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Qwen2-VL开源,让我感觉新的时代要来了!

Qwen2-VL:让世界看得更清楚特点:Qwen2-VL可以理解20分钟以上的视频,进行高质量的视频问答、对话、内容创作等。Qwen2-VL具有复杂的推理和决策能力,可以与手机、机器人等设备集成,基于视觉环境和文本指令进行自动操作。除了英语和中文之外,Qwen2-VL现在支持图像内不同语言文本的理解,包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。Qwen2-VL 在视觉理解基准上实现了最先进

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#react.js#人工智能#前端 +1
Qwen新作,代码界的王!

它来了!benchmark已杀疯~Ollama第一时间支持,几个系列的模型大多数模型都是 Apache 2.0 协议!除了 32B ,小尺寸的模型在其模型尺寸上也表现出了了最先进的性能!除了基准分数,cursor可以接入最新版Qwen模型了!最后 Qwen 牛逼!

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#人工智能#算法#机器学习 +1
python安装模块速度太慢了,教你一招提升百倍安装速度

在python开发中,经常需要使用到各种各样的库。pip又是我们常用的安装工具。但是国外的源下载速度实在太慢,经常导致超时。对于这种情况我们可以修改pip的下载源为国内源。这样就可以大幅度提升下载速度。如何修改源?1、临时更换镜像源可以通过如下方式。pip3 install 库名 -i 镜像地址这样的方式来安装。如 我要安装 numpy 库 并使用 豆瓣 的镜像源pip3 install nump

#python#爬虫#人工智能
学习人工智能所需的数学知识及路线规划

学习人工智能是一个系统工程,需要扎实的数学基础和编程能力作为支撑。通过系统的学习和实践,逐步掌握人工智能的核心技术和应用方法,将为你未来的职业发展奠定坚实的基础。希望本文能为广大AI爱好者提供一些有益的参考和指导。

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#学习#人工智能#前端 +3
本地知识库+本地大模型,借助RAGFlow搭建医院医疗问诊助手,纯本地,超实用!

使用Huggingface上的开源医疗数据集,借助 RAGFlow 搭建自己的本地医疗问诊助手。原理:RAGFlow是一个基于对文档深入理解的开源 RAG(检索增强生成)引擎。它的作用是可以让用户创建自有知识库,根据设定的参数对知识库中的文件进行切块处理,用户向大模型提问时,RAGFlow先查找自有知识库中的切块内容,接着把查找到的知识库数据输入到对话大模型中再生成答案输出。

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#人工智能#语言模型#架构 +2
使用 LiteLLM 构建适用于生产级规模的强大 LLM 应用程序

LiteLLM是一个 Python 库,旨在简化多种大型语言模型(LLM)API 的集成。通过支持来自众多提供商的超过 100 种 LLM 服务,它使用户能够使用标准化的 OpenAI API 格式与这些模型进行交互。提供商包括AzureAnthropicCohereOpenAIOllama和Sagemaker等主要品牌。这种广泛的兼容性为用户提供了丰富的语言模型功能,简化了将先进语言模型集成到其

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#flask#python#后端 +4
3分钟,把ChatGPT训练成一个小红书爆款写手,秒出文!

这种是最简单的GPT投喂流,整个过程不到3分钟,生产出来的内容风格、语言、调性都非常接近小红书的爆款文章,可以直接使用,也可以稍作修改后使用。这类投喂和调教,还可以持续进行,比如让GPT总结出爆款文章的基本模型,并且加以定义。你可以下面提示词来做。

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#人工智能
使用Pycharm高效采集数据进行Python数据分析

Pycharm是一款由JetBrains公司开发的Python集成开发环境。它具有智能代码编辑器、强大的调试器、内置的版本控制系统以及一系列其他工具,可以帮助开发者更加高效地进行Python开发。Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。(全套教程文末领取哈)

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#python#pycharm#数据分析 +2
解决时间序列预测中的预测延迟问题,实现更精准的金融和天气趋势预测

时间序列预测在经济分析、气象等领域至关重要,传统模型多基于均方误差(MSE)训练。MSE训练导致预测延迟,即真实值在预测之前,影响金融和天气预测的实用性。本文提出一种新方法,通过基于神经常微分方程(NODE)的连续时间门控递归单元(GRU)来减少预测延迟。该方法通过时间导数正则化来优化GRU架构,提升了MSE、动态时间规整(DTW)和时间扭曲指数(TDI)等指标。实验表明,该方法在多种数据集上具有

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#金融#语言模型#人工智能 +2
超全面讲透一个算法模型,LSTM!!

LSTM是一种特殊的神经网络,它特别擅长处理序列数据,比如时间序列、文本、音频等。它解决了传统神经网络在处理这种数据时**“短期记忆不好”**的问题。普通神经网络的问题:当数据有时间顺序时,普通的神经网络容易忘记之前的信息。比如说,你在读一段文章,读到第10句话时,普通神经网络可能已经不记得前面几句话了,所以做决策会不准。LSTM的优点:LSTM可以“记住”长期的信息(比如很久之前的内容),同时也

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#算法#lstm#人工智能 +3
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