CG-YL 大气压力变送器由电源模块、变送模块、数据处理模块等组成。外型小巧轻便，便于携带和连接，用户接口简洁、方便。采用电路模块技术开发变送器，用于实现对环境压力的测量，输出标准的电压信号，方便使用。采用优质铝合金型材，外部进行电镀喷塑处理，具有防雨、防腐蚀、抗老化、抗强磁干扰能力。
佩戴安全头盔是重要的安全措施，尤其在工地、建筑工程和工业生产等领域，安全头盔的佩戴对于工人的生命安全至关重要。为了更好地管理和监控佩戴安全头盔的情况，监测识别摄像机成为了一项重要的工具。监测识别摄像机可以通过智能技术监测并记录工人是否佩戴安全头盔，为管理者提供即时数据和警报，从而保障工作场所的安全。以下是关于佩戴安全头盔监测识别摄像机的文章。佩戴安全头盔监测识别摄像机作为一种应用广泛的监控设备，能
上节课，我们定义了AI航空客服助手需要使用的一系列API接口工具，并定义了一个简单的零样本代理作为用户的助手。没看过的同学可以点击链接LangGraph实战：从零分阶打造人工智能航空客服助手查阅。这次我们将讲述，如何通过LangGraph的特性，使得客服助手的行为更加可控。当智能助手代表用户执行操作时，用户几乎总是应该对是否执行这些操作拥有最终决定权。否则，即使是智能助手的一点小失误，或是它未能抵
前言时序数据在零售、金融、制造、医疗和自然科学等各个领域无处不在，而时序预测则是这些领域中一项至关重要的任务。近年来，深度学习模型在处理丰富、多变量的时序数据方面取得了显著进展，往往优于传统的统计方法，例如 ARIMA 或 GARCH。然而，大多数深度学习模型都需要经过漫长而复杂的训练和验证过程，才能在新的时序数据上进行测试。因此，对于需要快速部署和应用的实际场景，这些模型存在局限性。为了解决这一
引言随着自然语言处理(NLP)技术的飞速发展,预训练语言模型如BERT、GPT等在各类NLP任务上取得了瞩目的成绩,极大地推动了自然语言理解与生成能力的提升。然而,高性能的背后是海量的参数与计算量,这给模型的训练和推理带来了巨大的资源开销。以当前最大的语言模型GPT-3为例,其参数量高达1750亿,单次训练耗资数百万美元。如此庞大的模型虽然效果拔群,但也难以在边缘设备或实时场景中部署应用。因此,如
《用ChatGPT和 Power Query 为Excel提效》（Ultimate Excel with Power Query and ChatGPT）是一本革命性的手册，帮助你踏上通过Excel查找功能的复杂世界的变革之旅。这本书深入Excel，提供了100多种技术的细致探索。每种方法都清晰、精确地呈现，使得即使是最复杂的查找场景也易于理解。从传统功能到创新的问题解决方法，这本书为你提供了多样
如何将ChatGPT与其他营销工具和平台集成，例如社交媒体和电子邮件营销。作为企业主、经理或企业家，您知道时间是您最宝贵的资源之一。不幸的是，许多商业流程因重复性任务而陷入困境，这些任务占用了您一天中数小时的时间。如果有办法优化这些任务并节省宝贵的时间会怎样？这就是ChatGPT的用处所在。ChatGPT是一种AI驱动的语言模型，可用于自动化各种商业任务。从客户支持到内容创作，ChatGPT可以帮
Excel中很多数据在一行，现在想将三个为一组转为行。在kimichat中输入提示词：你是一个Python编程专家，具体步骤如下：打开excel文件：F:\AI自媒体内容\AI网络爬虫\工作簿1.xlsx
将列数据按照每3个一组移动到行；
具体操作示例：A1单元格内容移动到A1单元格A2单元格内容移动到B1单元格A3单元格内容移动到C1单元格A4单元格内容移动到A2单元格A5单元格内容移动到B2单
随着移动支付的普及，支付宝已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。其便捷的扫码支付功能让人们在购物、餐饮、交通等各个领域都能实现快捷支付。而在一些特定场景下，如异地远程收单，传统的支付方式往往无法满足用户的需求。本文将探讨如何通过支付宝扫码实现跳转到转账或红包支付的功能，以适应这种新型的支付场景。
需要制作的加：ewb2024
一、背景分析
异地远程收单是指消费者和商家不在同一地点，通过线
# 如何在AIStudio上安装PyTorch框架
## 一、流程概述
在AIStudio上安装PyTorch框架主要包括以下几个步骤：
```mermaid
erDiagram
开发者 --> 小白: 传授知识
小白 --> AIStudio: 安装PyTorch框架
```
## 二、具体步骤
### 步骤一：打开AIStudio
首先，你需要打开AIStudio平
# Apache OpenNLP 使用实例
Apache OpenNLP 是一个开源的自然语言处理工具包，提供了一套工具和库，可以用于处理文本中的自然语言信息。它可以帮助开发人员构建各种自然语言处理应用程序，如命名实体识别、句子分割、词性标注等。在本文中，我们将介绍如何使用 Apache OpenNLP 进行文本处理，并给出一些代码示例来帮助读者更好地理解其用法。
## Apache Open
## ImageNet数据集介绍及PyTorch使用
ImageNet数据集是一个大型用于图像识别的数据集，其中包含超过1400万张标记图像和超过2万类别。该数据集被广泛用于训练和评估图像分类算法，并且是计算机视觉领域中最具影响力的数据集之一。
在PyTorch中，我们可以使用torchvision库来加载和使用ImageNet数据集。下面是一个简单的示例代码，演示如何在PyTorch中加载I
使用 LangChain 社区、Mixtral 8-7B 和 ChromaDB，利用向量数据库检索和语义搜索开发一个功能强大、直观的聊天机器人。译自Building Smarter Chatbots With Advanced Language Models，作者 Mikhail Khlystun。聊天机器人的发展正在迅速演变，新的工具和框架让构建复杂系统变得更加容易和高效。但当前的大型语言模型
这个也算小周带你读论文系列吧。 说KAN就不能不说MLP(多层感知机) 其实你们现在玩的Transformer，包括所有的以前的模型，简单说可以理解为现在工作的any模型，深度学习领域的啊，都可以说是由MLP组成的。 KAN其实想对M
首先需要安装个Termux，它是Android终端仿真器和Linux环境的应用程序：启动后，如果很长时间没有使用，可以使用命令：pkg upgrade来更新下包，下载包时，如果下载较慢，可以使用命令：termux-change-repo来切换软件源，国内比较推荐使用清华的软件源。下载个Debian的环境pkg install proot-distro && proot-distro
市调赛备赛从数据中统计出规律首先应该定义问题、假设定义完零假设后，确定显著水平进行数据分析检验从我们的样本数据中得到规律来应用到更大的样本中，规律是否真实可信我们要使用检验对于单个类别变量（如性别） 我们使用单样本比例检验对于两个分类变量 我们使用卡方检验对于单个数值变量 我们使用t检验对于一个分类变量和一个数值变量 我们同样使用t检验或者方差分析（当类别变量中有两个以上类别时）对于两个数值变量我
前言360公司正式开源了自研的7B参数大模型"360智脑"系列，包括基础模型和支持4K、32K、360K三种不同长度上下文的聊天模型。其中，最长可支持360K（约50万字）的长文本输入，这在开源大模型中极为罕见。360智脑7B系列模型不仅开源了模型权重，连同微调训练代码、推理部署代码等工具链一并开放给开发者使用，真正做到了"开箱即用"。Huggingface模型下载：://hugging
在当前新能源汽车市场的激烈竞争态势下，消费者对性价比和智能化体验的需求日益增长。广汽合创敏锐捕捉市场动向，推出了A06 PLUS，以其卓越的智能科技配置、舒适豪华的内部空间以及超长续航能力，重新定义了中高级轿车市场的价值体验。 广汽合创A06 PLUS搭载的HI-OS车机系统和8155芯片，为用户提供了前所未有的流畅智能互联体验。这套系统不仅响应速度快，操作简便，还能实现多种个性化设置，让驾
引言近年来,对比学习(Contrastive Learning)作为一种新兴的自监督学习范式,在机器学习领域得到了广泛关注。特别是在自然语言处理(NLP)领域,对比学习为优化大模型性能提供了新的思路和方法。传统的NLP模型通常依赖于大量标注数据进行有监督训练,这不仅耗时耗力,而且难以充分利用海量的无标注文本数据。而对比学习通过构建巧妙的学习目标,使模型能够在无监督或半监督的情况下学习到更加鲁棒和有
MongoDB能带起20万记录吗？在使用MongoDB时，经常会有用户关心数据库能否处理大量记录。对于20万条记录来说，MongoDB理论上是可以轻松应对的。然而，实际情况取决于多个因素，包括硬件性能、索引优化、数据模型设计等。硬件性能首先，要考虑的是MongoDB部署在什么样的硬件上。合适的CPU、内存和存储速度会直接影响数据库的性能。为了处理20万条记录，建议选择高性能的硬件，尤其是快速的磁盘
MongoDB Data 目录的文件恢复在使用 MongoDB 数据库时，有时会遇到意外删除或损坏数据文件的情况。对于 MongoDB 来说，数据文件存储在指定的数据目录中，通常称为 dbPath。当这些文件受损或丢失时，恢复数据成为至关重要的任务。本文将介绍如何通过不同方法来恢复 MongoDB 数据目录中的文件。准备工作在尝试恢复 MongoDB 数据文件之前，确保已经进行了以下准备工作：停止
Spring 5整合MongoDB在本篇博客中，我们将探讨如何在Spring 5应用程序中整合MongoDB。Spring是一个非常强大的开发框架，而MongoDB是一个流行的NoSQL数据库，通过将它们结合使用，我们可以构建出强大和灵活的应用程序。准备工作在开始之前，我们需要确认以下几点：你已经安装了Java Development Kit（JDK）和Maven。你已经安装了MongoDB数据库
《用100个ChatGPT提示词掌握Python编程》（ChatGPT:Your Python Coach Mastering the Essentials in 100 Prompts）塞尔吉奥·罗哈斯-加莱亚诺（Sergio Rojas-Galeano）是一位热情的计算机科学家，对人工智能、机器学习、进化计算、自然语言处理、软件工程和科学出版等领域的交叉点充满热情。他拥有在哥伦比亚和英格兰的学
Kimi虽然在国内AI大模型中表现不错，但是和ChatGPT还是差不少功能。现在有一个很简单的方法，把kimi功能增强，使用效果大大改善，比如生成图片：具体方法如下：打开coze网站：https://www.coze.cn/，然后点击左侧的创建bot模型设置这里选择moonshot128k，这就是kimi当前用的大模型：插件这里选择自己想要增强的功能：插件商店有非常多功能强大的插件：可以根据自己的
在这门在线课程中，您将深入探索演示设计的世界。您将探索AI在演示设计领域的变革力量。这门课程为您提供必要的知识和工具，以利用AI提供的创造性可能性。这门课程不仅仅是关于用一键自动化演示文稿；相反，它为您提供实用的技巧和资源，以简化您的工作流程，增强您的视觉叙事能力，并重新获得宝贵的时间。您将在这门在线课程中学到什么？与ChatGPT头脑风暴使用Notion AI编写脚本使用Sharly AI分析大
现在已经有很多非常不错的语音转文本的AI应用了，比如通义听悟、飞书妙记等。不过，对于大批量、多个文件夹的语音转文本，手工操作就比较麻烦了，还是有个程序自动化运行更方面。Whisper 是一个由 OpenAI 开发的开源语音识别库，旨在将音频内容转换为文本。它使用深度学习模型来识别和转录语音，支持多种语言和多种音频格式。借助这个开源免费的Whisper库，可以很方便的实现批量语音转文本。在kimic