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mob64ca12e7b5cf - chatglm和llama的模型區別

ChatGLM和LLaMA是當前AI模型的兩個重要代表,在架構、功能和應用範圍上存在一些差異。本文將為你詳細分析這兩個模型的具體區別,以便於開發者選擇合適的模型進行應用。 版本對比 首先,從基本功能和應用場景的差異來看,ChatGLM與LLaMA有顯著的特性區別。以下是它們的特性對比表: 特性 ChatGLM LLaMA

排錯 , 自動化工具 , 加載 , aigc

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mob64ca12dc88a3 - 物聯網使用AIGC

在當前的科技背景下,物聯網(IoT)和人工智能生成內容(AIGC)的結合正迅速成為一個熱門話題。物聯網的應用場景不僅包括智能家居、智能交通、智慧城市等,也涵蓋了各行各業數據採集、處理和自主決策的潛力。而在這些應用的推動下,AIGC可以為數據分析、決策支持和個性化服務大幅度提升價值。 背景定位 物聯網的主要目標是實時收集和傳輸數據,以便進行進一步的分析和決策。結合AIGC的優勢,物

數據 , 物聯網 , aigc , 數據分析

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mob649e81624618 - ollama linux 參數調整使用最大gpu進行計算

在使用 Ollama 進行深度學習計算時,充分利用最大 GPU 資源是提升性能的關鍵。本文將詳細介紹如何在 Linux 環境下,通過參數調整來實現最大 GPU 的計算,確保可以有效地執行深度學習任務。 環境準備 首先,確保我們有一個符合條件的 Linux 環境,並安裝必要的依賴包。在安裝之前,需要確定你有一個支持 CUDA 的 GPU,以便充分利用其計算能力。 以下是安裝前置

bash , aigc , CUDA , Python

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無邪的課本 - JK2連接器使用教程:jakarta-tomcat-connectors-jk2 安裝配置步驟詳解

jakarta-tomcat-connectors-jk2-src-current.zip包含的是 Apache 和 Tomcat 之間通信的老式連接器 JK2 的源代碼。通過編譯和配置,可以讓 Apache HTTP Server 把請求轉發給後端的 Tomcat 處理 先解壓 安裝包下載:https://pan.quark.cn/s/95945d4f20cb,把你下載的jakar

tomcat

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mob649e8154f2e5 - windows使用GPU運行 ollama

在當今的計算環境中,深度學習模型的訓練和推理通常會依賴於強大的GPU進行加速。Ollama是一個流行的開源框架,旨在簡化與GPT模型的交互。然而,許多用户在Windows平台上運行Ollama並嘗試啓用GPU支持時,會遇到各種問題。此博文將詳細探討如何解決“在Windows上使用GPU運行Ollama”的相關問題。 問題背景 用户在Windows上使用Ollama時,期望能通過G

windows , bash , aigc , CUDA

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mob64ca12df277e - ollama generate

在當今技術迅猛發展的時代,“ollama generate”功能的出現引發了廣大開發者、數據科學家和技術愛好者的關注。此功能旨在生成交互式內容,賦能用户實現快速原型和創意的表達。在這篇博文中,我們將詳細探討如何解決與“ollama generate”相關的問題,全面分析其背景、演進歷程、架構設計、性能優化、覆盤總結及擴展應用。 背景定位 在“ollama generate”功能推

API , aigc , 開發者 , 迭代

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mob649e8163f390 - langchain 替代品

在當今迅速發展的技術背景下,“langchain”作為一種鏈式調用的架構,雖然極具優勢,但同樣也存在一些侷限性。因此,尋找“langchain”的替代品成為了不少開發者關注的話題。本文將詳細介紹如何在實現類似功能的同時,利用不同的環境和技術棧來構建解決方案。 環境準備 在開始之前,我們需要準備好所需的環境。以下是依賴的安裝指南: # Python 環境安裝 pip insta

bash , aigc , 示例代碼 , JAVA

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最多選5個技能 - PHP現代化全棧開發:微前端架構與模塊化實踐

隨着前端應用日益複雜,微前端架構已成為解決單體前端應用痛點的有效方案。本文將深入探討如何在PHP全棧應用中實現微前端架構,包括模塊化設計、組件共享、狀態管理和部署策略。 微前端基礎架構 主應用集成 // src/Controller/MicroFrontendController.php namespace App\Controller; use S

加載 , Css , 前端開發 , HTML

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mob64ca12f6066e - 家庭怎麼部署aigc

在家庭中部署AIGC(人工智能生成內容)是一項充滿挑戰的任務。很多家庭希望利用AIGC來提升生活質量,或是提高工作效率。然而,實際部署過程中卻常常面臨各種問題與困擾。例如,設備的配置、網絡環境、軟件選擇等等,都會影響AIGC的效果和使用體驗。本文將詳細記錄在家庭環境下部署AIGC的完整過程,包括遇到的問題、錯誤現象的分析、根因探討、解決方案以及後續的驗證測試和預防優化。 問題背景

server , 用户反饋 , aigc , 解決方案

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mob64ca140bbb8b - BGA100EMMC定義圖

電路框架 如上。 UJA1169是一款微型高速CAN系統基礎芯片(SBC),包含符合ISO 11898-2:201x(即將合併的ISO 11898-2 / 5/6)的HS-CAN收發器和集成的5 V或3.3 V 250 mA微控制器和/或其他負載的可擴展電源(V1)。它還具有看門狗和串行外圍設備接口(SPI)

機器學習 , 看門狗 , 引腳 , 人工智能 , 寄存器 , BGA100EMMC定義圖

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liutao988 - list調用remove後空指針

1. 定義:   list是一種序列式容器。   每一個節點都包含三個域:前驅元素指針域(指向前一個元素的指針)、後驅元素指針域(指向後一個元素的指針)、數據。   同時,頭節點的前驅指針指向尾節點,尾節點的後繼指針指向頭結點。這一特性與循環鏈表又相同。   因此,list就構成了一個雙向循環鏈。   由於list的用的是指針,因此在存儲空間上,它並

機器學習 , list調用remove後空指針 , 迭代器 , include , 人工智能 , HTML

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西門吹雪 - 開源javascript流程包

機器學習開源框架 機器學習領域的巨大增長是由開放源代碼工具推動的,這些工具使開發人員可以輕鬆地構建應用程序。 (例如,來自德國的AndreyBu在機器學習方面擁有超過5年的經驗,他一直在利用各種開源框架來構建引人入勝的機器學習項目。) 儘管Python編程語言支持大多數機器學習框架,但JavaScript並沒有被拋在後面。 JavaScrip

大數據 , 神經網絡 , 網絡 , 前端開發 , 開源javascript流程包 , Javascript , Python

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mob64ca13faa4e6 - 獲取dem 一片區域內的最高位置

1、jQuery獲取元素的寬高:a:width():設置或返回元素的寬度              b:height():設置或返回元素的高度             a:innerWidth():返回元素的寬度,包括內邊距              b:innerHeight():返回元素的高度,包括內邊距              a:outerWid

機器學習 , 內邊距 , 獲取dem 一片區域內的最高位置 , 絕對定位 , 動畫效果 , 人工智能

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clghxq - Automation License Manager Service 服務標記為交互服務但是系統配置成不允許

Sample Input 13 23 1 2 1 3 2 4 2 5 3 6 3 7 4 8 4 9 6 10 6 11 7 12 7 13 2 1 0 8 13 3 0 9 12 5 2 9 2 8 2 2 0 10 12 1 2 2 1 3 2 7 2 1 0 9 5 6 2 4 2 5 1 7 0 9 12 4 0 10 5 7 2 1 2 4

服務器 , 雲計算 , i++ , 數據交互 , 雲原生

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是嶼小夏呀 - 音符躍然眼前-Rokid AR眼鏡賦能的沉浸式音樂靈感捕捉系統

摘要 本文詳細介紹瞭如何基於Rokid CXR-M SDK開發一款面向音樂創作者的沉浸式靈感捕捉系統。該系統充分利用AR眼鏡的實時音頻捕獲、AI場景定製和自定義界面能力,解決了傳統音樂創作中靈感易逝、記錄繁瑣、創作中斷等核心痛點。文章從系統架構設計入手,深入剖析了音頻處理、AI輔助創作、AR界面交互等關鍵技術的實現細節,並提供了完整的代碼示例和性能優化方案。通過本系統,音樂人可以在任

數據 , 初始化 , 人工智能 , 數據結構與算法 , ide

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架構師之光 - 國外深度學習開發開台有哪些

目錄 一、安裝anaconda 二、配置虛擬環境 三、安裝vscode 四、在vscode安裝pylint 五、安裝YAPE 六、安裝TensorFlow pip install與conda install 測試安裝 git工具安裝 tensorflow object detection api 下載安裝 建立文件

tensorflow , 國外深度學習開發開台有哪些 , 人工智能 , 深度學習 , Git , Python

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jacksky - emqx如何配置mqtt topic

想要向服務器發送請求並獲得響應?直接使用 HTTP 吧!非常簡單。但是當需要通過持久的雙向連接來通信時,如 WebSockets,當然你也有其它的選擇。 這篇文章會簡單扼要的解釋 MQTT,XMPP,STOMP,AMQP,WAMP和其它替代品。這裏常被引用的 XKCD 漫畫[1]之一: 等等,其實沒有“實時協議”這種東西!

機器學習 , 濾鏡 , emqx如何配置mqtt topic , 客户端 , 人工智能 , JAVA

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數據小探 - 前端大屏適配rem函數

談談移動端屏幕適配的幾種方法 移動端web開發相對於PC端web開發,我們可以慶幸不用兼容那麼多瀏覽器了,但是隨之而來的卻是各種屏幕尺寸的適配,個人覺得,比PC端還要費精力。在使用了騰訊優測進行軟件測試後,問題得到了有效解決。 響應式佈局 簡而言之,就是頁面元素的位置隨着屏幕尺寸的變化而變化,通常會用百分比來定位,而在設計上需要預留一些可被“壓縮”的空間。

機器學習 , 縮放 , 寬高 , 前端大屏適配rem函數 , 人工智能 , 屏幕尺寸

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mob64ca13f83523 - 給yarn用户權限

Oracle 權限設置 一、權限分類: 系統權限:系統規定用户使用數據庫的權限。(系統權限是對用户而言)。 實體權限:某種權限用户對其它用户的表或視圖的存取權限。(是針對表或視圖等數據庫對象而言的)。 二、系統權限管理: 1、系統權限分類:   DBA:

大數據 , yarn , 系統權限 , SQL , 給yarn用户權限

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在電商用户流失預測與留存策略制定中的應用

(centerJava 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在電商用户流失預測與留存策略制定中的應用/center) 引言: 嘿,親愛的 Java 和 大數據愛好者們,大家好!我是CSDN(全區域)四榜榜首青雲交!在《大數據新視界》和《 Java 大視界》專欄的探索之旅中,我們已見證 Java 大數據在多個領域的驚豔表現。如今,在競爭白熱化的電商戰場,用户流失成為企業利潤的

機器學習 , spark , 隨機森林 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 留存策略 , 電商用户流失

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智能開發先鋒 - expdp導出數據排除某個scheme

一、expdp/impdp和exp/imp 客户端工具 1、exp和imp是客户端工具程序,它們既可以在客户端使用,也可以在服務端使用。 服務端工具 2、expdp和impdp是服務端的工具程序,他們只能在oracle服務端使用,不能在客户端使用。 注意: 3、imp只適用於exp導出的文件,不適用於expdp導出文件;impdp只適用於exp

oracle , 機器學習 , 表空間 , expdp導出數據排除某個scheme , 人工智能 , Processing

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goody - 如何查看vue3項目中是否可以用rem

筆者工作也有一些時間,需要用vue寫項目時也總是項目組長已經把項目搭建好了, 偶爾心血來潮想試着自己搭建一個vue項目 我們搭建vue項目呢主要是用到了vue-cli來搭建,但是前提是必須要已經安裝好了node和npm 如果你還沒安裝這些東西,就先去安裝再來學習搭建vue項目吧 一、安裝vue-cli 1. 開啓命令行,輸入指

機器學習 , 命令行 , windows , 如何查看vue3項目中是否可以用rem , 項目搭建 , 人工智能

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mob64ca12d52440 - stable diffusion什麼時間開始

關於“stable diffusion什麼時間開始”這一問題,很多人都在嘗試瞭解其歷史背景及技術發展的脈絡。Stable Diffusion 是一種生成模型,屬於深度學習領域的前沿技術,其發展歷程和演變是值得梳理的。在這篇文章中,我將以專業的視角探索 stable diffusion 的起點,回顧相關技術背景,並介紹其交互方式、性能優化和擴展閲讀的資料。 協議背景 在技術發展的過

抓包 , 生成模型 , 自然語言處理 , aigc

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mob64ca14173efa - 為什麼Libraries中Classes是Archive file

關於myeclips提示TheserializableclassXXXdoesnotdeclareastaticfinalserialVersionUIDfieldoftypelong的警告 我們在用eclips/myeclips的時候,會出現這個warning,比如在用hibernate時,自動生成表的對應類後,就有這個提示。這是為什麼呢? 這與jdk的版本沒關係,

大數據 , 版本號 , hive , JAVA , 不兼容

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