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简介Xcode26昨天发布了!惊喜的是,它支持macOS15,但要使用新的ChatGPT助手,你需要macOS26Tahoe。所以我把我的M3MaxMacBookPro升级到了Tahoe。我不是说你应该升级,但我这么做是为了测试Xcode的新功能并与大家分享!值得注意的是,这是迄今为止最小的Xcode版本(下载大小)!正如Apple在Xcode新功能会话视频(我建议您观看)中所说的那样,这是一项巨
- 12 个强大的 DeepSeek AI 提示将彻底改变您的日常生活
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内容写作的最佳提示让我们从写作开始吧。无论您是博主、学生还是社交媒体创作者,这些提示都将帮助您创作出精彩的内容。提示1:“扮演专业文案撰稿人,为[产品/服务]撰写引人注目的广告文案。文案应引人入胜、具有说服力,且字数不得超过100个字。”这使得ChatGPT的响应结构就像真实的广告文案一样。提示2:“以更具吸引力和说服力的方式重写此段落,同时保持含义不变:[插入文本]。”推荐文章《Neo4j上使用
- 在 Obsidian 中本地使用 DeepSeek — 无需互联网!
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简介您是否想在Obsidian内免费使用类似于ChatGPT的本地LLM?如果是,那么本指南适合您!我将引导您完成在Obsidian中安装和使用DeepSeek-R1模型的确切步骤,这样您就可以在笔记中拥有一个由AI驱动的第二大脑。推荐文章《24GBGPU中的DeepSeekR1:UnslothAI针对671B参数模型进行动态量化》权重1,DeepSeek类《在RaspberryPi上运行语音识别
- Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式(教程含源码)
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介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合,才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来,人机交互领域发生了重大变化,尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本,但人们对语音交互的兴趣日益浓厚,以使人机对话更加无缝和自然。然而,实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字:Llama-Omni
- AnythingLLM教程系列之 09 AnythingLLM 支持自定义音频转录提供程序
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什么是AnythingLLM?AnythingLLM是最易于使用的一体化AI应用程序,可以执行RAG、AI代理等操作,且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序,该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT,但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库:AnythingLLM最易于使用的一体化AI
- AnythingLLM教程系列之 04 AnythingLLM 允许您以正确的格式导出聊天日志,以构建 GPT-3.5 和 OpenAI 上其他可用模型的微调模型(教程含安装步骤)
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前因:IT之家9月24日消息,YouTube频道ChromaLock于9天前发布视频,介绍了名为TI-32的改造电路板,加装在德州仪器TI-84Plus图形计算器上,可以接入ChatGPT。IT之家查询公开资料,在PSAT、SAT和ACT大学入学考试、IB和AP考试中,标准化组织已经批准考生使用TI-84Plus图形计算器。ChromaLock探索了该计算器的连接端口,设计了名为TI-32的改造电
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Python音频降噪处理:使用Python减少噪音并提升声音质量在日常生活中,使用音频通信是非常普遍的。但是,由于各种原因,我们可能会遇到许多噪音干扰,从而降低语音质量并影响通信的效果。为了解决这个问题,我们可以使用Python来降噪音。什么是音频降噪处理?我们每天听到的声音都是由许多不同频率的声音波形组成的。噪音是指在声音中添加了其他频率的声音波形。这些声音可以是来自电器的嗡嗡声、风扇或其他背景
- chatgpt赋能python:Python降噪技术突出人声,在语音处理中的应用
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Python降噪技术突出人声,在语音处理中的应用在现代社会中,语音处理已经成为了一个普遍的技术,由于环境干扰和录音设备的限制,录音中往往会有许多杂音和噪音,影响语音质量和信号分析。在此背景下,降噪技术逐渐成为了一项重要的技术手段。Python作为一门功能强大的编程语言,可以被广泛地应用于语音处理,尤其是在降噪方面。在本篇文章中,我们会详细探讨Python降噪技术突出人声的应用。什么是语音降噪?语音
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引言:为什么大模型应用需要微服务架构?想象你经营一家网红餐厅,刚开始只有一个厨师负责所有菜品(类似单体架构)。随着生意火爆,顾客需要川菜、粤菜、甜品等多种选择,单个厨师忙不过来,还经常出错。于是你招聘了川菜师傅、粤菜师傅、甜品师,每人专注一个领域(类似微服务架构),效率和质量立刻提升——这就是大模型应用从单体架构转向微服务的核心原因。随着ChatGPT、文心一言等大模型技术的爆发,互联网企业正将大
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在生成式AI(如ChatGPT、Claude、Gemini)席卷全球的背景下,Python凭借其丰富的AI工具链(如PyTorch、LangChain)成为主流开发语言。然而,在企业级软件开发领域,Java和JVM生态(如Kotlin、Scala)长期以来占据主导地位,尤其是在金融、电信、电商等对稳定性、可扩展性、事务管理要求极高的场景。RodJohnson(Spring框架创始人)敏锐地发现了这
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被AI相关的信息搞焦虑了?这波以生成式人工智能为核心的生产力变革浪潮,从23年开始短短的两年时间里一浪接一浪的奔涌而来,从ChatGPT、AGI,到多模态大模型、Agent、Cursor,到DeepSeek、Manus,到近期的MCP协议、A2A协议等各种新概念、应用或工具的信息接连不断的往我们的脑子冲进来。就像被连续扇耳光,上一个还没反应过来下一个又来了,被扇得脑袋瓜子嗡嗡的!我发现一个普遍的现
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原文链接:https://tecdat.cn/?p=42738当OpenAI在2023年推出ChatGPT时,业界或许未曾预料到,短短两年后大模型会以“2.0”形态重塑产业逻辑。本报告汇总解读基于国家工业信息安全发展研究中心与联想集团联合发布的《2025大模型2.0产业发展报告》,以及哈工大计算学部人工智能学院关于DeepSeek系列模型的技术白皮书,深入剖析大模型从“技术验证”向“商业落地”跃迁
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从AI辅助编码到自动部署:前端开发提效全流程实践**摘要本文结合ChatGPT、GitHubCopilot等AI工具,分享从需求分析、代码编写到自动化部署的全流程提效技巧。通过真实案例演示如何利用AI工具提升30%以上的开发效率,适合有一定前端基础的开发者阅读。一、引言:AI时代的前端开发变革现状:据StackOverflow2023调查,65%的开发者使用AI辅助工具,平均减少35%的调试时间。
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收到了百度“文心一言”的内测邀请,现在给大家亲身体验测评一下!禅与计算机程序设计艺术先说结论:文心一言表现基本符合预期。与ChatGPT有一定差距,应该在几个月左右。但是禅与计算机程序设计艺术,挺期待ChatGLM-130B版本的效果的。因为,ChatGLM-6B在本地测评的效果,还是非常不错的!目录文心一言写一篇论文介绍一下你自己,从技术原理、应用场景、未来发展、当前不足等方面,不少于3000字
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AgenticAI上班族的摸鱼神器我最近一年都在用AI,非但没有感觉AI成了我的助理,却感觉我好像再给AI打工。因为我总是需要不断去喂提示词,要不断调整模型的输出,我就像一个保姆一样要守在ChatGPT旁边,其实此时此刻,人类点亮的科技树,已经够我们用AI去自动化60%-70%的工作时长了,但这个实际进度还在个位数,ni知道问题所在吗。这问题在于,我们还处在generatedAI的阶段,我们和AI
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文/指尖动听知识库-胖胖文章为付费内容,商业行为,禁止私自转载及抄袭,违者必究!!!文章专栏:AI时代下如何学习前端“每当我看到AI生成完美代码时,都会想:我的工作还有价值吗?”——一位有5年经验的前端开发者如果你读了上一篇《ChatGPT问世后ÿ
- Attention机制完全解析:从原理到ChatGPT实战
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一、Attention的本质与计算步骤1.1核心思想动态聚焦:Attention是一种信息分配机制,让模型在处理输入时动态关注最重要的部分。类比:像人类阅读时用荧光笔标记关键句子。1.2计算三步曲(以"吃苹果"为例)Q(Query)、K(Key)、V(Value)的分工角色数学表示作用类比QW_q·输入向量主动提问者:表示当前需要关注什么好比"学生举手提问"KW_k·输入向量匹配者:提供被匹配的特
- 论文略读: ALPAGASUS: TRAINING A BETTER ALPACA WITH FEWER DATA
ICLR20241背景大模型通常需要在有监督指令数据集上进行指令微调来加强指令遵循能力但是广泛使用的数据集包含许多具有不正确或不相关响应的低质量样本,这对大模型微调具有误导性——>论文提出了一种简单有效的数据选择策略,使用ChatGPT自动识别和过滤掉低质量数据同时引入了:ALPAGASUS,它是仅对从52k训练数据中过滤出来的9k高质量数据进行微调。在多个测试集和受控人类评估上显着优于GPT-4
- 全球 AI HR 浪潮下的中国实践:从效率革命到战略重构
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人工智能重构
一、全球AIHR的技术跃迁与价值重构在DeepSeek、ChatGPT引发的生成式AI革命中,人力资源管理领域正经历着从“工具替代”到“认知重构”的范式转变。Gartner《2025年人力资源技术趋势报告》指出,AI在HR场景的应用已从简历筛选、薪资计算等基础效率工具,升级为支持组织战略决策的“数字伙伴”。这种转变的底层逻辑,源于大模型技术带来的三大突破:多模态交互能力:AI已能同时处理文本、语音
- 【人工智能】ChatGPT、DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 辨析
G皮T
#大语言模型人工智能LLM大语言模型chatgptdeepseekDeepSeek-R1DeepSeek-V3
ChatGPT、DeepSeek-R1、DeepSeek-V3辨析1.ChatGPT对比DeepSeek1.1技术相似点1.2主要差异1.3关键区别1.4如何选择1.5总结2.DeepSeek-R1对比DeepSeek-V32.1DeepSeek-R12.2DeepSeek-V32.3核心区别总结2.4如何选择3.R1和V3有什么含义3.1DeepSeekR1的"R"3.2DeepSeekV3的"
- Python机器学习与深度学习:决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等
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机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验,旨在系统提升以下能力:①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异,掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型,包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、时间卷积网络(TCN)、自编码器、生成对抗网络(GAN)、YOL
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
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javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
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The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen