ChatGLM大模型安装第13页

Python中Pyttsx3库实现文本转化成语音MP3格式文件

安装与基本使用安装：cmd命令行中执行pipinstallpyttsx3。基本使用示例：importpyttsx3#初始化语音引擎engine

定星照空·2025-03-23 00:22

Node.js 包与 npm 详解：使用 npm 的重要注意事项与最佳实践

示例：package-lock.json片段2.语义化版本（SemVer）与依赖版本管理3.全局安装vs.本地安装本地安装（默认）全局安装4.npm缓存管理与优化清理npm缓存5.依赖冲突与node_

还是鼠鼠·2025-03-23 00:52

复习Linux的常用指令

打包指的是将一大堆文件

一直开心·2025-03-23 00:22

Adb与monkey命令学习总结

主要内容adb构成和工作原理adb常用命令查看当前连接设备安装apk文件卸载APP获取包名和界面名adbshellam/pmadb文件传输其他常用命令monkey常用命令事件数频率–throttle(毫秒

你醉牛啤·2025-03-23 00:22

使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇

本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。我们将逐步解释每个组件,并提供详细的代码实现。2.环境设置首先,确保您的系统中已安装Python(推荐3.7+版本)。

DASA13·2025-03-23 00:21

【Docker】搭建实用的内网穿透工具 - FRP

采用香港机Debian12系统的服务器来安装FRP的服务端作为演示。

UPToZ·2025-03-23 00:21

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

引言在深度学习领域，特别是在处理大型神经网络模型时，归一化（Normalization）是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。

秋声studio·2025-03-23 00:19

Windows 和 MacOS 上安装配置ADB（安卓调试桥）

在设备上安装、复制和删除文件；安装应用程序；录制设备屏幕或截图；对设备进行调试，以便排查问题；检查手机上的日志文件；更新应用程序和系统组件的固件；完整地访问有关操作系

网络安全苏柒·2025-03-23 00:19

PyTorch数据归一化处理：transforms

torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集Dataset实现*torchvision.models：常用的CV（预训练）模型实现

2401_87555420·2025-03-22 23:48

Ubuntu使用Docker部署Nginx并结合内网穿透实现公网远程访问

目录1.安装Docker2.使用Docker拉取Nginx镜像3.创建并启动Nginx容器4.本地连接测试5.公网远程访问本地Nginx5.1内网穿透工具安装5.2创建远程连接公网地址5.3使用固定公网地址远程访问在开发人员的工作中

鸭鸭渗透·2025-03-22 23:18

Python 向量检索库Faiss使用

以下是如何使用Faiss的基本步骤和示例：1.安装Faiss首先，你需要安装Faiss。你可

懒大王爱吃狼·2025-03-22 23:48

linux环境下安装Redis后却找不到./src/redis-server

失败的原因大概率是环境没有安装gcc命令。

Lichenpar·2025-03-22 23:47

Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗远程会诊与专家协作中的技术支持（146）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视

青云交·2025-03-22 23:14

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。

古月居GYH·2025-03-22 22:43

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果，但仍有很大改进空间。此外，通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵

weixin_45963617·2025-03-22 22:43

OpenManus 架构的详细技术实现

一、OpenManus架构的详细技术实现1.核心分层架构的深度解析底层：LLM层模型选择与适配：OpenManus允许用户替换底层LLM（如mPLUG-Owl3、Qwen、Llama等），通过统一接口调用模型

大势下的牛马·2025-03-22 22:12

WRF移动嵌套结合伏羲模型与CFD（PALM）高精度多尺度降尺度分析研究

本文将详细介绍如何使用WRF移动嵌套技术结合伏羲（Fuxi）模型，并通过CFD模型PALM实现精细化降尺度，以满足城市或区域局地精细化气象预报的需求。

Hardess-god·2025-03-22 22:10

ModuleNotFoundError: No module named ‘h5py‘

到ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'h5py'错误表明Python环境中没有安装h5py模块。

Hardess-god·2025-03-22 22:40

深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力

随着人工智能技术的快速发展，大模型的研究逐渐进入新的阶段。其中，盘古大模型以其卓越的高精度和多尺度处理能力成为研究热点。

Hardess-god·2025-03-22 22:40

使用Ollama部署开源大模型

Ollama是一个简明易用的本地大模型运行框架,可以一键启动启动并运行Llama3、Mistral、Gemma和其他大型语言模型。安装MacOS，Windows用户直接在官网下载页下载安装包即可。

好好学习 666·2025-03-22 22:09

01年实习生被曝负责字节RL核心算法！系字节LLM攻坚小组成员

用上该算法后，Qwen2.5-32B模型只经过RL训练，不引入蒸馏等其他技术，在AIME2024基准上拿下50分，优于相同setting下使用GRPO算法的DeepSeek-R1-Zero-Qwen，且

·2025-03-22 22:24

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

如果你与我们志同道合，对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣，我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职，工作地点：北京中关村。

·2025-03-22 22:54

【2017-2025】Adobe Photoshop【PS】软件下载安装

获取安装包https://pan.baidu.com/s/1NLUthiAyC2chlSEwbf1LRQ?

adkjcbqvblq·2025-03-22 22:39

AI巨浪中的安全之舵：天空卫士助力人工智能落地远航

近期，众多企业纷纷接入DeepSeek大模型，迅速推动了大型模型应用的广泛铺开。

天空卫士·2025-03-22 22:09

CBNetV2: A Composite Backbone Network Architecture for Object Detection论文阅读

ACompositeBackboneNetworkArchitectureforObjectDetection论文阅读介绍方法CBNetV2融合方式对Assistant的监督实验与SOTA的比较在主流backbone架构上的通用性与更宽更深的网络比较与可变形卷积的兼容在主流检测器上的模型适用性在

Laughing-q·2025-03-22 22:38

WebGL开发：BabylonJS从入门到精通（下卷）

从入门到精通（下卷）目录第一部分：基础篇——构建3D世界的基石第一章：BabylonJS概述与环境搭建什么是BabylonJS：WebGL宇宙的创世引擎BabylonJS的历史与优势：开源利剑的进化史安装与配置开发环境

莲华君·2025-03-22 22:08

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-22 22:08

机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现

本文详细探讨如何结合机器学习（ML）和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析，并提供详细的实现步骤和相关代码。1.研究目标与技术路线目标：结合机器学习模型与伏羲气象模式，实现区域和局地高精度降尺度。

Hardess-god·2025-03-22 21:07

渗透测试-越权测试、sql注入

越权访问简介（BrokenAccessControl，简称BAC）：web应用程序中常见漏洞，存在范围广、危害大，被OWASP列为web应用十大安全隐患第二名。

夜晚打字声·2025-03-22 21:36

LLM的工具调用能力（如Function Calling）

LLM的工具调用能力（如FunctionCalling）是增强大模型实用性的核心技术，使其能够通过生成结构化指令与外部系统交互。

maxmaxma·2025-03-22 21:35

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性

阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

【RabbitMQ】超详细Windows系统下RabbitMQ的安装配置

本文将详细介绍如何在Windows系统下安装和配置RabbitMQ，包括所需的依赖项、安装步骤、基本配置和常见问题解决方案。目录什么是RabbitMQ？

m0_74825074·2025-03-22 21:03

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域，利用大语言模型（LLM）构建复杂的问答（Q&A）系统是一个重要应用。

m0_57781768·2025-03-22 21:33

学习111

项目名称项目简介主要功能技术原理GitHub地址browser-use智能浏览器工具，让AI像人类一样操作浏览器，实现网页自动化网页浏览与操作、多标签页管理、视觉识别与内容提取、操作记录与重复执行、自定义动作支持、主流LLM模型支持为大语言模型服务的创新

麋鹿叔叔·2025-03-22 21:31

不用再当“技术宅“！这个AI神器让我5分钟变身人工智能达人

可每次想自己试试，打开教程就被满屏的代码吓退——"Python环境配置"、"CUDA驱动安装"这些词比数学作业还让人头疼。

阳光永恒736·2025-03-22 20:01

使用LangChain实现基于LLM和RAG的PDF问答系统

目录前言一.大语言模型(LLM)1.什么是LLM？2.LLM的能力与特点二、增强检索生成(RAG)三.什么是LangChain？

张同学吧·2025-03-22 20:00

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？

weixin_贾·2025-03-22 20:59

输了，腾讯golang一面凉了

今天分享我的一位大佬朋友CC，勇闯腾讯golang的面试经历。这次面试问题的方向主要集中在计算机基础个网络方面。下面是主要问到的问题。

golang学习记·2025-03-22 20:59

AI 赋能应急管理：ChatGPT、DeepSeek、Grok 的应用探索

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能（AI）技术的快速发展，大语言模型（LLM）在应急管理领域的应用逐步扩大。

一ge科研小菜菜·2025-03-22 20:58

【元婴境】mysql的MVCC（详解）

上篇我们讲到mysql的事务隔离级别，其中MVCC就是控制事务隔离级别的重要组成部分，也是实现事务四大特性之一隔离性的重要手段。

jstart千语·2025-03-22 20:58

DeepSeek-R1 API评测深度解析：揭秘7大常见误区

摘要随着SiliconCloud等平台推出DeepSeek-R1服务，市场涌现出大量关于API评测的内容。然而，这些评测中存在7个常见误区，如测试方法缺陷和内容质量参差不齐等问题，影响了用户对DeepSeek-R1的准确理解。本文旨在揭示这些问题，帮助用户更全面地了解该服务。关键词DeepSeek-R1,API评测,常见误区,SiliconCloud,内容质量一、一级目录11.1DeepSeek-

耶耶Norsea·2025-03-22 20:57

DeepSeek的崛起：2025新春国产AI模型的全球影响力

摘要在2025年新春之际，国产AI模型DeepSeek以现象级的姿态迅速崛起，凭借免费、易用及高性能的特点，吸引了全球科技界的广泛关注。

耶耶Norsea·2025-03-22 20:27

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术，通过两者的结合，机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力，而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。

小城哇哇·2025-03-22 20:26

每天分析一个开源项目：open_deep_research

它模拟了OpenAI和Gemini的DeepResearch流程，但提供了更强的自定义能力，允许用户配置模型、Prompt、报告结构

申非zz·2025-03-22 20:56

ONE Deep模型：LG AI Research的开源突破

摘要由LGAIResearch开发的ONEDeep系列开源AI模型，参数规模覆盖2.4亿至32亿。经评估，2.4B参数规模的ONEDeep模型在性能上优于同类其他模型，展现出显著优势。

耶耶Norsea·2025-03-22 20:26

2025.03.22【读书笔记】| fastq-multx：高效barcode拆分数据解决工具

`fastq-multx`的特点2.安装方式通过源代码编译安装使用包管理器安装3.使用命令基本命令高级参数设置结语1.工具介绍在生物信息学的世界里，工具的选择至关重要。

穆易青·2025-03-22 19:26

PXE系统

PXE（PrebootExecutionEnvironment）系统PXE（PrebootExecutionEnvironment）是一种基于网络启动的技术，可以通过网络从远程服务器加载操作系统并进行安装或运行

惟贤箬溪·2025-03-22 19:54

anythingLLM 使用教程

一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目

以下是一些基于大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的开源爬虫项目，它们结合了自然语言处理（NLP）技术与爬虫的功能，能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。