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轻松玩转开源大语言模型bloom(一)

文字生成?知识问答?手把手带你体验人人都能玩的开源大语言模型。

  • 2023-05-05
  • 阅读270

Git记录

意外着我可以将一个项目添加多个远程的仓库地址,只不过需要注意的一点就是git push后面需要追加origin之类的仓库地址。

  • 2023-05-05
  • 阅读249

AutoGPT怎么用?一文配置自己的AutoGPT!

Auto GPT是Github上的一个免费开源项目,结合了GPT-4和GPT-3.5技术,通过API创建完整的项目。与ChatGPT不同的是,用户不需要不断对AI提问以获得对应回答,在AutoGPT中只需为其提供一个AI名称、描述和五个目标,然后AutoGPT就可以自己完成项目。它可以读写文件、浏览网页、审查自己提示的结果,以及将其与所说的提示历史记录相结合。Auto GPT相当于给基于GPT的模型一个内存和一个身体。有了它,你可以把一项任务交给AI智能体,让它自主地提出一个计划,然后执行计划。

  • 2023-05-05
  • 阅读261

Qt的下载与安装(开源版本)(含“网络错误”镜像版解决办法)

(2)打开如下图运行框,将Qt文件拖到窗口里->空一格输入“--mirror https://mirrors.aliyun.com/qt”->按enter键进入,即可成功安装。1、打开Microsoft Edeg浏览器,搜索Qt->点击Get Qt-Download Now;4、注意下载到除C盘以外的盘,防止C盘爆红,可在“下载”中打开文件所在位置以及打开文件;(1)点击注册,然后输入自己的电子邮箱(最好是QQ邮箱)并设置密码;(1)按“win+R”键弹出“运行”窗口,输入"cmd",点击确定;

  • 2023-05-05
  • 阅读209

【websocket前后端交互】vue-springboot实现websocket前后端交互链接,websocket心跳重连,包含前后端代码,复制即可用【详细解释版本】

前言:还是老规矩,一步步的教大家如何建立前后端的 websocket 链接,并能完成互相传送数据的简单功能。由于网上找了半天发现很多帖子都是东一句西一句的,要不就是写的没什么注释和解释,导致我这个前端人员看后端代码非常折磨。但是,总算慢慢摸索给整出来了,那现在我就把一个详细版的,用前端小伙伴也听得懂的大白话来说一下如何实现 websocket 功能。效果图文档说明前端代码部分防止有后端小伙伴想写个前端代码的,不知道写哪里。我给个结构图代码直接复制,然后再views内创建一个vue文件

  • 2023-05-05
  • 阅读238

【Smart-Doc】 使用说明

smart-doc 使用介绍 基于2.6.2版本

  • 2023-05-05
  • 阅读378

记github学生认证

就在前段时间 github copilot 不是内测结束了,然后要开始收费了,收费标准 一个月 $10 / 一年 $100。这费用对于我本不富裕的生活雪上加霜。而 coplot 对教育认证有免费资格使用,于是乎就有了此次较为艰辛的 github 学生认证。

  • 2023-05-05
  • 阅读223

不用梯子,GitHub也能访问并提速

不用梯子,GitHub也能访问并提速

  • 2023-05-05
  • 阅读221
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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