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原创 Gradio全解20——Streaming:流式传输的多媒体应用(6)——构建视频流目标检测系统

本章讲述流式传输的应用,包括音频、图像和视频格式的流式传输。音频应用包括流式传输音频、构建音频对话式聊天机器人、实时语音识别技术和自动语音检测功能;图像应用包括基于WebRTC的摄像头实时目标检测;视频应用包括构建视频流目标检测系统。

2025-05-05 20:44:55 600

原创 Gradio全解20——Streaming:流式传输的多媒体应用(5)——基于WebRTC的摄像头实时目标检测

本章讲述流式传输的应用,包括音频、图像和视频格式的流式传输。音频应用包括流式传输音频、构建音频对话式聊天机器人、实时语音识别技术和自动语音检测功能;图像应用包括基于WebRTC的摄像头实时目标检测;视频应用包括构建视频流目标检测系统。

2025-05-05 20:25:01 746

原创 Gradio全解20——Streaming:流式传输的多媒体应用(4)——基于Groq的带自动语音检测功能的多模态Gradio应用

本章讲述流式传输的应用,包括音频、图像和视频格式的流式传输。音频应用包括流式传输音频、构建音频对话式聊天机器人、实时语音识别技术和自动语音检测功能;图像应用包括基于WebRTC的摄像头实时目标检测;视频应用包括构建视频流目标检测系统。

2025-05-05 19:26:19 400

原创 Gradio全解20——Streaming:流式传输的多媒体应用(3)——实时语音识别技术

本章讲述流式传输的应用,包括音频、图像和视频格式的流式传输。音频应用包括流式传输音频、构建音频对话式聊天机器人、实时语音识别技术和自动语音检测功能;图像应用包括基于WebRTC的摄像头实时目标检测;视频应用包括构建视频流目标检测系统。

2025-05-02 16:57:05 810

原创 Gradio全解20——Streaming:流式传输的多媒体应用(2)——构建对话式聊天机器人

本章讲述流式传输的应用,包括音频、图像和视频格式的流式传输。音频应用包括流式传输音频、构建音频对话式聊天机器人、实时语音识别技术和自动语音检测功能;图像应用包括基于WebRTC的摄像头实时目标检测;视频应用包括构建视频流目标检测系统。

2025-04-30 18:36:31 713

原创 Gradio全解20——Streaming:流式传输的多媒体应用(1)——流式传输音频:魔力8号球

本章讲述流式传输的应用,包括音频、图像和视频格式的流式传输。音频应用包括流式传输音频、构建音频对话式聊天机器人、实时语音识别技术和自动语音检测功能;图像应用包括基于WebRTC的摄像头实时目标检测;视频应用包括构建视频流目标检测系统。

2025-04-30 18:19:14 919

原创 从Gradio App创建Discord Bot/Slack Bot/Website Widget(3)——从Gradio App创建Website Widget

为了拓展Gradio App的应用范围,本章讲解从Gradio App分别创建Discord Bot/Slack Bot/Website Widget。

2025-04-17 18:06:29 584

原创 从Gradio App创建Discord Bot/Slack Bot/Website Widget(2)——从Gradio App创建Slack Bot

为了拓展Gradio App的应用范围,本章讲解从Gradio App分别创建Discord Bot/Slack Bot/Website Widget。

2025-04-15 21:44:39 809

原创 从Gradio App创建Discord Bot/Slack Bot/Website Widget(1)——从Gradio App创建Discord Bot

为了拓展Gradio App的应用范围,本章讲解从Gradio App分别创建Discord Bot/Slack Bot/Website Widget。

2025-04-15 21:40:10 934

原创 WG18:从Gradio App创建Discord Bot/Slack Bot/Website Widget(2)——从Gradio App创建Slack Bot

我们可以将Gradio应用部署为Slack机器人,让Slack工作区中的成员直接与之互动。Slack官网地址https://slack.com,Slack可以将人员、项目、应用和AI代理整合在一起,进行人员组织协作、项目管理、工具集成并可使用人工智能Slack AI及智能代理Agentforce提供服务。

2025-04-11 17:42:43 52

原创 WG18:从Gradio App创建Discord Bot/Slack Bot/Website Widget(1)——从Gradio App创建Discord Bot

Discord是专为游戏和快乐打造的群聊,它是与朋友们一起游戏、放松,甚至是打造全球社区的理想平台;用户可以自由定制自己的一方天地,在其中聊天、游戏,与朋友共度美好时光。我们可以将Gradio应用部署为Discord机器人,让Discord服务器中的用户直接与之互动。

2025-04-11 17:18:07 343

原创 使用LangChain Agents构建Gradio及Gradio Tools(6)——创建自己的GradioTool

本章使用LangChain Agents构建Gradio,首先介绍LangChain Agents概念及执行逻辑,并给出演示用例,然后用其构建Gradio,最后介绍如何通过智能体使用Gradio Tools,以及如何创建Gradio Tools。

2025-04-08 09:22:04 756 1

原创 使用LangChain Agents构建Gradio及Gradio Tools(5)——gradio_tools的端到端示例详解

本章使用LangChain Agents构建Gradio,首先介绍LangChain Agents概念及执行逻辑,并给出演示用例,然后用其构建Gradio,最后介绍如何通过智能体使用Gradio Tools,以及如何创建Gradio Tools。

2025-04-07 17:04:04 1018

原创 使用LangChain Agents构建Gradio及Gradio Tools(4)——Gradio Tools:gradio_tools库

本章使用LangChain Agents构建Gradio,首先介绍LangChain Agents概念及执行逻辑,并给出演示用例,然后用其构建Gradio,最后介绍如何通过智能体使用Gradio Tools,以及如何创建Gradio Tools。

2025-04-07 16:11:11 906

原创 使用LangChain Agents构建Gradio及Gradio Tools(3)——使用Langchain agents构建Gradio UI

本章使用LangChain Agents构建Gradio,首先介绍LangChain Agents概念及执行逻辑,并给出演示用例,然后用其构建Gradio,最后介绍如何通过智能体使用Gradio Tools,以及如何创建它。

2025-03-31 17:24:29 846

原创 使用LangChain Agents构建Gradio及Gradio Tools(2)——LangChain Agent示例

本章使用LangChain Agents构建Gradio,首先介绍LangChain Agents概念及执行逻辑,并给出演示用例,然后用其构建Gradio,最后介绍如何通过智能体使用Gradio Tools,以及如何创建它。

2025-03-31 17:17:48 1168

原创 使用LangChain Agents构建Gradio及Gradio Tools(1)——LangChain Agent概念

本章使用LangChain Agents构建Gradio,首先分别介绍LangChain Agents原理,并给出演示用例,然后用其构建Gradio,最后介绍如何使用和创建Gradio Tools。

2025-03-29 17:44:03 1132

原创 LangChain详述(4)——LCEL

LangChain使用简单,并拥有庞大的用户和贡献者社区,由LangChain实现的agents也具有一定代表性。但LangChain本身的知识结构较为庞杂,因此本章先讲述LangChain优势分析、学习资料、架构及LCEL,后续章节再介绍各个组件,为使用LangChain构建agent做铺垫。

2025-03-29 09:56:44 1074

原创 LangChain其它五类组件详解(6)—— 查询分析(Query analysis)

本章按照项目中的应用顺序,依次介绍其余四种主要组件Document loaders、Embedding models、Vector stores、Retrievers,再加入非主要但常用的Text splitters,而查询分析(Query analysis)是对Retrievers概念的补充,在讲解原理后对每个组件给出简单示例。

2025-03-24 11:26:11 906

原创 LangChain其它五类组件详解(5)——检索器(Retrievers)

本章按照项目中的应用顺序,依次介绍其余四种主要组件Document loaders、Embedding models、Vector stores、Retrievers,再加入非主要但常用的Text splitters,而查询分析(Query analysis)是对Retrievers概念的补充,在讲解原理后对每个组件给出简单示例。

2025-03-23 14:48:11 1042

原创 LangChain其它五类组件详解(4)——向量存储(Vector stores)

本章按照项目中的应用顺序,依次介绍其余四种主要组件Document loaders、Embedding models、Vector stores、Retrievers,再加入一个非主要但常用的Text splitters,并对每个组件给出简单示例。

2025-03-23 14:47:17 916

原创 LangChain其它五类组件详解(3)—— 嵌入模型(Embedding models)

本章按照项目中的应用顺序,依次介绍其余四种主要组件Document loaders、Embedding models、Vector stores、Retrievers,再加入一个非主要但常用的Text splitters,并对每个组件给出简单示例。

2025-03-22 12:34:39 974

原创 LangChain其它五类组件详解(2)—— 文本分割器(Text splitters)

本章按照项目中的应用顺序,依次介绍其余四种主要组件Document loaders、Embedding models、Vector stores、Retrievers,再加入一个非主要但常用的Text splitters,并对每个组件给出简单示例。

2025-03-22 12:15:47 802

原创 LangChain其它五类组件详解(1)—— 文档加载器(Document loaders)

本章按照项目中的应用顺序,依次介绍其余四种主要组件Document loaders、Embedding models、Vector stores、Retrievers,再加入一个非主要但常用的Text splitters,并对每个组件给出简单示例。

2025-03-21 20:26:06 1457

原创 LangChain组件Tools/Toolkits详解(7)——工具调用与Toolkits

LangChain中的tool抽象类将Python函数与定义函数名称、描述和预期参数的模式schema关联起来,以明确创建工具的作用及调用方式。本节将从Tools接口与创建工具概述、装饰器@tool、结构化工具StructuredTool、处理Error、返回产物artifact、特殊类型注解、工具调用和Toolkits等方面详细介绍工具。

2025-03-21 20:20:44 676

原创 LangChain组件Tools/Toolkits详解(6)——特殊类型注解Annotations

LangChain中的tool抽象类将Python函数与定义函数名称、描述和预期参数的模式schema关联起来,以明确创建工具的作用及调用方式。本节将从Tools接口与创建工具概述、装饰器@tool、结构化工具StructuredTool、处理Error、返回产物artifact、特殊类型注解、工具调用和Toolkits等方面详细介绍工具。

2025-03-20 11:13:12 1086

原创 LangChain组件Tools/Toolkits详解(5)——返回产出artifact

LangChain中的tool抽象类将Python函数与定义函数名称、描述和预期参数的模式schema关联起来,以明确创建工具的作用及调用方式。本节将从Tools接口与创建工具概述、装饰器@tool、结构化工具StructuredTool、处理Error、返回产物artifact、特殊类型注解、工具调用和Toolkits等方面详细介绍工具。

2025-03-20 11:12:21 974

原创 LangChain组件Tools/Toolkits详解(4)——处理ToolException

LangChain中的tool抽象类将Python函数与定义函数名称、描述和预期参数的模式schema关联起来,以明确创建工具的作用及调用方式。本节将从Tools接口与创建工具概述、装饰器@tool、结构化工具StructuredTool、处理Error、返回产物artifact、特殊类型注解、工具调用和Toolkits等方面详细介绍工具。

2025-03-19 11:40:26 1104

原创 LangChain组件Tools/Toolkits详解(3)——结构化工具StructuredTool

LangChain中的tool抽象类将Python函数与定义函数名称、描述和预期参数的模式schema关联起来,以明确创建工具的作用及调用方式。本节将从Tools接口与创建工具概述、装饰器@tool、结构化工具StructuredTool、处理Error、返回产物artifact、特殊类型注解、工具调用和Toolkits等方面详细介绍工具。

2025-03-19 11:24:15 885

原创 LangChain组件Tools/Toolkits详解(2)——装饰器@tool

LangChain中的tool抽象类将Python函数与定义函数名称、描述和预期参数的模式schema关联起来,以明确创建工具的作用及调用方式。本节将从Tools接口与创建工具概述、装饰器@tool、结构化工具StructuredTool、处理Error、返回产物artifact、特殊类型注解、工具调用和Toolkits等方面详细介绍工具。

2025-03-18 16:33:09 1116

原创 LangChain组件Tools/Toolkits详解(1)——Tools接口与创建工具概述

LangChain中的tool抽象类将Python函数与定义函数名称、描述和预期参数的模式schema关联起来,以明确创建工具的作用及调用方式。本节将从Tools接口与创建工具概述、装饰器@tool、结构化工具StructuredTool、处理Error、返回产物artifact、特殊类型注解、工具调用和Toolkits等方面详细介绍工具。

2025-03-18 16:27:56 743

原创 LangChain组件Chat models详解(6)——高级主题

LangChain本身集成了大量供应商和组件,资料庞杂,理解起来颇有难度。Chat models作为LangChain的主要组件,涵盖了最常用的功能,也是各提供商集成的主要载体,所以本章以Chat models为代表介绍LangChain组件。本章Chat models主要内容包括Chat models介绍、接口、消息、工具、结构化输出、多模态以及高级主体,为后续使用Agent创建Gradio做铺垫。

2025-03-13 11:29:32 637

原创 LangChain组件Chat models详解(5)——多模态

LangChain本身集成了大量供应商和组件,资料庞杂,理解起来颇有难度。Chat models作为LangChain的主要组件,涵盖了最常用的功能,也是各提供商集成的主要载体,所以本章以Chat models为代表介绍LangChain组件。本章Chat models主要内容包括Chat models介绍、接口、消息、工具、结构化输出、多模态以及高级主体,为后续使用Agent创建Gradio做铺垫。

2025-03-13 11:25:06 866

原创 LangChain组件Chat models详解(4)——结构化输出

LangChain本身集成了大量供应商和组件,资料庞杂,理解起来颇有难度。Chat models作为LangChain的主要组件,涵盖了最常用的功能,也是各提供商集成的主要载体,所以本章以Chat models为代表介绍LangChain组件。本章Chat models主要内容包括Chat models介绍、接口、消息、工具、结构化输出、多模态以及高级主体,为后续使用Agent创建Gradio做铺垫。

2025-03-12 16:57:26 828

原创 LangChain组件Chat models详解(3)——消息(Messages)

LangChain本身集成了大量供应商和组件,资料庞杂,理解起来颇有难度。Chat models作为LangChain的主要组件,涵盖了最常用的功能,也是各提供商集成的主要载体,所以本章以Chat models为代表介绍LangChain组件。本章Chat models主要内容包括Chat models介绍、接口、消息、工具、结构化输出、多模态以及高级主体,为后续使用Agent创建Gradio做铺垫。

2025-03-12 16:54:47 822

原创 LangChain组件Chat Models详解(2)——接口

LangChain使用简单,并拥有庞大的用户和贡献者社区,由LangChain实现的agents也具有一定代表性。但LangChain本身集成了大量供应商和组件,资料庞杂,理解起来颇有难度,内容也非常多,所以拆分为三章。本章介绍LangChain组件Chat models,为后续使用Agent创建Gradio做铺垫。

2025-03-05 17:34:54 718

原创 LangChain组件Chat models详解(1)——功能介绍

Chat models是一种现代LLMs,它使用一系列消息作为输入,返回消息作为输出(与使用纯文本相反),Chat models中通常使用各供应商较新的型号。另外需要说明的是,聊天模型是语言模型的变体,虽然聊天模型在幕后使用语言模型,但它们公开的界面有点不同。它们不是公开一个“文本输入,文本输出”的API,而是公开一个将“聊天消息”作为输入和输出的接口。

2025-03-05 17:29:08 669

原创 LangChain详述(3)——架构

LangChain使用简单,并拥有庞大的用户和贡献者社区,由LangChain实现的agents也具有一定代表性。但LangChain本身集成了大量供应商和组件,资料庞杂,理解起来颇有难度,内容也非常多,所以拆分为两张。本章先介绍LangChain概念、学习资料、架构和组件,为后续使用Agent创建Gradio做铺垫。

2025-02-28 16:24:34 971

原创 LangChain详述(2)——学习资料

LangChain使用简单,并拥有庞大的用户和贡献者社区,由LangChain实现的agents也具有一定代表性。但LangChain本身集成了大量供应商和组件,资料庞杂,理解起来颇有难度,内容也非常多,所以拆分为两张。本章先介绍LangChain概念、学习资料、架构和组件,为后续使用Agent创建Gradio做铺垫。

2025-02-28 16:12:32 775

原创 使用transformers.agents构建Gradio UI(6)——通过transformers.agents构建Gradio UI

本章讲述如何使用transformers.agents构建Gradio UI,内容包括代理概念类型和构建、定义大模型引擎Engines、创建和使用Tools、系统提示、其它设置和使用transformers.agents构建Gradio UI。关于库transformers的介绍请参考Hugging Face章节中的六大工具库实战。

2025-02-22 17:47:46 841

【语音处理与AI聊天】基于Groq和Llama模型的音频转录及营养成分估算对话系统实现

内容概要:本文介绍了一个基于Groq和Gradio构建的语音转文字及营养咨询对话机器人的实现细节。该机器人首先通过Whisper语音识别模型将用户的语音输入转换为文本,然后利用Llama大语言模型进行对话管理,逐步询问并估算用户的饮食摄入量,包括总卡路里、蛋白质、碳水化合物、脂肪、纤维和糖分含量。整个系统通过Gradio界面提供给用户,支持实时录音、自动语音识别以及对话交互。此外,还涉及了音频文件的处理、环境变量的配置(如API密钥)以及异常处理机制。; 适合人群:对语音识别、自然语言处理和机器学习感兴趣的开发者,特别是那些希望了解如何整合多个AI模型来构建复杂应用的工程师。; 使用场景及目标:①用于个人健康管理,帮助用户记录和分析日常饮食摄入;②作为技术示例,展示如何结合Groq平台、Whisper和Llama模型来创建语音驱动的应用程序;③研究语音识别与对话系统的集成方法及其实际应用效果。; 阅读建议:由于本文涉及较多的技术细节和代码片段,建议读者具备一定的Python编程基础,尤其是对API调用、异步编程和Web开发有所了解。同时,在实践中可以尝试运行代码并调整参数,以便更好地理解各个组件的工作原理。

2025-05-05

Gradio-Tools+LLM-Agents

使用gradio_tools的方法很简单,只需从库gradio_tools导入所需的工具,并将它们传递给LangChain的initialize_agent方法即可。如下例所示,我们从预构建工具集中分别导入StableDiffusionPromptGeneratorTool、StableDiffusionTool、ImageCaptioningTool和ImageCaptioningTool,它们将依次创建改进的提示、根据提示创建图片、为图片添加文字说明并根据改进提示创建视频。

2024-11-04

estimated.txt

误差分析中的预估轨迹

2021-07-08

groundtruth.txt

误差估计中的真实轨迹

2021-07-08

四元数插值方法SlerpSquadSpicvSping知识总结思维导图.xmind

最近在学习思维导图,闲来无事,就把之前写过的博客,四元数插值方法Slerp、Squad、Spicv和Sping知识点总结整理为思维导图,有了这张图,复习时就不用再看十几万字的文章了。

2021-06-25

四元数插值绘图论文原始代码

论文《Quaternions, Interpolation and Animation》四元数运算原始代码,包括基本运算和Slerp\Squad\Spring插值

2021-03-06

rigidMotion.zip

代码包括三部分:旋转矩阵和变换矩阵,旋转向量和欧拉角,四元数表示旋转。请下载解压后,使用KDevelop导入工程,注意CMake版本。因版本问题,如有必要,请删除.kdev文件,重新创建工程。

2020-03-25

微软笔试面试整理题.txt

很全的微软面试题和笔试题整理,相信对从事这行业面试的朋友很有帮助

2011-04-22

空空如也

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