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移动端AI部署:Termux与Ollama实战指南 大型语言模型(LLM)部署通常需要高性能计算资源,但在移动设备上实现本地化运行正成为新的技术趋势。通过ARM架构适配和内存优化技术,开发者可以在Android设备上高效运行7B参数的模型。Termux作为强大的终端模拟器,结合Ollama的轻量级部署方案,为移动端AI应用提供了新的可能性。这种技术组合特别适合需要离线访问技术文档的开发者、注重数据隐私的用户群体,以及在边缘计算场景下的实时推理需求。实测显示,在骁龙695处理器上,2B参数的模型响应速度可达3-5秒,通过swapfile和线程优化可使7B模型在 阅读详情

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# -----------------colorama模块的一些常量---------------------------
# Fore: BLACK, RED, GREEN, YELLOW, BLUE, MAGENTA, CYAN, WHITE, RESET.
# Back: BLACK, RED, GREEN, YELLOW, BLUE, MAGENTA, CYAN, WHITE, RESET.
# Style: DIM, NORMAL, BRIGHT, RESET_ALL
# author ppluer 2018/10/20
# ver:1.0
 
from colorama import  init, Fore, Back, Style

class Colored(object):
    def __init__(self):
        init(autoreset=True) 
        self.color_data=[
        {'func':self.green,'kw':['success','successfully','succeeded','enabled','true']},
        {'func':self.red,'kw':['fail','no','error','failed','false']},
        {'func':self.yellow,'kw':['warnning','warn','disabled','unknown','unable','cannot']},
        {'func':self.cyan,'kw':['info','information','starting','creating']},
        {'func':self.blue,'kw':['pass','passed']},
        {'func':self.magenta,'kw':['none','localhost','null']}
        ]
        #将函数名作为参数存起来 我真是机智, 关键词全部使用小写 匹配的时候不分大小写


    #  前景色:红色  背景色:默认
    def red(self, s):
        return Style.BRIGHT+Fore.RED + s + Style.RESET_ALL  #
 
    #  前景色:绿色  背景色:默认
    def green(self, s):
        return Style.BRIGHT+Fore.GREEN + s + Style.RESET_ALL
 
    #  前景色:黄色  背景色:默认
    def yellow(self, s):
        return Style.BRIGHT+Fore.YELLOW + s + Style.RESET_ALL
 
    #  前景色:蓝色  背景色:默认
    def blue(self, s):
        return Style.BRIGHT+Fore.BLUE + s + Style.RESET_ALL
 
    #  前景色:洋红色  背景色:默认
    def magenta(self, s):
        return Style.BRIGHT+Fore.MAGENTA + s + Style.RESET_ALL
 
    #  前景色:青色  背景色:默认
    def cyan(self, s):
        return Style.BRIGHT+Fore.CYAN + s + Style.RESET_ALL
 
    #  前景色:白色  背景色:默认
    def white(self, s):
        return Style.BRIGHT+Fore.WHITE + s + Style.RESET_ALL
 
    #  前景色:黑色  背景色:默认
    def black(self, s):
        return Style.BRIGHT+Fore.BLACK
 
    #  前景色:白色  背景色:绿色
    def white_green(self, s):
        return Style.BRIGHT+Fore.WHITE + Back.GREEN + s   + Style.RESET_ALL


    def fill_color(self,wd):  #将wd与color_data内的kw对比 匹配则调用相应的function处理
        for x in self.color_data:             
            if wd.lower() in x['kw']:  #转换成小写匹配
                    return x['func'](wd)
            else:
                pass
        return wd     
    def capture_word(self,ba,startabc,stopabc,ba_copy):
        #ba:原字符数组
        #startabc:字母开始位置
        #stopabc:字母结束位置+1
        #ba_copy:新生成的字符数组
        length=len(ba)  
        ba_clip=bytearray()
        if startabc==stopabc:
                print('error1') 
                return
        if startabc>stopabc:
                print('error2') 
                return
        if stopabc>length: 
                print('error3') 
                return        

        for i in range(startabc,stopabc):
            ba_clip.append(ba[i])  #将ba内 range(start-stop)索引的byte 组成一个新的字符数组:ba_clip
        wd=ba_clip.decode(encoding='utf-8') #字节数组ba_clip转换成字符串wd
        wd=self.fill_color(wd)    #wd 传递给fill_color
        for b in bytearray(wd,'utf-8'):   #将返回的带color字符串wd 转换成字节数组  再合并入ba_copy
            ba_copy.append(b)   
    def main(self,s):
        #自动根据关键字自动添加颜色
        ba=bytearray(s,'utf-8')
        ba_copy=bytearray()
        length=len(ba)
        startabc=0
        stopabc=0
        foundabc=False

        for i in range(length):
            if self.isabc(ba[i]):  #如果是字母  
                if not foundabc: #且之前尚未发现字母的情况下 标记开始位置 标记发现字母 ,
                    startabc=i   #已发现字母的情况下不再更新start位置 
                    foundabc=True
                if i==length-1:  #最后一个字母被发现 需要触发stop标记 触发capture_word
                    stopabc=length
                    self.capture_word(ba,startabc,stopabc,ba_copy)                
            else: #发现非字母 触发标记stop  
                stopabc=i
                if foundabc: self.capture_word(ba,startabc,stopabc,ba_copy) #如前面发现字母那就触发capture_word
                ba_copy.append(ba[i])                #将非字母copy走
                foundabc=False                          #发现字母标记为false
        s=ba_copy.decode(encoding='utf-8')    #拷贝完转换为字符串
        return s

    def isabc(self,c): # my function like isalpha  处理unicode的时候比isalpha准确
        if c in range(65,91) or c in range(97,123):
            return True

if __name__=="__main__": 
    color = Colored()
    print(color.red('I am red!'))
    print(color.green('I am green!'))
    print(color.yellow('I am yellow!'))
    print(color.blue('I am blue!'))
    print(color.magenta('I am magenta!'))
    print(color.cyan('I am cyan!'))
    print(color.white('I am white!'))
    print(color.white_green('I am white green!'))
    print(color.main('i am pass passed Pass success successful SUCCESS ERROR INFO WARNnING e'))
    print(color.main('i am successful hahaha SUCCESSED!succeeded null NONE False cannot unable True'))
    print(color.main('i am successful fail error SUCCESS success'))
    print(color.main('123!@#¥%……&*()-=-=——+【】[]{}`!@#$%^&*()'))
    sss='我是张大爷123!@#¥%……&*()-=-=——+【】[]{}`!@#$%^&*()'
    ba=bytearray(sss,'utf-8')
    for i in range(len(ba)):
        if color.isabc(ba[i]):
            print('found abc index number is:',i)
    for s in sss:
        if s.isalpha():
            print('你看吧 内置的函数isaplha 遇到unicode中文发生误判,:',s)    
量子化学仿真软件:VASP_(9).磁性材料计算 在量子化学仿真软件 VASP 中,磁性材料的计算是一个复杂但重要的过程。通过正确设置磁性状态、分析磁性性质、优化计算参数以及研究磁性相变和磁动力学,可以更准确地描述和预测磁性材料的性能。希望本节的内容能够为研究磁性材料的科研人员提供有用的参考和指导。 阅读详情

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