HQY 一个和谐有爱的空间

引言随着数据科学和机器学习的迅速发展，如何将复杂的数据处理逻辑转化为易于使用的可视化界面，已成为许多开发者面临的挑战。本文将深入探讨如何使用Python创建可视化界面，并以一个实际项目为例，展示该界面的功能和实现过程。1. Python可视化界面基础在Python中，有多种库可用于创建图形用户界面（GUI），如Tkinter、PyQt和Kivy。其中，Tkinter是Python内置的库，适合于快速开发简单的桌面应用程序。它具有轻量级和易于上手的特点，非常适合初学者。2. 项目概述我们将以一个数

1. Encoder 整体架构图Encoder 架构图2. 什么是Encoder编码器是负责通过自注意力和前馈神经网络(FNN)处理输入标记以生成上下文感知表示的部分。它是理解 NLP 模型中序列的强大动力。Encoder2.1 输入Embedding编码器的第一步是将每个输入单词嵌入到大小为 512维度的向量中。 此嵌入过程仅发生在最底部的编码器中。 将其视为将单词翻译成模型可以理解的语言.输入词进行Embedding1. 分词与输入准备在进行嵌入之前，输入文本需要首先被分割成离散的token

1. transformer 架构图1. transformer 架构图2. 分模块介绍2.1 什么是transformer什么是transformerTransformer 是一种神经网络，擅长理解顺序数据的上下文并从中生成新数据。 他们是第一个完全依赖自注意力，不使用 RNN 或卷积的算法。2.2 transfomer 比喻一个黑盒。将用于语言翻译的 Transformer 想象为一个黑匣子。• 输入：一种语言的句子。 • 输出：翻译。但这个黑匣子里面会发生什么呢？让我们

大模型解决的是生产力问题。创造的价值不亚于工业革命。加密货币则解决了生产力与生产关系的矛盾。通过去中心化的方式变革了传统的经济和金融体系。目录大纲引言大模型的发展历程早期发展期(1956-2005)：该阶段主要是传统神经网络模型的阶段，例如循环神经网络(Recurrent Neural Network，"RNN")卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks，"CNN")起初，AI发展主要基于小规模的专家知识，然后逐渐转向机器学习，

In 2023, language models are taking center stage. Many new models have been developed from scratch, and thousands of variations of these models have been fine-tuned on domain sets and made available to the public. Generative AI is a hot topic, and mo

方法一：通过使用 which 命令可以查看到命令的路径。例如，要查看 ls 命令的路径，可以在终端中输入以下命令：which ls输出示例：/bin/ls方法二：通过使用 whereis 命令可以查看到命令的路径。例如，要查看 ls 命令的路径，可以在终端中输入以下命令：whereis ls输出示例：/bin/ls方法三：通过使用 type 命令可以查看到命令的路径。例如，要查看 ls 命令的路径，可以在终端中输入以下命令：type ls输出示例：ls is aliased to 'ls

要查看通过 Conda 创建的虚拟环境列表，可以使用以下命令：方法 1：直接列出所有环境bash conda env list方法 2：等价命令bash conda info --envs输出示例bashC # conda environments:base              &nbs

Ollama与OpenWebUI的安装与使用1. 效果演示演示地址http://192.168.2.34:3000/2. 软硬件配置系统Windows10内存16G磁盘50G显卡1660TI（6G）软件Docker 3. 安装Ollama3.1 下载OllamaOllama官网下载Ollama安装包：https://ollama.com/3.2 安装OllamaWindows下安装Ollama很简单，双击运行安装文件即可，此处不赘述。打

SearXNG部署日记创建python虚拟环境前置条件已经安装了condaconda create --name searxng python=3.9conda activate searxngpython版本至少3.9，之前使用python3.8报错ERROR: Ignored the following versions that require a different python version: 3.1.0 Requires-Python >=3.9ERROR: Could no

Open WebUI 是一个开源的大语言模型（LLM）交互界面，支持本地部署与离线运行。通过它，用户能在类似 ChatGPT 的网页界面中，直接操作本地运行的 Ollama 等大语言模型工具。接下来为大家详细介绍其下载和使用方法。一、安装前的准备工作Python 3.11：这是必须严格使用的版本，更高版本可能会出现不兼容问题。可访问Python 官网下载 Python 3.11.9 安装包，安装时务必勾选 “Add Python 3.11 to PATH”，安装完成后在命令行输入pyt

https://github.com/open-webui/open-webui/blob/main/docs/apache.md Configuring Ollama ServerOn your latest installation of Ollama, make sure that you have setup your api server from the official Ollama reference:Ollama FAQTL;DRThe guide doesn't se

SSH/SOCKS成为全局代理SSH/SOCKS成为全局代理来源 https://blog.creke.net/770.html参考 https://www.5yun.org/curl-ce-shi-socks5-or-http-dai-li-ming-ling.html参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/46804075 测试socks5命令：curl --socks5 125.119.175.48:890

centos7.X一键搭建socks5 与http 代理各种代理是很常用的，那么如何可以在服务器快速搭建自己的socks5代理与http代理呢。文章目录centos7.X一键搭建socks5 与http 代理1.一键搭建命令1.一键搭建命令代码如下：sudo wget https://ap-guangzhou-1257892306.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/asi/httpsocks5.sh && sh&n

CentOS代理设置CentOS是一种广泛使用的Linux操作系统，其稳定性和灵活性使其成为服务器和开发环境的理想选择，在许多情况下，用户需要通过代理服务器访问互联网，以实现网络管理、提高安全性或解决网络连接问题，本文将详细介绍如何在CentOS系统中设置代理，包括全局代理、YUM代理、Wget代理等。（图片来源网络，侵权删除）一、全局代理设置1、编辑/etc/profile文件：使用命令vi /etc/profile打开配置文件。在文件末尾添加以下内容，其中proxy_ip和port需替换为实

        当前是AI快速发展的时代，尤其ChatGPT的出现，推动了自然语言处理（NLP）技术的进步‌。市场上涌现出给类大模型，国内比较流行的有阿里的通义千问、百度的文心一言、华为的盘古大模型、字节的豆包大模型等。同时也出现了很多AI工具，比如图片处理、编程助手（如：GitHub Copilot等）。        这些大模型都由各个大厂提供，使用时往往会受到些限制，比如

ollama是大模型演示的方便工具，但是有时候我们需要修改其配置（例如模型留驻GPU的时间），首先：ollama serve -h可以看到能够设置的环境变量：Environment Variables:      OLLAMA_DEBUG               Show additional debug information (e.g. OLLAMA_DEBUG=1)&

下载地址在最后下载地址如下：https://pan.quark.cn/s/dc49d4b4bdea

透过创新AI大模型带来的颠覆性变革,洞悉元宇宙时代智能科技的前沿洞见,在这个无限可能的数字新世界,一起开启AI革命的智慧旅程。。ALL In AIGC，持续输出大模型技术干货，让大模型不再困难。1. 引言本文主要采用ollama 和 open webui 进行大模型私有化部署。 以下是使用Markdown语法对Ollama框架特点和功能进行分类总结的输出：Ollama 框架特点和功能概述Ollama是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。g

1、先安装我们的ollama1.1、官网地址：https://ollama.com/选择合适的版本，我的是window版本，点击下载，不用填邮箱。1.2、开始安装,选择默认就可以1.3、安装完毕：cmd输入：ollama  2、安装模型：llama3.12.1：找到模型 2.2复制下载2.3、命令行下载： 2.4、下载完毕就进入对话界面了： 到这本地模型已经搭建起来了，加个页面的话openweb-ui会看着舒服点3、使用pip命令安装openwe

1.安装教程，可参考：链接: ubuntu 20.04 | 安装 Anaconda3k.2.安装玩之后，打开终端，发现前面带有“base”，此时，可以输入如下命令，退出base环境：conda deactivate说明：base环境是miniconda的一个最基础的环境，一般创建虚拟环境时，很少在base环境下建立，通常都要在base环境外新建虚拟环境。在windows10操作系统中，通过控制端可以进入以下两种后台：分别在miniconda虚拟环境和win10后台进行相关操作