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很多人办公写材料,还在反复复制粘贴、切换软件,浪费大量时间。今天给大家分享一款完全免费、实用性拉满的办公AI插件。
发过户籍。
能用工具解决的问题,就别用钱和时间硬扛。书匠策AI不是万能的,但它确实帮很多同学在初稿阶段就把重复率降下来了,少花了不少冤枉钱。论文这条路,聪明比努力更重要。👋。
毕设选题实际上对很多同学来说一个大坑, 每年挖坑给自己跳的人太多太多,选题选得好后面的答辩以及论文撰写会轻松很多,选的不好就是一个无穷无尽的折磨。其实这主要是由于大部分同学对某种具体场景所需要的技术不清晰而导致的,定题的时候想当然的觉得某种功能是很好实现的,但是实际上往往并非如此。为了大家能够以最少的精力顺利通过毕业设计,学长推荐20个优秀的毕设项目给大家,同时分享项目与论文(源码+论文)。近期开
ScalingLaw #大模型#规模法则#Transformer。Scaling Law撞墙了吗?大模型的“规模法则”走向何方。二、撞墙信号:成本、数据与能力瓶颈。五、超越参数竞赛:价值对齐与落地。四、走向何方:架构创新与数据效率。三、规模法则的新维度:推理扩展。一、规模法则的黄金时代与裂痕。
【摘要】用户尝试通过Ollama运行Huggingface热门模型gemma-4-12B,但遇到角色混淆问题(agent与coder声明不符)。测试中发现:1)作为agent时能提供游戏开发指导但无法直接生成代码;2)切换至coder版本后出现乱码响应;3)基础功能测试(如"hello"响应)正常。其中agent模型成功给出了HTML5雷电游戏的完整前端代码方案,包含动态Can
摘要:本文针对大语言模型在端侧设备部署面临的算力、内存和存储资源限制,提出一套全链路轻量化优化体系。通过知识蒸馏实现模型规模精简(7B→1B-2B),结合结构化剪枝剔除冗余参数,采用分组混合量化(关键层FP16/普通层INT4)将模型体积压缩至原生9.2%。配套算子融合、KV缓存优化和动态批处理等推理加速技术,最终在移动端实现180ms低时延推理,MMLU准确率保留44.8%。实验表明,该多阶段组
刚才编写的Python程序只有极少的代码,实现的功能非常简单。随着程序复杂度的提高,代码量会同步。作为一种强大且便捷的编程语言,Python自然支持以模块的形式组织代码。增长,这时若还是在一个文件中编写代码,代码的维护就会越来越困难。为了保证代码的可维护性,开。(安装Python3.12时会自动安装该工具)可以非常方便地安装Python第三方模。发人员通常将一些功能性代码放在其他文件中,这样用于存
本文介绍如何基于LangChain框架从零构建私有知识库问答系统。主要内容包括:1) Python开发环境配置与核心依赖安装;2) NLP基础概念讲解(文本预处理、词向量等);3) LangChain核心模块详解(LLM封装、提示词模板、文档加载器、文本分块器等);4) 完整实现RAG(检索增强生成)流程。项目采用OpenAI API、ChromaDB向量数据库等技术栈,适合开发者快速掌握大模型应
本文针对低资源场景下大模型监督微调(SFT)的痛点,提出了一套完整的优化方案。核心挑战包括过拟合、模型遗忘、训练不稳定和硬件成本高。解决方案从四个维度展开:数据优化(高质量数据筛选、低资源增强、格式统一)、训练策略调整(损失函数优化、超参数调优、正则化)、参数高效微调(LoRA等PEFT技术)以及工程实现优化(混合精度训练、梯度检查点)。文中提供了可运行的PyTorch+LoRA代码示例,重点展示
5、完成后检查 ollama 在后台运行后,在浏览器里安装 Page Assist 插件即可正常运行 deepseek 模型,至此你的 deepseek 本地部署完成,开启你的专属 AI 助手吧。4、WIN+R 键,输入 "cmd" 打开命令行窗口,并且输入复制的相关 deepseek 模型命令行。3、打开 ollama 并找到 deepseek 模型,选择想要安装的版本,并且复制相关的命令行。1
本文介绍了Python中重新import的重要性及使用技巧。因为Python的灵活性和开放性,重新import在代码开发过程中经常用到。在实际使用中,我们可以使用reload等函数来重新导入模块,以避免因代码修改带来的问题。同时,我们还可以通过from语句重新导入模块,避免出现代码重复导入等问题。最后,我们还介绍了如何通过重新导入模块来更好地利用Python模块。相信通过学习本文,大家对Pytho
本文由chatgpt生成,文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型,只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT,应该选择拥抱而不是抗拒,未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的
使用 OpenAI 的 GPT-3.5 模型进行智能聊天,并使用返回的聊天回复文本生成语音,并播放该语音。
然而,需要注意的是,这些软件生成的论文质量并不能与人工撰写的论文相媲美,同时也有可能因为重复度过高等问题而被中国知网拒绝收录。作为中国最大的学术文献数据库,中国知网(CNKI)提供了广泛的学术资源,并且经常被用于职称论文的查重。对于需要进行职称论文查重的作者来说,了解中国知网的查重官网入口至关重要。本文将详细介绍中国知网职称论文查重的官网入口,以帮助您顺利完成职称论文的查重。在进行职称论文查重时,
用于在GUI中设置当前光标样式,包括光标的形状、大小和热点(hotspot)位置。热点是光标上用于定位的点,通常是光标中心或其他特殊点。表示一个已经创建好的光标实例。你可以使用Cursor类来创建自定义的光标,并将其作为参数传递给set_cursor函数。这些常量通常是系统特定的,用于选择标准的光标样式,如箭头、十字线等。用于定义光标的AND位掩码。这些位掩码用于确定光标形状中的透明区域。表示光标
首先,我们来介绍一些Python打包工具。PyInstaller:将Python代码打包成独立的二进制文件。cx_Freeze:将Python脚本打包成可执行的二进制文件。Py2App:将Python代码打包成Mac应用程序。Py2Exe:将Python代码打包成Windows可执行程序。这些工具都有各自的优缺点,选择适合自己的工具非常重要。本文由chatgpt生成,文章没有在chatgpt生成的
使用cursor可以快速开发。
在计算机中,边框是指在一个物体或区域的边缘画出的轮廓线,通常用于强调物体的外形或界定物体的范围。图形界面、网页设计、报表开发等方面经常会用到边框。在Python中,我们可以使用各种库来实现边框的绘制。本文由chatgpt生成,文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型,只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT,应
开发语言:Java框架:springbootJDK版本:JDK1.8服务器:tomcat7数据库:mysql 5.7(一定要5.7版本)数据库工具:Navicat11开发软件:eclipse/myeclipse/ideaMaven包:Maven3.3.9浏览器:谷歌浏览器后台路径地址:localhost:8080/项目名称/admin/dist/index.html。
本文将介绍几种主流的Python GUI库,并提供选择指南,帮助你根据项目需求做出明智的决策。如果应用需要在多个操作系统上运行,确保选择的库具有良好的跨平台支持。选择拥有活跃社区和丰富文档的库,有助于在开发过程中解决问题和获取支持。对于需要现代化界面和高性能的应用,PyQt和DearPyGui提供了优秀的视觉效果和流畅的性能表现。特点:提供原生外观的跨平台应用,控件库丰富,具有良好的可扩展性。小型
本文详细介绍了在Windows、Linux和Mac三大操作系统上安装Docker的前置环境要求。Windows系统需区分家庭版和专业版,家庭版需额外配置WSL2;Linux系统原生支持Docker,推荐使用Ubuntu或CentOS;Mac系统需区分Intel芯片和Apple芯片版本。文章还提供了安装前的必做检查清单,包括CPU虚拟化、系统版本、存储空间等关键指标,帮助用户提前规避常见安装问题,为
将Java后端开发与AI大模型应用开发相结合,其就业前景在当前技术趋势下非常广阔且富有潜力,可以概括为“需求旺盛、门槛较高、薪资可观、方向多样”。下面从几个关键维度为你详细解析:你可以瞄准以下几类融合型岗位:由于技术复合度高、人才稀缺,这类岗位的薪资通常高于同级别的传统Java后端岗位。在一线城市和互联网大厂,具备1-3年相关经验的工程师,年薪范围往往在30万至60万人民币甚至更高,资深工程师或专
在日常工作中,docker build 构建的镜像有时会很大,今天这篇文章主要介绍docker build 镜像优化。此镜像是OpenJDK发行版。2:减少镜像层数RUN 执行的命令最好在一条命令上,不然每次都有镜像大小优化前:RUN apt update -y。Run apt install -y wget优化后:RUN apt update&& apt install vim curl wge
类型工具星标推荐指数代码编辑器VS Code155k+⭐⭐⭐⭐⭐AI 编程Cursor48k+⭐⭐⭐⭐⭐API 调试Postman30k+⭐⭐⭐⭐⭐数据库管理DBeaver33k+⭐⭐⭐⭐⭐HTTP 工具httpie32k+⭐⭐⭐⭐Git 工具lazygit42k+⭐⭐⭐⭐⭐💡:VS Code + Cursor + Postman + DBeaver + httpie 这 5 个是必装的!
按“整体社区体量 + 持续维护强度 + 生态配套”综合来看,LangGraph(LangChain 生态)目前是最活跃的。从“社区体量 + 持续开发强度 + 周边/教程”几个维度看:一句话选型建议:
Codex++的基本定义与核心功能安全边界在AI模型中的重要性研究Codex++安全边界的现实意义。
《OpenClaw公文写作实操指南》为秘书提供智能化写作解决方案,重点解析通知、报告、请示三类公文的规范要点与操作流程。指南详细说明OpenClaw的核心优势:规范性保障、效率提升、知识赋能和智能纠错,并分步骤演示如何利用提示词模板生成公文内容。针对通知类公文,强调要素完整性;报告类注重数据支撑与分析深度;请示类则突出"一文一事"原则。同时提供高级应用技巧,包括多文种串联写作、
随着大语言模型(LLM)与AI原生IDE(如Cursor、Windsurf等)的深度融合,一种被称为“氛围编码”(Vibe Coding)的新型软件工程范式应运而生。该范式强调开发者从繁重的低级语法编写中解脱出来,转而通过高阶意图表达与迭代提示词驱动AI自动生成代码。
昨天正常在用,今天突然打不开了。