刚开始的几个星期里，我激情满满且热血沸腾的琢磨着公众号的排版等细节。现在则是想起来了，特别有感受了才去发一篇文章。其实细看身边的

Ollama是一个开源项目，用于构建和训练大规模语言模型，而OpenWebUI则提供了一个方便的前端界面来管理和监控这些模型。本文将指导你如何更新这两个工具，并顺利完成配置。

因为没经验，不知道如何训练它在固定地方大小便，直到它死，我都没能成功。所以养它期间着实有些烦它，因为要到处给它清理大便。

广播操比赛28日举行，已经交代张琳和其他工会组长负起责任，配合张琳做好各种准备，把基本动作练熟，并进行合队训练。当个工会主席真操心。

今天是晚到的一天，昨天李子老师让我们听一月以前11月25号在喜马拉雅上录制的《初心》--董卿！与一月以后结营时再一次录制的《初心》做对比，听完以后自评。之前与之后的对比1.录的时候，我有的地方需要语速快，但我怎么也快不了，这也是我需要改进的地方。因为一块了调值就把握不了。2.没有提颧肌。总是忘记，没有提颧肌的初心是随意的。3.没有交流感，也没有画面感。这里掌握的不太好，找不到画面感与交流感，像自己

2020.3.5（星期四）晨间检视今天是什么日子：农历：二月十二地点：吕梁天气：温度：日出：日落：起床：5：20就寝:第3个100天（2019.12.9-2020.3.17）目标（100/88）✔本周目标：低风险训练营今日三只

优点：速度快：由于朴素贝叶斯仅需计算简单的概率，训练和预测的速度非常快。适用于高维数据：即使在特征数量多的情况下，朴素贝叶斯仍然表现良好

微信:83217080(下单赠送精美礼品)1.N厂：N厂是国内较为知名的一个复刻表厂，其生产的迪通拿复刻表在质量和做工上都是相当出色的，尤其是细节处理方面，几乎达到了与真品无

目录CPU(中央处理器)GPU(图形处理器)TPU(张量处理单元)NPU(神经网络处理器)DPU(数据处理器)CPU(中央处理器)专业介绍：CPU是计算机系统的核心，负责执行操作系统和应用程序的指令。

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介  一、项目背景与目标背景：在现代农业、智能零售等领域，自动化分类与识别技术对于提高效率、优化供应链管理具有重要意义。为了响应这一需求，本项目旨在构建一个基于深度学习技术的水果蔬菜分类识别系统。目标：构建一个准确率高、性能稳定的水果蔬菜分类识别模型，利用Tensorflow框架

编写一个完整的俄罗斯方块游戏涉及到许多细节，包括方块的旋转、移动、消除行等。

主打：带货高补贴，深受各位带货团队长喜爱（训练营导师每天出单带货几万单）。注册即可享受高补贴+0撸+捡漏等带货新体验。送万元推广大礼包，教你如何1年做到百万团队。

文章目录前言一、整体代码以及实现效果二、绘制步骤1.构建顶点数据2.通过顶点索引构建立方体3.执行动画4.其他注意细节总结前言前面文章介绍了如何通过多点来绘制图形，通过建立缓冲区对象，将多个数据传入到缓冲区中

时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM单变量和多变量含基础模型文章目录一、基本原理1.问题定义2.数据准备3.SVM模型构建4.粒子群优化（PSO）5.优化与模型训练

顾客在乎的是销售细节。用细节感动客户，记住客户的重要日子；穿着得体是对顾客的尊重。2、比改变：保持一个积极乐观的心态，充满激情面对每一天。一切都是最好的安排。3、比付出：付出了

Pytorch实现了R-Drop，可以用于训练分类模型。

欢迎留言碰撞呦【精时力学习日志】本训练营：阅读营·习惯力今日主题：1-1开营学习日期：2020年7月20日1、[我学]今天在课程中的收获：本营的三本书籍：《如何想到又做到》、《坚持，一种可以养成的习惯》

30025-邓艾华文/图：基思.格雷夫斯（美）译：孙莉莉，李佳舜封面在一个小小的农场里，有一个小的不能再小的鸡舍。鸡舍里有一只小小小小的母鸡却生了一枚巨大无比的蛋。这只蛋摇啊摇，晃啊晃，一支巨大的鸡宝宝破壳而出......这只鸡宝宝那么大那么大，所以他要交到一个朋友实在太难了，可是他居然凭着自己的聪明，友善，温暖，勇敢——改变了这一切。构图技巧特别有意思，像漫画一样，几只鸡的讨论起来，真的很有风格

原型模式PrototypePattern属于创建型模式是指原型实例指定创建对象的种类，并且通过拷贝这些原型创建新的对象，调用者不需要知道任何创建细节，不调用构造函数关键点：不通过new关键字，而是通过方法去创建对象原型模式的使用场景类初始化消耗资源较多

Netron有个官方的网站：Netron点击进去是这样的一个界面我们可以点击openmodel从本地选择一个预训练模型可以看到这里就显示出来了

Adapt-LLM可以训练LLM确定是否需要在问答任务中检索额外的场景信息，将提高LLM应用程序的效率。检索增强生成(RAG)管道使大型语言模型(LLM)能够在其响应中使用外部信息源。但是

摇来摇去摇碎点点的金黄伸手牵来一片梦的霞光南方的小巷推开多情的门窗年轻和我们歌唱摇来摇去摇着温柔的阳光轻轻托起一件梦的衣裳古老的都市每天都改变模样方芳《摇太阳》BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是一种基于Transformer的预训练语言模型

对于仿真LV包包，消费者需要注意以下几点：首先，仿真LV包包并非官方正品，因此在质量和细节上可能与正品存在差异；其次，购买仿真LV包包需要选择可靠的购买渠道，以确保产品的质量和售后服务；最后，消费者需要理性对待仿真

以前还想着，等女儿上高中了，我一个人在家，就养一只小狗，而且专门训练它给我捡羽毛球。看来以后说不定会改主意哦，可能会去养一只温顺的，可爱的小猫咪！

参考国内主流AI大模型架构及应用场景深度分析20241厂商总览1.1国外(1)OpenAI：GPT-4【美国旧金山的人工智能研究公司】GPT-4于2023年3月14日发布，是千亿级参数的多模态预训练模型

大家好,我叫宇潇,英文名叫Elina,我的标签:早起达人今天是早起陪伴训练营的第一天今天的主题是“关于自己早起的经历”,如果你对早起,对时间效能管理有兴趣,可以关注我我是一个不聪明的人,所以我自己认为自己很勤奋

因为朋友的推荐参加了零基础21天训练营，一转眼，已经到了最后，时间过很快，快得来不及去追赶，所幸，遇见了最美好的你们，感恩遇见了最美好的你们！

前言踏平坎坷成大道，斗罢艰险又出发！自律的尽头是自控，自控的尽头是硬控。愿道友们披荆斩棘，终能得偿所愿。简介本人是小几年经验的前端开发，算法基础只有力扣几十道题，非常薄弱。今天是个人的代码随想录算法硬控自己第10天，搞搞二叉树，冲！题目链接：144.二叉树前序，145.二叉树后序，94.二叉树中序比较简单，代码差别不大，直接贴上。

grpc是面对微服务框架而风生水起的，上次我用python编写了一个图神经网络处理的微服务，使用grpc放在我的服务

简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。

小说伯乐推荐：只有对话去完成一个有意义的故事是不太容易的，作者却完成得非常精彩，一层一层的对话好像擦去了画面上的浮尘，使平行和垂直的领域里的一切细节越来越清晰起来。

昨晚睡觉时间10.30起床时间6.09分，正版。全天保持有意识，没有一次翘二郎腿，正版。头脑身体情绪，顺畅流动合一。图片发自App

在学习过程中,辅导教师引导学生自己思考,让学生能够自己获得解决问题后的成功体验,同时再运用临床放松训练技术巩固这

要有思考：只有细节和故事还不够，还有思考和得失总结，后续要有改进。面试官问的问题，你要给出充足的细节，千万不要让面试官不断地追...极客时间版权所有:https://time.geekbang.org

本文重点当我们定义好神经网络之后，这个网络是由多个网络层构成的，每层都有参数，我们如何才能获取到这些参数呢？我们将再下面介绍几个方法来获取神经网络的模型参数，此文我们是为了学习第6步（优化器）。

当前内容所在位置（可进入专栏查看其他译好的章节内容）第一章层叠、优先级与继承（已完结）1.1层叠1.2继承1.3特殊值1.4简写属性1.5CSS渐进式增强技术1.6本章小结第二章相对单位（已完结）2.1相对单位的威力2.2em与rem2.3告别像素思维2.4视口的相对单位2.5无单位的数值与行高2.6自定义属性2.7本章小结第三章文档流与盒模型（已完结）3.1常规文档流3.2盒模型3.3元素的高度

本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层，有全连接层，激活层，卷积层等等，我们可以直接使用。

1978年，我所在的部队到张家口一线进行军事演习，其中有一个训练科目是防空隐蔽。模拟的情景是摩托化部队开进途中露营，为防止敌军侦察机发现部队的行踪，必须将部队全部隐蔽伪装。

这部《无敌破坏王》的续作，依旧维持了高水准，电影中很多细节都给大家留下了深刻的印象。博士今天想说的是电影中出现的那款小游戏《Pancakes&Milkshakes》！

感恩在一伊老师的21天训练营中遇见大家，与每一位小伙伴的共同成长。

代码随想录训练营Day38打卡动态规划part06一、力扣322.零钱兑换给你一个整数数组coins，表示不同面额的硬币；以及一个整数amount，表示总金额。

代码随想录训练营Day45打卡动态规划part12一、力扣115.不同的子序列给你两个字符串s和t，统计并返回在s的子序列中t出现的个数，结果需要对109+7取模。

定义输入:训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\}T={(x1,y1),(x2,y2),

通过从头开始构建一个大型语言模型，了解如何创建、训练和调整大型语言模型（LLMs）！一、构建大型语言模型（从头开始）在《构建大型语言模型（从头开始）》中，你将了解如何LLMs从内到外工作。

深度学习：则是机器学习的一个子领域，它利用深度神经网络模型进行学习和预测。深度学习在21世纪初开始兴起，特别是随着大数据的普及和计算能力的显著提升

20210122情绪训练第19天主题：创造与改变怎样创造和改变：1.把我们学到的知识应用到生活中，学会用传递爱的能量的语言2.暂停和切断情绪3.运用冥想或是灵魂三问把自己拉回当下4.学会正心正念，积极正面关注事件

它也用于训练模型，以使其能够理解和生成人类语言。Prompt的工作原理是通过建立相应的语料库和语义解析模型，将自然语言转换为机器可识别的指令。

1、Rust在Linux上遇阻，但在Android上受宠在谷歌发布的博客中，Android工程师IvanLozano和DominikMaier深入研究了使用Rust替换旧版C和C++代码的技术细节。

第五章侦察分队战智湛在侦察大队的训练还没有一个星期，突然接到命令，和侦察大队的几个弟兄在侦察大队副大队长萧振飞的带领下乘车前往军部驻地。

一位朋友的父亲曾经和我描述过这样一个生活细节的变化。早前的年代里，青年男子会在夜晚来到未婚妻的家中。年轻的男女会一起坐在客厅里聊天。