目录第一部分：Python调用其他语言方法基础1.1 跨语言编程简介1.2 Python调用其他语言方法常用库1.3 实战案例：使用PyCObject调用C语言库1.4 注意事项第二部分：Python调用其他语言方法高级技巧2.1 使用CFFI调用C/C++库2.2 使用Jython调用Java方法第三部分：Python调用其他语言方法实战项目3.1 调用C语言库进行图像处理3.2 调用Java库
一个模块可以在逻辑上组织Python代码。将相关的代码到一个模块中，使代码更容易理解和使用。模块是可以绑定和借鉴任意命名属性的Python对象。简单地说，一个模块是由Python代码的文件。一个模块可以定义函数，类和变量。模块还可以包括可运行的代码。例子:Python代码的模块名为aname通常位于一个名为aname.py。下面是一个简单的模块，support.py作为例子def print_fu
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2023-12-12 20:30:31
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在语言服务领域，有两个概念很容易混淆，那就是“翻译”和“本地化”。不仅很多客户不明白它们的差别，连有些企业方的工作人员都是一知半解。“翻译”和“本地化”经常互换使用，两者之间有许多共通和相似之处，但也存在着本质上的区别。很多客户需求就是“本地化”，却往往表达不出来。对这两个概念的不理解极大地影响了企业与目标受众的沟通交流。今天就来简单解释一下翻译和本地化的区别吧。什么是翻译？翻译被定义为将内容从一
国际化和本地化国际化，简写为i18n（译者注：“国际化”这个词有20个字母，去尾去首中间有18个），是一种无需改动就能适应各种语言的设计代码。本地化是指将显示的文本转化为用户语言的过程。i18n是依靠翻译键（translation key）实现的。翻译键是一个用于识别与语言无关的可显示文本的字符串。例如，tile.dirt.name 是泥土块（Dirt Block）名称的翻译键，这样，可显示文本就
# Python 调用本地大模型
在机器学习和深度学习领域，训练大型模型需要大量的计算资源和时间。为了提高模型的训练效率，有时候我们会使用云端计算资源或者分布式计算集群。但是在某些情况下，我们可能希望在本地计算机上调用已经训练好的大模型进行推断或者预测。本文将介绍如何使用Python在本地调用已经训练好的大型模型。
## 什么是本地大模型
本地大模型指的是在本地计算机上存储的模型文件，这些模
原创
2024-05-19 04:01:19
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1.什么是TFserving当你训好你的模型，需要提供给外部使用的时候，你就需要把模型部署到线上，并提供合适的接口给外部调用。你可能会考虑一些问题：用什么来部署怎么提供api接口多个模型GPU资源如何分配线上模型如何更新而服务不中断目前流行的深度学习框架Tensorflow和Pytorch， Pytorch官方并没有提供合适的线上部署方案；Tensorflow则提供了TFserving方案来部署线
数据模型在djangoTestApp/models.py文件中定义表和表结构，之前已经定义了一个Student表，如下： from django.db import models
SEX_CHOICE = (
('F','Female'),
('M','male')
)
# Create your models here.
class Student(models.Model)
“zh_CN”与“zh-CN”前段时间，在做一个国际化的项目时，关于中文语言是用 “zh_CN” 形式还是 “zh-CN” 形式来表示，团队里出了点儿小分歧，借此机会也查了查资料，详细了解了有关规则。国际化与本地化国际化（Internationalization，通常被简称为 I18n）和本地化（Localization，通常被简称为 L10n）这两个词是那种常常见，好像已经很熟悉，其实真正要讲明
什么是类加载器：虚拟机设计团队把类加载阶段中的“通过一个类的全限定名来获取描述此类的二进制字节流”这个动作放到Java虚拟机外部去实现，以便让应用程序自己决定如何去获取所需要的类。实现这个动作的代码模块称为“类加载器”。类与类加载器的关系：对于任意一个类，都需要由加载它的类加载器和这个类本身一同确立其在java虚拟机中的唯一性，每一个类加载器，都拥有一个独立的类名称空气。要比较两个类是否相等，只有
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2024-10-09 12:18:08
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01、本地大模型越来越简单经过了一年多时间的迭代，大模型种类繁多，使用也越来越简单了。在本地跑大模型，个人认为目前最好的软件肯定是Ollama无疑了，不管你是在PC上跑大模型，在Mac上跑大模型，还有在树莓派上跑大模型，我们都可以用Ollama去跑各种大大小小的模型，而且它的扩展性非常强。02、Ollama本地运行大模型现在安装Ollama超级简单的，只需要进入Ollama官网下载安装包，然后安装
还记得那是一个晴空万里的上午，一个举世瞩目的语言诞生在一栋不大不小的房子里。（上述扯淡），在Java诞生之初，是不存在内部类的。但是由于编程语言之间激烈的竞争，内部类在java1.1呼之欲出，所以才登上了时代的舞台。但是需要注意的是，内部类是编译器的语法，这在jvm中是不承认的，jvm依旧只认识普通的外部类，所以编译器就需要把内部类换成jvm可以识别的外部类。从上面我们可以得知， 内部类只是通过编
一、目的实现了用pyinstaller打包深度学习模型为exe，实现模型在不同的环境下可以运行。主要打包的是test ，也就是测试效果，并不是到别的环境下训练实现了带资源打包，比如.pth等二、具体流程1.创建虚拟环境因为使用pyinstaller打包深度学习模型，本身就会很大，所以我们需要在虚拟环境下打包。 我用的是anacondaconda create --name SR# SR是我这边的虚
不给我分配任务，自己看在开发的项目代码，现在在做的项目支持多语言功能，就是用户通过切换语言选项，实现页面的中英文等语言之间的切换，是前辈开发好的，觉得这是个很高深的技术，不过还是想尝试学一下。开始想从项目代码中抽出相关代码来实现，但是项目代码太多了，对代码的结构理解不好，绕晕了。只好，借用网络代码。主要参考资料：ASP.NET 2.0中实现多语言界面的方法DynamicWebMultiLangua
乾明量子位 报道 | 今天(2月11日)，微软发布史上最大语言模型，名为Turing-NLG。170亿参数量，是此前最大的语言模型英伟达“威震天”（Megatron）的两倍，是OpenAI模型GPT-2的10多倍。“随着更大的自然语言模型导致更好结果的趋势，微软引入了Turing-NLG，”微软在研究博客中写道。“它在各种语言建模基准方面的表现超过了最先进的水平，并且在许多实际任务的应用上，比如回
最近看 scala ，看到了它的作用域，特此回顾一下python的变量作用域问题。A = 10
B = 100
print A #10
print globals() #{'A': 10, 'B': 100, '__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__file__': 'E:/PycharmProjects/unti
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2024-09-04 16:02:29
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ollama 本地大模型推荐是一项为开发者提供的强大工具，旨在优化大型模型的本地使用体验。本文将详细探讨如何在本地环境中集成和配置 Ollama，提供实战应用示例，以及在性能优化和生态扩展方面的一些可行策略。
### 环境准备
首先，我们需要确定可以支持的技术栈。Ollama 具有广泛的兼容性，可以在多个平台上运行，下面列出一些常见的都能支持的技术栈及对应的安装命令。
```bash
# 在
前言这段时间参加了天池上的 “DeepRec CTR模型性能优化” 比赛，通过阅读 DeepRec 官方文档，可以了解 DeepRec 做了哪些优化，哪些优化可以迁移借鉴，哪些优化是针对推荐系统的。这篇文章是对 DeepRec 文档的提炼总结，不涉及代码。图优化DeepRec 提供的图优化可以分成两类，一类是通过 “重叠通信、访存、计算” 来提高性能，一类是通过算子融合来减少调度和访存的开销。Au
ollama本地大模型下载是一个越来越受到关注的话题，尤其是在当前人工智能迅猛发展的背景下。对于许多开发者和研究人员而言，能够在本地环境中下载并使用大型模型意味着能够获得更高的灵活性和控制力。然而，这个过程并非没有挑战。本文将深入探讨如何高效地下载和使用ollama大模型，着重分析这一过程中的技术定位、性能指标、功能特性、实战对比、深度原理以及生态扩展。
## 技术定位
在下载ollama本地大
01 本地化部署是GPT发展的一个趋势我们提到大模型就想到这个东西不是我们普通人可以拥有的，因为太耗费服务器资源，注定了可以提供大模型服务的只能是大厂。然而有需求就会有解决方案，那就是让大语言模型对特定地区的行业和专业领域有较强的知识储备，使其大而全，变为小而精。无论是医学、法律、金融还是其他行业，搭建专有的知识库解答问题、提供专业建议，就像一个行业内的专家。本地化部署有以下几个优势：1、数据完全
- 系统开发模型，即系统架构，是指整合应用系统程序大的结构。经常提到的系统结构有两种：三层架构与MVC。这两种结构既有区别，又有联系。但是这两种结构的使用，均是为了降低系统模块间的耦合度。- 传统的JavaWeb项目的系统开发模型大体经历了四个阶段：纯JSP、JSP+JavaBean的Model1、MVC的Model2、MVC+三层架构。1、开发模型：a、纯JSP开发模型：
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2024-09-16 19:16:31
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