@jcbrncoe) on X
Today marked the start of the practical training for First Responders to #CBRN Incidents! 🚒 We focused on emergency response mission planning procedures, showcasing great CIVMIL cooperation. 🌍 23 first responders from 13 nations came together to make this…
https://www.notion.so/macspeed/CBRN-1279b076104e802b9315f8b48e4c411c?pvs=4
比如想快速了解一个复杂的开源项目，又不想花太多时间看代码，就可以用Sage
特点：
1、极简设置，运行简单命令即可完成设置，非常简单，每个回答附带详细解释和相关代码引用
2、支持自然语言交互，查询代码功能、用法以及结构
3、支持多种代码库，包括GitHub的开源项目
4、支持本地，可定制，支持私有库
github：https://github.com/Storia-AI/sage
只有单个可执行文件，有点像 Frp。支持多种特性：自动重连、多个隧道端点、代理支持、反向端口转发、反向代理、SOCKS5 连接支持以及通过 stdio 的 SSH 支持。
https://github.com/jpillora/chisel
文章讨论了提示工程中的 "思维图" (Graph of Thought) 概念, 使用图论来构建和指导 AI 的推理过程, 以解决提示工程中面对复杂问题和动态推理时的问题。
思维图概念框架:
- 使用图论建模思维过程, 节点代表概念或想法, 边代表关系
- 允许 AI 同时评估多个概念及其关系, 而不是遵循单一线性路径
- 更接近人类认知过程, 可以同时考虑多个想法及其相互联系
思维图框架的组成部分:
- 输入: 图结构, 捕捉复杂依赖关系和上下文信息
- 嵌入: 将图的节点和边转换为连续向量表示
- 交叉注意力: 允许模型在处理特定节点时关注图的相关部分
- 门控融合层: 结合嵌入和交叉注意力信息
- Transformer 解码器: 处理经过细化的图表示, 生成输出
思维图方法的优势:
- 增强推理能力, 产生逻辑一致的回应
- 更有效地解决复杂、多步骤问题
- 改善上下文理解, 在长时间交互中保持连贯性
原文链接:
https://analyticsvidhya.com/blog/2024/09/graph-of-thought/
https://pypandas.cn
YouTube视频教程：
https://youtube.com/watch?v=ZyhVh-qRZPA&list=PL-osiE80TeTsWmV9i9c58mdDCSskIFdDS
kaggle的Pandas微课程：提供了一系列免费的实践练习，非常适合边学边做。
https://kaggle.com/learn/pandas
W3Schools的Pandas教程：教程简洁明了，适合快速入门。
https://w3schools.com/python/pandas/default.asp
GeeksforGeeks的Pandas教程：这里有大量的实例和练习题，适合深入学习。
https://geeksforgeeks.org/pandas-tutorial/
