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原创有哪些流行的中文开源语言模型？

5. **RoBERTa-Base, Chinese**：Facebook AI的RoBERTa模型的中文版本，通过在更大的数据集上训练和优化训练策略，提高了中文文本处理的性能。4. **XLNet-Chinese**：XLNet的中文版本，是一种自回归预训练模型，通过排列语言建模来提高模型对文本的理解能力，适用于多种中文NLP任务。1. **BERT-Base, Chinese**：Google发布的BERT模型的中文版本，预训练包括中文在内的多语言模型，适用于各种中文NLP任务。

2024-02-03 19:02:23 879

原创不能连接互联网的情况下如何安装tensorflow?

TensorFlow 可能依赖于特定版本的其他库（如 `numpy`、`protobuf` 等），你可能需要预先下载这些依赖项的 Wheel 文件，并在安装 TensorFlow 之前安装它们。首先，需要在有互联网连接的设备上下载 TensorFlow 的 Wheel 文件（`.whl` 文件）。使用USB驱动器或其他存储设备，将下载的 `.whl` 文件从有互联网连接的设备传输到没有互联网连接的目标计算机上。- 如果目标系统上没有安装 `pip`，你需要先安装 `pip`。

2024-02-03 14:46:36 437

原创不能连接互联网的情况下如何安装pytorch

2. **选择安装配置**：在PyTorch官网的“Get Started”部分，选择合适的安装配置，包括你的目标操作系统、包管理器（比如pip或conda）、Python版本以及CUDA版本（如果你需要GPU支持的话）。3. **获取下载命令**：网站会提供相应的安装命令，对于离线安装，你需要找到对应的Wheel文件（.whl）或conda包的下载链接。1. **将下载的文件转移至目标电脑**：使用USB驱动器或其他存储介质，将下载好的安装包转移到没有网络连接的电脑上。也需要确保安装所有必要的依赖项。

2024-02-03 14:44:11 458

原创 User开源模型ChatGLM3-6B如何使用？

3. **部署选项**：ChatGLM3-6B提供了多种部署选项，包括在有限的GPU VRAM上通过模型量化运行模型、在CPU上运行模型（虽然推理速度会较慢）、在配备Apple Silicon或AMD GPU的Mac上使用MPS后端运行模型，以及在多GPU环境中跨多个GPU部署模型。例如，可以通过运行`web_demo.py`或`web_demo2.py`启动基于Web的Demo，或者运行`cli_demo.py`在命令行界面与模型交互【17†source】。# 继续对话，保留对话历史。

2024-02-03 13:58:00 410

原创 ChatGLM3-6B可以进行模型微调吗

通过微调，可以在保留模型在大规模数据集上学习到的通用知识的基础上，调整模型参数以更好地适应特定任务的需求。4. **微调模型**：在选定的数据集上进行训练，以调整模型的权重以更好地适应特定任务。1. **选择适当的数据集**：根据你的特定任务（如文本分类、情感分析、问答系统等），选择或创建一个适合的数据集进行微调。5. **评估和优化**：在微调后，使用验证集或测试集评估模型的性能，并根据需要进一步调整参数或训练策略。2. **预处理数据**：根据模型的输入要求对数据进行适当的预处理，如分词、编码等。

2024-02-03 13:56:33 389

原创如何进行大模型微调？

这些步骤提供了一个一般性的微调流程，但具体的微调过程可能会根据任务的不同而有所变化。使用验证集对微调后的模型进行评估，以确保性能在训练和验证集上都是可接受的。根据你的任务需求，可能需要微调模型的架构。例如，修改输出层以适应任务的类别数量，或者添加一些任务特定的层。4. **调整模型架构（可选）：**2. **获取任务相关数据集：**1. **选择预训练模型：**6. **加载预训练模型：**9. **模型推断和应用：**5. **定义微调参数：**8. **评估模型性能：**3. **准备数据：**

2024-02-03 00:26:35 558 1

原创什么是大模型微调？

大模型微调（Fine-tuning）是指在一个预训练的深度学习模型的基础上，使用新的任务相关数据集对模型进行训练。预训练的模型通常是在大规模数据集上进行的，例如自然语言处理中的BERT、计算机视觉中的ResNet等。微调的目的是使模型适应新的特定任务，而不是从头开始训练一个全新的模型。通过微调，可以在相对较小的数据集上实现较好的性能，避免了从零开始训练一个新模型所需的大规模标注数据和计算资源。选择一个在大规模数据上预训练过的模型，该模型的学习到的特征对于相关任务是有用的。1. **选择预训练模型：**

2024-02-03 00:24:02 802

原创 PySparNN如何使用？

这个类接受两个参数：输入数据和一个参数`num_indexes`，指定要使用的索引数量。这只是一个简单的示例，实际使用中你可能需要根据你的数据和需求进行调整。data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], ...] # 例子数据。传递查询点和要返回的最近邻的数量。上述代码将返回最接近查询点的5个最近邻数据点及其对应的距离。1. **安装PySparNN：**3. **准备数据：**4. **建立索引：**5. **执行查询：**2. **导入库：**

2024-02-02 23:48:59 709

原创 PySparNN

PySparNN是一个用于近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbors，ANN）的Python库。ANN搜索是一种用于在大型数据集中快速查找最接近给定查询点的数据点的技术。这在许多机器学习和数据挖掘应用中都是一个关键的问题，因为精确的最近邻搜索可能在大规模数据集上变得非常昂贵。它的设计目标是在保持相对较低的内存使用的同时，提供高性能的查询速度。总的来说，PySparNN的作用是通过使用近似的方法在大型数据集中加速最近邻搜索，以提高效率并降低计算成本。

2024-02-02 23:44:59 370

原创 C#直接预览和处理PRT格式的三维模型

你可以调用MeshLabServer来转换PRT格式为其他支持的格式，然后使用其他库加载和显示。- AssimpNet是一个基于C#的Assimp（Open Asset Import Library）的封装库，支持多种三维模型格式，可能包括PRT。在使用这些框架之前，请确保它们支持PRT格式，或者考虑将PRT格式转换为支持的格式。注意，PRT格式可能不是常见的三维模型格式，因此你可能需要查看相关文档或库的支持情况。在C#中，要直接预览和处理PRT格式的三维模型，你可以使用一些第三方的3D图形库或框架。

2024-01-28 22:27:44 454

原创 html文档如何转化为.md格式

2. [HTML to Markdown Converter](https://domchristie.github.io/to-markdown/): 一个简单的在线工具，可以将HTML内容转换为Markdown。你可以从 [Pandoc的官方网站](https://pandoc.org/installing.html) 获取安装说明。1. [Pandoc Online](https://pandoc.org/try/): Pandoc 是一个强大的文档转换工具，支持HTML到Markdown的转换。

2024-01-24 23:45:53 921

原创安卓手机如何浏览.md格式的文件

请注意，Markdown是一种纯文本格式，所以基本上任何支持文本编辑或查看的应用都可以用于浏览Markdown文件。3. **使用文件管理器：** 如果Markdown文件存储在你的设备上，你可以使用Android设备上的文件管理器应用打开它。在Android手机上浏览Markdown（.md）格式的文件，你可以使用一些专门的Markdown阅读器或者通用的文本编辑器。1. **使用Markdown阅读器应用：** 有许多专门用于Markdown文件的阅读器应用可供选择。

2024-01-24 23:44:57 2195

原创 WPF前端的效果实现

在这个例子中，用户可以在文本框中输入消息，然后点击“Send”按钮，用户和的消息将显示在滚动的对话框中。实际上，你需要替换 `GenerateResponse` 方法，以便调用模型或与后端服务进行实时对话。这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的用户界面、对话逻辑和集成模型的代码。确保你的应用程序与模型或服务进行通信，并能够处理实时对话流程。// 这可能涉及到与后端API或服务的交互，具体取决于你的实现。// 在这里添加调用模型的代码，并获取模型生成的响应。// 在这里调用模型并生成响应。

2024-01-24 22:09:26 377

原创 wpf如何实现打字机的效果

在这个例子中，`fullText` 包含你想要显示的完整文本，`currentIndex` 跟踪当前显示的字符索引。`DispatcherTimer` 定期触发 `Timer_Tick` 方法，将下一个字符追加到 `TextBlock` 中，直到整个文本都显示完毕。在WPF (Windows Presentation Foundation) 中实现类似打字机的效果可以通过逐字符地显示文本来实现。此外，你可能需要添加适当的界面元素和样式来适应你的应用程序的整体设计。// 如果文本已全部显示，停止定时器。

2024-01-24 21:27:51 321

原创几种处理HTTP请求的.NET库

**内置库：** `System.Net.Http` 命名空间提供的 `HttpClient` 类是.NET内置的HTTP客户端库，非常适用于基本的HTTP请求。- **类型安全：** Refit 是一个基于接口的类型安全HTTP客户端库，允许你定义API的接口，并以类型安全的方式调用API。- **流式API：** Flurl 是一个流行的轻量级库，提供了流式API和现代的语法，用于构建和执行HTTP请求。- **适用性：** 它在处理RESTful服务时特别有用，支持异步操作和文件上传。

2024-01-24 00:15:38 399

原创 RestSharp支持异步操作

在这个例子中，`await client.ExecuteAsync(request)` 是异步调用，允许程序在等待HTTP响应的同时执行其他任务。当异步操作完成时，可以根据 `response.IsSuccessful` 来判断请求是否成功，并处理相应的响应或错误信息。请确保你的项目引用了RestSharp的适当版本，以便支持异步操作。是的，RestSharp支持异步操作。RestSharp是一个用于处理HTTP请求的.NET库，它在版本4及以上的版本中引入了异步支持。

2024-01-24 00:13:57 476

原创 Flurl.Http框架和RestSharp对比

**Flurl.Http：** Flurl 是一个轻量级的库，提供了一种简洁的、流畅的API设计。- **Flurl.Http：** Flurl 提供了一些有用的扩展方法，同时也可以通过创建自定义 `FlurlClient` 来进行更高级的自定义。- **RestSharp：** RestSharp 是一个相对老牌的库，有着长期的历史，但社区支持相对较少，最近的更新可能不如Flurl频繁。- **Flurl.Http：** Flurl 是一个较新的库，但在开源社区中已经得到了很好的关注和支持。

2024-01-24 00:12:55 482

原创 Entity Framework（EF）和 RestSharp

1. **用途：** Entity Framework 是一个对象关系映射（ORM）框架，用于在.NET应用程序中与数据库进行交互。1. **用途：** RestSharp 是一个用于处理 HTTP 请求的库，主要用于与 RESTful API 进行交互。3. **模型驱动开发：** EF 支持模型驱动开发，你可以通过定义实体类（Entity）来建模数据库表结构，而 EF 会负责将这些实体类映射到数据库表。4. **数据关系：** 适用于处理复杂的数据关系，包括表之间的关联和外键。

2024-01-24 00:12:25 361

原创 nuget安装

IIIIIIIIIIII。

2024-01-23 12:40:41 354

原创 C#如何建立Http请求

2.FlhttPc#url.Http框架。1.RestSharp框架。

2024-01-23 11:58:43 372

原创 VMware 打开Ubuntu出错

解决方法：

2024-01-21 20:11:23 325

原创 Docker 简介和安装

Docker 是一个应用打包、分发、部署的工具你也可以把它理解为一个轻量的虚拟机，它只虚拟你软件需要的运行环境，多余的一点都不要，而普通虚拟机则是一个完整而庞大的系统，包含各种不管你要不要的软件。本文档课件配套视频教程。

2024-01-16 21:58:51 925

原创 k8s和docker区别

就在Docker容器技术被炒得热火朝天之时，大家发现，如果想要将Docker应用于具体的业务实现，是存在困难的——编排、管理和调度等各个方面，都不容易。此外，它占的空间很小，虚拟机一般要几GB到几十GB的空间，而容器只需要MB级甚至KB级。2013年3月，dotCloud公司的创始人之一，Docker之父，28岁的Solomon Hykes正式决定，将Docker项目开源。虚拟机，就是在你的操作系统里面，装一个软件，然后通过这个软件，再模拟一台甚至多台“子电脑”出来。自己养不活，就吃“百家饭”嘛。

2024-01-15 23:18:59 874

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