胡话连篇

最新推荐文章于 2024-06-03 20:40:35 发布
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分类专栏： 999 生活随笔
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偶梦，小龙女对过儿说，如今我将作了你的妻子，你说，我们是应该尊师重道呢，还是应该妻从夫命呢？百思不得其解。

【渝粤题库】陕西师范大学191201 刑法专论 作业
渝粤题库
11-21 9606
《刑法专论》作业 一、单项选择题 1、下列哪种刑法的解释属于有权解释（   ）。 A、司法解释  B、学理解释  C、论理解释  D、文理解释 2、罪刑法定原则最早见于（ ）。 A、1215年英王签署的《大宪章》 B、1789年法国《人权宣言》 C、美国《独立宣言》 D、1810年《法国刑法典》 3、我国刑法第13条中的“但是情节显著轻微危害不大的，不认为是犯罪”应理解为（   ） A、构
远程访问oracle 数据库,设置远程访问Oracle数据库
weixin_42511024的博客
04-15 2030
我这里设置的是别人远程访问我本地的数据库。方法：通过WiFi共享，别人连接该共享的WiFi，来访问我的数据库(局域网)。步骤1：下载WiFi共享大师。步骤2：安装好后开启WiFi。开启后状态如下：(wifi007)WiFi的IP地址通过右键单击“状态”>“详细信息”查看：即：192.168.155.1步骤3：打开Oracle的Net Manager，添加监听地址。步骤如下：1)2)添加监听器...
书生·浦语大模型实战营 第五节课 LMDeploy 量化部署 LLM 实践
weixin_45483762的博客
06-03 1220
我们可以使用KV8量化和W4A16量化。W4A16 量化，将 FP16 的模型权重量化为 INT4，Kernel 计算时，访存量直接降为 FP16 模型的 1/4，大幅降低了访存成本。模型在运行时，占用的显存可大致分为三部分：模型参数本身占用的显存、KV Cache占用的显存，以及中间运算结果占用的显存。TurboMind是LMDeploy团队开发的一款关于LLM推理的高效推理引擎，它的主要功能包括：LLaMa 结构模型的支持，continuous batch 推理模式和可扩展的 KV 缓存管理器。
Android Studio实现智能聊天机器人
振华OPPO的博客世界
06-11 1万+
综合运用SQLite数据库、HttpURLConnection、ListView、GSON、SharedPreferences等技术开发一款智能聊天机器人应用。打开应用，进入欢迎页面，3s后跳转到登录页面。先注册账号，系统会检验账号是否已注册，注册成功后会将账号信息插入到用户表中，接着会跳转至登录页面，并且自动填充账号和密码。如果勾选了记住密码并且成功登录，那么下次打开应用就会自动填充账号和密码。
程序员面试技巧：一起去面试，公司用他而不用你，注意这三个点
CodingPs的博客
12-05 386
如果能多了解一些面试的基本知识，可以帮助你在面试中对自身有更准确的定位，并且能提升你的面试技巧。 由于不知道面试官对面试者的衡量标准，许多我曾面试过的候选人在面试中表现得差强人意。虽然不同的面试官有自己不同的衡量标准，但这些标准间也存在一些共通之处。如果能多了解一些面试的基本知识，可以帮助你在面试中对自身有更准确的定位，并且能提升你的面试技巧。 ...
深度学习撞墙了
Kaiyuan_sjtu的博客
03-27 914
早在 2016 年，Hinton 就说过，我们不用再培养放射科医生了。如今几年过去，AI 并没有取代任何一位放射科医生。问题出在哪儿？近年来，AI 在大数据、大模型的深度学习之路上一路狂奔，但很多核心问题依然没有解决，比如如何让模型具备真正的理解能力。在很多问题上，继续扩大数据和模型规模所带来的收益似乎已经没有那么明显了。在 Robust.AI 创始人、纽约大学名誉教授 ...
深度学习撞墙了！
Datawhale
03-16 1064
Datawhale干货编辑：机器之心早在 2016 年，Hinton 就说过，我们不用再培养放射科医生了。如今几年过去，AI 并没有取代任何一位放射科医生。问题出在哪儿？近年来，AI ...
讯飞AI同传被曝造假 官方称人工智能还无法替代同传
weixin_33701251的博客
09-21 546
雷帝网 雷建平 9月21日报道当AI越来越取代人工之际，一向被认为会被颠覆的同传行业有了插曲。日前，一位同传人员Bell Wang在知乎爆料，科大讯飞AI同传造假，一场高端会议上，科大讯飞用语音识别把同传人员翻译的中文做成文本，再用机器人的声音读出去。同传人员指讯飞AI同传造假故事的起源是这样的，2018年9月20日，同传人员Bell Wang给一位日本教授做同传，这位日本教授的英文讲得不怎么好。...
老兵戴辉：华为操作系统28年史
优快云业界要闻
08-28 1万+
戳蓝字“优快云云计算”关注我们哦！来源 |内容来自「最牛博弈」作者 | 老兵戴辉8月9日，东莞松山湖沸腾的一天，华为消费者业务CEO余承东发布了鸿蒙操作系统，中文来自...
老实人的归国与失身
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龙哥盟
12-31 3万+
作者：匿名作者 声明：故事情节均为虚构，请勿对号入座。如有雷同，纯属巧合。本文作者不认同文中部分行为，读者切勿模仿。 2008年8月，在东部某沿海高考大省的省会城市，两位15岁男生小西和小东进入了同一所高中并做了室友。这所高中位于城市的郊区，周围就是农田，左边钢铁厂右边化肥厂，每天早上这所高中的学生去操场跑早操的时候，都会看到这两个工厂的烟囱向本来就不清澈的天空中排放着废气。 然而也正是因为...
Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network (2014 NIPS)
weixin_40311211的博客
07-20 514
主要思想：使用神经网络对深度进行学习。一个粗尺度网络首先在全局上对场景深度进行预测。然后通过使用细尺度网络进行局部区域的优化。 缺点：早期直接用深度网络估计深度，只有卷积层，池化层，和全连接层最后得到的深度图分辨率太小         Coarse 网络是一个经典的AlexNet(NIPS 2012)结构，任务是使用场景的全局视角来预测整体深度图结构。网络的上几层是全连接层，因此可以包括...
springboot企业合同管理系统设计与实现 _毕业论文和ppt答辩稿.zip
08-17
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记单词应用demo，以此为基础可以改正成其他新型单词记忆APP
08-17
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基于Master-Worker进程模型调度系统，Python3实现
08-17
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【嵌入式系统】基于RISC-V架构的EAM2011芯片开发与应用：高性能实时控制解决方案设计及代码实现奕斯伟计算（含详细代码及解释）
08-17
内容概要：本文介绍了奕斯伟科技集团基于RISC-V架构开发的EAM2011芯片及其应用研究。EAM2011是一款高性能实时控制芯片，支持160MHz主频和AI算法，符合汽车电子AEC-Q100 Grade 2和ASIL-B安全标准。文章详细描述了芯片的关键特性、配套软件开发套件（SDK）和集成开发环境（IDE），以及基于该芯片的ESWINEBP3901开发板的硬件资源和接口配置。文中提供了详细的代码示例，涵盖时钟配置、GPIO控制、ADC采样、CAN通信、PWM输出及RTOS任务创建等功能实现。此外，还介绍了硬件申领流程、技术资料获取渠道及开发建议，帮助开发者高效启动基于EAM2011芯片的开发工作。 适合人群：具备嵌入式系统开发经验的研发人员，特别是对RISC-V架构感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：①了解EAM2011芯片的特性和应用场景，如智能汽车、智能家居和工业控制；②掌握基于EAM2011芯片的开发板和芯片的硬件资源和接口配置；③学习如何实现基本的外设驱动，如GPIO、ADC、CAN、PWM等；④通过RTOS任务创建示例，理解多任务处理和实时系统的实现。 其他说明：开发者可以根据实际需求扩展这些基础功能。建议优先掌握《EAM2011参考手册》中的关键外设寄存器配置方法，这对底层驱动开发至关重要。同时，注意硬件申领的时效性和替代方案，确保开发工作的顺利进行。
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rls-1.54.0-3.module_el8.5.0+1023+0c63d3d6.tar.gz
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# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
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deepseek 有时候回复胡话，怎么解决？
02-22
### 解决 DeepSeek 生成不合理回复的方法 当遇到 DeepSeek 生成不合理或不准确的回复时，可以通过多种方法优化其表现并提高准确性。 #### 使用特定指令引导模型 为了获得更精确的回答，可以在提问前加入具体的指导语句。例如，在命令行调用 DeepSeek 模型时指定参数以增强控制力[^1]： ```bash aider --model deepseek/deepseek-ai/DeepSeek-V3 --temperature 0.7 --max_tokens 256 ``` 这里 `--temperature` 参数用于调整输出随机性的程度；较低值使输出更为稳定和可预测，而较高值则增加创造性和多样性。`--max_tokens` 设置最大返回字符数有助于限定响应长度从而聚焦于核心内容。 #### 改善输入质量和结构化信息提供 确保向 DeepSeek 输入高质量的数据对于获取合理的结果至关重要。这包括但不限于使用清晰简洁的语言表达问题、提供足够的背景资料以及采用结构化的数据形式如表格或列表来辅助理解上下文环境[^2]。 #### 应用领域专业知识定制提示词 利用专家设计的知识卡片作为模板可以帮助构建更适合具体应用场景下的查询请求。经过适当修改后的自然语言格式能更好地适配目标行业的特点和技术术语体系，进而提升对话系统的理解和回应水平[^3]。 #### 定期更新与反馈机制建立 持续关注官方发布的最新版本，并积极参与社区交流分享实践经验也是改善工具性能的有效途径之一。通过提交错误报告或者参与测试新特性等方式贡献自己的见解，可以使开发者团队更快地修复已知缺陷并引入改进措施。 #### 结合人工审核流程 尽管自动化文本生成功能在效率上有显著优势，但在某些情况下仍需依赖人类判断来进行最终确认。因此建议设置双重检验环节——先由AI初步处理再交给人类编辑审查校正，以此保障输出质量达到预期标准。
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