劣势：能力受基座模型影响大，RAG每次需要将检索文档和问题提交给大模型，极大占用上下文限制。优势：可以充分拟合个性化数据；个性化大模型，依然具有广大的通用能力。劣势：无法解决实时更新成本问题。算力、数据都需要成本。如何打造个人专属的大模型应用也是重要的问题。如何打造垂域大模型是一个重要落地方向。Finetune 轻量级的微调。RAG 外挂一个知识库。优势：成本低，实时更新。

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【代码】Ubuntu python 安装 openslide。

NVIDIA显卡驱动是发挥GPU性能的关键组件，无论是深度学习训练、图形渲染还是科学计算，都依赖于稳定的驱动环境。然而，驱动安装过程中常遇到内核模块冲突、UVM加载失败等问题，本文将从实战角度出发，详解驱动组件构成、常见故障排查及最佳实践。

先说结论，如果没有显式通过 build， add_weight 或者 tf.Variable 的方式指定权重，将embedding 层的权重加入模型中的方法是，要把embedding层设置为 self 的属性。有两个很容易犯的错误，1、由于 Embedding 的处理裹在其他层定义中，直接在 call 里使用，倒是权重读不到2、在call中进行embedding 定义，倒是模型拟合时报错（应该前置

参考来源： https://www.cnblogs.com/hahaa/p/15248439.html借助于 schedule 模块，完成定时任务的设置，案例如下：def job():print("Hello, working...")if __name__ == '__main__':#每天10点#schedule.every().day.at('10:00').do(job)# 如果方法需要传

通过本文介绍的步骤，您已成功在Kubernetes集群中部署了NVIDIA GPU设备插件。现在，您的集群可以运行GPU加速的容器化应用，如机器学习训练、AI推理等任务。如需进一步优化，可参考NVIDIA官方文档，配置高级功能如MIG（多实例GPU）或GPU共享。

基于标记的分水岭算法，水淹过程从预先定义好的标记图像（像素）开始，较好的克服了过度分割的不足。本质上讲，基于标记点的改进算法是利用先验知识来帮助分割的一种方法。因此，改进算法的关键在于如何获得准确的标记图像，即如何将前景物体与背景准确的标记出来。上图可以描述传统的分水岭算法，这样的算法可能会导致分割过细，遇事有了升级版的，就是在之前的基础上，给定一写标记，

pip install tensorflow==1.14 一直报错，显示只能安装2.0 以上版本时，请确认python版本是否低于3.8,3.8以上版本不支持1.x，将python 降级为3.7即可。

由于网络不通，无法通过 load_data 直接下载加载数据集。可以在网上离线下载保存。在jupyterlab中输入?? tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data可以直接查看函数源码。因为还涉及到一些包的import，在服务器上可以直接拷贝fashion_mnist.py 文件到当前目录进行查看，然后将相应的path[0] 这些替换成自己下载好的文件目录即