文本I-O

推荐使用：react-native-cn-quill - 为React Native打造的富文本编辑器

秋玥多·2025-02-28 07:55

Farm3D- Learning Articulated 3D Animals by Distilling 2D Diffusion论文笔记

在本文中，展示了通过文本-图像生成模型可以获取更多信息，并获得关节模型化的三维对

Im Bug·2025-02-28 07:24

第五篇普通人的编辑利器EmEditor——Vim的替代者（一）

现在polaris的博客基本搞定，原计划是接着完善它然后把之前的博文导进去（没有找到好的方法，只能一篇篇复制，调格式了），今天得知一位网友很“期待”文本编辑器序列的第五篇，于是决定停下其他的事情，钻心写这篇文章

weixin_34236497·2025-02-28 05:40

向量数据库实战介绍

在向量数据库中，数据以向量的形式进行存储和处理，需要将原始的非向量型数据转化为向量表示（比如文本使用Embedding技术获得其表征向量）。这种数据库能够高效地进行

Zhank10·2025-02-28 04:02

硅基流动api

官方文档内提供的API未列出ststem和user两个角色，且未提供事例文本fromopenaiimportOpenAIdefmodel_siliconflow(s_content,u_content)

Zswdhy·2025-02-28 04:30

GPT-4提示词冠军如何写 prompt：CO-STAR 框架、文本分段、系统提示

CO-STAR框架CO-STAR框架用来构建提示词(prompt)，分隔符对提示词进行文本分段。

天涯倦客的美丽人生·2025-02-28 04:58

前言：什么是大模型微调

通过微调，我们可以让模型更好地适应特定的领域或任务，例如情感分析、问答系统、文本生成等。2.为什么需要微调？适应特定任务：通用模型虽然功能强大，但在特定任务上可能表现不够精准。微

伯牙碎琴·2025-02-28 04:26

游戏语音趋势解析，社交互动有助于营造沉浸式体验

OpenAI的ChatGPT语音模式将语音转语音技术变成了现实，引入了基于音频和文本信息进行端到端预训练的模型，这些模型除了文本标记外，还能原生理解和生成音频。

网易数智·2025-02-28 03:22

计算机网络压缩版

整体结构目前主流的分类模型是五层体系结构，分别为1，应用层，负责主机内报文对应应用的分发，如邮件SMTP，文件共享服务FTP和浏览器的超文本传输协议H

编码的凯文·2025-02-28 02:45

Linux文本处理三剑客之sed命令

Linux文本处理三剑客之sed命令Linux用于处理文本数据的三剑客，分别为grep命令、awk命令和sed命令，再加上正则表达式，就可以处理文本文件中各种常见的数据需求了。

碳烤小卤蛋·2025-02-28 02:13

常用命令_LINUX三剑客之文本处理（一）：分别利用awk和sed命令添加列文本

常用命令_LINUX三剑客之文本处理首先是源文本test.tcl@@cattest.tcl-switch_core_1HEADBUFMDV32_140P7T35R+FIXED(137260030000)

offer_N·2025-02-28 02:12

使用Hugging Face Text Embeddings Inference进行文本嵌入推理

在自然语言处理中，文本嵌入是一个重要的技术，它将文本转换为可以由机器学习算法处理的数字向量。

dgay_hua·2025-02-28 01:40

JSP介绍（二）

内容构成：JSP文件中的内容是HTML和Java代码的结合，静态部分使用HTML和文本，动态部分使用Java代码。Web容器处理JSP文件请求的三个阶段翻译阶段：We

frandiy·2025-02-28 00:00

利用GPT开发应用005：Codex、Turbo、ChatGPT、GPT-4

这个新模型具有编辑和插入文本的能力。它们是通过截至2021年6月的数据进行训练的，并被描述为比之前版本更强大。到2022年11月底，OpenAI开始将这些模型称为GPT-3.5系列的一部分。

翰墨之道·2025-02-28 00:56

Python 文本处理神器：textwrap 模块深度解析

Python文本处理神器：textwrap模块深度解析在Python编程中，处理文本是一项常见任务，比如自动换行、填充文本、缩短文本等。textwrap模块就像是一个贴心助手，专门用来解决这些问题。

tekin·2025-02-27 23:50

Objective-C实现NLP中文分词（附完整源码）

Objective-C实现NLP中文分词实现中文分词（NLP中的重要任务之一）在Objective-C中需要处理文本的切分和识别词语边界。

源代码大师·2025-02-27 23:15

VQ-Diffusion 深度解析与实战指南

VQ-Diffusion深度解析与实战指南VQ-Diffusion项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vqd/VQ-Diffusion1.项目介绍VQ-Diffusion是一个用于文本到图像合成的深度学习模型

晏灵昀Odette·2025-02-27 23:45

字节的豆包和Kimi 的优劣势对比

Moonshot自研长文本大模型，专注超长上下文理解。自研模型聚焦复杂逻辑推理与代码生成，垂直领域优化。长文本处理支持

eso1983·2025-02-27 23:14

http 协议和 https 协议的区别在哪里？【详情解答】

HTTP（超文本传输协议）和HTTPS（超文本传输安全协议）都是用于在网络上传输数据的协议，二者存在多方面的区别，具体如下：安全性：这是HTTP和HTTPS最主要的区别。

ssk521125·2025-02-27 22:05

yolo格式

YOLO格式的标注文件是一个文本文件，每一行表示一个目标，内容包括目标类别的编号和该目标在图像中的位置（相对于

ZHOU_WUYI·2025-02-27 22:34

DeepSeek全栈接入指南：从零到生产环境的深度实践

其核心能力体现在：1.1.1多模态智能引擎自然语言处理：支持文本生成（NLG）、语义理解（NLU）、情感分析等计算机视觉：提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互：包含语音识别（ASR）、语音合成

量子纠缠BUG·2025-02-27 21:30

浅谈HTML5

第一部分，了解HTML和XHTMLHTML——HyperTextMarkupLanguage(超文本标记语言)，它的发展史比较复杂，从1991年年底推出HTML,当时HTML并没有

·2025-02-27 21:55

Python客服机器人

2.实现逻辑初始化与GUI设置：通过tkinter库创建了一个窗口应用程序，设置了文本显示区、用户输入区、发送按钮、导入话术按钮和下载模板按钮。连接到数据库：尝试连接

编织幻境的妖·2025-02-27 21:56

数据挖掘与数据分析

数据挖掘和数据分析有什么区别案例及应用1.基于分类模型的案例2.基于预测模型的案例3.基于关联分析的案例4.基于聚类分析的案例5.基于异常值分析的案例6.基于协同过滤的案例7.基于社会网络分析的案例8.基于文本分析的案例结语数据挖掘与数据分析在当今数字化的时代

「已注销」·2025-02-27 21:55

阿里AI通义千问api python开发文档

通义千问说明支持的领域/任务：aigc通义千问大语言模型以用户文本形式的指令（prompt）以及不定轮次的对话消息作为输入，并基于这些信息生成回复作为输出。

淘小白_TXB2196·2025-02-27 20:52

大语言模型：数据分析报告自动化的未来趋势

目录写在开头1.数据分析报告的传统挑战时间消耗技术壁垒错误风险可扩展性问题更新频率限制用户交互和定制化不足整合新技术的挑战2.大语言模型在报告生成中的作用自动化文本生成增强准确性和丰富性实时数据处理能力提高可访问性和用户交互

theskylife·2025-02-27 20:50

脑洞大开！用DeepSeek辅助AI绘图！

DeepSeek应用（AI绘图篇）DeepSeek作为当前最好的AI大模型之一，其强大的文本生成能力被广泛的应用于各个领域，本文我们来聊聊用DeepSeek来辅助AI绘图。

二哥不像程序员·2025-02-27 20:49

HTML基本标签详解

HTML基本标签详解HTML（超文本标记语言）是构建网页的基础，以下是一些常用的HTML基本标签及其详细说明：定义：整个HTML文档的根元素。

请叫我飞哥@·2025-02-27 20:49

avue富文本编辑器如何保证上传图片正常

{label:"内容",prop:"content",component:'AvueUeditor',action:"/api/blade-resource/oss/endpoint/put-file",propsHttp:{res:"data",url:"link",},hide:true,viewDisplay:false,minRows:6,span:24,rules:[{required:

R-sz·2025-02-27 19:11

AI加Python零代码输入实现微博文本数据实体挖掘（零基础）

今天，我打算以一个对文本挖掘完全陌生的研究者为例，进行他行本篇文章的写作。

智享食事·2025-02-27 19:10

react-native入门之核心组件与原生组件

可以使用JavaScript来访问移动平台的API，使用React组件来描述UI的外观和行为2.视图在Android和iOS开发中，一个视图是UI的基本组成部分屏幕上的一个小矩形元素、可用于显示文本、图像或响应用户输入

crayon-shin-chan·2025-02-27 19:08

PyQt5控件使用总结

pyqt5控件总结一、常用控件及其方法二、弹窗控件及其方法三、其他工具和模块四、QtGui模块中的重要类和函数提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、常用控件及其方法1.QLabel功能：用于显示文本或图片

wperseverance·2025-02-27 18:36

AI之DeepSeek

DeepSeek主要侧重于基于语义的搜索，通过将数据（例如文本、图像、音频等）转换为向量表示，来实现更为精准的相似度搜索。它的应用场景包括但不限于自然语

james二次元·2025-02-27 18:01

Vue学习教程-16html标签元素绑定事件

一、表单数据绑定事件常见的表单数据元素1.文本输入框元素3.多选框元素4.下拉框元素5.按

番茄番茄君·2025-02-27 17:56

大数据最全大模型入门到应用——LangChain：索引（Indexes）-[文本分割器

分类目录：《大模型从入门到应用》总目录LangChain系列文章：基础知识快速入门安装与环境配置链（Chains）、代理（Agent:）和记忆（Memory）快速开发聊天模型模型（Models）基础知识大型语言模型（LLMs）基础知识LLM的异步API、自定义LLM包装器、虚假LLM和人类输入LLM（HumanInputLLM）缓存LLM的调用结果加载与保存LLM类、流式传输LLM与ChatMod

2401_84182507·2025-02-27 17:22

大模型入门到应用——LangChain：索引（Indexes）-[文本分割器(2)

快速入门安装与环境配置链（Chains）、代理（Agent:）和记忆（Memory）快速开发聊天模型模型（Models）基础知识大型语言模型（LLMs）基础知识LLM的异步API、自定义LLM包装器、虚假LLM和人类输入LLM（HumanInputLLM）缓存LLM的调用结果加载与保存LLM类、流式传输LLM与ChatModel响应和跟踪tokens使用情况聊天模型（ChatModels）基础知识

2301_78399616·2025-02-27 17:21

第76节绘制文字（fillText 和 stroke)

在HarmonyOS中，使用TS（TypeScript）语法进行画布（Canvas）开发时，fillText和strokeText是两个常用的方法，分别用于填充文本和绘制文本边框。

川石课堂软件测试·2025-02-27 16:44

jmeter 添加html断言,Jmeter接口测试④——响应断言

get请求右键->添加->断言->响应断言说明:applyto：参考Jmeter接口测试②——正则提取器测试字段：⑴一般的http响应，都勾选“响应文本”；⑵url样本是对sam

土拨鼠没有冬天·2025-02-27 15:34

Calculation of pricing of tokens in OPENAI calls

我有一个包含纯文本的txt文件，该文件已上传到Qdran

营赢盈英·2025-02-27 14:02

ollama api 中 api/generate 和 api/chat 的区别

在Ollama中，api/generate和api/chat这两个API端点都与文本生成相关，但它们在功能、使用场景和交互方式等方面存在明显区别：功能特点api/generate它是一个相对基础的文本生成端点

喜-喜·2025-02-27 14:28

Windows 基础（一）：深入理解Windows，掌握命令行与Shell

命令提示符（CMD）2.WindowsPowerShell3.WindowsTerminal4.WindowsSubsystemforLinux(WSL)三、Windows常用命令1.文件与目录操作2.文本处理

vortex5·2025-02-27 13:23

大模型控制参数简介

以下是一些常见的控制参数及其用途：1.温度(Temperature)功能：控制生成文本的随机性。温度越高，生成的内容越富创意和多样；温度越低，生成的内容越确定和一致。

Hns.·2025-02-27 12:16

‌XPath vs CSS Selector 深度对比

‌核心差异总览‌‌对比维度‌‌XPath‌‌CSSSelector‌‌语法复杂度‌较高（需路径表达式）简洁（类似前端开发习惯）‌性能‌较慢（全局遍历）更快（浏览器原生优化）‌文本匹配‌✅支持（contains

test猿·2025-02-27 12:45

Selenium按文本查找元素全解析

方法一：XPath文本定位‌pythonCopyCode#精确匹配文本（全字符匹配）element=driver.find_element(By.XPATH,'//*[text()="完整文本内容"]'