Chainlit一个快速构建成式AI应用的Python框架，无缝集成与多平台部署
Chainlit 是一个开源 Python 包，用于构建和部署生成式 AI 应用的开源框架。它提供了一种简单的方法来创建交互式的用户界面，这些界面可以与 LLM（大型语言模型）驱动的应用程序进行通信。Chainlit 旨在帮助开发者快速构建基于文本的 AI 应用，如聊天机器人、问答系统等，并且支持实
再谈Agent：Dify智能体实现Txet2SQL
什么是Agent?Agent的是能够在一定环境中自主运作并完成特定任务的程序或者系统。自主性：Agent能够在没有人为干预的情况下运行，并独立做出决策。适应性：Agent能够根据环境的变化调整自己的行为。反应性：Agent能够对环境中的变化做出快速反应。预动性：Agent不仅对环境做出反应，还能主动
使用Python和scikit-learn实现支持向量机（SVM）
支持向量机是一种二类分类模型，它的基本思想是在特征空间中找到一个最优的超平面，能够将不同类别的数据点分隔开来，并且使得两侧距离最近的数据点（支持向量）到超平面的距离最大化。对于非线性可分的数据集，SVM通过核函数将数据映射到高维空间，使得数据线性可分。# 定义绘制决策边界和支持向量的函数# 确定绘图
MaskRCNN 在 Windows 上的部署教程
在’train’模式下，主要关注dataset、weights和logs参数，确保它们正确指向了训练所需的数据集、权重文件和日志目录。在’splash’模式下，除了上述参数外，还需要关注image或video参数，确保它们正确指向了要检测的目标图像或视频文件。同时，weights参数应指向一个已训练
从零开始微调阿里的qwen_vl_chat模型
通过这个重定向，标准错误输出和标准输出都会被写入 train.log 文件。这个脚本文件名为 finetune_lora_single_gpu.sh，通常用于单 GPU 上进行 LoRA（Low-Rank Adaptation）的微调。模型训练完会保存在output_qwen文件中，想要修改去fin
使用TensorRT进行加速推理（示例＋代码）
TensorRT 是 NVIDIA 开发的一款高性能深度学习推理引擎，旨在优化神经网络模型并加速其在 NVIDIA GPU 上的推理性能。它支持多种深度学习框架，并提供一系列优化技术，以实现更高的吞吐量和更低的延迟。TensorRT（NVIDIA Tensor Runtime）是由 NVIDIA 开
【人工智能】Python融合机器学习、深度学习和微服务的创新之路
本文探讨了AI技术的发展历程、创新应用和微服务架构的作用。技术进步：AI技术在算法和应用方面的显著进展。微服务架构：提高了AI系统的灵活性和可扩展性。挑战与展望：数据隐私、伦理和未来技术趋势的挑战和机遇。
2024年AI前20岗位薪酬出炉！搞AI大模型的远超同行？
AI相关，细分技术领域，薪资前20岗位，都有哪些。今天这篇文章与铁铁们分享一下。
AI舌苔诊病（文心快码Baidu Comate）进行代码解析与完成项目二创
可以从我的插件栏上看到我测试了很多款的工具，其实使用文心快码Baidu Comate的时间还是最多的，大模型有很多，都是喂数据，喂的多的我相信百度说第二就没人敢说第一了，所以对于AI代码助手来说，我选择百度的文心快码，好用。
anaconda修改安装的默认环境
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一文弄懂Python环境
本文旨在从本质上弄清python环境的运作以及配置机理，让读者摆脱环境混乱的困境，毕竟环境配置的好，代码才跑的通畅。
从头开始搭建 Langchain-Chatchat 0.3x
langchain-chatchat 0.3x 从零开始本地部署搭建，rag本地知识库学习
程序员必背单词最全总结
这些都是我认为需要掌握的单词，就算有些英文你不熟悉，但是对应的中文至少了解什么意思。看完这个系列，希望你：第一能认识更多单词第二是拓宽自己的知识面，哪个概念不懂就自己去主动了解这些是编程语言中用来执行特定操作的保留词，例如循环、条件判断和数据类型等。在计算机科学中常见的概念，如排序算法、搜索技术、链
一个可一键生成短视频的AI大模型，亲测可用
MoneyPrinterTurbo —— 一个利用大模型，一键生成短视频的开源项目。只需输入视频主题或关键词，就可以全自动生成视频文案、视频素材、视频字幕、视频背景音乐，最后合成一个高清的短视频。
pytorch里tensor用法总结
通过这篇总结，希望可以帮助pytorch学习者更好掌握Tensor的基本用法。
Pytorch基础：Tensor的连续性
在Pytorch中，一个连续的张量指的是张量中各数据元素在底层的存储顺序与其在张量中的位置一致。这意味着每一个元素的地址可以通过下面的线性映射公式来确定：
Python酷库之旅-第三方库Pandas(075)
第三方库Pandas(075)
pyinstaller打包onnxruntime-gpu报错找不到CUDA的解决方案
会在这个目录中查找自定义的钩子（hooks）文件。钩子文件用于在打包过程中处理一些特殊的依赖或行为。2、电脑上已经安装与onnxruntime-gpu对应版本的cuda和cudnn，并加入了环境变量。使用onnxruntime-gpu完成了深度学习模型部署，但在打包时发生了报错：找不到CUDA。--
Transformer 论文通俗解读：FFN 的作用
在经过前面3节关于 Transformer 论文的解读之后，相信你对提出 Transformer 架构的这篇论文有了一定的了解了，你可以点击下面的链接复习一下前3节的内容。总的来说，这篇论文虽然重要且经典，但很多关于Transformer 架构的技术细节并没有介绍的很清楚，因此读起来有些晦涩。之前的
结合傅里叶变换和传统特征提取方法，通过XGBoost检测计算机生成图像
我个人认为，在模型无法区分的情况下，使用图像取证工具的人类将比机器学习模型更好地检测CGI，因为人类可以使用他们的先验知识逐个像素地评估图像，而模型只能依赖他们的训练数据。CGI检测模型对世界的了解是不完整的，而人类对世界的了解要大得多。为什么要应用傅里叶变换?而如何检测AI生成的图片变得越来越困难
