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AntV X6结合Vue组件渲染节点,并与节点组件进行双向的数据交互

项目使用.0 + Element-ui 框架,在开发流程功能时自定义节点,为实现稍复杂的样式以及操作交互,使用 markup + attrs的方式的话,比较麻烦,且难以结合使用 Element-ui的交互组件,因此换成结合 Vue组件渲染方式注册自定义节点(官方文档相对简单了点,老报错,搞了老半天,嘤嘤嘤)

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#vue.js#前端#javascript
完美解决win10系统的cmd,powershell等不能运行ssh,scp,ls,mv等linux(ubuntu16.04)命令的排坑方案

网上很多远古帖子会让你去下载OpenSSH的文件压缩包,然后解压到系统盘,再配置环境变量,还得手动开启ssh服务。这个问题并不是win10系统都有的。win10到现在也有六七个版本了,较新的版本是可以直接运行的,是因为系统已经内置了支持ssh服务的。不过都是傻瓜式默认安装,其中有一步让你选择安装的组件,记得只选择安装。所以运行不了的直接去安装这个工具即可。

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#linux#ssh#服务器
AntV X6结合Vue组件渲染节点,并与节点组件进行双向的数据交互

项目使用.0 + Element-ui 框架,在开发流程功能时自定义节点,为实现稍复杂的样式以及操作交互,使用 markup + attrs的方式的话,比较麻烦,且难以结合使用 Element-ui的交互组件,因此换成结合 Vue组件渲染方式注册自定义节点(官方文档相对简单了点,老报错,搞了老半天,嘤嘤嘤)

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#vue.js#前端#javascript
用 Ollama 轻松玩转本地大模型

根据 ChatGPT 的使用经验,多数人都已知晓系统提示词的重要性。好的系统提示词能有效地将大模型定制成自己需要的状态。在 Ollama 中,有多种方法可以自定义系统提示词。首先,不少 Ollama 前端已提供系统提示词的配置入口,推荐直接利用其功能。此外,这些前端在底层往往是通过API"content": "以海盗的口吻简单作答。},"content": "天空为什么是蓝色的?],}'其中rol

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#产品经理#人工智能#大数据 +2
探索Ollama——入门:如何在本地环境中搭建和自定义大型语言模型

在当今快速发展的人工智能时代,大型语言模型(LLMs)已经成为技术前沿的热点话题。Ollama,作为一个开创性的工具,使得开发者能够在本地环境中轻松运行和管理这些强大的模型。无论是进行自然语言处理、代码生成还是其他AI驱动的任务,Ollama都提供了一个简单、高效的解决方案。Ollama的主要特点包括其对多种操作系统的支持、对Docker的集成、以及一个丰富的模型库,让用户可以根据自己的需要选择和

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#语言模型#人工智能#自然语言处理 +3
万字综述:大语言模型多智能体(LLM Multi-Agents)进展与挑战

我们整理分享来自新加坡国立大学的最新论文:基于大型语言模型的多智能体综述- 进展与挑战, Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges,文末有论文连接。大型语言模型(LLMs)在广泛的任务中取得了显著的成功。由于LLMs令人印象深刻的规划和推理能力,它们被用作自治智能体自动完成许多任务。最近

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#语言模型#人工智能#自然语言处理
【车载人体健康检测器项目】Android蓝牙实例(和单片机蓝牙模块通信)

1、Android蓝牙编程  蓝牙3.0及以下版本编程需要使用UUID,UUID是通用唯一识别码(Universally Unique Identifier),这是一个软件构建的标准,也是被开源基金会组织应用在分布式计算环境领域的一部分。在蓝牙3.0及下一版本中,UUID被用于唯一标识一个服务,比如文件传输服务,串口服务、打印机服务等,如下:#蓝牙串口服务 SerialPortServi...

python DLib实时性不够,通过多线程来解决

# created at 2017-11-27# updated at 2018-09-06# Author:coneypo# Dlib:http://dlib.net/# Blog:http://www.cnblogs.com/AdaminXie/# Github:https://github.com/coneypo/Dlib_examplesi...

深度学习机器学习面试问题准备(必会)

第一部分:深度学习1、神经网络基础问题(1)Backpropagation(要能推倒)   后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法,目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。这里重点强调:要将参数进行随机初始化而不是全部置0,否则所有隐层的数值都会与输入相关,这称为对称失效。 大致过程是:首先前向传导计算出所有节点的激活值和输出值, 计算整体损失函数: 然后...

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