最详细的离线语音模块使用说明附带各种丰富资料 ](文章目录)模组介绍WT516P6Core 模组主芯片启明云端基于云之声的 US516P6 芯片，该芯片采用 32bit RSIC 架构内核，并加入了专门针对信号处理和语音识别所需要的 DSP 指令集，支持浮点运算的 FPU运算单元，以及 FFT 加速器。该模块核心处理器 US516P6，模组集成了功率放大器、麦克风模块。应用场景：可满足智能穿戴设备
# 离线大语言模型与Python的应用
随着自然语言处理技术的迅猛发展，大语言模型（如GPT系列）以其卓越的文本生成和解析能力，逐渐成为众多应用和研究的核心。然而，很多情况下我们希望在没有网络连接的环境中使用这些模型，这就涉及到“离线大语言模型”的话题。本文将探讨离线大语言模型的概念、应用，及其在Python中的实现，帮助大家更好地理解并运用这一技术。
## 什么是离线大语言模型
离线大语言
原创
2024-10-25 06:21:46
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NLP工具——UIE离线环境使用0. 关于UIE1. UIE的离线使用详解2. 总结2.1 下载文件2.2 修改加载的文件地址2.3 注释掉源码中检验的代码 0. 关于UIEUIE模型是百度今年开源出来的可以应用于zero-shot的新模型，其功能强大使用简便，虽不至于将NLP带入一个新的阶段，但也确实极大的降低了NLP基础任务的工程化使用门槛，是一个非常有效的工具。在官方git上提供的使用方法
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2023-10-03 16:12:34
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1 概述¶
随着人们生活水平的提高，都追求舒适的体验感，特别是对操控性的要求越来越高。目前带功能的茶吧机产品的控制方式有以下几类：按键控制：传统控制方式，每次要走到茶吧机边才行，操作麻烦；遥控控制：采用红外遥控或者蓝牙遥控，方便远距离控制，但遥控器容易丢，放置也麻烦。且遥控器上按键较少，当茶吧机功能多的时候无法用单次按键控制全部的功能，组合按键不符合人们使用习惯；手机APP控制：每次控制需要打开手
模型来源：基于本地的 Qwen 1.5-0.5B 量化模型。对话模板：使用 Qwen 1.5 的特定格式，支持系统消息、用户输入和助手响应
【IT168 应用】谷歌于今天宣布已经为Gmail、谷歌日历以及谷歌Docs这三款应用程序开发出了新的离线使用功能。该功能是嵌入在HTML5 Chrome网络应用程序的架构中的。Gmail的离线应用功能将在今天开放使用，而谷歌日历以及谷歌Docs的离线应用功能将在下周推出。谷歌推出全新HTML5 Chrome应用程序来支持Gmail、谷歌日历以及谷歌Docs此前谷歌曾经通过谷歌Gears来支持Gm
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2024-05-06 15:25:26
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简介希尔排序(Shell's Sort)是插入排序的一种又称“缩小增量排序”(Diminishing Increment Sort)，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。该方法因D.L.Shell于1959年提出而得名。 摘自：百度百科代码算法分析private static final void sort(int[] array, int gap) {
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需求分析 自然语言处理的人机对话中，用户的语句表达具有多样性，例如“我喜欢你”、“你被我喜欢着”表达的是同一个意思，如何让计算机理解识别这些多样化的句子，面对各式各样的同义问题，都能作出相同的问答，本文尝试通过语法树、依赖树等工具将多样化的问句转换成较为统一形式的句子，以方便计算机识别这些语句。
特征表示我们
源 | 新智元大家好，这里是 NewBeeNLP。万万没想到，现在大语言模型们也要像王者荣耀/LoL/Dota这些游戏里的玩家一样打排位赛了！据说，那些闭源模型们很快也会被拉出来溜溜。最近，来自LMSYS Org（UC伯克利主导）的研究人员又搞了个大新闻——大语言模型版排位赛！顾名思义，「LLM排位赛」就是让一群大语言模型随机进行battle，并根据它们的Elo得分进行排名。然
2.3 Lombok插件应用Lombok 是一个第三库，可以基于 Lombok 中提供的 API，在程序编译时自动织入一些方法。这样做的话可以简化我们对某些方法的编写，例如，省略 pojo 类中的set方法， get 方法，toString 等方法的编写。我们写的 Java 程序可以在编译时，通过 Lombok自动将这些方法添加到 .class 文件中，其应用步骤如下：第一步 ：添加依赖。<
我有一个Java Web应用程序,它有一个“断开连接”的Java Swing桌面应用程序.使用桌面应用程序,用户可以连接到Internet并从服务器下载所需的数据.他们可以脱机并脱机使用应用程序.当他们重新连接到互联网时,他们可以将他们的数据同步回服务器.服务器本身是Java EE Web应用程序,桌面应用程序是Web应用程序的有限功能版本.到目前为止,所有业务逻辑和数据访问代码都针对每个应用程序
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2024-09-27 21:05:15
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ollama离线加载大模型的描述
随着大模型和深度学习技术的发展，很多开发者希望能够在本地部署高效的模型。ollama提供了一种方便的方式来实现这一点，但在离线环境中加载大模型通常面临诸多挑战。本文将详细记录如何解决“ollama离线加载大模型”的相关问题，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化与案例分析。
## 背景描述
近年来，AI模型的体量和复杂性不断增加，一些应用场景需
# Python离线安装大模型
在进行Python编程时，我们经常需要使用一些大型的模型或者库来进行数据处理、机器学习等任务。然而，有时候我们的开发环境并没有网络连接，无法直接通过pip安装这些大型模型。这时候，我们就需要进行离线安装来解决这个问题。
## 什么是离线安装？
离线安装是指在没有网络连接的情况下，通过提前下载好需要安装的模型或库的压缩包，然后在本地进行安装的过程。这种方式可以避
原创
2024-05-04 05:39:40
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微信小程序:(1)什么是微信小程序:小程序是由微信之父张小龙在2017年1月9日正式发布的“轻”应用，它不需要下载安装专门的APP，只需要通过微信的载体，就可以轻松实现APP的功能。并且它具有“即开即用，用完即走”的特点，不占内存，非常方便快捷。(2)微信小程序用来做什么:更利于便民(3)微信开发工具:微信小程序有自己单独开发的编辑器,初学者可根据微信小程序开发文档去进行学习https://dev
目录1 摘要 2 基础prompt方法1.1 Zero-shot1.2 Few-shot3 Instruct Prompt4 一些高级的Prompt 用法4.1 Self-Consistent Sampling温度（Temperature）Top_K4.2 Chain of Thought4.3 Tree of Thought5 自动prompt 设计6
A Survey of Large Language Models前言6 UTILIZATION6.1 In-Context Learning6.1.1 提示公式6.1.2 演示设计6.1.3 底层机制6.2 Chain-of-Thought Prompting6.2.1 CoT的上下文学习6.2.2 关于CoT的进一步讨论6.3 Planning for Complex Task Solvin
我们发现将一个领域（出版）映射到另一个领域（SQL 的特定领域语言）非常符合 LLM 的优势。译自SQL Schema Generation With Large Language Models，作者 David Eastman。我已查看了使用 LLM 生成的regex和JSON 持久性，但许多人认为 AI 可以很好地处理结构化查询语言 (SQL)。为了庆祝 SQL 的50 岁生日，让我们来讨论一
翻译
2024-05-05 22:30:33
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文章作者：途索 阿里巴巴 算法专家导读：什么样的模型是好的模型？相信这是每一个数据分析师和大数据AI算法工程师都曾经默默思考过的问题。为了更全面地思考这个问题，我们不妨从以下三方面进行讨论。如何理解“模型”？如何理解“好”？有万能的模型么？01如何理解“模型”？“模型”的英文model，究其拉丁词源，是从modus这个词演化而来。而modus这个词在拉丁文中的含义基本可以用“测量”“标准
摘要在最近取得广泛关注的大规模语言模型（LLM）应用强化学习（RL）进行与人类行为的对齐，进而可以充分理解和回答人的指令，这一结果展现了强化学习在大规模NLP的丰富应用前景。本文介绍了LLM中应用到的RL技术及其发展路径，希望给读者们一些将RL更好地应用于大规模通用NLP系统的提示与启发。大规模语言模型向RL的发展语言模型（LM）是一种编码和理解自然语言的NLP模型。早期的Word2Vec等研究工
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2024-03-24 12:04:46
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一、如何评价语言模型的好坏 标准：比起语法不通的、不太可能出现的句子，是否为“真实”或"比较可能出现的”句子分配更高的概率 过程：先在训练数据集上训练模型的参数，然后在测试数据集上测试模型的效果。 要求：测试数据集与训练数据集完全不同 评价指标：用以评价模型的测试数据集上的效果二、N-gram 模型的外部评测1. 比较两个模型最好的评价方法：将两个模型A和B应用于同一个任务：拼写检查、语音
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2024-06-29 12:57:00
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