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本文介绍了如何使用Python应用演示Jina-VLM多语言视觉语言模型。首先需要克隆代码库并配置API密钥，应用通过Streamlit构建交互界面，支持从侧边栏选择图片并进行对话。核心功能包括：1)图片选择与管理；2)聊天记录维护；3)通过API与Jina-VLM交互获取图片问答结果。运行方式为streamlit run app.py，界面分为图片选择区和聊天区，用户可针对所选图片提问并获得AI
本文介绍了一种基于Elasticsearch和Jina embeddings的无监督文档聚类方法，适用于新闻、法律文件等文本数据的主题发现。该方法采用密度探测的质心分类算法，利用Elasticsearch的kNN搜索实现高效聚类，并通过significant_text自动生成聚类标签。特别设计了时间序列故事链功能，能追踪主题随时间的演变。实验使用8500篇新闻数据，结果显示该方法能有效识别紧密主题
Elastic与Jina合作推出的多模态AI模型为Elasticsearch提供了强大的语义搜索能力。该系列模型包含三大类：1）语义嵌入模型（如jina-embeddings-v4），支持文本/图像的多模态嵌入；2）重排序模型（如jina-reranker-v3），提升搜索结果精度；3）小型生成语言模型（如jina-vlm），用于特定任务处理。这些模型采用创新技术如Matryoshka表示学习和L
最近在折腾二维码相关的项目，发现OpenCV自带的二维码识别模块比想象中好用。直接上实战吧，咱们用Python搭个既能生成二维码又能识别各种来源的GUI工具，代码量控制在300行内就能实现。这个坐标信息在实时检测时非常有用，可以用它画出二维码的边界框。基于opencv二维码的识别与创建，图像算法，python，gui界面，具有生成二维码功能，图片视频和摄像头实时识别功能。基于opencv二维码的识
最近在研究ALO狮优化算法优化BP神经网络（ALO-BPNN）回归预测，发现了一个不错的MATLAB代码，分享给大家。这个代码不仅注释清楚，而且使用起来非常方便，尤其是对于电厂运行数据的预测，效果相当不错。总的来说，这个ALO-BPNN的MATLAB代码非常实用，尤其是对于电厂运行数据的预测，效果显著。ALO狮优化算法优化BP神经网络（ALO-BPNN）回归预测MATLAB代码（有优化前后的对比）
摘要：Elastic与Jina AI合作推出jina-embeddings-v3文本嵌入模型，现可在Google Cloud的Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden上自行部署。该模型运行在用户自有VPC内的L4 GPU实例上，确保数据安全、成本可控。模型支持8K上下文、1024维输出，并具备多语言能力。未来还将陆续推出v5系列文本嵌入、重排序模型
JinaAI推出Model Context Protocol (MCP)简化AI代理开发，通过标准化API连接工具与LLM。文章展示了三个应用案例：arXiv论文摘要生成、游戏公司市场研究、AI法律合规报告。相比传统方法，MCP减少了自定义代码需求，提高了工作流可靠性。测试发现Claude Sonnet 4表现最佳，而多数开源模型存在推理循环问题。尽管当前代理技术尚未完全成熟，但MCP生态的快速发
Jina AI 专注于打造针对多模态应用的 MLOps 开发运维工具，帮助开发者快速搭建包括神经搜索和生成式 AI 在内的多模态应用。最近，Jina AI Cloud Alpha 版本正式上线啦！它简化了多模态 AI 应用的部署和管理，让你可以把更多的时间和精力专注于构建超酷的产品，而不必再为 Kubernetes、部署等繁琐细节所困扰。Jina AI Cloud 有什么？????一站式管理的仪表
多模态向量通过统一的数据表示，实现了不同模态数据的搜索和理解，是神经检索和多模态生成式 AI 应用的基石。今天，我们推出了全新的通用多语言多模态向量模型 —— jina-clip-v2。该模型基于 jina-clip-v1 和 jina-embeddings-3构建，并实现了多项关键改进：性能提升：v2 在文本-图像和文本-文本检索任务中，性能较 v1 提升了 3%。此外，与 v1 类似，v2 .
CLIP 模型架起了文本和图像的桥梁，但实际上很少有人会用它来进行文本检索，因为CLIP的文本编码器无法有效的对长文本进行语义建模。为了解决这一问题，我们推出了 Jina CLIP v1，一个增强版的 OpenAI CLIP 模型，擅长文本-文本、文本-图像、图像-文本、图像-图像四个方向的检索。从现在起，你的 CLIP 模型不仅是图像检索器，更是强大的文本检索器。在构建多模态 RAG 应用时，你
由于我们有两种模态，对于任何给定的查询，我们实际上会面临两个潜在的语义鸿沟：查询与文本之间的鸿沟，以及查询与图像之间的鸿沟。更进一步，如果我们想合并“Query-to-text”和“Query-to-image”两种检索方式的候选结果，在分数根本不具备可比性的情况下，我们又该如何有意义地选出最佳匹配呢？简单比较或组合这些分数，很难得到一个合理的结果。简单来说，“模态鸿沟”指的是不同模态（比如图像和
可运行此条命令查看对应路径下缺少的文件 ls -l ~/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/xlm-roberta-flash-implementation/解决方案：运行jinaai/jina_clip_v2还需要其他附件板块，需要把 jinaai/jina-clip-implementation及其他需求板块一起下载下来，具体模块如下
在多模态嵌入模型的发展脉络中，jina-clip-v2（2024 年工作，2025 年发表）是 CLIP 体系的重要升级，而阿里后续推出的 GME 与 Qwen3-VL-Embedding 则代表了基于多模态大语言模型（MLLM）的新一代技术路线。
最近和开发者交流，发现一个很有意思的现象，很多初学者做RAG，一上手就直奔OpenAI的text-embedding-3-small。的确，这是个无功无过的模型。
ElasticJINA发布第五代多语言嵌入模型jina-embeddings-v5，包含677M参数的small版和239M参数的nano版，在性能与效率边界取得突破。small版支持32K token上下文，nano版支持8K，均配备4个任务专用LoRA适配器。在MTEB等基准测试中，v5-small以sub-1B参数量达到与3.8B模型相当的检索性能，体积缩小5.6倍；v5-nano则以极小参
终于可以把build成Docker镜像了！！--pull：当你的图片数据集不在本地时，这个命令会告诉 Hub builder 来下载数据集：增加一个额外的测试来检查创建的镜像是否可以通过 Jina Flow API试运行成功。现在终端已经开始打印日志了，如果时间太久的话，可以在中将epoch_size调小。现在你可以通过下面的命令将它作为一个Pod对比, 我们会发现的日志信息的开头处有一个dock
基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度参考文献：基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度主要内容：代码针对 P2G-CCS 耦合和燃气掺氢子系统，建立了掺氢燃气轮机、掺氢燃气锅炉、两段式电转气和碳捕集系统的数学模型；其次，在低碳政策层面，建立了阶梯碳交易模型对系统碳排放进行约束；最后，在建模基础上，提出了以碳交易成本、购气和煤耗成本、碳封存成本、机
本套代码基于MATLAB+GUROBI平台开发，聚焦微网系统中蓄电池储能的优化配置问题。通过混合整数规划（MILP）算法，在满足微网运行约束的前提下，以经济效益最大化为目标，实现储能电池容量的动态优化配置，同时输出全时段微网购售电策略、电池充放电策略及其他单元运行参数。代码参考《基于全寿命周期成本的配电网蓄电池储能系统的优化配置》的全寿命模型与《含分布式发电的微网中储能装置容量优化配置_刘舒》的容
本文分析的微网优化调度系统是一个基于MATLAB平台开发的综合性能量管理系统，采用CPLEX作为优化求解器。该系统核心目标是在考虑风光储多元能源协同的基础上，实现微电网的经济优化运行，特别集成了三类需求侧响应机制和电池储能寿命损耗模型，为现代智能电网的调度决策提供技术支撑。
comsol光子晶体连续域束缚态 远场偏振计算含k空间 能带 Q值 远场偏振仿真模型和matlab脚本，及相关文献。comsol光学仿真最近在研究光子晶体相关课题时，接触到了在 Comsol 里关于连续域束缚态远场偏振计算这块超有趣的内容，今天就来和大家分享分享。
基于大语言模型的低碳电力市场发展应用前景（LLM示例课题）这篇文章探讨了在“双碳”目标背景下，低碳电力市场面临的机遇与挑战文章的核心是探讨大语言模型（LLMs），如GPT-3、BERT等，在低碳电力市场中的潜在应用，包括电源结构调整、电力需求预测、风险预警等方面文章的亮点在于，LLMs能够通过提示语设计、微调和语义嵌入等技术，有效适应电力领域的专业化需求特别是，LLMs在处理电力系统中的复杂性、非
我上周用这套流程跑了那座山的200张照片，服务器上跑了大概20分钟，生成的模型细节还挺全的，路边的石头、树上的枝桠都能看清，不管是小到钥匙扣，大到整个景区，都能搞定。要是你也有照片想要生成3D模型，或者想要定制这套流程，随时来唠～
该便携式电源的软件系统设计精巧，在有限的 8KB Flash 和 1KB RAM 资源下，高效地整合了电源管理、人机交互和安全保护等核心功能。其基于时间片轮询的架构、精准的模拟量采样处理、以及对用户操作意图的细致解读，都体现了嵌入式系统开发中“小而美”的工程智慧，为同类产品的开发提供了极具价值的参考范例。
如果你不是模型，你就是框架。这个公式听起来简单，但真正理解它需要费点功夫。
George 提到 **Harness engineering** 这种模式已经出现了三次：* 第一次是在 18 世纪 80 年代，詹姆斯·瓦特（James Watt）发明了离心调速器（Centrifugal governor）。* 第二次是在 Kubernetes 出现。* 第三次是 OpenAI 提出的 Harness engineering。
总的来说，这套车桥耦合振动程序无论是从功能还是灵活性上，都挺适合研究生用来做相关研究的。两套模型各有特点，可以根据自己的需求选择适合的方案。如果想更深入地研究车辆动力学，模型一可能更适合；如果更关注桥梁的响应，模型二可能更方便。希望这篇博文能帮到正在研究车桥耦合振动的同学们！如果有任何问题，欢迎留言讨论~
【SCI 1区】基于开普勒优化（KOA-RF）的多元回归预测Python代码开普勒优化算法(Kepler optimization algorithm，KOA)于2023年被提出，KOA是一种基于物理学的元启发式算法，它受到开普勒行星运动定律的启发，可以预测行星在任何给定时间的位置和速度。在KOA中，每个行星及其位置都是一个候选解，它在优化过程中随机更新，相对于迄今为止最好的解(Sun)。KOA允
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