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梦见猫狗同时出现

企业家梦见狗和猫同时出现，代表未能平稳安定，宜多小心经营。失恋的人梦见狗和猫同时出现，乃家中有不利之事，与家人间争斗颇多，相处甚为不安，生活多有烦恼。投资者梦见狗和猫同时出现，代表经营不利，成长缓慢，亏损停止营业。守寡的人梦见狗和猫同时出现，暗示梦者会为死去的丈夫一辈子守节，万古流芳。

恋爱中的人梦见狗和猫同时出现，说明经过多次的考验，感情能稳定。本命年的人梦见狗和猫同时出现，意味着身体多保养，其他平顺，逢凶化吉。怀孕的人梦见狗和猫同时出现，预示生女，慎防胎位不正要开刀。梦见狗和猫同时出现，可能是对生活美满的向往，也就是说梦者对目前的生活状态并不是很满意。

新婚之人梦见猫狗同时出现，预示要怀孕生小孩。失恋的人梦见猫狗同时出现，预示着梦者有些事情过了就是过了，也许会觉得可惜，或许对旧情人念念不忘，可很多时候当真正和好时才发现原来已经不再爱了，过了那个热乎劲儿依然会遇到之前的问题。

梦见猫狗同时出现的预兆基础稳固安然，财源广进，又有父祖之荫益及上司之提拔，易得意外之助力，而可获得大成功，大发展，名利丰收。威权、名望、地位俱皆兴隆宽宏殊胜之配置。

梦见小猫小狗同时出现，预示近期的运势平平，身边的一切看起来似乎一团糟，但是其实只要静下心来一件一件的解决，很快就能理出思路，解决这些麻烦事。这两天的你最好有这样的心理准备，意想不到的麻烦往往是别人给你带来的。

梦见猫和狗同时出现，「在家靠父母、出外靠朋友」，友情是越陈越香，放日子时，可以呼朋引伴找些好朋友一起聚会谈心，如果可以谈论一些深沈严肃的议题，对于彼此的智识和心灵成长，都是有很大的助益喔。和家人相处上出现小摩擦，争吵场合可以尽量避免。

梦见猫和狗同时出现

1、企业家梦见狗和猫同时出现，代表未能平稳安定，宜多小心经营。失恋的人梦见狗和猫同时出现，乃家中有不利之事，与家人间争斗颇多，相处甚为不安，生活多有烦恼。投资者梦见狗和猫同时出现，代表经营不利，成长缓慢，亏损停止营业。守寡的人梦见狗和猫同时出现，暗示梦者会为死去的丈夫一辈子守节，万古流芳。

2、恋爱中的人梦见狗和猫同时出现，说明经过多次的考验，感情能稳定。本命年的人梦见狗和猫同时出现，意味着身体多保养，其他平顺，逢凶化吉。怀孕的人梦见狗和猫同时出现，预示生女，慎防胎位不正要开刀。梦见狗和猫同时出现，可能是对生活美满的向往，也就是说梦者对目前的生活状态并不是很满意。

3、梦见狗和猫同时出现的预兆吉祥顺遂，成功发展之吉兆，但若人格、地格有凶数，易生不良诱导，终陷于灾难悲运，被人陷害连累等，甚至有财败人离之虑，若人地二格无凶数，则大体是长寿幸福的。

4、- 做生意的人梦见猫和狗一起出现，通常表示平顺得财，但要注意防小人的陷害，可能会有变动。- 恋爱中的人梦见猫和狗一起出现，可能会有口舌纠纷，但最终能化解，婚姻有望成功。- 本命年的人梦见猫和狗一起出现，意味着可能会经历一些困难，但最终会有所收获，目前要防小人和官司，春天会有好运。

5、女的梦见狗猫一起出现，预示着近期的运势一般，运气虽然不差，不过却有自找麻烦的可能，与地位较高的人或长辈容易发生对立争执，也可能因太过在意他人的眼光与评价，以致自己原有的能力无法尽情发挥。猫和狗是我们生活中最为常见的动物，再加上有很多都会养上一两只猫或者狗，所以才有这样的情况。

机器学习之模型到底为什么要进行“训练”?

机器学习模型的训练目的是建立输入数据与输出数据之间的映射关系。例如，训练一个模型识别猫和狗的照片，使其能够将图片映射到正确的标签“Cat”或“Dog”。 当模型的目标变为识别动物的品种时，模型需要学习更精细的特征，这要求训练数据和目标标签相应地发生变化。

机器学习的模型训练，是为了构建从输入数据到输出数据的映射关系。以识别猫猫狗狗为例，模型通过训练学习将照片映射到正确的标签“Cat”或“Dog”。如果目标变为识别动物品种，模型需要学习更精细的特征，其训练过程与之前模型大相径庭，输入数据和目标标签需相应变化。

模型训练是机器学习中非常重要的一环，一个好的模型需要经过充分的训练才能给出准确可信的预测结果。而且模型训练不是一次性的，需要不断地跟进并优化，以适应不同的数据和场景。只有经过大量的模型训练，机器学习算法才能够不断地学习和精进。

梦见狗和猫同时出现

已婚男人梦见狗和猫同时出现，预示会得到提拔，身居高位，会有人来向你求助。公职人员梦见狗和猫同时出现，朋友的互动频繁，也能因客户的互相介绍而获得很多的赚钱机会，要善用人际关系带来的好运。企业家梦见狗和猫同时出现，代表未能平稳安定，宜多小心经营。

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梦见狗和猫同时出现的预兆吉祥顺遂，成功发展之吉兆，但若人格、地格有凶数，易生不良诱导，终陷于灾难悲运，被人陷害连累等，甚至有财败人离之虑，若人地二格无凶数，则大体是长寿幸福的。

一文教你基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答

LangChain组件：通过Models、prompts、Indexes、Chains等组件实现大语言模型与外部数据的集成。实战案例：在ModelArts平台上，利用LangChain和ChatGLM3构建本地知识库问答系统，展示从代码运行到功能测试的全过程。总结：基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答系统，需要结合大语言模型与外部数据源，利用LangChain框架的组件实现集成。

受GanymedeNil和AlexZhangji的启发，我们构建了一个全开源模型驱动的本地知识库问答系统，支持ChatGLM-6B和其他模型通过fastchat api接入，包括Vicuna、Alpaca、LLaMA、Koala、RWKV等。默认使用GanymedeNil/text2vec-large-chinese作为嵌入，并使用ChatGLM-6B作为语言模型。

部署基于 Langchain 与 ChatGLM 的本地知识库问答应用 LangChain-Chatchat，我尝试了私有化部署，遵循仓库内的 readme 和 INSTALL.md。过程中遇到了一些小问题，如缺少某些库，导致一键启动脚本启动的服务无法通过服务器IP外部访问。

本文介绍如何安装和使用LangChain-Chatchat，一个基于Langchain与ChatGLM等大语言模型的本地知识库问答应用。安装步骤分为三种方式：autoDL、docker和本地部署。本地部署虽然较为麻烦，但能提供更灵活的调试环境和深入了解项目运行机制的机会。