官网地址：Ollama 是一个基于 Go 语言开发的简单易用的。可以将其类比为（同基于 cobra (opens new window)包实现命令行交互中的 list,pull,push,run 等命令），事实上它也的确制定了类 docker 的一种模型应用标准，在后边的内容中，你能更加真切体会到这一点。在管理模型的同时，它还基于 Go 语言中的 Web 框架 gin (opens new win

OpenAI 接口管理 & 分发系统，支持 Azure、Anthropic Claude、Google PaLM 2 & Gemini、智谱 ChatGLM、百度文心一言、讯飞星火认知、阿里通义千问、360 智脑以及腾讯混元，可用于二次分发管理 key，仅单可执行文件，已打包好 Docker 镜像，一键部署，开箱即用.由于我的fastGPT使用的是docker部署的，而OneAPI直接下载的exe

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微软最新开源的 Python Markitdown 工具，能将 PDF、Office 文档（Word/PPT/Excel）、图片、音频等多种格式的文件智能转换为 Markdown 格式，支持 OCR 文字识别、语音转文字和元数据提取等功能，特别适合文档分析和内容索引场景。项目地址：https://github.com/microsoft/markitdown。

#Tensorflow中实现双向RNNs在tensorflow中已经提供了双向RNNs的接口，使用**tf.contrib.rnn.bidirectional_dynamic_rnn()**这个函数，就可以很方便的构建双向RNN网络。def bidirectional_dynamic_rnn(cell_fw, # 前向RNNcell_bw, # 后向RNNinputs, # 输入s...

在 RAG 系统中，生成模块的效果基于通用大语言模型的能力，而数据索引和检索对系统的效率和质量是非常重要的。为了改善检索增强生成（RAG）系统，使其能更好地整合外部知识源并提供更精准和上下文相关的回答，捕捉复杂的相互依赖关系，这篇文章提出了一种名为LightRAG的新框架。LightRAG 通过引入图结构来改进文本索引和检索过程，同时该框架采用了两阶段检索机制，首先在低级层面进行基础信息的检索，然

一. 朴素贝叶斯在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法， 也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)。 但是朴素贝叶斯却是生成方法，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y),然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(.

3.需要校验的元素上需要加上prop，这个是对应校验的内容的。注意的是 如果是双向绑定的如（input）的prop的名字必须和绑定的元素名字一样，比如我的收集数据为SkuForm.skuName那么prop值为skuName就好了，否则有可能校验不起来。元素 这里面el-form中:model(v-bind:model)是单项绑定的，如果你写成了v-model=""可能会出现校验没有效果的情况。1

在登陆Microsoft 帐户时总提示错误：抱歉，您的 Microsoft 帐户出现问题。请转到 https://account.live.com 寻求帮助”。试了好多办法也没有解决，最后看到了这个网址：按照上边的操作解决这个问题，分享给大家。https://support.xbox.com/zh-CN/my-account/microsoft-account/something-wrong-m.