LangChain是为我们开发基于大语言模型(LLM)的应用提供了框架，简单一点说：LangChain提供了一个标准接口，用于将不同的语言模型连接在一起，以及与其他工具和数据源进行集成。

自由不是去打破一切规律的限制，因为真正的规律是任何人都无法打破的，也是万事万物都必须遵循的。

《考试心理学》，这本书的作者，是美国的本·伯恩斯坦，是美国著名的心理学和教育家，在过去50年在美国各教育体统工作，其提出的考试模型被广泛应用。关键时刻，不要输在心态上。

如何带领一个团队共同开发一项自动驾驶功能，问题边界和指挥家问题边界是相似的，首先，各个算法工程师都是在有明确边界下的内部协作，共同开发一个新功能；其次，最终集成后呈现的功能是前期可调试测试的。第一，要抓住“功能应用边界”关键点和指挥家一样，算法团队的负责人无法做到精通每一个子技术领域的算法，但却需要把控好整个团队的工作方向。感知，决策，控制，每一个子领域的算法开发都有解决不完的问题，团队负责人要做

目录1问题重述1.1问题背景1.2研究意义1.3具体问题2总体分析3模型假设4符号说明5模型的建立与求解5.1问题一模型的建立与求解5.1.1问题的具体分析5.1.2模型的准备**5.1.3模型的建立与求解

arxiv.org/pdf/2406.14239代码地址：https://github.com/LilianHollard/LeYOLO/tree/main在深度神经网络中，计算效率对于目标检测至关重要，尤其是在新型模型更倾向于速度而非计算效率

微软刚刚发布了Phi3.5系列模型，一个小型模型("Mini")、一个混合模型("MoE")和一个视觉模型。

在使用中若想各个方向都可以用鼠标旋转只有水平方向能够无限旋转，垂直方向有俯仰角±90°的限制，找了很久才知道TrackballControls轨迹球控制器，可以实现水平垂直旋转，但是也存在缺点，若是模型加载上下左右前后视图的时候

是的，微软确实推出了Phi-3.5系列AI模型。这一系列包括三款轻量级AI模型：Phi-3.5-MoE、Phi-3.5-vision和Phi-3.5-mini。

实际上没有什么好方法来调这些超参，今天工业界最常拿来解决调整超参数的方法是买很多张GPU，然后一次训练多个模型，有的训练不起来、训练效果比较差的话就输入掉，最后只看那些可以训练的比较好的模型会得到什么样的性能

2、deep_ocr_workflow在深度学习中，只有一篇例子关于OCR就是这一篇，文中介绍了深度OCR模型的建立与使用（如果使用过计量模型的可以较好理解，就是建立模型→设置参数→导入图片→进

因为万事万物皆空明寂净，人心之常保持空明寂净，则如清水一样方能溶解更多的物质。也只有不断的把心清零，人才能自然而然达到一个快乐的境界。生而为人，实为不易，所以千万别委屈自己，为难自己，卸下包袱，放

“曲成万物而不遗。”3.一直高度关注安全生产，安全

3万物生长又何曾顾及他人目光。4有人听的叫解释，没人听的叫废话。5过度自爱叫自私。6愿你经过岁月的冲刷社会的摧残仍保持少年的热情与烂漫。

通义灵码，是一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云的云服务使用场景调优

持续学习，持续干货输出，关注我，跟我一起学AI大模型技能。本文学习LangChain中的数据连接（Retrieval）模块。该模块提供文档加载、切分，向量存储、检索等操作的封装。

财富水池的理财模型可以帮助我们很好地梳理和打理好财富。它的运作如下：财富通过我们的收入源源不断地注入财富水池，分别注满水池里的现金池，保险池，目标池和金鹅池，然后通过支出流出水池。我们的主要任务就是

近年来，人工智能（AI）技术飞速发展，特别是大模型的出现，给各行各业带来了巨大的变革。无论是自然语言处理、图像识别，还是自动驾驶，AI大模型都展现出了强大的能力和广泛的应用前景。

春天的到来给祖国大地增添无数的希望，万物复苏，花红柳绿春天也是一年的开始，新的一年，新的寄托2020年的春天，绝对是当下所有人印象最为深刻的一个季节新型冠状病毒席卷全国各地依我看它是一场灾难同时也是人类的希望这颗种子的萌芽也让我们看到了最感动地一面在危难面前总有那么一群人不计报酬

它提供了一系列预训练模型和灵活的配置系统，

为了高效的调度各个RPC请求，Linux的PRC调度实际上是一个事件驱动模型。C/S结构，大多使用多进程服务模型，这种模型的优点是编程简单，因为操作系统都是基于进程调度的，可以直接使用操作系统的接口。

RTP-LLM是阿里巴巴智能引擎团队推出的大模型推理框架，支持了包括淘宝、天猫、闲鱼、菜鸟、高德、饿了么、AE、Lazada等多个业务的大模型推理场景。

它不仅提供了多维数据模型和强大的PromQL查询语言，还支持服务发现和HTTP拉取模型。这些特性使得Prometheus特别适合在微服务和

我立志：十年成为“厚德载物，自强不息”的君子。我敢愿：帮助100个家庭找到回家的路，打开幸福家庭的大门。今天，我们一起来学习方子老师《幸福的经验》（二期）之“退一步海阔天空”。

目录常用命令常用模型运行模型常用命令输入Ollama命令，正常的得出命令行输出，表示已经安装成功，下面有ollama的常用命令：Usage:ollama[flags]ollama[command]AvailableCommands

万事万物都有一个过度，这就

代码计算的时候稍微有一点偏差其它人有没有更好的解决办法#coding:utf-8importopenpyxlimportrequestsfromloguruimportloggerimportjsonimporttime#读取excel文件的路径filepath="F:/chery_gpt_problem/query.xlsx"#请求的url地址url="https://www.cherygpt.

topsis模型赋予权重有层次分析法，但层次分析法也有其弊端。层次分析法最大的缺点：判断矩阵的确定依赖于专家，如果专家的判断存在主观性的话，会对结果产生很大的影响。

她往身下抚去，发现那物还在，她很是排斥自己，正想使劲毁掉它时，帝君握住了她的小手，将她制止住了，为了尽快帮她将阳气排除，他刚刚才歇下，但他睡得并不安稳，因生怕凤九醒来厌恶自己，故而并未熟睡，只是闭眼小憩片刻罢了

前面两篇博文，我们分别在个人笔记本电脑部署了Llama38B参数大模型，并使用Ollama搭建了基于Web可视化对话聊天机器人，可以在自己电脑上愉快的与Llama大模型Web机器人对话聊天了。

初二，我们迎来了一门新的学科——物

好吧，我们并没有等太久，因为OpenAI今天下午发布了多模态预训练模型GPT-4。GPT-4最令人兴奋的方面之一是它的多模式方法（图像和文本输入，文本输出），它在功能和对齐方面都有显着进步。

万物规律大同小异，本质相似。图片发自App

春华秋实，看万物在春天开花，秋天结果。触景生情，自己何尝不是在上播种(写作)，今天看到出的年终总结，这不正是自己在上耕耘一年，结出的果实吗？

读者写者模型（读写锁）在编写多线程时，有可能会出现有些公共区域的数据修改的机会比较少，但是读的机会反而很多，也就是说写者少，读者多。

0准备1）准备Ollama软件（注意：两个不是同一个东西）详见上次的文章Ollama通过gguf文件加载AI模型（补充：关于Ollama加载AI模型的补充）2）准备ollama库如果您还未安装ollama

文章目录~1.AutoGluon-Multimodal(AutoMM):SuperchargingMultimodalAutoMLwithFoundationModels2.FusionofDomain-AdaptedVisionandLanguageModelsforMedicalVisualQuestionAnswering3.CatLIP:CLIP-levelVisualRecognitio

因为烧烤食物下肚后会在体内进行硝化反应，产生出致癌物。而猕猴桃中富含的维生素C作为一种抗氧化剂，能够有效抑制

用户无需为应用持续付费，只需支付函数运行时产生的资源消耗费用，而这，就是Serverless服务的模型。1、更快地创建一个服务且免运维：大量的Node.js服务，创建服务，

解读心理健康，引领未来智能——MentaLLaMA：大型语言模型的革命性应用在如今的数字时代，社交媒体成为人们分享生活、表达情绪的重要平台。然而，从中洞察公众的心理健康状况并提供及时帮助却是一大挑战。

RAFT：使语言模型适应特定领域的RAG摘要1引言2LLM用于开卷考试3RAFT4评估5RAFT推广到Top-KRAG6相关工作7结论摘要在文本数据的大型语料库上预训练大型语言模型（LLM）现在是一种标准范式

一、前言在上一篇文章《RAFT：让大型语言模型更擅长特定领域的RAG任务》中，我们介绍了RAFT训练方法，RAFT（检索增强微调）是一种训练方法，可以提高大型语言模型(LLM)在开卷、域内问答任务中的性能

摘要本文介绍了一种新型路径规划算法，专用于在包含多个障碍物的环境中为机器人找到最优路径。该算法通过分析障碍物位置和目标点位置，生成一个引导机器人避开障碍物并到达目标的路径。

1我不仅入睡难，醒得早，睡眠还很浅，半夜有一丁点声音就会醒过来，半天睡不着。偏偏卧室外面的空地正在修建学校和市场，有时候通夜都是机器的轰鸣声。最近一段时间，醒得越来越早，醒后就再也睡不着。凌晨五点左右，会全身发热。白天老是犯困，身体总是僵着，像是黏着牛皮糖一样，连脑袋也不灵光了，做事效率越来越低。“我是不是早更了？”我跟朋友开玩笑。“啥早更？你现在更已经是正常时间段了。”“你找打哦！”“你的身体节

相信圈子里一定有不少人都去看完电影，真是五味杂陈、一言难尽。收集一些好的影评分享给大家即便是作为DC电影粉丝，也说不出“瑕不掩瑜”这样的话。只能说，加上一层厚厚的粉丝滤镜，也只是勉强及格的水准。故事简单到无话可说，组团打怪不是问题。问题是，剧情又平又散，整体风格往隔壁漫威那儿靠，但是自家的黑暗风格又不能全丢，造成了“四不像”的尴尬处境。这个联盟就是临时凑齐的草台班子，每次团战都像是约架，毫无战略，

ollama入门系列教程简介与目录相关文章:Ollama教程——入门：开启本地大型语言模型开发之旅Ollama教程——模型：如何将模型高效导入到Ollama框架Ollama教程——兼容OpenAIAPI

摘要论文提出了一种名为UnCounTR的模型，该模型能够在没有任何手动标注的情况下学习进行基于参考的对象计数。

引言朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的简单概率模型，它假设特征之间相互独立。

文章目录create_class_gmm创建高斯混合模型（GMM）以进行分类任务add_samples_image_class_gmm提取训练样本，并将其添加到高斯混合模型(GMM)的训练数据集中train_class_gmm

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