本案例使用Servlet+jsp制作,用MyEclipse和Mysql数据库进行搭建，详细介绍了搭建过程及知识点。主要功能有：1.用户注册 2.用户登录 3.用户列表展示 4.用户信息修改 5.用户信息删除涉及到的知识点有： 1.JDBC 2.Servlet 3.过滤器 4.EL与JSTL表
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2024-11-01 09:59:14
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融资千万的明星项目QuaiNetwork可能大家都知道，这项目融资了两轮，加起来上千万美金，算是这两年为数不多的明牌空投的好项目。这两天旷工群里非常热闹就是因为QuaNetwork测试网铁器时代开挖了，本次一共发放1200万个代币，其中全节点矿工分配了800万个，不过因为搭建全节点稍微复杂了些，坑很多，导致把一部分矿工挡在了门槛之外。本人经过2天的摸索、试错，埋伏官方开发者discord群4天，终
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2024-07-19 10:32:54
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《模式识别》(第二版) 边肇祺 清华大学出版社模式识别和模式的概念我们把通过对具体 的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息 称为模式, 而把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类( 或简称为类) 也有人习惯于把模式类称为模式, 而把个别具体的模式称为样本模式识别系统两种基本方法： 1.统计模式识别 数据获取, 预处理, 特征提取和选择, 分类决策 2.结构模式识别 两个
服务端游戏服务端需要gameServer和accountServer两个服务端。本地搭建gameServer服务端导入gameServer工程到idea中导入gemeServer即可，如果需要二开其他子游戏，可以添加module，如果是本地启动调试，把编译的路径设置成一样。然后修改配置文件，Server_game_split\gameServer\bin\conf目录下，修改数据库配置文件db.p
通常，我们的应用程序不需要并行处理成千上万的用户，也不需要在一秒钟内处理成千上万的消息。我们只需要应付数十或数百个并发连接的用户，就可以在内部应用程序或某些微服务应用程序中承受如此大的负担。在这种情况下，我们可以使用某些高级框架/库，这些框架/库在线程模型/已用内存方面没有得到优化，并且仍然可以承受一些合理的资源和相当快的交付时间。但是，有时会遇到这样的情况，即我们的系统部分需要比其他应用程序更好
pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例）Part1知识准备在PyTorch中加载预训练的模型时，通常的工作流程是这样的：my_model = ModelClass(...)
state_dict =
torch.load(checkpoint_file)用简单的话来说，这些步骤是：用随机初始化的权重创建模型。从磁盘上加载模型权重（在一个通常被称为状态字典的字典中）。
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2024-01-17 14:14:01
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本地化部署大语言模型 ChatGLM本地化部署大语言模型 ChatGLM前期筹备GitHub 基础包语言模型文件基础配置显存查看方法Anaconda 模块ChatGLM-6B 网页部署Anaconda 环境创建根目录操作基础依赖加载transformers 和 protobuf 库加载Pytorch 源修改依赖库补充补充依赖 pypi 配置cchardet 依赖错误解决强制 归一化网页部署成功C
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2023-11-24 11:24:36
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前文由于一些历史原因,开发java程序需要技术人员自行搭建环境,而搭建环境对于新手来说并不友好,不像其他语言那般方便,现如今,为帮助想入门java却无法顺利搭建的同学,编写该教程第一步 下载JDK 可自行前往Oracle官网下载指定版本的JDK,但由于官网服务器架设在国外,本小编已将JDK1.8安装包的资料帮您整理好第二步 配置环境变量(此为window 10作为案例)
搭建本地AI模型的步骤通常取决于你打算构建什么样的模型。是深度学习模型、传统机器学习模型，还是一个更轻量级的模型呢？一般来说，搭建本地AI模型的基本流程包括以下几个步骤：
1. 选择模型框架
你需要选择一个适合你的任务的框架。常见的框架有：
TensorFlow：适合深度学习，功能强大且支持多种硬件加速。
PyTorch：灵活且适合研究，逐步执行代码也方便调试。
scikit-learn：适合传
[step 5]数据的特征提取这里所用特征为MFCC。工具HCopy可以实现提取特征的工作。创建文件夹：config创建文件：config1（要设置的参数）创建位置：config创建内容：创建文件：codetr.scp（制定训练输入和输出列表）创建位置：根目录下执行：HCopy -T 1 -C .\config\config1 -S codetr.scp执行结果，HCopy 对codetr.scp
本文介绍了如何使用 Docker 部署 Xinference 推理框架，并演示了如何启动和运行多种大模型，包括大语言模型、图像生成模型和多模态模型。还讲解了嵌入和重排模型的启动方法，为后续 Dify 调用嵌入和重排模型做为铺垫。
原创
2024-09-12 16:40:02
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官方连接:https://spring.io/projects/spring-aiSpring AI 是一个 AI 工程领域的应用框架它的目标是将 Spring 生态系统的设计原个新的大模型。
原创
2024-08-09 15:51:40
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前言：笔者之前是cv方向，因为工作原因需要学习NLP相关的模型，因此特意梳理一下关于NLP的几个经典模型，由于有基础，这一系列不会关注基础内容或者公式推导，而是更侧重对整体原理的理解。一. 从encode和decode说起encode和decode是一个非常常见的结构。encode可以理解为从输入得到特征的过程，而decode可以理解为从特征得到结果的过程。同样适用https://zhuanlan
很多时候，需要把VCS仿真的波形导入到Modelsim中进行观察，这个时候无法直接查看，因为Modelsim只支持.wlf波形文件，所以需要做格式转换。 VCS仿真后的波形可保存为VCD（value change dump：值变转储）文件，是ASCII格式，该文件包含设计中指定变量的取值变化信息。包括文件头信息、节点变化、取值变化。那么如何用Modelsim来打开该文件呢？用Modelsim打开
UML的图 1、用例图（use case diagram）用例图（Use Case Diagram）是被称为参与者(Actor)的外部用户所能观察到的系统功能的模型图 列出系统中的用例和参与者 显示哪个参与者参与了哪个用例的执行核心概念 用例：系统中的一个功
至此 ChatGLM3就演示完了，效果还是不错的说。比之前版本好太多了，我还会继续关注它的。它也可以通过Web api，清华ChatGLM3-6B大模型对中文支持度还是蛮高的。
原创
2024-04-11 15:03:11
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正如任何事物一样，软件也有其孕育、诞生、成长、成熟和衰亡的生存过程，一般称其为“软件生命周期”。软件生命周期一般分为6个阶段，即制定计划、需求分析、设计、编码、测试、运行和维护。软件开发的各个阶段之间的关系不可能是顺序且线性的，而应该是带有反馈的迭代过程。在软件工程中，这个复杂的过程用软件开发模型来描述和表示。软件开发模型是跨越整个软件生存周期的系统开发、运行和维护所实施的全部工作和任务的结构框架
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2024-09-24 18:27:06
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使用 Docker 搭建 ELK 环境本文将聊聊如何使用 Docker 搭建 ELK （Elasticsearch、Logstash、Kibana）。文章将分两个部分对搭建进行介绍，用于开发测试以及一般分析需求的环境，以及弹性扩容后可以用于一般生产的环境。因为借助于方便的 Docker，完整操作时间不超过 15 分钟，如果你对 Docker 还不熟悉，可以浏览之前的文章。写在前面为了方便搭建，我们
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2024-07-23 10:24:15
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RockyLinux9.5下使用ollama搭建本地AI大模型DeepSeek一、安装ollama Linux版本https://ollama.com/download/linux可以使用一键安装脚本进行安装ollamacurl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh我这边由于网络原因，使用一键安装脚本速度太慢采用半手动的方式安装https://githu
python模型部署方法 Choosing the best model is a key step after feature selection in any data science projects. This process consists of using the best algorithms (supervised, unsupervised) for obtaining th
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2024-08-06 20:33:49
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