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Author: jiangyangcreate

blog/2024-10-30.md

@@ -0,0 +1,10 @@
+---
+title: 从0开始构建多模态langchain助手
+date: 2024-10-30
+authors: jiangmiemie
+tags: [life]
+keywords: [life]
+description: 十月生活与职业成长随想
+---
+
+项目分为前端和后端两个部分,为了访问更好的速度，使用协程来实现异步请求。

docs/docs/云原生开发/接口开发.md

@@ -614,6 +614,29 @@ if __name__ == "__main__":
 
 ```
 
+下面是异步函数作为FastAPI的返回值的示例
+
+```python showLineNumbers
+from fastapi import FastAPI
+from fastapi.responses import StreamingResponse
+import asyncio
+import random
+
+app = FastAPI()
+
+async def async_range(n):
+    for i in range(n):
+        yield f"<p>{i}</p>"
+        await asyncio.sleep(random.randint(1, 3) * 1)
+
+@app.get("/stream")
+async def stream_numbers():
+    return StreamingResponse(async_range(5), media_type="html", background=None)
+
+if __name__ == "__main__":
+    import uvicorn
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
+```
 
 ### Django
 

docs/docs/机器学习/传统算法/朴素贝叶斯.md

@@ -40,26 +40,26 @@ P（恭喜|正常邮件） = 6/20 = 0.3
 P（辛苦|正常邮件） = 2/20 = 0.1
 ```
 
-现在我收到了一封邮件，这封邮件内容为：“恭喜您获得了一次免费的机会”，我想知道这封邮件是垃圾邮件的概率是多少？
+现在我收到了一封邮件，这封邮件内容为：“**恭喜**您获得了一次**免费**的机会”，我想知道这封邮件是垃圾邮件的概率是多少？
 
 ```markdown
-P（垃圾邮件|免费，恭喜） = P（免费|垃圾邮件）_P（恭喜|垃圾邮件）_ P（垃圾邮件）= 0.25 _0.625_ 0.8 = 0.125
+P（垃圾邮件|免费，恭喜） = P（免费|垃圾邮件）* P（恭喜|垃圾邮件）* P（垃圾邮件）= 0.25 * 0.625 * 0.8 = 0.125
 
-P（正常邮件|免费，恭喜） = P（免费|正常邮件）_P（恭喜|正常邮件）_ P（正常邮件）= 0.25 _0.3_ 0.2 = 0.015
+P（正常邮件|免费，恭喜） = P（免费|正常邮件）* P（恭喜|正常邮件）* P（正常邮件）= 0.25 * 0.3 * 0.2 = 0.015
 ```
 
 因为 P（垃圾邮件|免费，恭喜） > P（正常邮件|免费，恭喜），所以这封邮件被判定为垃圾邮件。
 
-如果狡猾的垃圾邮件制造者把邮件内容改为：“恭喜您获得了一次免费的机会，辛苦您动动手指参加我们的免费活动”，那么这封邮件被判定为垃圾邮件的概率就会变成 0，因为“辛苦”这个词在正常邮件中有出现，在垃圾邮件中没有出现。
+如果狡猾的垃圾邮件制造者把邮件内容改为：“**恭喜**您获得了一次**免费**的机会，**辛苦**您动动手指参加我们的**免费**活动”，那么这封邮件被判定为垃圾邮件的概率就会变成 0，因为“辛苦”这个词在正常邮件中有出现，在垃圾邮件中没有出现。
 
 改进:拉普拉斯平滑法
 
 在每个关键词上人为的增加一个出现的次数，这样就不会出现概率为 0 的情况了。（下面的公式免费的平方表示这个关键词出现 2 次）
 
 ```markdown
-P（垃圾邮件|免费，恭喜） = P（免费|垃圾邮件）_P（恭喜|垃圾邮件）_ P（垃圾邮件）= (21/80)² _(51/80)_ 0.8 = 0.0351421875
+P（垃圾邮件|免费，恭喜，辛苦） = P（免费|垃圾邮件）* P（恭喜|垃圾邮件）* P（辛苦|垃圾邮件）* P（垃圾邮件）= (20+1/80)² * (50+1/80) * (0+1/80) * 0.8 = 0.0351421875
 
-P（正常邮件|免费，恭喜） = P（免费|正常邮件）_P（恭喜|正常邮件）_ P（正常邮件）= (6/20)²*(7/20)* 0.2 =0.0063
+P（正常邮件|免费，恭喜，辛苦） = P（免费|正常邮件）* P（恭喜|正常邮件）* P（辛苦|正常邮件）* P（正常邮件）= (5+1/20)² * (6+1/20) * (2+1/20) * 0.2 =0.012885
 ```
 
 ```python showLineNumbers