桑榆肖物

本文主要介绍了如何在 Jetson 设备上使用纯C/C++实现LLaMA模型的推理，而无需安装Python等其他外部依赖。通过本文你将了解如何借助 llama.cpp 项目在NVIDIA的Jetson系列设备上部署大模型，以及如何使用Qwen-1.8B模型进行通用问答任务。

优快云 AI写作助手上线了！InsCode AI 创作助手不仅能够帮助用户高效创作文章，而且能够作为对话式AI回答你想知道的问题。成倍提高生产力！以下是我的体验分享AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）作为一个趋势，确实展示出了惊人的潜力。它结合了人工智能和内容生成技术，可以迅速生成大量内容，并在某些情况下达到甚至超越人类的创作速度和质量。首先，AIGC的快速生成能力可以极大地提升生产效率。相对于人类来说，机器可以以惊人的速度处理和分析大量的数据，从

本文通过实际应用场景和示例代码展示了 GitHub Copilot Chat 在 Visual Studio 2022 中的优势和特点。最后，鼓励读者在实际工作中尝试使用 Copilot Chat，以提升开发效率和代码质量。希望这些信息和经验能为你在使用GitHub Copilot时提供帮助和启发。

本文对 ChatGPT 解答编程问题的情况进行了测试。测试了不同难度的问题，并对 ChatGPT 的回答结果进行了鉴别。测试结果表明，ChatGPT 在解答简单的编程问题时表现较为出色，但在解决复杂的问题时则不太理想。因此，也总结出了如何更好地向 ChatGPT 提问的方法，但是并不建议没有编程经验的人直接使用 ChatGPT 来解决编程问题。

都说 ChatGPT 要干掉程序员，清理搜索引擎，取代 Stack Overflow，还能消灭人类，这些有些言过其实了。ChatGPT 的定位是一个人工智能助理，它说，它的主要目的是通过回答用户的问题，为用户提供帮助。在体验了一天后，我相信对它的调教是成为一个正直的人，它也是这样做的。它谦虚有礼，无疑是一个合格的助理，确实可以为我们提供很大的帮助。生成的回答条理清晰，思路明确，令人信服。但是从刚接触的惊奇开心过后，随着时间推移，我却越来越忧心了。以下的内容是我的体验过程和其中的思考，其中引用的部分为

本文主要介绍人工智能模型的网络结构可视化的常见方法。对于使用神经网络模型来说，我们主要关注的是模型的输入和输出。在 ML.NET 中使用 ONNX 模型时，我们就需要了解这些信息，以便在构成神经网络的所有层之间生成连接映射。下图就是昨天文章中使用到的 ONNX 模型基本属性信息。

本文介绍如何在 ML.NET 中使用 YOLOv7 的 ONNX 模型来检测图像中的对象。

之前写了一篇 rembg 库去背景的博文，有朋友发现怎么也无法解决，一直卡在下载报错。的 42 行添加打印，打印出来看看到底跑到哪个地方找文件了。如果你不知道自己的用户目录，也可以在文件管理器地址栏输入。文件夹，如果你没有特殊设置，其目录为。只需要将下载的4个onnx文件放在。如果还是报错，你可以尝试设置环境变量。注意文件夹名称u2net前面有个点。再不行可以修改 python 库的。模型下载后需要解决放在用户目录的。，自定义这个文件夹的位置。回车即可转到用户目录。

本文介绍如何使用 rembg 库去除图片背景，并解决其使用过程中的一些问题。上一篇文章介绍了如何通过 Paddle 库去除人物背景，这一篇介绍如何去除通用图像背景，只保留图像主体。显而易见，一个只可以处理人像，一个则可以去除多种图像的背景。

本文介绍使用 PaddleHub 工具快速完成人像抠图。