03 2025 档案
摘要：访问https://pytorch.org/get-started/previous-versions/按照页面内容进行安装 而CUDA的历史版本为https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
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摘要：其实通过BERT模型对外卖数据集进行分类,从而得到其归类是好评还是差评。其中数据集使用的是waimai_10k。 该数据集中有1.1万条记录,其中差评占绝大多数。需要根据情况拆分为训练集和测试集。 主要考验对Transformers库的使用,就当是训练和学习。 如果不想训练,可以使用已经训练好的模型
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摘要：HNSW是Hierarchical Navigable Small Worlds的缩写,其是一种基于图的数据结构,通过构建多层图从而实现高效的相似性搜索。其相关论文可以参考。 HNSW通过将数据组织成层次结构,每一层都包含由边连接的节点。顶层较为稀疏,可以在图中进行大范围的跳转。而下层密度增加,提供
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摘要：这里要实现一个小小的界面,用于中文纠错。 相关代码如下: import gradio as gr def corrector(text): texts = text.split("\n") corrected_arr = 纠错函数(texts) #corrected_arr = [("今天新情很好"
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摘要：最近想搞个视频自动嗅探的程序,用于检测视频中是否存在一些不良的内容。 下面介绍几个m3u8下载的工具: m3u8-downloader N_m3u8DL-CLI hs-m3u8 media-source-extract,通过插件的方式下载 最后是自己实现的一个效果,基于asyncio: 可以看到下载
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摘要：这里通过gradio来生成1个图文理解的界面,通过上传一张图片,则生成相应文本描述,即望图生义。 import gradio def summarize(raw_image): model = xxxx() inputs = model.generate(raw_image) return toke
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摘要：这里通过1个例子来看下微调的BERT与DeepSeek-R1:1.5b两种模型在阅读理解上的差异。 相关代码如下: def predict(doc, query): item = tokenizer.encode_plus(doc, query, max_length=512, padding="m
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摘要：关于珠海爱浦京软件股份有限公司这公司网上的面试信息太少了,这里留点痕迹。 如果用一句话来形容,那就是自己失误的地方太多,以致于错失了一个机会。从公开信息来看,该公司有700多号人。面试官还是挺好说话的,就是问你过去的一些项目经验。从面试过程来看,其实面试官懂的东西并不比自己多多少。 在这次面试中,个
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摘要：这里通过gradio来实现实时语音识别,通过上传一个文件,当点击提交后则在右侧输出其相应识别的文字。 实现代码比较简单,如下所示: import gradio def convert(file_bytes): # 语音识别方法,其中file_bytes是采样率与对应numpy.ndarray实例 r
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摘要：我们可以使用gradio库通过低代码的方式快速实现聊天机器人界面及交互: import gradio as gr from ollama import chat def predict(message,history): stream = chat(model="deepseek-r1:1.5b",
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摘要：实际上LlamaIndex与LangChain一样都只是一个框架,只是简化开发难度的工具。而RAG业务,一般都是一些搞人工智能中小企业的噱头。或许是老板一时心血来头,觉得不能落后于潮流。而实际上这个业务很难赚钱和变现。 实际上AI应用这种东西就是给那些不用AI的人使用的,让他们觉得这东西很高大上,很
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摘要：SU-03T模块是深圳机芯智能的一款ASR产品,价格比较便宜实惠,适用于智能家居，各类智能小家电，86 盒，玩具，灯具等需要语音操控的场景。 而LU-03T是鹿小班基于SU-03T的克隆版。相关模块文档可以参考。 按照模块的提示进行接线即可,其中SPK+是喇叭的正极,SPK-是喇叭的负极。而MIC+
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摘要：想对模拟且分辨率低的图片让其变得高清和清晰,可以借助超分辨率重建(Super-Resolution Reconstruction)技术来实现。 以下是一些项目: Real-ESRGAN,用于视频修复 CodeFormer video2x Real-ESRGAN-ncnn-vulkan InvSR 可
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摘要：原文地址: https://zhuzhulang.github.io/blog/posts/how-to-use-ai-extract-lyrics/ 最近突发奇想实现一个API功能,就是输入一个歌曲,可以自动下载其相应的歌词。话不多说,干就是了。 虽然可以借助163MusicLyrics这样的开源
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摘要：自从ChatGPT出世以来,AIGC被吹得很火,不少教程都会拿PPT制作说事情。最近看到了一个视频,详情可以点击DeepSeek免费制作PPT进行查看。 在该视频中介绍了如何通过本地部署的DeepSeek结合Python制作PPT,给人一种感觉是现在利用AI进行PPT制作已经非常容易。 实际上,用A
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摘要：最近在学习DeepSeek-R1本地化部署的相关知识,看到了1个比较有意思的视频。 在该视频中,其主要逻辑就是当用户上传1个Excel后,之后就可以通过交互式的方式对这个Excel中的数据进行分析。但是由于UP主的前端技术不敢恭维,竟然直接跳过了。正常这种情况用Streamlit是个不错的选择。 不
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摘要：Ollama中支持函数调用的模型可以访问,比如ollama run MFDoom/deepseek-r1-tool-calling,但是当前并不稳定
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