LM Studio：一个桌面应用程序，旨在本地计算机上运行大型语言模型（LLM），它允许用户发现、下载并运行本地LLMs
LM Studio是一个桌面应用程序，旨在本地计算机上运行大型语言模型（LLM）。它允许用户发现、下载并运行本地LLMs，支持在Windows、Linux和Mac等PC端部署2510。LM Studio的安装过程涉及访问其官网并选择相应操作系统的版本进行下载安装。安装成功后，用户可以通过该软件选择并运行心仪的模型，这些模型一般在huggingface上找到，重要因素包括模型的大小或参数量910。LM ...
数字化革新：可视化墨水屏引领基板工艺MSAP贴膜阶段迈向无纸化高端制造应用背景
LOT卡数据信息，WIP信息。 2、前处理上板后，RFID阅读器阅读墨水屏LOT卡数据信息，该LOT卡数据信息从生产计划中进入正在生产。 3、该LOT卡生产完成后，系统自动清除墨水屏中所有数据信息。 应用产品 晨控智能推出的可视化标签同时支持多种工作频率，可供用户多种方式编辑墨水屏显示内容，可视化标签不仅支持墨水屏全屏内容刷新还集成了局部内容刷新，使得用户体验更加流畅； 同时基于墨水屏的特性硬件电路采...
Eureka、Nacos、Zookeeper、Redis等应用是AP还是CP？
构建系统，有一个非常重要的原因是提高可用性，所以P（分区容错性）是需要满足的，对于剩下的A和C，我们只能选择性地满足一个。 Eureka、Nacos、Zookeeper、Redis是CP和AP中的哪种应用？ 这篇文章着重讨论业界的一些比较出名的应用都是CP和AP中的哪一种应用，比如注册中心Eureka、Nacos、Zookeeper，NoSql数据库Redis 先给出结论，后面再单独地对每种应用为什么...
在 Python 应用程序中设置和使用 Pyenv
Pyenv 是 Python 应用程序中的一个流行选项。 Pyenv 允许您在应用程序和系统上管理不同版本的 Python。 Pyenv 并不正式支持 Windows，但您可以使用 WSL（适用于 Linux 的 Windows 子系统）。 安装： 您可以使用 Homebrew 安装或进行手动安装： 使用自制程序： brew install pyenv 手动安装： 下载pyenv： curl htt...
【大模型应用极简开发入门（2）】GPT模型简史：从GPT-1到GPT-4：从小数据量的微调到大数据量的强化学习不断优化模型
I正式称这些模型为GPT-3.5模型。 2. Codex OpenAI还提出了Codex模型，这是一个在数十亿行代码上进行了微调的GPT-3模型。 OpenAI对Codex模型的弃用提醒我们，使用应用程序接口存在固有风险：随着更高效的模型的开发和发布，它们可能会发生变化，甚至被停用。 3. ChatGPT 2022年11月，OpenAI推出了ChatGPT，并将其作为一种实验性的对话式模型。 ...
竞争性自适应加权抽样结合偏最小二乘回归（CARS-PLS）在多变量分析中的应用（附MATLAB软件包）
竞争性自适应加权抽样结合偏最小二乘回归（CARS-PLS）在多变量分析中的应用 引言 在现代科学研究中，高维数据分析是一个日益重要的课题。由光谱学、色谱学和其他高通量测量技术产生的数据集通常包含大量的冗余和噪声，这给模型建立和预测带来了挑战。竞争性自适应加权抽样结合偏最小二乘回归（CARS-PLS）方法作为一种新兴的多变量分析工具，已经在多个科学领域展示了其强大的特性。本文将深入探讨CARS-PLS的...
即插即用的涨点模块之特征融合（TFAM）详解及代码，可应用于检测、分割、分类等各种算法领域
/NJU-LHRS/official-SGSLN Temporal Fusion Attention Module（TFAM）由作者为孪生网络的变化检测所提出。作者认为卷积增强方法通过应用各种卷积操作增强多尺度和多语义级别的双时相特征，这减少了双时相特征中的噪声干扰。然后，它使用加法、减法或连接来融合双时相特征。注意力增强方法通常在通道维度上连接双时相特征，然后使用注意力机制实现有效融...
【大模型应用极简开发入门（1）】LLM概述：LLM在AI中所处位置、NLP技术的演变、Transformer与GPT、以及GPT模型文本生成逻辑
算机能够处理、解释和生成人类语言。 现代NLP解决方案基于ML算法。NLP的目标是让计算机能够处理自然语言文本。它关注的是使计算机能够理解和处理人类语言的能力，包括语言的语法、语义、语用等方面。NLP应用广泛，涉及文本处理、语音识别、机器翻译、对话系统等各种任务。 NLP的能力如下: 3. LLM大型语言模型：NLP的一种特定技术 3.1. LLM定义 LLM是试图完成文本生成任务的一类ML模型。...
探索MATLAB在计算机视觉与深度学习领域的实战应用
随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉与深度学习已成为科技领域中最热门、最具挑战性的研究方向之一。 它们的应用范围从简单的图像处理扩展到了自动驾驶、医疗影像分析、智能监控行业等多个领域。 在这样的背景下，《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》一书应运而生，为广大从业人员和学者提供了一个全面、深入的学习和实践平台。 书籍亮点 实战案例驱动： 本书详细讲解了29个实用的MATLAB计算机视觉与深度学习...
Python3中的时间应用 (代码)
直接上python3代码 # 对时间类型的转换from datetime import datetime import locale locale.setlocale(locale.LC_CTYPE, "chinese") # 字符串 -> datetime类型text = "2024年-4月-1日"res = datetime.strptime(text, "%Y年-%m月-%d日")pr...