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2024-11-28 22:10:25
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原创 Windows快速部署并使用GitHub上Swift项目
2.找到项目，release部分，下载最新版的ZIP文件，并且打开，解压。，安装必须安装的包文件。
2024-11-13 21:40:08
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原创 产品经理晋级-Axure中继器制作美观表格
点击中继器，输入表格信息；在中继器中创建表格内容，把你想要的效果制作在中继器中，表头有几个表格，这边就对应多少个。关于如何使用axure中继器制作表格。
2024-11-09 19:11:57
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原创 CDN加速流程分享
：添加域名后，阿里云CDN会为您分配对应的CNAME域名，您需要完成CNAME配置，CDN服务才能生效。解释一下为什么要变成域名才行，因为国内要使用cdn就必须把ip转为域名才能进行加速，国外的就不需要。输入到“加速域名”中，添加一下配置，业务类型根据你的业务进行选择，我们比较小规模就选择图片小文件。我们有IP,我们需要用CDN的阿里云进行加速，让网站的视频显示的更加流畅。首先，我们面对的第一个问题就是把ip解析成域名的形式，我们这里的域名是。后面你就会有这样的页面，意味着添加成功了。
2024-10-19 12:07:47
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原创 关于如何将一些库函数在虚拟环境设置环境，ffmpeg为例
我们说在conda虚拟环境中，如何添加一些需要本地配置的文件下载ffmpeg下载后记住位置，我这里是放到我的环境变量中（记住要带有bin）在自己的终端里面输入检查一下是否放进来了，如果是下图就说明可以了。
2024-08-16 17:02:39
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原创 Prompting已死？DSPy：自动优化LLM流水线
DSPy 模块是参数化的，这意味着它们可以通过创建和收集示例来学习如何应用提示、微调、增强和推理技术的组合。案例研究表明：简洁的 DSPy 流程可以表达及优化复杂的 LLM pipeline。
2024-08-14 19:42:48
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原创 蚂蚁开源多Agent框架——muAgent
CodeFuse-muAgent [1]是蚂蚁CodeFuse团队开发的Mulit Agent框架，其核心宗旨在于简化agents的标准操作程序（SOP）编排流程。多Agents的核心关键即Agent的交互链路，也即实现SOP的关键。其核心在于如何把上一个Agent的输出给到下一个Agent的输入，其中需要涉及到llm的输出、具体action的执行以及信息的解析处理。之前没有了解过国内多Agent框架，因为本身也不多；
2024-08-08 11:08:53
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原创 Axure免费试用eChart可视化表格！！！
这边随便举一个例子，点开页面，可以看到左边是这个表格的代码以及导入的库，我们可以对其中内容进行修改。到这里可以看到要我们链接一个URL或者文件，此时此刻我们打开eChart网站。我们点击“下载示例”，把这个页面下载下来，格式是HTML。将下载好的文件，找到其本地文件地址，我这里的是。即可展示，除此之外，我们还有其他的办法展示吗？这边使用一个Axure 9版本进行展示。将此本地链接放入链接属性中。
2024-08-07 15:23:56
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原创 【LLM】大语言模型Prompt调教指南
什么是大语言模型（LLM）？什么是prompt？A：大语言模型（Large Language Model）是指使用深度学习技术训练出的大规模自然语言处理模型。这些模型具备理解和生成人类语言的能力，可以用于文本生成、机器翻译、对话系统等任务。而prompt是与大语言模型进行交互时提供给模型的指令或问题。它是作为输入的一段文字或问题，用于引导模型生成特定的回答或内容。通过编写一个合适的prompt，可以引导大语言模型生成符合预期的回复或完成特定任务。
2024-08-01 16:36:03
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原创 【AI】Ollama+OpenWebUI+llama3本地部署保姆级教程，没有连接互联网一样可以使用AI大模型！！！
在没有互联网的环境下部署，可以将下载好的Ollama安装包复制到此环境安装，然后将下载好的模型复制到相应路径就可以在无互联网的环境下使用。默认安装后的目录：C:\Users\username\AppData\Local\Programs\Ollama。8B模型一般16GB内存就可以跑的很流畅，70B模型则至少需要64GB内存，有CPU就可以跑，当然有GPU更好。注册登录后可以看到直接可以选择之前部署好的llama3:8b模型，通过对话测试下它的能力。打开之后是这个样子，一般不需要使用，用命令行操作即可。
2024-07-25 17:35:29
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原创 LangChain学习笔记一
首先先有一个概念LangChain 是一个基于语言模型开发应用程序的框架，它可以实现以下功能：数据感知：将语言模型连接到其他数据源自主性：允许语言模型与其环境进行交互LangChain 的主要价值在于：组件化：为使用语言模型提供抽象层，以及每个抽象层的一组实现。组件是模块化且易于使用的，无论您是否使用 LangChain 框架的其余部分。现成的链：结构化的组件集合，用于完成特定的高级任务现成的链使得入门变得容易。对于更复杂的应用程序和微妙的用例，组件化使得定制现有链或构建新链变得更容易。
2024-07-22 15:02:23
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原创 AI Agent智能体/代理主流框架/智能代理的未来与挑战！
AI Agent结构是Agentic Workflow-智能体工作流，是一种利用人工智能代理(AI Agents)来执行任务的迭代和多步骤方法。能让Zero-shot表现优秀，这就要求模型需要具备很强的泛化能力，这通常需要在大规模的数据集上进行训练
2024-07-10 21:38:26
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原创 关于启动大语言模型的流程与步骤
本项目对于硬件有一定要求：GPU 显存不小于16GB，支持最低配置显卡型号为 NVIDIA Tesla T4。完整 Python 依赖软件包见requirements.txt。安装完成后，建议新建一个 Python 虚拟环境，命名为。使用 nohup 后台启动 Jupyter Lab。建议使用 GPU 云服务器来进行模型训练和微调。Jupyter Lab 输出的日志将会保存在。文件（已在 .gitignore中过滤）。根据你的实际情况，找到对应的。之后每次使用需要激活此环境！
2024-07-05 00:55:33
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原创 fatal: unable to access ‘https://huggingface.co/xxx‘: Failed to connect to huggingface.co port 443
关于 Git 配置的更多信息，请阅读。
2024-05-09 14:45:07
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原创 Windows如何在虚拟环境中配置好CUDA与CUDNN
我们跑大模型，无论是视觉还是文本、多模态等等都需要用到GPU结果：我这边用来泡模型的是llama_factory进入到虚拟环境，输入查看自己适合的cuda版本我这里选择的是这个，我们在一个网页里面打开url，把下载后的cuda放在一个地方，后面如果还要为虚拟环境配置相应的cuda我们还可以用到。下载后放在一个地方，我这边放在了：C:\D\Cuda_Cudnn\cudnn-8.9.2.26-cuda11_0.conda现在把下载后的cuda与cudnn一起装到自己的环境中，遵循下面的规则。
2024-03-20 18:50:56
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原创 pycharm如何配置已经添加好的conda解释器
由于项目所需python版本多样，有些项目只能python3.9才跑得起来，有些需要python3.11，要在python不同版本之间切换，因此我选用conda实现python版本环境包装。那么如何在pycharm中试用我刚刚创立的环境呢？
2023-11-24 16:47:59
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原创 设置环境变量找不到“高级系统设置“，我的电脑右键点击属性也不是”系统属性“页面
快捷键方式：windows+r如果没有windows这个键则如下图：输入以下代码即可sysdm.cpl
2021-11-18 10:39:52
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原创 关于jax，tensorflow的安装详细教程
jax在下面pycharm中有提示你在哪里下载，所以如果下次遇到有什么要下载的包都可以尝试这种方式去下载（在找找pycharm有没有提示，然后直接点网站看教程，这嘎是官网的教程，很详细）为了下载一个版本只有JAX的cpu，可能要用到当地的开发，你可以用.....(我英语很差的！)依次输入以下代码pip install --upgrade pippip install --upgrade "jax[cpu]"pip install --upgrade pip# Install..
2021-11-14 23:28:22
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转载 ERROR: Failed building wheel for grpcio 或者DEPRECATION: Python 3.5 reached the end of its life on S
像上面这样的错误，是因为这一行就已经出现问题了：DEPRECATION: Python 3.5 reached the end of its life on September 13th, 2020. Please upgrade your Python as Python 3.5 is no longer maintained. pip 21.0 will drop support for Python 3.5 in January 2021. pip 21.0 will remove supp...
2021-11-14 23:05:31
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空空如也
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