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在安装和重新启动之后，我进入登录页面，在Ubuntu徽标下写着“小豆蔻”。我记得我在安装过程中设置的用户名和密码，但是这些都不起作用。上面写着身份验证错误和不正确的登录。
有人知道问题可能是什么吗？
浏览 0提问于2012-10-24得票数 1
我试图配置我的openedx安装使用第三方身份验证使用谷歌。我从谷歌获得了客户端ID和客户端机密，我按照这里的说明操作，，但我仍然看不到openedx上的google按钮。
浏览 14提问于2022-06-23得票数 0
我真的不知道如何处理我的视图模型和模型，因为我看到的多个例子并不总是相同的。我知道MVVM是灵活的，您可以根据您的需要“调整”它。我会简化交货和物品的手续。所以我要做的是有2个模型和2个视图模型(交付和项目)。我的旧应用程序有两个观察，所以我想重复使用它，以帮助我转移。我会把INotifyPropertyChanged放在视图模型中，或者为此建立一个基本的视图模型。我应该在模型中和视图模型中进行观察吗
浏览 2修改于2022-06-10得票数 0
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我正在尝试插入html代码，这是分析与美丽汤，到一个模板与pystache (胡子)，并遇到一些主要的张贴问题。这是我的代码：template = open('template.html').read()soup = BeautifulSoup(orig_file)
main_txt = soup.find(id='ma
浏览 2修改于2013-12-18得票数 1
class="item item-text-wrap">{{ recepie.ingredients }
1杯米粉，2杯水，1茶匙食用油，1/2茶匙盐，1杯新鲜椰子，磨碎，1/2杯果酱，1茶匙豆蔻粉
浏览 2修改于2017-09-17得票数 1
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向量数据库和大模型什么关系？为什么说向量数据库是大模型的黄金搭档？
企业、存储、模型、数据、向量数据库
向量数据库通常被认为是大模型的“海马体”或者“记忆海绵”。目前的大模型都是预训练模型，对于训练截止日之后发生的事情一无所知。第一是没有实时的数据，第二是缺乏私域数据或者企业数据，向量数据库可以通过存储最新信息或者企业数据有效弥补了这些不足，让大模型突破在时间和空间上的限制，加速大模型落地行业场景。同时，通过向量数据的本地存储，还能够协助解决目前企业界最担忧的大模型泄露隐私的问题。
浏览 946提问于2023-08-14
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我有以下蒙古模型： include Mongoid::Document field :description:type => String
end
我想通过我的控制器坚持一个模型
浏览 2提问于2012-07-18得票数 1
一组以“土豆蔻”开头，以“甜瓜”结尾，另一组以“甜瓜”开头，以“斑马”结尾。“瓜子”这个词出现在两组中。
如果我要输入一个单词，说“香蕉”，那么确定它应该属于哪一组单词的好方法(和效率)是什么？
浏览 10修改于2011-10-27得票数 2
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越来越依赖大模型后，会不会引发一系列别的问题？
人工智能、flash、chatgpt、部署、DeepSeek
AI飞速发展后，感觉搞IT的不会本地部署大模型，或不用下AI来工作生活，总感觉焦虑感十足。越来越依赖于大模型后，发现人们对于大模型给出来的回复的准确性往往都缺乏正确性的判断。加上不断推出的大模型，所有人都在不断学习新的AI模型的道路上，GPT还没搞明白，出来了Deepseek，Deepseek还没搞明白，马上Gemini2.0 Flash出来了。根本学不完。
浏览 157提问于2025-02-09
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openclaw 大模型接入飞书和 QQ 失败 海外服务器不可以用国内大模型？
服务器、模型、OpenClaw(Clawdbot)
openclaw 大模型接入飞书和 QQ 失败 海外服务器不可以用国内大模型？
浏览 431提问于2026-02-13
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腾讯企点客服产品解决方案中使用了大模型吗？
腾讯企点、腾讯企点客服、产品、解决方案、模型
腾讯企点客服产品解决方案中使用了大模型吗？如果使用了，是否是自研的模型，还是使用的第三方合作伙伴的大模型？
浏览 141提问于2023-10-09
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作为企业来说，如何选择AI大模型？
企业、产品、模型、腾讯云架构师技术同盟
现在的AI大模型这么多，作为企业来说，如何选择不同的大模型产品，该考虑品牌，还是考虑其他？
浏览 90提问于2024-12-28
我有我想要训练的折叠式模型(见下图)：模型输入为20。模型A的输入为10 (初始输入的前10个元素)，模型B的输入为10 (初始输入的最后10个元素)，最后模型C的输入是A和B模型输出的连接。
我如何在Keras同时训练这3种模式？我能把它合并成一个大模型吗？(我只有数据来训练大模型)
浏览 0修改于2021-05-24得票数 0
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我知道有许多预测模型(广义线性模型、树模型、神经网络模型、支持向量机模型、knn模型、朴素贝叶斯模型、.)已经被提议用于执行各种分析任务。现在，当数据被称为“大”时，我正在努力寻找关于它们性能的适当引用。换句话说，当数据变得非常大时，它们的性能如何？训练时间是否比线性增加得多？当数据高时(对于各种预测模型)，在计算时间和精度之间是否存在比较基准。
浏览 0提问于2015-05-11得票数 1
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