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安装相关库openpyxl库:用于读取和写入Excel文件(.xlsx/.xlsm)。可以使用pipinstallopenpyxl命令进行安装。pandas库:提供了高效的数据结构和数据分析工具,它对openpyxl进行了封装,使操作Excel文件更加方便。安装命令是pipinstallpandas。使用openpyxl读取Excel文件打开工作簿:首先要导入openpyxl库,然后使用load_
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丛林溪流
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大模型扬叔
人工智能免费AI大模型API汇总大模型
前言一、免费大模型API一览大模型免费版本免费限制控制台(api_key等)讯飞星火大模型spark-litetokens:总量无限;QPS:2;(每秒发送的请求数)有效期:不限访问链接百度千帆大模型平台ERNIE-Speed-8KRPM=300,TPM=300000(RPM是每分钟请求数(RequestsPerMinute),TPM是指每分钟处理的tokens数量)访问链接ERNIE-Speed
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Vite和Webpack的工作原理有显著的不同,以下是对它们各自原理的简要说明:Vite原理原生ES模块:Vite利用浏览器对原生ES模块(ESM)的支持,实现按需加载和编译。开发服务器启动时,Vite只需解析入口文件,并将导入的模块路径记录下来。按需编译:当浏览器请求某个模块时,Vite会实时编译该模块及其依赖。使用esbuild或Vite自带的编译器快速处理JavaScript和CSS。热模块
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1,前言NVIDIATensorRT进行模型推理的Python实现。TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时,它能够为深度学习模型提供低延迟和高吞吐量的推理能力。(由于官方文档的使用还是比较简单,也可能自己很菜,参考了别人的文档和自己摸索,写出来这个可以使用的API)2.Python-API推理step1:导入基本库(环境自行配置)#导入TensorRT库importtensorr
- NCNN推理
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1.前言ncnn是一个高性能的神经网络前向计算框架,专门针对移动设备和嵌入式设备设计。它由腾讯优图实验室开发,旨在提供高效的神经网络推理能力,特别是在资源受限的环境中,如智能手机和嵌入式系统。ncnn被广泛应用于移动端和嵌入式设备上的各种深度学习应用,包括但不限于:图像分类/目标检测/语义分割/人脸识别/图像生成与处理2.NCNN的CMakeLists.txt编写ncnn的头文件,链接文件,静态链
- 用Python写一个UI界面
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文章目录返回类型为double(四舍五入)返回类型是String【需要去除末尾多余0的,请看第4点】我们都知道double和float都是浮点型,在转型或者比较的时候可能出现问题,这里讲一下怎么针对double类型做精度处理返回类型为double(四舍五入)使用Math.round转成long再转回doubledoubledou=3.1487426;dou=(double)Math.round(d
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电商生成模型的产生主要有两个路子,1.训练微调;2.模型融合。下面这些是借鉴,帮助思考如何构建电商模型。电商必备的10款StablediffusionWebUI模型-知乎一、WFProduct电商场景这是一个专门为电商摄影场景训练的lora模型,可以生成各种极具设计感的场景图,效果逼真,无论是电商、海报、产品渲染还是空间布置上都能用得到,可以解决产品摄影空间布景困难、创意度不…https://zh
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炜哥的AI学习笔记——SuperMerger插件学习-哔哩哔哩接下来学习的插件名字叫做SuperMerger,它的作用正如其名,可以融合大模型或者LoRA,一般来说会结合之前的插件LoRABlockWeight使用,在调整完成LoRA模型的权重后使用改插件进行重新打包。除了LoRA,Checkpoint也可以通过这个插件进行融合合并。实际上,目前市面上存在大量的Checkpoint模型都是经由合并
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引言鸟类识别是计算机视觉领域中一个独具挑战性的任务,尤其是在复杂的自然环境中,识别不同种类的鸟类需要非常强大的模型和丰富的数据集。随着深度学习技术的发展,基于YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型的目标检测系统展现了卓越的性能,特别是在速度和精度上的平衡方面。本博客将详细讲解如何利用YOLOv10模型来构建一个基于深度学习的鸟类识别系统。该系统会结合自定义鸟类数据集,设计一个简洁直观的
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【大数据】elasticsearch大数据bigdataeasy-esjava
背景:近期随着项目开源后热度的不断上涨,越来越多小伙伴开始对框架核心功能感兴趣,今天就让我带大家深入源码和架构,一起探索Easy-Es(简称EE)的核心功能是如何被设计和实现的.和众多ORM框架一样,EE最为核心的功能就是CRUD(增删改查),当然由于ES本身的特殊性,EE在核心功能中还额外引入了Index(索引)的管理.鉴于核心功能的CRUD接口API与Mybatis-Plus(MP)的一致,这
- WEB基础(B/S,C/S,协议)
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学习日志前端服务器http
1、B/S架构软件:Browser/Server,浏览器/服务器模式这种模式统一了客户端,将系统功能实现的核心部分集中到服务器上,简化了系统的开发、维护和使用。客户机上只要安装一个浏览器。B/S架构特点:维护和升级方式简单成本降低,选择更多应用服务器运行数据负荷较重2、C/S软件架构:Client/Server,客户端/服务器模式客户机和服务器结构。它是软件系统体系结构,通过它可以充分利用两端硬件
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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.net.net mvc
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各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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無為子
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
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- Mockito异常测试实例
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- GA与量子恒道统计
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前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
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- C语言学习homework1
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