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【实操指南】使用Ollama+Anything LLM搭建本地大模型,轻松构建智能问答机器人!
本次内容涵盖了如何在本地搭建基于欧拉玛和NCLLM框架的智能问答机器人。首先介绍了欧拉玛大模型的下载与安装过程,并提到了针对macOS的适配性。介绍了两种框架选择:NFLLMM和open web UI。针对大模型的选择,展开了根据电脑配置选择不同参数模型的讲解,并介绍了如何通过API调用模型。在搭建环节,详细介绍了大模型的配置、RAG知识、向量数据库的创建以及知识库的构建过程。适合技术背景人士,尤其是对智能问答系统和模型部署有兴趣者。
【实战演示】Coze平台打造专属AI助手,助力软考系统架构师高效备考
本次展示了从零开始搭建AI助手,便于备考系统架构师考试。演示中运用coursera大模型平台,AI助手支持问题回答、共享、回答生成与删除等功能。除了长期记忆、桌面添加,还能够在cos平台上记录和分享。教程两大部分:上传知识库和制作AI助手。上传知识库涉及到资料准备、数据收集、创建知识库,可通过手动或自动选择具体操作路径。AI助手构建过程包括基础设置、提示词编写、模型选择与优化。进一步可以设置长期记忆、开场白等,并支持调试和发布到APP市场。课程适合有一定AI和软考知识需求的技术人员或考生。
【智慧面试新篇章】还不会面试?用豆包构建你的JAVA面试智能教练
本视频介绍了使用豆包AI工具在Java面试准备中的应用技巧。豆包AI工具,由字节跳动推出,能够模拟面试官或面试者,有助于面试准备。工具基于自然语言处理和机器学习功能,目前支持IOS和安卓平台。视频中解释了如何创建智能体和使用语音克隆技术,以增加真实感。涉及了Java数据结构、同步机制、synchronized关键字、CAS锁问题及解决方法、ReentrantLock实现原理、Spring框架设计模式、动静态代理模式及其区别。内容深入而广泛,有助于面试者深化技术理解、面试官模拟提问场景。
C++编程之算法-第5课-递推算法:算法思想
王老师编程课堂介绍了递推算法作为动态规划等高阶算法的基石,解释了递推的核心在于根据已知条件和规律无限制地计算序列各项,展示了递推算法应用于数列的常见例子,包括等差数列和等比数列及其递推关系式的构建。进一步解释了如何通过数学分析来发现规律性,结合编程实践讲述了斐波那契数列的递推实现,强调了递推在简化计算过程中的优势,说明了计算机如何利用递推关系式和循环结构有效处理复杂问题。内容适宜对算法和编程有初步了解、希望建立算法分析和应用基础的学生或程序员。
面试官问,如何渲染十万条数据,该怎么回答?
视频主要介绍了前端开发中如何高效渲染大量数据的问题,提出了三种解决方案:虚拟列表、时间分片和requestAnimationFrame。虚拟列表通过只渲染可视区域数据来减少性能损耗;时间分片通过分批次渲染数据来避免页面卡顿;requestAnimationFrame则确保渲染过程与浏览器刷新频率同步,减少闪屏现象。此外,还介绍了如何使用documentFragment来减少DOM操作,提高渲染性能。
状态模式:优雅地管理复杂行为的秘诀
状态模式是一种设计模式,用于在对象的状态改变时变化其行为。通过把状态相关的行为封装到具体的状态类中,可以减少复杂的条件分支,提升代码的扩展性和可维护性。在实际应用中,如Human类的实例可能会因不同心情表现不同行为,状态模式通过State基类与具体心情状态类的继承关系,使得状态切换时,对象行为能够动态适应。引入新状态时,已有逻辑无需调整,极大地简化了代码的管理。此方法适合面向对象设计,并追求灵活性和可扩展性的开发者。
爆炸爆炸,AI的效果爆了
搭建私人助理大模型需要什么环境?
讲者在视频中指导如何搭建Streamlit环境,突出点在于使用Python语言进行开发,推荐使用Anaconda进行一站式环境配置,易于管理包和编辑器。强调Streamlit的安装非常简单,仅需使用pip进行安装无需复杂配置。此外,还推荐了几种集成开发环境(IDE)如PyCharm、VS Code,依据个人喜好选择。这项内容适合于已经对Python有一定了解的人群,尤其是有兴趣在数据科学和Web应用快速开发领域进步的开发人员。