logo
publist
写文章

简介

著有技术书籍《鸿蒙HarmonyOS 6应用开发:从零基础到App上线》、《FFmpeg开发实战:从零基础到短视频上线》、《Android Studio开发实战:从零基础到App上线》、《好好学Java:从零基础到项目实战》、《Kotlin从零到精通Android开发》等等。

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

鸿蒙NEXT开发笔记(三十二)仿华为阅读App的浏览PDF文档

HarmonyOS NEXT自带的PDF Kit提供了PDF文档浏览和修改服务,不但支持预览PDF文档内容,还支持对PDF文档添加文本内容、图片、批注、页眉页脚、水印、背景图片、书签等。使用PDF服务之前,要先在ETS代码开头添加以下的导包语句,表示引入PDF服务需要的pdfService、pdfViewManager、PdfView等模块

文章图片
#华为#harmonyos#鸿蒙
鸿蒙NEXT开发笔记(三)仿微信聊天App的底部页签栏

ArkUI默认的单个页签风格很单调,仅仅提供页签文字罢了,缺少微信底部页签的丰富样式。为了给页签增加包含图标和文字在内的高亮效果,需要自己定义单个页签的布局内容。自定义的页签布局以“@Builder”打头,其后就像编写普通的方法代码那样,包括方法名称、方法参数、方法代码等等。常见的页签高亮特效会区分背景、图标、文字颜色和字号样式,可以采用Stack容器作为单个页签的根布局,先放入一张背景图片,再放

文章图片
#harmonyos#微信#华为 +2
【送书活动】《鸿蒙HarmonyOS 6:应用开发从零基础到App上线》迎新送书啦

值此《鸿蒙HarmonyOS 6:应用开发从零基础到App上线》出版之际,即日起推出送书活动,凡购买《鸿蒙HarmonyOS 6:应用开发从零基础到App上线》且符合下列条件的朋友,可获赠图书《Android Studio开发实战:从零基础到App上线(第2版)》、《好好学Java:从零基础到项目实战》、《Android App开发进阶与项目实战》三种图书的任选一本。后8章为进阶部分,主要讲解鸿蒙

文章图片
#harmonyos#华为#鸿蒙 +1
《鸿蒙HarmonyOS 6应用开发:从零基础到App上线》资源下载和内容勘误

下面是《鸿蒙HarmonyOS 6应用开发:从零基础到App上线》一书用到的工具和代码资源:1、本书使用的开发环境版本为 DevEco Studio 6.0.0 Release ,最新的安装包可前往下载,也可在下载 DevEco Studio 6.0.0 Release。2、本书使用的鸿蒙 SDK 版本为 API 20 的 SDK (HarmonyOS 6.0.0),在安装 DevEco Stud

文章图片
#harmonyos#华为#android
15天学会AI应用开发(三)把历史对话作为提示词会怎样

AI大模型服务的用户很多,它对每个用户的印象仅存在于当前会话中,一旦用户离开当前会话重新开启新的会话,AI会把该用户当作是新用户,而非之前已经对话过的某个用户。也就是说,AI没有持久记忆的功能,它记不住你上次问了什么,也记不住它上次回答了什么。这意味着AI没法从过往的对话中吸取经验,原本纠正了的错误还会继续犯错,原本积累了的知识重开转头就忘。

文章图片
#人工智能
15天学会AI应用开发(四)根据Token长度截断历史对话

上一篇文章说到按照消息数量来截断历史对话,这种方式有个问题,就是每次对话的内容可长可短,导致固定消息数量的对话内容忽长忽短。历史对话内容不光要存入数据库,还要作为初始提示词发给下次新会话的大模型。太长的提示词不仅冗余,还会消耗大量Token,让用户钱包快速缩水。太短的提示词容纳的信息量不足,难以起到充分记忆的功能。

文章图片
#人工智能
15天学会AI应用开发(五)使用AI摘要来压缩上下文消息

Python有成熟的第三方库,可以直接对一段中文做自动摘要,无需开发者自己写算法。也可使用在线大模型输出原始文本经过压缩后的摘要文字,并且支持通过提示词设置精简指标,比如摘要长度等等。

文章图片
#人工智能#python
15天学会AI应用开发(六)使用离线大模型对文本生成摘要

接下来演示如何使用Qwen1.5-1.8B-Chat对一段文本生成摘要。model_path = "./qwen1.5-1.8b-chat" # 离线大模型的本地保存目录"""加载本地离线模型 Qwen1.5-1.8B-Chat 做摘要【无需联网、无需下载、纯本地运行】"""# 加载本地分词器 + 本地模型(完全离线)trust_remote_code=True # Qwen 必须加这个trust

文章图片
#人工智能#python
15天学会AI应用开发(六)使用离线大模型对文本生成摘要

接下来演示如何使用Qwen1.5-1.8B-Chat对一段文本生成摘要。model_path = "./qwen1.5-1.8b-chat" # 离线大模型的本地保存目录"""加载本地离线模型 Qwen1.5-1.8B-Chat 做摘要【无需联网、无需下载、纯本地运行】"""# 加载本地分词器 + 本地模型(完全离线)trust_remote_code=True # Qwen 必须加这个trust

文章图片
#人工智能#python
15天学会AI应用开发(四)根据Token长度截断历史对话

上一篇文章说到按照消息数量来截断历史对话,这种方式有个问题,就是每次对话的内容可长可短,导致固定消息数量的对话内容忽长忽短。历史对话内容不光要存入数据库,还要作为初始提示词发给下次新会话的大模型。太长的提示词不仅冗余,还会消耗大量Token,让用户钱包快速缩水。太短的提示词容纳的信息量不足,难以起到充分记忆的功能。

文章图片
#人工智能
    共 69 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 7
  • 请选择