7.安装驱动，Install 32 bit compatibility libraries？4. 检查禁用nouveau是否生效，输出为空。2. 更新initramfs。1. 禁用nouveau。

网上有很多文章介绍过迁移学习，但TensorFlow2.0的较少，有TensorFlow2.0的，但能说清楚明白的更少。验证码的样本需要自行标记，本文使用的样本大概2000左右。训练集1500，测试集500。本次迁移学习选择的预训练模型为：Xception，是个比较优秀的CNN模型。验证码的特征是带空心字符、有大小写且粘连的验证码。环境使用的是MX350 2G的GPU（使用GPU训练很快）。主要步

你是一个数据可视化专家，根据用户的输入选择合适的可视化工具完成数据可视化展示。1、在插件市场安装AntV Visualization Chart插件。若是图片先输出图片链接地址，然后输出图片。2、创建一个数据库可视化智能体。三体小说人名词云图。

精心设计的提示词就像一把精准的钥匙，能够引导大模型在处理长文本会话时，将注意力集中在与质检紧密相关的重点信息上。无论是客户与客服之间围绕产品细节的多轮详细咨询，还是团队成员在项目协作中对方案的深入探讨，大模型都能如同一位经验丰富的质检专家，细致入微地分析每一句话的含义，判断其是否符合既定的质检标准。而如今，随着人工智能技术的飞速发展，大模型为这一困境带来了全新的解决方案，有望通过提示词交互迭代的方

这两天在网上查找资料进行了各种配置尝试无果，包括修改服务，修改注册表等等，都没有成功，我是通过mac的Parallels Desktop里面运行一个Windows 11 pro（激活后），然后在远程服务器上部署的windows server 2019中文版（将默认自带的远程桌面服务重新安装一下，可以解决远程服务器无法使用本地麦克的问题）。即可让远程服务器使用本地的音频，在远程服务器上显示的是远程音

1、在本地搭建数据库访问的服务，并使用ngrok暴露到公网。2、创建知识库，导入表结构描述。3、创建数据库访问工作流。4、创建数据库智能体。

因此就会减少训练的计算量，降低计算所需要的GPU（8B*7的模型，本应该需要56B模型所需的GPU，使用专家模型结构后，装载模型需要47B模型所需的GPU，训练时只需要14B模型的GPU）同时参数是共享的，也会进一步的减少GPU（减少到12B模型的GPU占用）。GPT4和GLaM都是MoE结构的模型，MoE模型并没有解决幻觉的问题，只是在超大的模型上，减少了训练和推理的计算，降低了训练和推理的成本

广义上讲，包括自动驾驶、机器臂、机器人都属于智能体，另外一种是基于流程编排的智能体，如本文所要实现的智能体，流程和技能都是预先设置好的。下面以使用本地ollama模型，基于代理人根据客户个人信息提供风险图谱、风险呈现与法律依据和优先级风险与解决方案的需求做了一次尝试，给出具体的实现过程，希望对你有所帮助。Dify是一个流程编排的工具，支持RAG和Chat聊天，支持对接各种在线大模型和本地大模型接入

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工具：interpreter --local。输出：（输出最基本的结果，并提示进一步优化）输出：(每次输出的结果可能会不一样）2、显示数据文件内容。