Markmap是一款创新工具，将Markdown与AI智能导图生成相结合，彻底解决了传统思维导图工具操作繁琐、与Markdown工作流脱节的问题。其核心优势在于：1）支持Markdown语法实时转换为可视化导图；2）AI一键生成结构化内容（如PRD、学习计划等）；3）深度自定义字体、颜色、间距；4）支持多标签管理和文件导入导出。该工具适用于产品经理、学生、程序员等各类人群，能显著提升从文字记录到可

将DeepSeek等大模型知识库接入公众号，为公众号的发展注入了强大的智能动力，开启了智能交互的全新时代。公众号可根据资料智能回答客户问题，实现智能行业客服功能。

总结本文介绍的内容与重点- 展望三维模型处理领域的未来发展趋势本专栏（地址：”https://blog.csdn.net/suiyingy/category_12462636.html“）将介绍Python在三维模型处理基础方面的应用，包括探索三角面片、三维模型体积计算、面积计算、视角投影、动画制作、表面重建、异常点检测与优化、模型贴图、基于Django与Three.js的三维模型Web可视化以及

例如，stable-diffusion-2-1的下载地址为“https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-1”，点击页面中的“Files and versions”即可看到对应的模型文件。stable-diffusion-webui提供了网页前端页面用于Stable Diffusion模型生成图片，其Github官方工程地址为“http

本专栏将详细介绍从零开始进行AIGC大模型训练与推理，包括文本生成（GPT系列）和图片生成（Stable Diffusion系列）等，初步计划从以下提纲逐步进行博文分享，欢迎关注。（8）Stable Diffusion原理介绍、训练、推理、部署。（9）ControlNet原理介绍、训练、推理、部署。（6）ChatGPT原理介绍、训练、推理、部署。（7）ChatGLM原理介绍、训练、推理、部署。（4

免费升级我们自己的公众号，拥抱AI大模型新时代。只需一步，即可免费实现自动回复、智能内容生成、精准用户问答等多项强大功能，让公众号更聪明、更高效！无论是24小时在线客服机器人，还是创意满满的文章输出，我们的一站式接入服务让一切变得简单又强大。抓住AI机遇，打造属于你的超级公众号，开启全新智能化旅程！

huggingface网站提供了大量深度学习预训练模型及其调用方式。本文主要介绍问答模型调用方式，主要是针对问答结果输出完整上下文的问题。其现象在于问题答案为输入的上下文，而不是答案部分。出现该问题主要原因是transformers版本过低。

机器问答系统流程如下图所示：具体过程：（1）准备知识库，可以从维基百科或者百度百科中获取，知识库主要是存储实体与实体介绍文本，也就是百科中的词条与词条介绍。（2）流程中涉及到三个模型：实体提取模型用来确定问题包含的实体，在知识库中查找确认对应介绍文本；如果实体不存在，可以考虑通过相似实体模型替换成相似的实体，比如同一个人不同称呼。最后，将实体文本作为阅读理解的上下文输入到QA阅读理解问答模型中即可

web.py默认端口为8080端口，但是有时候8080已经被占用了，所以需要自定义端口。另一种方式是按照上述代码的方式，重载web.application类。

1、可以用四种方式调用：from ctypes import *#----------以下四种加载DLL方式皆可—————————# pDLL = WinDLL("test.dll")# pDll = windll.LoadLibrary("test.dll")# pDll = cdll.LoadLibrary("test.dll")pDll = CDLL("test.dll")2、注意事项，调用