现在多模态大模型其实已经很多了,比如最著名的是OpenAI的GPT-4o模型,最主要的优势在于它是一个多模态模型。在输入图片的时候可以让GPT4理解图片的信息内容。 但是差不多一个月过去了,OpenAI在官网中还没有开放GPT4模型图片理解的能力。 但是最近,有个项目叫MiniGPT-4,号称图像理解能力和GPT4相似;而且已经开源起来,让用户可以真正拥有自己的GPT4模型。 https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4在MiniGPT-4模型中,你可以围绕一张图片和它进行对话:从模型实现上来看,主要分为两步进行训练:MiniGPT-4冻结一个视觉编码器和 因此我这里先新建了一个python==3.9的版本:conda env create minigpt4 python=3.9conda activate minigpt4然后接着安装pytorch,去到官网
<f> # 并不会移除元素,如果k 或 f不对返回 nil # 根据 k 的 fieid 批量获取 k 集合中对应数据 hmget <k> <f1> <f2> <f3><f4> (integer) 0 # 统计当天一共有多少个用户登录系统 2022年2月1日 127.0.0.1:6379> bitcount unique:users:20220201 (integer) 4 # 一共有四个用户访问系统 # 计算出两天都访问过网站的用户数量,使用 and交集:A B 集合中共同的元素; # 用户id: 1 2 3 4 2022年2月2日登录系统设置 1 127.0.0.1: 127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20220202 3 1 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20220202 4 默认写到:/var/redis/run/redis_6379.pid Linux系统可以通过查看该文件获取 redis服务pid loglevel 定义日志级别:默认值为notice,有如下4种取值
[root@k8s-master ~]# kubectl apply -f daemonset.yaml
---- 4. 客户端-服务器模型 在本文中,我们已经多次使用了“客户端”和“服务器”这两个术语。
[root@k8s-master ~]# kubectl apply -f cronjob.yaml
要学习RAG,感觉最好就是直接上手搭建一套相关的大模型,从中就可以慢慢理解RAG到底是用来干嘛的。
如何为你的企业创建详细的买方角色 (https://blog.hubspot.com/marketing/buyer-persona-research#sm.0001ralmokx9oe96wpl15ahh67v4e (4)确定你的第一篇博文主题 在你写任何东西之前,你需要为你的博客文章选择一个主题。这个主题可以很普通。例如,如果你是一名水管工,你可能会开始认为你想写一些漏水的水龙头。
GPT-4o 新的绘图功能上线之后,又开始爆火起来。最近各种自媒体公众号都在吹爆这个新的功能。真没想到 openai 沉默了这么长时间,一出手就是个大招。 像X这些社交平台上全是GPT - 4o做出来的那种“吉卜力风格”的作品,到处都是,都刷屏啦。各种各样特别有创意的作品一个接一个地冒出来。那么具体怎么生成呢? 其实只需要简单的几个步骤就立刻得到类似的风格图片访问chat.openai.com或更新桌面端至最新版切换模型为GPT-4o上传照片并输入指令"restyle the photo into Studio Ghibli art"点击提交等待生成除了这个比较出圈的生图方法外,其实 GPT-4o 生图的功能还有很多想象空间。 大话西游剪辑2.mp4一开始需要先抓取视频中的关键帧,用来拿到具体的照片,然后交给 GPT-4o 进行生成。抓取关键帧的工作直接交给 GPT 就好。
pycharm汉化 pycharm怎么改成汉语,手把手教学,超详细(汉语插件安装教程) 首先,打开 pycharm。
RESTARTS AGE pi-r5g58 0/1 ContainerCreating 0 4s 42.51.227.116 Start Time: Tue, 01 Dec 2020 02:12:59 +0000 Labels: controller-uid=d6961b8c-4f5e -4e84-87a8-1aca15d8aa2f job-name=pi Annotations: <none> Status: Pending IP k8s-node3/42.51.227.116 Start Time: Tue, 01 Dec 2020 02:12:59 +0000 Labels: controller-uid=d6961b8c-4f5e -4e84-87a8-1aca15d8aa2f job-name=pi Annotations: <none> Status: Succeeded IP:
启动器) 为已安装的应用程序创建快捷方式 将Python添加到环境变量 预编译标准库 下载调试符号 下载调试二进制文件(需要VS2017及以上版本) 这些选择根据自己的需求进行选择,这里我选择的是2、4、 print(1 + 2) print(1 + 2 * 3) print(1 + 2 / 4) a = 10 b = a + 20 print(a) print(b) 成功搭建好环境的朋友现在就可以将这些代码复制粘贴到你创建好的文件中来进行环境的运行测试了 Python环境的搭建过程基本上就是属于手把手教学的过程,希望该文章能够帮助大家成功搭建自己的Python环境。
es是大厂都会用的nosql,大部分用于搜索数据量比较大的存储工具,很多人都只是会使用,并不了解其中的原理以及自己动手搭建一个es的环境用于学习,了解其中的原理,下面是我安装过程中遇到的坑;
4.最后,模型预测不一定百分百准确,只图大家一乐好了,以上就是本期的具体内容了,具体可以关注我的知乎/公众号"算法一只狗"我是leo,我们下期再见~
引言 免费图床千千万,但是指不定啥时候就挂了,所以我打算出一个图床教程,手把手教学,图床不仅可以进行本地存储,还可以挂载COS和OSS等多种存储方式。 type: 类型1=文字水印,2=图片水印 text: 水印文字 font: 字体文件绝对路径 size: 文件大小 color: 颜色 locate: 水印位置1=左上角,2=上居中,3=右上角,4= 默认0 图片水印配置说明 enable: 是否启用水印功能 type: 类型1=文字水印,2=图片水印 source: 水印图片文件绝对路径 locate: 水印位置1=左上角,2=上居中,3=右上角,4= 左居中,5=居中,6=右居中,7=左下角,8=下居中,9=右下角 alpha: 透明度 4.修改系统参数 [image-20220213120226191] 系统参数设置 基础配置 关闭注册: 此功能默认关闭
AuthenticationFactory.token("eyJrZXlJZCI6In9va21yNHB6IiB1bHNhci1nZWwiYWxnIjoiSFMyNTYifQ.eyJzdWIiOiJkZGRkIn0.otXNHuw3FJhQ0l4msNQe_zAH2Bh7lB8kVrfoU4XRTqs 创建消费者对象 Consumer<byte[]> consumer = client.newConsumer() //.topic("persistent://pulsar-geookmr4pz 创建生产者对象 Producer<byte[]> producer = client.newProducer() //.topic("persistent://pulsar-geookmr4pz AuthenticationFactory.token("eyJrZXlJZCI6In9va21yNHB6IiB1bHNhci1nZWwiYWxnIjoiSFMyNTYifQ.eyJzdWIiOiJkZGRkIn0.otXNHuw3FJhQ0l4msNQe_zAH2Bh7lB8kVrfoU4XRTqs 12:49 lib 3、授予执行权限 [root@VM-0-9-centos tdmq-demo-cloud-0.0.1-SNAPSHOT]# chmod 755 bin/runserver.sh 4、
因为我是前端 node对于我来说比较友好,node 环境电脑一般都有,写这种cli js其实是比较好的选择,灵活高效。但是我还是想用TS 🐶。
AuthenticationFactory.token("eyJrZXlJZCI6In9va21yNHB6IiB1bHNhci1nZWwiYWxnIjoiSFMyNTYifQ.eyJzdWIiOiJkZGRkIn0.otXNHuw3FJhQ0l4msNQe_zAH2Bh7lB8kVrfoU4XRTqs 创建消费者对象 Consumer<byte[]> consumer = client.newConsumer() //.topic("persistent://pulsar-geookmr4pz 创建生产者对象 Producer<byte[]> producer = client.newProducer() //.topic("persistent://pulsar-geookmr4pz AuthenticationFactory.token("eyJrZXlJZCI6In9va21yNHB6IiB1bHNhci1nZWwiYWxnIjoiSFMyNTYifQ.eyJzdWIiOiJkZGRkIn0.otXNHuw3FJhQ0l4msNQe_zAH2Bh7lB8kVrfoU4XRTqs 12:49 lib 3、授予执行权限 [root@VM-0-9-centos tdmq-demo-cloud-0.0.1-SNAPSHOT]# chmod 755 bin/runserver.sh 4、
AI复活其实就是三个步骤:● 克隆逝者的声音:本教程手把手教你如何简单的克隆一个人的声音● 克隆逝者的说话方式:这个本质上可以使用大量需要克隆的人物语言,让大模型去学习。
机器之心报道 编辑:Panda 大型语言模型 GPT-4 发布已经有些时日了,基于其开发的应用也层出不穷,不断涌现。这些应用的强大能力已经为许多用户的大量任务场景提供了助力。 这里我们要分享的是 OpenAI 的一份官方文档,其中详细介绍了使用其语音识别模型 Whisper 和大型语言模型 GPT-4 创建会议纪要生成器的全流程。 使用 GPT-4 总结和分析转录文本 获得转录文本后,使用 ChatCompletions API 将其传递给 GPT-4。 GPT-4 是 OpenAI 推出的当前最佳的大型语言模型,将被用于生成摘要、提取要点和行动项目并执行情感分析。 对于我们想要 GPT-4 执行的每一项不同任务,本教程会使用不同的函数。 对于复杂度不高的任务,除了 gpt-4 之外,gpt-3.5-turbo 也值得一试,你可以看看是否能获得相近的性能水平。
而这其中,有一套交互式的课程手把手指导如何解决 Git 的冲突:在 GitHub 上使用合并冲突解决来解决竞争提交[1],由于 Github 是基于 Git 的,所以只要稍作设置,这个课程就能变成通用的 这一单元,会基于 Github Lab(Github 学习实验室)来一步一步手把手指导。我们点击在 Github 上启动学习实验室按钮。 ? 此时,浏览器会新开一个选项卡,如下图所示。