<一>总览MindSpore支持保存两种类型的数据：训练参数和网络模型（模型中包含参数信息）。训练参数指的是Checkpoint格式文件。网络模型包括MindIR、AIR和ONNX三种格式文件。下面介绍一下这几种格式的基本概念及其应用场景。Checkpoint采用了Protocol Buffers格式，存储了网络中所有的参数值。一般用于训练任务中断后恢复训练，或训练后的微调（Fine
认知提升：学习的目的不是为了输入或者存储，其终极目的是为了输出，为了使用。学以致用即是这个道理，学而不用不如不学，因为不用的话，过一段时间就会忘记，这代表之前的时间白白浪费了。所以日常生活中要养成一个思维习惯，看到什么可以学习的东西，都尽量尝试运用一下，无论是给别人讲一下逻辑或者亲身实践一下，都算是用了这一块知识了。就比如记忆模型，知道有这么个模型了，不代表就会使用，需要日常生活下一直的有意识的反
内存可以根据储存能力与电源的关系可以分为以下两类： 易失性存储器（Volatile memory）指的是当电源供应中断后，存储器所储存的资料便会消失的存储器。主要有以下的类型：RAM（Random access memory，随机访问存储器）
DRAM（Dynamic random access memory，动态随机访问存储器）
SRAM（Static random access me
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2024-10-18 12:16:16
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文章目录前言lamp简介web服务器工作流程cgi与fastcgilamp平台搭建一、安装httpd服务准备工作部署httpd服务二、安装mysql准备工作配置mysql三.安装php准备工作安装php配置apache浏览器测试总结 前言lamp简介lamp，其实就是由Linux+Apache+Mysql/MariaDB+Php/Perl/Python的一组动态网站或者服务器的开源软件，除Lin
文章目录1. 前言2. MSPM0系列性能介绍2.1 MSPM0Lxxxx系列2.2 MSPM0Gxxxx系列3. MSPM0G3507试用3.1 环境准备3.2 运行点灯程序4. 关于MSPM0系列发布的一些想法5. 参考资料1. 前言如上链接所示正式推出M0+内核的MSPM0 MCU。为了更深入的了解MSPM0，我在TI官网浏览了与其相关的资料，同时也找朋友借了一块MSPM0G3507开发板进
模型转换每一个开源框架，都有自己的模型格式，MNN中支持，CAFFE，TensorFLow，ONNX等格式的网络结构转换成mnn格式。为了方便大多都会将训练好的网络模型转成ONNX第三方通用的结构，这里主要分析mnn如何将ONNX的结构转换成自己支持的mnn格式。 模型转换的流程：
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会话管理机制会话管理概述绝大多数Web应用程序中，回话管理机制是一个基本的安全组件回话管理在应用程序执行登录功能时显得特别重要因为，它可以在用户通过请求提交他们的证书后，持续向应用程序保证任何特定用户身份的真实性由于回话管理机制所发挥的关键作用。它们成为针对应用程序的恶意攻击的主要目标若攻击者能够破坏应用程序的回话管理，他就能轻易避开其实施的验证机制，不需用户证书即可伪装成其他应用程序用户如果攻击
Mem0 的 CRUD 到底是如何实现的？我们来看下源码。
使用
先来看下，如何使用 Mem0
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-xxx"
from mem0 import Memory
m = Memory()
# 1. Add: Store a memory from any unstruct
原创
2024-07-30 22:19:00
235阅读
核心就是 Memory 类，实现了 MemoryBase 接口通过 embedding_model 来处理文本通过 vector_store 存储 embeddi
原创
2024-08-07 17:39:27
264阅读
前段时间莫名大火被冠以各种称号“”、“”、“让LLM拥有超强个性记忆”等等，截止到今天已收获19k Star，可见其火热程度。然
原创
2024-08-13 10:40:59
265阅读
我们来看一个 Mem0 集成 MultiOn 的例子。
构建个人浏览器代理，记住用户偏好并自动执行网页任务。它集成了Mem0进行内存管理和MultiOn执行浏览器操作，从而实现个性化和高效的网页互动。
概述
在这个示例中，我们将创建一个基于浏览器的AI代理，用于在arxiv.org上搜索与用户研究兴趣相关的研究论文。
设置和配置
安装必要的库：
pip install mem0ai multio
原创
精选
2024-07-25 11:20:59
237阅读
在这个示例中，我们将创建一个基于浏览器的AI代理，用于在arxiv.org上搜索与用户研究兴趣相关的研究论文。通过上面的例学AI。
原创
2024-07-30 11:42:13
79阅读
要点
看下，如何结合 Mem0 编写 app
memory 先 search
将 search 得到的 memory 附在 prompt 中发给 LLM
最后 memory add
概述
如何在现有应用程序中使用Mem0？
使用Mem0，你可以创建基于大型语言模型的有状态应用程序，如聊天机器人、虚拟助手或AI代理。Mem0通过提供一个记忆层来增强你的应用程序，使响应：
更加个性化
更加可靠
原创
精选
2024-07-27 15:35:57
389阅读
如何在现有应用程序中使用Mem0？使用Mem0，你可以创建基于大型语言模型的有状态应用程序，如聊天机器
原创
2024-08-07 17:39:14
228阅读
Mem0为大型语言模型提供了一个智能、自我改进的记忆层，使得在各种应用中实现个性化的人工智能体验成为可能。这和上下文感知的人工智能应用的强大工具。
原创
2024-07-30 11:41:20
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概览
Mem0 内置了对多种流行的大型语言模型的支持。它可以利用用户提供的大型语言模型，确保针对特定需求的高效使用。
OpenAI
Groq
Together
AWS Bedrock
Litellm
Google AI
Anthropic
Mistral AI
OpenAI Azure
OpenAI
import os
from mem0 import Memory
os.environ[&
原创
2024-07-23 10:29:08
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概览
Mem0为大型语言模型提供了一个智能、自我改进的记忆层，使得在各种应用中实现个性化的人工智能体验成为可能。
核心功能
用户、会话和AI代理记忆：在用户会话、交互和AI代理之间保留信息，确保连续性和上下文。
自适应个性化：根据用户交互和反馈持续改进个性化。
开发者友好的API：提供一个直观的API，以便于无缝集成到各种应用中。
平台一致性：确保在不同平台和设备上行为和数据的一致性。
托管服务
原创
精选
2024-07-21 12:29:25
634阅读
概述；策略：全量记忆、滑动窗口、相关性过滤、摘要/压缩、向量数据库、知识图谱、分层记忆、类OS内存管理；实现：对比向量数据库、MS、MemTool；参考。
Mem0 内置了对多种流行的大型语言模型的支持。它可以利用用户提供的大型语言模型，确保针对特定需求的高效使用。
原创
2024-07-30 11:41:26
133阅读
什么是Graph RAG？一句话概括：基于图+向量混合存储技术的RAGGraph RAG是微软开发的一种基于图数据库的检索增强生成
