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一个调用OpenAI、CHatGPT的QT插件

根据我的搜索结果234，QT插件是一种扩展QT应用程序功能的方式，可以通过静态或动态的方式来加载插件。要创建QT插件，您需要定义一个接口类作为基类，并让插件继承该类实现对应的

caridle·2025-02-14 00:12

安科瑞推出预防电动自行车火灾组合方案

作为全球电动自行车生产、消费第一大国，中国的电动自行车保有量已达3.5亿辆。电动自行车在解决居民短途出行需求的同时，也考验着城市安全监管和治理能力，其中充电环节的隐患是一大痛点。

安科瑞华楠·2025-02-14 00:42

AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战

大模型微调实战：精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战，人工智能视频课程-多模态大模型，微调技术训练营，大模型多场景实战，AI图像处理，AI量化投资，OPenCV

AI知识分享官·2025-02-14 00:41

思维导图代码示例（java 架构）

本地方法栈（NativeMethodStack）本地方法栈是JVM运行时数据区的一部分，类似于Java虚拟机栈，但用于支持本地方法（通常是用C/C++编写的）的调用。本地方法栈主要用于存储本地方法的信息，如局部变量、操作数栈等。特点线程私有：每个线程都有自己的本地方法栈，互不影响。生命周期：本地方法栈的生命周期与线程相同，线程启动时创建，线程结束时销毁。栈帧：每个本地方法调用时都会创建一个栈帧，方

用心去追梦·2025-02-14 00:11

数智时代下，值得关注的大技术趋势

(1)区块链将得到更广泛的应用。区块链是一种每一个人都能够分享和访问的电子分类账，交易的双方可通过区块链来跟踪交易记录。区块链这个词在整个2017年都备受大家关注，这是因为加密货币比特币采用了一个分散式区块链来跟踪它的所有交易记录，然而区块链技术的应用范围远不限于比特币，它还有更广泛的应用范围。有些人希望将区块链技术能够应用在病历记录上，病人的病史可通过不同的数据库和软件集中导入一个加密数据库。这

人工智能爱好者·2025-02-14 00:39

深入探究前端性能优化：从理论到实践

一、引言在当今数字化时代，用户对于网页的加载速度和响应性能有着极高的要求。前端性能不仅直接影响用户体验，还与业务指标息息相关，如转化率、用户留存率等。

lozhyf·2025-02-14 00:39

【实测】用全志A733平板搭建一个端侧Deepseek算力平台

随着DeepSeek的蒸馏技术的横空出世，端侧SoC芯片上运行大模型成为可能。那么端侧芯片跑大模型的效果如何呢？

小文哥嵌入式开发·2025-02-14 00:07

国产化板卡设计原理图：2288-基于FMC接口的JFM7K325T PCIeX4 3U VPX接口卡

基于FMC接口的JFM7K325TPCIeX43UVPX接口卡一、板卡概述标准VPX3U板卡，基于JFM7K325T芯片，pin_to_pin兼容FPGAXC7K410T-2FFG900，支持PCIeX8、64bitDDR3容量2GByte，HPC的FMC连接器，板卡支持各种接口输入，软件支持windows，Linux驱动。可应用于高性能计算，频域算法，如与FFT的加速等；配合AD，DAFMC子卡

hexiaoyan827·2025-02-13 23:35

如何微调（Fine-tuning）大语言模型？看完这篇你就懂了！！

前言本文介绍了微调的基本概念，以及如何对语言模型进行微调。从GPT3到ChatGPT、从GPT4到GitHubcopilot的过程，微调在其中扮演了重要角色。什么是微调（fine-tuning）？微调能解决什么问题？什么是LoRA？如何进行微调？本文将解答以上问题，并通过代码实例展示如何使用LoRA进行微调。微调的技术门槛并不高，如果微调的模型规模不大10B及10B以下所需硬件成本也不高（10B模

datian1234·2025-02-13 23:05

【AI系列】从零开始学习大模型GPT (2)- Build a Large Language Model (From Scratch)

前序文章【AI系列】从零开始学习大模型GPT(1)-BuildaLargeLanguageModel(FromScratch)BuildaLargeLanguageModel背景第1章：理解大型语言模型第

Tasfa·2025-02-13 23:33

自学人工智能大模型，满足7B模型的训练和微调以及推理，预算3万，如何选购电脑

如果你的预算是3万元人民币，希望训练和微调7B参数规模的人工智能大模型（如LLaMA、Mistral等），你需要一台高性能的深度学习工作站。

岁月的眸·2025-02-13 23:03

多模态大模型（LMMs）与大语言模型（LLMs）的比较

前言现在的大模型分为两大类：大语言模型（LargeLanguageModels，简称LLMs）和多模态大模型（LargeMultimodalModels，简称LMMs）。

大F的智能小课·2025-02-13 23:02

【好书推荐2】AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型

是Yu欸·2025-02-13 23:02

RESTful API 和 WebSocket 的区别

文章目录1.RESTfulAPI特点使用场景示例2.WebSocket特点使用场景示例3.RESTfulAPI和WebSocket对比总结4.哪种方式适合大模型服务？

戎梓漩·2025-02-13 22:30

DeepSeek 近况大揭秘：市场、技术与合作的多面剖析

最近，AI领域的DeepSeek可谓是赚足了眼球，无论是在资本市场，还是在技术创新和行业应用方面，都有着令人瞩目的表现。今天，就让我们一起来深入了解一下DeepSeek的最新动态。DeepSeek概念股：分化与澄清并存在股票市场上，DeepSeek概念股曾一路高歌猛进，不过近期开始出现分化迹象。据Choice数据显示，2月12日，DeepSeek概念股中，青云科技、创业黑马、新致软件等70余股上涨

InfiniteSea1019·2025-02-13 22:56

新手必看：TikTok卖家中心实用指南，附2025最新TikTok入驻教程

然而，对于初次接触这个平台的卖家来说，如何入驻并高效使用，成为了一大难题。本篇文章将为您详细讲解TikTok卖家中心的使用方法及最新的入驻教程。一、入驻教程1.入驻前准备（1）TikTok的商业账号。

菠萝派爱跨境·2025-02-13 22:25

Stable Diffusion 教程基础篇：如何写出好的prompt，一些技巧和原则

StableDiffusion教程-中文AskAIforART·Originaltxt2imgandimg2imgmodes·基础模式之文生图/图生图点击可放大基础入门部分输入一段话，生成一张图。

AI想象家·2025-02-13 22:24

解码DeepSeek家族系列：大语言模型赛道上的黑马传奇

DeepSeek自成立之初，便专注于开发先进的大语言模型（LLM）及相关技术，致力于通过数据蒸馏技术提取更精炼、有用的数据，以提升模型性能。在发展历程中，DeepSeek

大F的智能小课·2025-02-13 22:52

python创建画布语句_canvas元素创建画布

是一个流行的2D开源游戏框架，可以用来开发桌面或手机浏览器HTML5游戏，适合侧视或顶视风格：Phaser同时支持Canvas和WebGL渲染引擎，预置了完备的精灵动画、输入管理、瓦片地图、补间动画、资源加载器

weixin_39847945·2025-02-13 21:20

Python.pyecharts.charts折线图新旧版本对比详解！

旧版本(0.5.10)实现frompyechartsimportLineline=Line("美国邮费阶梯图")datax=[1995,1996,1997,1998,1999,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,2009

唔使般若·2025-02-13 21:49

unity引擎包含哪些核心组件

以下是一些主要的核心组件：SceneManagement:场景管理器允许开发者创建、加载和切换游戏中的不同场景。

你一身傲骨怎能输·2025-02-13 21:49

十大工业物联网平台分析报告

目录1、工业物联网简介1.1、引言1.2、工业物联网平台架构剖析2、工业物联网发展趋势2.1、总体趋势2.2、技术趋势3、工业物联网平台市场预测3.1、工业物联网平台3.2、DCS3.3、实时数据库3.4、SCADA3.5、数字孪生3.6、设备全生命周期管理系统4、主要工业物联网平台供应商介绍4.1、蓝卓4.2、涂鸦智能4.3、中服云4.4、优锘4.5、树根互联4.6、力控科技4.7、中移物联4.

·2025-02-13 21:53

UPDATE 语句结合 REPLACE() 函数来批量修改 detail 字段中的 xxx 为 xxx

问题出现的背景，由于阿里云的oss服务器域名更换，所以我们需要修改数据库中detail字段中的域名，才能加载图片您可以使用SQL的UPDATE语句结合REPLACE()函数来批量修改detail字段中的

小丁学Java·2025-02-13 21:17

html+Canvas+js 实现图片的剪裁效果

例如可以用它来画图、合成图象、做一些动画等。通常呢，我们在canvas上画图的方法是使用

慕容屠苏·2025-02-13 20:17

DeepSeek使用手册，其中一份是清华大学出品

它既包含预训练大语言模型（如DeepSeek-R1系列），也提供配套工具链，助力开发者快速实现AI应用落地。二、De

cpa007·2025-02-13 20:45

开发者上传多图的示例代码

openai不支持base64_encoded_image，但是claude3.5支持。我试了uiuiapi.com的api但是你们全用openai的格式似乎不能识别base64的图片。还是说兼容的接口就是所有message的形式全部使用openai的官方文档，我只需要改一个model=xxx，然后其他规则得遵守openai而不是我使用的模型的官方文档？你好，确实需要注意不同模型可能在接口和数据格

·2025-02-13 20:46

DeepSeek爆火：程序员的“饭碗”危机，还是进化转机？

目录前言一、挑战：低端编程岗位需求锐减二、机遇：能力升级与角色转型三、行业趋势与应对策略总之前言毋庸置疑的是DeepSeek等AI大模型的爆火确实对初级程序员的职业前景带来了显著冲击，但并非完全取代，在很大的程度上而是推动行业格局重构

禁默·2025-02-13 20:13

html+canvas地图画布实现快速拖动出现瓦片空白问题优化

特别是在快速拖动时，浏览器需要处理大量的瓦片加载和渲染，这就容易出现卡顿。

战族狼魂·2025-02-13 20:42

【一看就会】Autoware.universe的“规划”部分源码梳理【三十五】（motion_velocity_planner第四部分）

文章目录前言四、autoware_motion_velocity_out_of_lane_module功能概述处理流程图输入输出关键算法实现主要参数配置安全参数速度参数检测参数工作流程各文件主要功能核心功能文件

不断学习加努力·2025-02-13 19:10

杉岩数据陈坚：智能产线检测数据管理，助力锂电品质飞跃

图1年会现场图2杉岩数据董事长&CEO陈

杉岩数据·2025-02-13 19:37

【C语言】选择排序、冒泡排序、二分查找、插入排序的详解

1、排序：（在c语言中很重要）排序，字面意思就是按照一定的顺序排列，一般分为两种：1、从小到大；（升序）2、从大到小；（降序）c语言中主要介绍四个排序：1、选择排序；2、冒泡排序；3、插入排序；4、快速排序

Hello_O.·2025-02-13 19:34

基于uniapp vue3 的滑动抢单组件

通过在onMounted获取movable-area与movable-view实例，计算出可滑动的距离效果图：代码：»Slidetograborderimport{ref,onMounted}from"vue

printf_824·2025-02-13 19:34

蓝桥杯 Java B 组之排序算法（冒泡、选择、插入排序）

Day1：排序算法（冒泡、选择、插入排序）一、排序算法基础排序算法是蓝桥杯JavaB组的高频考点，主要考察：手写基础排序算法（冒泡、选择、插入）理解时间复杂度使用排序解决实际问题（如求TopK）二、三大基础排序算法

计算机小白一个·2025-02-13 18:00

从零开始大模型开发与微调：Miniconda的下载与安装

从零开始大模型开发与微调：Miniconda的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和机器学习技术的快速发展,大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM)已经成为当前研究和应用的热点。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-13 18:30

100.10 AI量化面试题：AI大模型中的MOE架构主要类型，和DeepSeek使用了哪一种类型？

目录0.承前1.解题思路1.1基础概念维度1.2架构对比维度1.3实践应用维度2.标准MOE架构2.1基本概念3.稀疏MOE架构3.1实现原理4.共享专家稀疏MOE架构4.1核心设计5.架构对比5.1主要特点对比5.2DeepSeek的选择6.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍MOE（混合专家系统）架构的几种变体，包括标准MOE、稀疏MOE和共享专家稀疏MOE，并分析它们的异同。如果想更加

AI量金术师·2025-02-13 18:00

Centos 本地yum源配置以及扩展源

下班看到第一时间回复yum本地源Centos本地yum源配置以及扩展源一、将光盘挂载到/mnt下面二、删除系统本身自带的repo文件进入yum目录删除所有三、编辑需要的repo文件并上传扩展安装包四、加载

痞痞鸭·2025-02-13 18:57

2025年实体店破局新方案，碰一碰发视频高效做营销

近几年，做实体的老板普遍都面临着“高额房租人工成本、传统促销效果差、线上流量难获取”这三大困境，以及"传单发完变垃圾""打折伤利润""会员没人用"的恶性循环。

hy14762_·2025-02-13 17:26

【AIDD】AI药物研发学前基础--团队大佬

清华大学彭健教授团队清华大学交叉信息研究院曾坚阳加拿大蒙特利尔学习算法研究所唐建团队阿卜杜拉国王科技大学/中国人民大学高欣教授北京大学前沿交叉学科研究院裴剑锋团队北京大学化学与分子工程学院来鲁华课题组北京大

静静喜欢大白·2025-02-13 17:26

Python 基于 OpenCV 的人脸识别上课考勤系统（附源码，部署教程）

2013crazy·2025-02-13 17:55

jmeter获取图片验证码-解密图片并识别

1.图片验证码样式：验证码图片在接口中以加密的base64编码形式返回以BASE64编码加密返回的结果2.获取图

weixin_38081382·2025-02-13 17:52

十大中国流行的AI大模型企业及平台汇总

特别是在我国，AI大模型技术的发展速度令人瞩目，各种平台纷纷涌现，表现出强大的技术实力和广泛的应用前景。

deepseek大模型·2025-02-13 16:50

【算法-动态规划】、魔法卷轴: 两次清零机会整个数组最大累加和

两次清零机会整个数组最大累加和文章目录一、dp1.1题意理解1.2整体思路1.3具体思路1.4代码二、多语言解法一、dp1.1题意理解nums数组,有正负0,使用最多两次魔法卷轴,希望使数组整体的累加和尽可能大.

呆呆的猫·2025-02-13 16:50

美团一面，有点难度。

回答示例：项目背景：民宿节日大促活动，瞬时流量激增（如春节、国庆），用户抢购特价房源。核心数据：QPS峰值：约8000（

·2025-02-13 16:08

高并发场景下，如何用无锁实现高性能LRU缓存？

LRU算法核心原理LRU（LeastRecentlyUsed）算法是缓存系统的核心淘汰策略，其核心逻辑可以用一张流程图描述：（图：访问数据时触发链表重组，新增数据时触发淘汰检测）一、分段锁设计思路分段缓存

·2025-02-13 16:07

喜讯！全知科技案例获2024全国智慧医保大赛优胜奖

大赛以“数字中国智慧医保”为主题，从“数字技术助力医保服务、医保改革和医保管理”以及“医保数据要素赋能百业千行”两个角度出发，共设置了三大主题赛道，包括智慧医保实践案例、智慧医保创新应用、医保数据要素赋能

·2025-02-13 16:03

【原创】Android Studio Ladybug 中Gradle配置

接下来找到了AS的源码，打算编译一个来替换，一看80多G，头都大了。于是退而求其次，选择在项目配置文件中解决。具

赵庆明老师·2025-02-13 15:12

[大模型]离线更新本地ollama模型，拷贝ollama模型到离线电脑中安装使用deepseekR1模型更新增量更新update models

情况说明因为我最近在离线的机器上部署了一个ollama+open—webui的方式，运行在公司电脑。过完年后，爆火的deepseekR1已经有模型下载了，于是就有了今天这个操作。之前是用的deepseekv2，也该更新了…方法步骤拉取ollama官网仓库中deepseekR1模型如果您的电脑能联网，仅需要执行一条命令即可，不需要后续的其他操作，可能需要重启ollama。ollamapulldeep

工作不忙·2025-02-13 15:09

从零开始构建一个大语言模型-第七章第一节

第七章目录7.1指令微调简介7.2为有监督的指令微调准备数据集7.3将数据整理成训练批次7.4为指令数据集创建数据加载器7.5加载预训练的大语言模型7.6在指令数据上对大语言模型进行微调7.7提取并保存回复

释迦呼呼·2025-02-13 15:07

15 大 AWS 服务

在不断发展的云计算世界中，AmazonWebServices(AWS)已成为一股主导力量，提供许多服务以满足各种应用程序开发、部署和管理方面的需求。本文将探讨15项AWS服务。这些服务对于构建可扩展、可靠且高效的系统至关重要。1.AmazonEC2（弹性计算云）AmazonEC2是AWS的主干，在云中提供可调整大小的计算容量。它允许您启动虚拟服务器、配置安全和网络以及管理存储。使用Terrafor

在云上（oncloudai）·2025-02-13 14:36

React（6）

组件中创建不是由事件引起而是由渲染本身引起的操作,比如发送AJAX请求，更改DOM等等import{useEffect,useState}from"react";//是用于组件创建不是由时间引起而是渲染本身引起的操作比如发送请求//页面加载完成获取数据

一路向前的月光·2025-02-13 14:36

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