我把多模态大模型接入了「小爱」，痛快来一场「表情包斗图」

CommonCrawl介绍‌‌CommonCrawl是一个非营利组织，致力于通过大规模分布式爬虫系统定期抓取整个Web并将其存储在一个可公开访问的数据库中。CommonCrawl的数据收集和处理过程包括使用Python开源爬虫工具收集全球范围内的网站数据，并将其上传到‌CommonCrawl基金会的数据仓库中。该项目从2008年开始，至今已经积累了大量的原始网页数据、元数据和文本提取数据。这些数据

配置kube-controller-manager.yaml文件cat/etc/kubernetes/manifests/kube-controller-manager.yamlapiVersion:v

进服就会给300-500的充值扶持，v7-v12的vlp等级扶持，另外内部号充值10

年初累计土地成交面积同比增速曲线呈现了V型走势，其中前5月呈现了负增长态势，而到了6月份首次转正，7月份继续保持交易活跃态势。

边界塌陷盒模型有两种：W3C盒模型和IE盒模型，区别在于宽度是否包含边框定义：同时给兄弟/父子盒模型设置上下边距，理论上边距值是两者之和，实际上不是注意：浮动和定位不会产生边界塌陷；只有块级元素垂直方向才会产生

Abstract问题背景：标注数据的缺乏：在实例检测任务中，部署物体检测模型的一个主要障碍是缺乏大量标注数据。例如，在一个特定的厨房环境中找到包含实例的大型标注数据集是不太可能的。

损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。

/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活

多模态大语言模型（MLLM）是近年来兴起的一个新的研究热点，它利用强大的大语言模型作为大脑来执行多模态任务。

同时在做预测时需要将输出数据逆标准化提升模型精度：标准化/归一化使不同维度的特征在数值上更具比较性，提高分类

MPG模式：M（Machine）：操作系统的主线程P（Processor）：协程执行需要的资源（上下文context），可以看作一个局部的调度器，使go代码在一个线程上跑，他是实现从N：1到N：M映射的关键G（Goroutine）：协程，有自己的栈。包含指令指针（instructionpointer）和其它信息（正在等待的channel等等），用于调度。一个P下面可以有多个G1、当前程序有三个M,

/model.js';//模型对象//场景constscene=newTHREE.Scene();scene.add

1、本人使用swift4.1，弄了一晚上才弄好，结果还是一个小问题真是尴尬，要在model中每个属性前面加上@objcimportUIKitclassUserModel:NSObject{@objcvardix=String()}letdic=["dix":"ffffff"]asNSDictionaryletmodel=UserModel.mj_object(withKeyValues:dic)!

而稍早V社（Valve）公开了11月8日至11月14日的游戏销售情况，新的一周PC游戏市场发生了什么变化呢？首先，上面提到的《新世界》、《喋血复仇》已经从TOP10中消失了。如果博士没有

was-node-suite-comfyui这个节点安装的时候，有它内部的config配置文件，里面其实给了一些下载地址，配置文件里是这么写的："sam_model_vith_url":"https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth","sam_model_vitl_url":"https://dl.fba

经过合同、沙盘和现场对比，李天明觉得外部环境的变化，可以打打官司，至少还有沙盘模型作为证据，虽然合同里声明不能作为的合同的条款，但外部环境足以影响到是否购买底楼的房子，而且这是开发商提供的格式合同，该条款明显规避了开发商的责任

(base)shgbitai@shgbitai-C9X299-PGF:~/tools$curl-xhttp://127.0.0.1:1080https://registry-1.docker.io/v2

版本v0.14.0安装torchnumpy的版本不能太高，否则后面安装时会发生冲突。先安装numpy，因为pytorch的安装会自动配置高版本numpy。

要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异

要点视频图像修复模数转换中混合信号链噪音测量频谱计算和量化周期性视觉刺激脑电图高斯噪声的矩形脉冲总谐波失真周期图功率谱密度各种心率失常检测算法胶体悬浮液跟踪检测计算交通监控摄像头图像噪音计算Python信噪比信噪比是科学和工程中使用的一种测量方法，用于比较所需信号水平与背景噪声水平。信噪比定义为信号功率与噪声功率之比，通常以分贝表示。高于1:1（大于0dB）的比率表示信号大于噪声。信噪比是影响处理

多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法

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缺陷管理流程通常由角色定义、流程定义、工具应用、缺陷分析模型等几个关键因素构成：角色定义：表述了在缺陷管理流程中所涉及的若干角色及其职责内容，从而清晰明确定义每个流程节点中角色所需完成的事务。

第一部分，听课心得在《时间管理目标模型课程》中，主要学到了如下四点：一、为什么要制定目标二、怎么样制定目标三、制定目标后要做些什么四、立刻行动起来听完后，对照讲课提纲，是自身的存在的弱点，觉着最大的绊脚石是第四点立刻行动起来

boolflag[200010];structcsz{intto;doublew;intnext;}edge[200010];voidadd(intu,intv,doublew){edge[++tim].to=v;

基于请求/响应模型：即客户端和服务器交互都是基于“一问一答”的形式，通常情况下都是客户端向服务器发起HTTP请求，服务器根据请求返回对应的响应数据。

格式bugku{xxxxx}密文：4nXna/V7t2LpdLI44mn0fQ==要求：破解密文获得flag2.解题思路2.1base64

默认情况下，Fask以多线程模式运行，每个请求都落在一个新线程上。SSE：基于HTTP的协议，用于实现服务器向客户端推送实时数据。使用长轮询机制，客户端通过HTTP连接向服务器发送请求，并保持该连接打开，服务器可以随时向客户端推送新的数据。SSE协议使用简单的文本格式，数据通过纯文本的消息流进行传输，每个消息以"data:"开头，以两个换行符"\n\n"结尾，如果传递的数据中有字典要使用变量传递。

2018年推出参考架构，2020年衍生出E、N、V系列

【鸿蒙OH-v5.0源码分析之LinuxKernel部分】004-Kernel启动引导代码head.S源码逐行分析系列文章汇总：《鸿蒙OH-v5.0源码分析之Uboot+Kernel部分】000-文章链接汇总

学习路线：这个方向初期比较容易入门一些，掌握一些基本技术，拿起各种现成的工具就可以开黑了。不过，要想从脚本小子变成黑客大神，这个方向越往后，需要学习和掌握的东西就会越来越多以下是网络渗透需要学习的内容：网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友，可以点击这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不

一个Catalog包含Schema和Connector。例如，配置JMX的Catalog，通过JXMConnector访问JXM信息。当执行一条SQL语句时，可以同时运行在多个Catalog。Presto处理table时，是通过表的完全限定（fully-qualified）名来找到Catalog。例如，一个表的权限定名是hive.test_data.test，则test是表名，test_data是

作用：  vue内置组件，能在组件切换过程中将状态保留在内存中，防止重复渲染DOM  keep-alive是用在一个直属子组件被开关的情形，同时只有一个子组件在渲染，若有v-for则不会工作  注：keep-alive

Node.js不适合CPU密集型应用的原因主要基于其设计理念和核心特性，具体可以归纳为以下几点：单线程模型Node.js采用单线程模型来处理用户请求和异步I/O操作。

这里我在npmivant@latest-v2或者其他依赖包的时候出现以上错误可能是npm版本问题报错解决方法：在安装命令后边加上1|--legacy-peer-deps或者--force如图中的指令：

刷爆各大榜单的Reflection70B模型背后的错误自我纠正（Reflection-Tuning）技术解析：一种革新AI模型的方法在快速发展的AI领域，尤其是大型语言模型（LLM）的竞争中，错误自我纠正技术

该报道指出，马斯克旗下的电动汽车公司特斯拉可能与人工智能初创公司xAI达成了一项收入分享协议，以便特斯拉能够使用xAI的人工智能模型。

HALTT4LLM：大型语言模型的幻觉检测指标haltt4llmThisprojectisanattempttocreateacommonmetrictotestLLM'sforprogressineliminatinghallucinationswhichisthemostseriouscurrentprobleminwidespreadadoptionofLLM'sformanyrealpur

VITS的判别器几乎和HiFiGAN一样，生成器则融合了文本、时序、声音三大类模型1.文件概述模型部分包含三

前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数，在模型中输入如果为彩色

模型的下载与使用在我们已经熟悉的文生图和图生图的基础知识之上，现在是时候选择我们的艺术伙伴——AI模型了。在本篇讲义中，我们将学习掌握模型的下载和安装过程，以及如何在实际创作中灵活调用它们。

要求：案主以STAR模型梳理自己的成就事件。其他成员打磨。

目录文档：MySQL源码｜源码剖析文档目录源码位置（版本=MySQL8.0.37）：sql/sql_yacc.yy前置文档：MySQL源码｜68-语法解析(V2)：LOCKING子句（锁定读取）｜V20240909MySQL

1.2Java内存模型的抽象结构Java中所有的实例域、静态域和数组元素都存储在堆内存中，堆内存在线程之间共享（文章中用“共享变量”指代）。

订阅：https://rengongzhineng.io/在AI技术飞速发展的过程中，我们已经见证了可以写作、编程，甚至创造艺术的模型问世。但有一

其主要目的是绘制系统的蓝图，权衡和比较各种技术和实施方法的利弊，合理分配各种资源，构建新系统的详细设计方案和相关模型，指导系统实施工作的顺利开展。系统设计的主要内容包括概要设计和详细设计。

一、OpenAIo1是大模型的巨大进步我觉得OpenAIo1是自GPT4发布以来，基座大模型最大的进展，逻辑推理能力提升的效果和方法比预想的要好，GPT4o和o1是发展大模型不同的方向，但是o1这个方向更根本

#dockerpullnginx#dockerrun--namerunoob-php-nginx-p8088:80-d\-v~/nginx/www:/usr/share/nginx/html:ro\-v

一、下载问题hugging-face是访问BERT模型的最初网站，但是目前hugging-face在中国多地不可达，在代码中涉及到该网站的模型都会报错，本文我们就以bert-base-chinese报错为例