chatglm模型本地化部署

QtDelegate委托的使用

概念：不同于模型-视图-控制器模式，模型/视图设计不包括用于管理与用户交互的一个完全独立的组件。一般情况，视图负责将模型数据呈现给用户以及处理用户输入。为了输入更加具有灵活性，则由委托来执行交互。
Mr.攻城狮·2025-01-20 21:33

Stable Diffusion 3(SD 3)模型分享

整理了StableDiffusion3(SD3)模型，分享如下：sd3_medium.safetensors链接:https://pan.baidu.com/s/1aYq0MTmKj0U9fBNexV-
szboy2003·2025-01-20 21:01

《python基于时间序列分析的降雨量预测系统》毕业设计项目

项目源码以及部署相关事宜，请联系陈辰学长，文末会附上联系信息哦。作者：陈辰学长个人简介：在Java领域已沉浸十余年，对Java、微信小程序、Python、Android等技术颇为精通。
陈辰学长·2025-01-20 20:26

MCP（Model Context Protocol）模型上下文协议 进阶篇4 - 发展计划

ModelContextProtocol（MCP）正在快速发展。这一章概述了2025年上半年关键优先事项和未来方向的当前思考，尽管这些内容可能会随着项目的进展而发生显著变化。目前MCP的主要内容，除实战篇外（包括理论篇、番外篇和进阶篇）均已进入收尾阶段。在官方未发布重大更新前，预计短期不会新增其他篇章。远程MCP支持（RemoteMCPSupport）我们的首要任务是启用远程MCP连接，允许客户端
AIQL·2025-01-20 19:52

自适应神经网络架构：原理解析与代码示例

个人主页：chian-ocean文章专栏自适应神经网络结构：深入探讨与代码实现1.引言随着深度学习的不断发展，传统神经网络模型在处理复杂任务时的局限性逐渐显现。
chian-ocean·2025-01-20 19:51

深度解析智能问答系统：如何打造精准、高效的AI对话架构？

今天，我们将深入探讨一个基于大模型、自然语言处理、知识检索的智能问答系统的架构，详细介绍其技术原理、流程以及未来应用前景。
和老莫一起学AI·2025-01-20 19:50

数据复制二(多主复制详解)

还需要多个数据中心，这些数据中心可能部署的全球的任何一个位置。每个数据中心都是主从配置，数据中心的主节点对于其他数据中心来说就是从节点。一个数据中心数据发生变化，异步同步到其他的数据中心的主节点。
风清扬-独孤九剑·2025-01-20 19:19

ros2_control 6 自由度机械臂

最后，通过ROS2启动文件部署ros2_control框架。本教程
kuan_li_lyg·2025-01-20 19:46

同城双活和两地三中心架构设计

同城两个机房各承担一部分流量，一般入口流量完全随机，内部RPC调用尽量通过就近路由闭环在同机房，相当于两个机房镜像部署了两个独立集群，数据仍然是单点写到主机房数据库，然后实时同步到另外一个机房。
架构未来·2025-01-20 19:16

SOA 术语概述，第 2 部分: 开发流程、模型和资产

本文是本系列的第2部分，BertrandPortier将在其中定义一些术语（包括开发流程、模型和资产）并说明为
rochening·2025-01-20 19:13

大型系统中 HTTP 的优化与部署

一、引言在当今数字化时代，大型系统的构建与运行离不开高效的网络通信。HTTP，作为超文本传输协议，在大型系统中扮演着举足轻重的角色，负责客户端与服务器之间的信息传输，是实现各类网络应用的基础。无论是电商平台的商品展示与交易、社交网络的动态分享与互动，还是在线办公系统的文件传输与协作，都依赖HTTP协议来确保数据的准确、快速传递。随着业务的不断拓展和用户量的急剧增长，大型系统面临着高并发请求、海量数
计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-01-20 19:12

kafka 学习笔记3-传统部署Kraft模式集群——筑梦之路

部署kafka集群规划一般模式下，元数据在zookeeper中，运行时动态选举controller，由controller进行Kafka集群管理。
筑梦之路·2025-01-20 19:10

基于 SpringBoot 实现多租户架构：支持应用多租户部署和管理！

一、概述1什么是多租户架构？多租户架构是指在一个应用中支持多个租户（Tenant）同时访问，每个租户拥有独立的资源和数据，并且彼此之间完全隔离。通俗来说，多租户就是把一个应用按照客户的需求“分割”成多个独立的实例，每个实例互不干扰。2多租户架构的优势更好地满足不同租户的个性化需求。可以降低运维成本，减少硬件、网络等基础设施的投入。节约开发成本，通过复用代码，快速上线新的租户实例。增强了系统的可扩展
π大星的日常·2025-01-20 19:09

【AI论文】迈向大型推理模型：大型语言模型增强推理综述

大型语言模型（LLM）的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成，引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。
东临碣石82·2025-01-20 19:09

2024年AI浪潮：基础设施重构、模型演进与挑战并存

本文将深入探讨2024年AI发展的三大核心趋势：AI基础设施的重构、模型发展的新趋势以及AI发展带来的挑战，并重点关注企业如何从AI投资中获得回报，以及AI智能体技术的巨大潜力。
·2025-01-20 18:03

vsftpd虚拟用户部署

vsftpd虚拟用户部署案例提供两个用户如下,使用centos7验证可行。test*AO9ih&7ftpD@Tx4zp_shell脚本运行一键安装vsftp#!
·2025-01-20 18:33

DeepSeek新模型霸榜，代码能力与OpenAI o1相当且确认开源，网友：今年编程只剩Tab键

而是摘掉了轻量版的帽子，称为DeepSeek-R1-Preview（预览版），意味着替换了规模更大的基础模型。Live
·2025-01-20 18:32

AI代码生成工具的未来：杨立昆的洞见与AI革命

近年来，人工智能（AI）领域取得了令人瞩目的进展，特别是以大型语言模型为代表的AI技术，在自然语言处理、图像生成等领域展现出强大的能力。
·2025-01-20 18:56

告别代码堆砌！AI生成前端页面，让开发效率飞升

本文将深入探讨谷歌Gemini的强大功能，并结合ScriptEcho——一款基于大模型AI技术的前端代码生成工具，展现如何将AI技术应用于前端开发，从而实现效率的显著提升。
·2025-01-20 18:55

【免费大屏】积木BI大屏与老版的积木大屏对比有哪些优势？

一、免费开源最大的区别来了，新的积木BI大屏支持免费开源部署；支持maven依赖集成。代码下载：https://github.com/jeecgboot/JimuRepo
·2025-01-20 18:21

为AI聊天工具添加一个知识系统 之54 为事务处理 设计 基于DDD的一个 AI操作系统 来处理维度

一个Architecture模型（表面模型接口类）一个Architecture模型采用“本”“迹”二分法，对应一个html模板。该模板中提供三个动态区划>>>代表html占位
一水鉴天·2025-01-20 18:00

AscendC从入门到精通系列（四）使用Pybind调用AscendC算子

1Pybind调用介绍通过PyTorch框架进行模型的训练、推理时，会调用很多算子进行计算，其中的调用方式与kernel编译流程有关。
·2025-01-20 17:21

ATB是什么？

1ATB介绍AscendTransformerBoost加速库（下文简称为ATB加速库）是一款高效、可靠的加速库，基于华为AscendAI处理器，专门为Transformer类模型的训练和推理而设计。
·2025-01-20 17:50

浙江大学团队提出GeoAI新模型，解释青藏高原地表热流分布

在地球科学研究中，地表热流(SurfaceHeatFlow,SHF)作为地球深层热能释放的重要表征，一直备受关注。地表热流不仅是地球内部能量驱动的一面「窗口」，更是揭示地壳热结构、地幔热动力学及地质构造演化的关键参数。通过对地表热流的研究，我们能够深入了解地球内部的热力机制，揭示板块俯冲、地幔上升及裂谷扩张等地质现象背后的动力学过程。尽管地表热流研究在过去几十年中取得了诸多进展，但在全球范围内，某
·2025-01-20 17:50

Web三维CAD绘制一个窗户模型

前言本文使用mxcad3d在网页中创建一个简单的三维窗户模型，mxcad3d提供了丰富的三维建模功能和便捷的API，使得创建各种三维模型变得简单方便，最终效果如下图：环境搭建和入门首先学习mxcad的基本使用方法
·2025-01-20 17:18

[Prometheus最佳实践]指标和标签命名

指标名称指标名称应该符合以下特征：必须符合数据模型中有效字符的要求。应该使用与指标所属领域相关的（单词）应用程序前缀。前缀有时被客户端库称为命名空间。
·2025-01-20 17:16

Go 语言的函数调用

理解Go语言中的函数调用机制不仅有助于编写更高效的代码，也能帮助开发者深入了解Go的并发模型和内存管理。
写代码写到不能自控·2025-01-20 17:26

怎么使用langchain和ollama自己简单开发搭建一个本地有记忆的大模型?

环境：langchainollama问题描述：怎么使用langchain和ollama开发搭建一个本地有记忆的大模型?
玩人工智能的辣条哥·2025-01-20 17:24

出海工具集

吃水不忘挖井人；GitHub地址分类目录导航Web开发框架或模板Chrome插件开发前端开发后端开发数据库管理对象关系映射（ORM）样式与UI框架原型设计认证与授权支付集成邮件服务网站分析在线客服和反馈服务部署与托管网站管理域名注册文档管理协议生成图标资源字体资源图片视频素材图片视频处理工具屏幕录制短链或长链信息渠
web前端进阶者·2025-01-20 17:53

大模型-LangChain4j 学习总结

通过网盘分享的文件：langchain4j-study-test大模型学习后整理.rar链接:https://pan.baidu.com/s/1HpHzVaGotD6cfeaszEwEQg?
小哇666·2025-01-20 17:19

线性回归：从基础到进阶的全面解析

我们将通过丰富的代码示例来展示如何从头开始构建一个简单的线性回归模型，并逐步深入到更复杂的场景。1.线性回归的基本概念1.1什么是线性回归？线性回归是一种用于建模两个或多个变量之间关系的统计方法。
tester Jeffky·2025-01-20 16:18

多模态视觉语言模型

文章目录1.多模态大模型概述1.1模型范式1.2训练范式2.BLIP3.BLIP24.LLaVa&LLaVA1.55.QwenVL5.1模型结构5.2训练过程6.参考1.多模态大模型概述1.1模型范式1
funNLPer·2025-01-20 16:48

AI大模型学习路线

阶段1Python编程基础主要内容掌握的核心能力·Python基础语法·Python数据处理·函数·文件读写·异常处理·模块和包1、掌握Python开发环境基本配置；2、掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用；3、掌握字符串的基本操作；4、初步建立面向对象的编程思维；5、熟悉异常捕获的基本流程及使用方式；6、掌握类和对象的基本使用方式。可解决的现实问题：熟练掌握人工智能Python语言，建
liuhenghui5201·2025-01-20 16:15

2025java面试常见八股文整理

在分布式多线程环境下，线程的数据安全尽量不要产生连接资源，使用线程本地化ThreadLocal实现线程资源隔离。
Java八股文面试·2025-01-20 15:40

python 的pip包管理工具 requirements.txt 怎么用

这个文件通常在项目的根目录下创建，以便其他开发者可以轻松地安装所有必要的依赖项，或者用于自动化部署脚本中。下面是一个requirements.txt文件
xixiyuguang·2025-01-20 15:38

[使用技巧] Linux创建自定义服务

Linux创建自定义服务文章目录Linux创建自定义服务1需求分析2systemctl介绍2.1服务基本操作2.2编写service文件3使用案例-部署python脚本服务1需求分析在实际学习/开发过程中
The Daylight·2025-01-20 15:37

Flex.1-Alpha - 可进行适当微调的新修改通量模型。

最初的目标是训练一个可以在训练过程中激活的LoRA，以便对步长压缩模型进行微调。
吴脑的键客·2025-01-20 15:05

yoloV8训练标注数据生成模型

1、标注工具：vott2、yoloV82.1仓库地址https://github.com/ultralytics/ultralytics2.2参考教程文档文档地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics/wiki3、数据集|标注数据格式3.1数据集格式【coco128】3.1.1下载地址：https://cocodataset.org/#downloa
安陆米香·2025-01-20 15:05

Python项目依赖管理:生成requirements.txt的6种方法

一个精确的requirements.txt文件不仅可以确保项目在不同环境中的一致性,还能简化部署和协作过程。
ivwdcwso·2025-01-20 15:34

使用MoA(Mixture of Agents)混合智能体技术,结合多个开源大语言模型如Llama3、phi-3和Mistral,实现一个强大的AI智能体

1.简介论文简介:论文提出了一种称为混合智能体(Mixture-of-Agents,MoA)的方法,利用多个大语言模型(LLM)的集体智慧来提高自然语言理解和生成任务的性能。
fc&&fl·2025-01-20 14:56

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。
丶2136·2025-01-20 14:54

Oracle11g ADG部署 duplicate方式（超级详细）

前言在我们的工作中经常会遇到给现有的生产环境搭建ADG容灾系统的需求，此篇文章详细的教大家Oracle11g版本的ADG部署（duplicate方式）。内容都是工作中总结出来的，还算比较详细。
学无止境的小一·2025-01-20 13:10

低延迟更灵活，开发者怎能不爱分布式云

为了努力部署和管理复杂的数据密集型应用程序，从而满足客户不断变化的需求，我们需要一种方法让这些应用程序和工作负载更接近位于全球任意一个角落的客户。过去多年来，云计算满足了这种需求。不过这就够了吗？
·2025-01-20 13:31

Mysql运维篇（五） 部署MHA--主机环境配置

一路走来，所有遇到的人，帮助过我的、伤害过我的都是朋友，没有一个是敌人。如有侵权，请留言，我及时删除！大佬博文https://www.cnblogs.com/gomysql/p/3675429.htmlMySQL高可用（MHA）-知乎一、MHA简介：MHA（MasterHighAvailability）目前在MySQL高可用方面是一个相对成熟的解决方案，它由日本DeNA公司youshimaton（
努力的兜·2025-01-20 13:06

Ubuntu系统上安装Docker教程

二、安装步骤结束语前言Docker是一种非常流行的容器化技术，可以帮助开发人员将应用程序和服务打包到容器中，实现跨平台的部署和运行。
goomind·2025-01-20 13:06

【免费大屏】积木BI大屏与老版的积木大屏对比有哪些优势？

一、免费开源最大的区别来了，新的积木BI大屏支持免费开源部署；支持maven依赖集成。代码下载：https://github.com/jeecgboot/JimuRepo
·2025-01-20 13:30

LLama3.2-Vision + Gradio + 流式输出

这里写自定义目录标题LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct模型下载环境代码效果LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct使用Gradio+流式输出+LLama3.2
未来之星扣寄艾斯·2025-01-20 12:34

玩转云计算：教你在Akamai Linode上构建IT架构–准备工作

如果现在需要从零开始开发一个新应用，那么直接选择依托云平台来设计、开发、部署和运维，这无疑是最好的方式。不过到底该从何处下手？Akamai将通过一系列文章告诉大家，如何利用A
·2025-01-20 12:58

基于区块链技术的超级账本(Hyperledger) - 从理论到实战

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-20 12:25

知识蒸馏和剪枝

知识蒸馏（KnowledgeDistillation）和模型剪枝（ModelPruning）是两种常用的模型压缩和加速技术，它们被广泛用于提高模型的推理效率，尤其是在边缘设备和资源受限的环境中。
我叫罗泽南·2025-01-20 12:02
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