应用：知识图谱的使用较为灵活，一方面，可以单独进行使用，作为数据的加工方，直接对接原始数据，从源头进行数据清洗和知识数据图谱关联呈现；另一方面，还可与其他系统进行对接，在有数据沉淀一方，进行实体抽离，在知识图谱端进行知识加工，最终将知识网络和潜在关系，提供到知识使用人员。概念：本质上看，知识图谱，是一种大规模语义网络，可以算作是知识工程学科的代表。形式：网链结构，有核心节点，是大数据的价值载体。

Runway Gen2https://foresightnews.pro/article/detail/36298

传统的大语言模型可以描述、回答与图像相关的问题，甚至进行复杂的图像推理。但使用大型语言模型进行文本定位，或用图像指代准确坐标却不太行。PixelLLM可以将图像位置信息作为输入或输出。当将位置作为输入时，模型可以根据位置生成与指定对象或区域相关的描述文本。为了进行该技术的探索，谷歌和加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发了像素对齐大语言模型——PixelLLM。当生成位置作为输出时，模型可以为每个输出

数据上链的原则与方式 - 深蓝 - 博客园

信创银河麒麟操作系统环境安装JDK1.8，注意与linux操作系统的版本区别_银河麒麟安装jdk_北漂五环程序员的博客-CSDN博客

第一个TensorFlow程序（hello world）详解

百度飞桨paddlespeech实现小程序实时语音流识别 (rply.cn)

https://myaccount.google.com/lesssecureapps?pli=1 设置为on

Elasticsearch 向量搜索应用介绍_es 向量检索_文晓武的博客-CSDN博客Elasticsearch8.x KNN search 使用方式及参数介绍_elasticsearch knn_小帅毛的博客-CSDN博客ElasticSearch的Dense Vector_elasticsearch dense vector_若石之上的博客-CSDN博客Elastic Search : 8.

nexus配置阿里云代理_51CTO博客_nexus 配置阿里云