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原创 【Dify学习笔记】:Dify离线安装插件教程
Dify离线插件安装教程分为四个步骤:1)从Dify平台下载插件到本地;2)使用dify-plugin-repackaging工具,需克隆仓库并修改执行权限;3)将插件放入工具目录执行打包脚本生成离线插件;4)上传插件到服务器,修改.env配置文件(关闭签名验证、调整插件大小限制),重启Dify后通过本地插件选项完成安装。整个过程实现了插件在离线环境下的安全部署。
2025-05-30 16:06:52
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原创 【Dify学习笔记】:dify通过ollama加载DeepSeek-R1-32B模型无法加载!终于解决了!!
在使用dify通过ollama加载DeepSeek-R1-32B模型时,遇到了无法加载的问题,主要报错包括服务器不可用、连接超时和进程被系统强制杀死。通过检查ollama进程的日志和系统资源占用情况,发现是由于内存不足导致进程被杀死,且Swap内存用满。解决方案包括增加Swap内存大小至8G,并调整dify环境配置中的超时参数。最终,通过这些调整成功解决了模型加载失败的问题。
2025-05-22 20:10:41
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原创 【Nginx学习笔记】:Fastapi服务部署单机Nginx配置说明
本文介绍了如何在单机环境下配置Nginx作为反向代理服务器,将客户端请求转发至FastAPI后端服务。配置文件说明
2025-05-19 18:00:00
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原创 Ollama 本地部署 DeepSeek 大模型全流程教程
本教程详细介绍了如何在本地使用 Ollama 工具部署和运行 DeepSeek 大模型。Ollama 是一个简化大模型本地部署的工具,支持通过简单命令直接使用大模型,而 DeepSeek 是一个开源大模型,擅长代码生成和自然语言理解。教程涵盖了系统要求、Ollama 的安装步骤(支持 MacOS、Ubuntu 和 Windows WSL2)、DeepSeek 模型的下载与启动、通过 API 调用模型的方法,以及常用 Ollama 命令和常见问题解答。
2025-05-13 08:00:00
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原创 【ASR学习笔记】:语音识别领域基本术语
本文介绍了自动语音识别(ASR)领域的基础术语、特征提取方法、模型架构、性能指标及实用工具和算法。基础术语包括ASR、VAD、声学模型、语言模型和解码器。特征提取方法涉及MFCC、频谱图和特征提取。模型架构部分讨论了CTC、注意力机制、端到端模型和Conformer。性能指标包括词错误率(WER)和字错误率(CER)。实用工具和算法涵盖Beam Search、Greedy Search、标点恢复、流式识别、离线识别和热词增强。这些内容为理解和应用ASR技术提供了全面的基础知识。
2025-05-12 18:30:00
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原创 【TTS学习笔记】:语音合成领域基本术语
本文介绍了文本转语音(TTS)技术的基础术语、模型与算法、特征与表示以及系统功能相关的内容。基础术语包括TTS、G2P、音素、韵律和声音克隆等,解释了TTS技术的基本概念。模型与算法部分介绍了Tacotron 2、FastSpeech、VITS、Vocoder和扩散模型等主流TTS模型及其特点。特征与表示部分讨论了梅尔频谱图、音高、能量、时长和说话人嵌入等音频特征。系统功能相关部分则涵盖了零样本TTS、多说话人TTS、风格迁移、情感控制和实时TTS等应用场景。总结指出,TTS技术的核心目标是将文字快速、自然
2025-05-12 18:30:00
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原创 【ASR学习笔记】常见VAD模型识别语音活动的方式对比
常见VAD模型识别语音活动的方式对比:如基于能量、零交叉率或基于 GMM、HMM 的方法、或基于深度学习方法等
2025-04-23 17:40:14
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原创 OpenCV笔记:图像去噪对比
OpenCV笔记:图像去噪对比,涉及均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波、非局部均值滤波、总变分去噪、小波去噪、滤波器组去噪这些去噪方法和适用场景进行对比
2024-11-21 20:00:00
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原创 目标检测算法:对比YOLOv3、YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10、YOLOv11
目标检测算法学习笔记,对比对比YOLOv3、YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10、YOLOv11等
2024-08-19 19:30:19
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原创 报错:RuntimeError_ DataLoader worker (pid(s) 9856, 4004) exited unexpectedly
PyTorch报错记录解决方案
2024-07-03 18:00:00
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原创 报错:ValueError_ Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size
记录报错解决方案
2024-07-03 18:00:00
295
原创 报错:RuntimeError_ cuDNN error_ CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED
记录PyTorch报错解决方案
2024-07-02 19:12:34
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原创 模型部署:C++libtorch实现全连接模型10分类和卷积模型ResNet18的四分类的模型部署推理
模型部署,使用C++、libtorch实现全连接和卷积模型发模型部署推理
2024-07-01 18:00:00
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原创 报错:ERROR_ No matching distribution found for gitpython_=3.1.30
记录安装环境报错不匹配
2024-06-24 18:00:00
759
原创 报错:OMP_ Hint This means that multiple copies of the OpenMP runtime have been linked into the program
记录报错OMP_Hint
2024-06-22 18:00:00
159
原创 报错:SyntaxError_ Non-UTF-8 code starting with ‘_xd6‘ in file E__pythonProject_yolo3_util_
记录报错SyntaxError
2024-06-21 18:00:00
253
原创 报错:ZeroDivisionError_ division by zero
记录在处理数据过程中报错ZeroDivisionError的处理方式
2024-06-20 19:30:48
312
原创 报错:this application failed to start because no Qt platform plugin could be initialized.
PyQt报错
2024-06-02 18:00:00
398
原创 报错:ClassNLLCriterion.cu:108: block: [0,0,0], thread: [7,0,0] Assertion `t >= 0 && t < n_clas
神经网络分类模型输出报错
2024-06-01 20:30:00
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原创 解决push时,报错error_ failed to push some refs to ‘https___gitee.com_...‘
解决push时,报错error: failed to push some refs to 'https://gitee.com/...'
2024-05-23 18:00:00
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原创 卷积网络项目:实现识别鲜花四分类对比LeNet5、VGG16、ResNet18、ResNet34分类网络
卷积网络项目:实现识别杏花、桃花、梨花、梅花四分类对比LeNet5、VGG16、ResNet18、ResNet34分类网络效果
2024-05-14 19:37:00
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原创 经典分类网络LeNet5和VGG16项目:实现CIFAR10分类
经典分类网络LeNet5和VGG16项目:实现CIFAR10分类,对比LeNet5两个版本和VGG16在cifar10数据集上训练的可视化结果
2024-05-09 19:00:00
198
原创 经典分类网络LeNet5项目:实现手写数字识别项目
使用经典分类网络LeNet5实现手写数字识别项目,对比3层卷积+2层全连接、2层卷积+3层全连接
2024-05-08 19:00:00
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原创 模型优化系列1:分类器CenterLoss使用Pytorch实现MNIST、CIFAR10、CIFAR100分类图示
使用Pytorch实现centerloss在数据集(MNIST、CIFAR10、CIFAR100)上的分类效果
2024-04-01 19:00:00
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