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天壤小白v1.1.0版本上线，超实用的大模型文档集功能优化Tips，快来一探究竟！
Hi！小白的用户伙伴们，你们好！ 上月，「天壤小白」大模型产品三件套首次亮相2023WAIC。其中，应用开发平台最具特点的文档集功能，集成大模型强大的语义理解和推理技术，不仅有效破解大模型“幻觉”，还助力天壤快速适配企业需求，发布20+企业级智能应用。 今天，天壤小白v1.1.0版本上线！除了「模型 ......
pip离线下载安装工具包
1，为什么需要pip离线安装工具包 开发需要进行环境配置，如果在服务器上配置开发环境，由于各种各样的原因，可能会遇到服务器端是封闭环境，只能连接内网的情况。这就需要提前下载好安装包，在使用pip本地安装。 2，如何安装单个离线包 （1）如果环境配置端有联网条件，则直接在线安装即可： #pip ins ......
性能测试工具RunnerGo中如何管理接口
RunnerGo是一款基于go语言开发的开源测试平台，支持接口管理、自动化测试、性能测试等3大测试模块，今天给大家带来如何使用RunnerGo进行接口管理。 RunnerGo的接口管理类似于 Apipost，满足绝大多数接口管理需求。以下是使用 RunnerGo 进行接口调试的基本步骤： 1. 创建 ......
PageOffice——实现Word文档指定内容可编辑，其他内容只读
## pageoffice实现word文件部分区域可编辑依赖word中的书签 1.文件在本地打开将需要用户在线编辑的内容设置为数据区域DateRegion（数据区域：word中以PO_开头的书签）  按住Alt 复制到上面的轨道 把上面的改成黄色的 在文本上面打上蒙版 然后给蒙版的位置加上关键帧   { if (others && others.length > 0 ){ return {label, value, others}; } return {label, value}; } functi ......
用于3D MRI和CT扫描的深度学习模型总结
医学成像数据与其他我们日常图像的最大区别之一是它们很多都是3D的，比如在处理DICOM系列数据时尤其如此。DICOM图像由很多的2D切片组成了一个扫描或身体的特定部分。 那么如何为这类数据构建深度学习解决方案呢?本文中将介绍6种神经网络架构，可以使用它们来训练3D医疗数据上的深度学习模型。 3 d ......
利用pytorch自定义CNN网络（三）：构建CNN模型
本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第三篇，主要介绍如何构建一个CNN网络，关于本系列的全文见[这里](https://www.cnblogs.com/wpx123/p/17613613.html "这里")。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 4600U) + p ......
单细胞分析工具集 | 持续更新
镇楼综述： Best practices for single-cell analysis across modalities - Nature Reviews Genetics - 2023 最新的主流单细胞分析工具集 Milo Differential abundance testing on ......
基于Field_II_ver_3_24_windows_gcc工具箱的超声波二维成像与三维成像matlab仿真
1.算法理论概述 1. 1超声波成像的基本原理 超声波成像是一种通过超声波对物体进行成像的技术。超声波成像的原理是利用超声波在不同组织之间传播速度不同的特点，探测物体内部的结构。超声波成像可以分为二维成像和三维成像两种。二维成像是将超声波探头沿一个方向扫描目标物体，得到一系列沿该方向的回波信号，通过 ......
llama2模型部署方案的简单调研-GPU显存占用(2023年7月25日版)
https://blog.csdn.net/Fatfish7/article/details/131925595 先说结论全精度llama2 7B最低显存要求：28GB全精度llama2 13B最低显存要求：52GB全精度llama2 70B最低显存要求：280GB 16精度llama2 7B预测最 ......
Stata广义矩量法GMM面板向量自回归PVAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24016 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 最近我们被要求撰写关于广义矩量法GMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 面板向量自回归（VAR）模型在应用研究中的应用越来越多。虽然专门用于估计时间序列VAR模型的程序通常作为标准功能包含在大多数统 ......
Hugging Face 的文本生成和大语言模型的开源生态
[更新于 2023 年 7 月 23 日: 添加 Llama 2。] 文本生成和对话技术已经出现多年了。早期的挑战在于通过设置参数和分辨偏差，同时控制好文本忠实性和多样性。更忠实的输出一般更缺少创造性，并且和原始训练数据更加接近，也更不像人话。最近的研究克服了这些困难，并且友好的交互页面能让每个人尝 ......
redis 2.8--7.0 常用数据类型及性能测试工具
redis 2.8--7.0 1.redis-cli 2.redis incr pageview redis incr pageview redis get pageview 3.Redis hash 是一个 string 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适 ......
Vim编辑器中的保存与退出之道：`:wq`与`ZZ`
## 一段别样的探索 在我周围的朋友中，我对Vim的深入理解和使用是出了名的。然而，近日我发现一个问题，当我询问他们如何保存并退出Vim编辑器时，答案令我惊讶——他们几乎都回答“`:wq`”。而我习惯的`ZZ`命令，却鲜有人知。这让我思考，为什么在同样是Vim用户中，我们的退出方式会如此不同？ ## ......
docker安装drawio绘图工具
## docker安装drawio绘图工具 ### 一、拉取镜像 ~~~ssh docker pull jgraph/drawio ~~~ ### 二、启动容器 ~~~ssh docker run --name="draw" -p 8080:8080 -p 8443:8443 jgraph/draw ......
主成分分析（PCA）模型学习笔记（一）
[TOC](主成分分析（PCA）模型学习笔记（一）) # 为什么使用PCA ## 从过拟合说起 在数据量小、数据维度高，模型较为复杂时，很容易产生过拟合。训练误差小而泛化误差较大被称为过拟合，而我们所追求的是泛化误差较小，为了解决过拟合问题，一般有以下的解决方案，一是最直接有效的方法，增加数据量，但 ......
线性判别分析（LDA）模型笔记
[TOC](线性判别分析（LDA）模型笔记) # 模型概况 线性判别方法（Linear Discrimination Analysis)是一种经典的线性学些方法，最早由Fisher提出，也叫“Fisher判别分析”。 LDA的思想非常朴素，也即是，将样例投影到一条直线上使得同类样例的投影点尽可能近， ......
TensorRT 模型加密杂谈
在大多数项目交付场景中，经常需要对部署模型进行加密。模型加密一方面可以防止泄密，一方面可以便于模型跟踪管理，防止混淆。 由于博主使用的部署模型多为TensorRT格式，这里以TensorRT模型为例，讲解如何对模型进行加密、解密以及推理加密模型。 ## 加密算法的选择和支持的库 [Crypto++] ......