一文教你在windows上实现ollama+open webui、外网访问本地模型、ollama使用GPU加速 一文教你在Windows上实现Ollama与Open Web UI外网访问本地模型,以及利用Ollama进行GPU加速在人工智能和自然语言处理日益火热的今天,Ollama作为一个轻量级的模型运行框架,凭借其简洁的使用方式和强大的功能,受到了越来越多开发者的青睐。不仅如此,通过结合Open Web 前端 2024年09月21日 0 点赞 0 评论 173 浏览
Java | 智谱API调用实践 Java | 智谱API调用实践随着人工智能技术的迅速发展,各类智能应用层出不穷。智谱(ZhiPu)API是一个提供强大机器学习和自然语言处理功能的API。在这篇文章中,我们将探讨如何在Java中调用智谱API,并进行基本的使用示例。准备工作在开始前,你需要确保以下几点:注册获取API密钥 后端 2024年10月10日 0 点赞 0 评论 173 浏览
【DEBUG】报错RuntimeError: Trying to resize storage that is not resizable 解决思路分享 在使用深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等)进行模型训练时,偶尔会遇到各种各样的错误,可能会影响我们的开发效率。其中一个比较常见的错误是“RuntimeError: Trying to resize storage that is not resizable”,这个错误通常与数据的 后端 2024年10月03日 0 点赞 0 评论 173 浏览
Mamba 架构在医学图像分析中的全面综述:分类、分割、重建及其他应用 Mamba 架构在医学图像分析中的全面综述:分类、分割、重建及其他应用近年来,随着深度学习的快速发展,医学图像分析领域取得了显著进展。Mamba架构作为一种新兴的深度学习模型,通过其独特的设计和优秀的性能,逐渐成为医学图像分析的热门选择。Mamba架构主要应用于图像分类、分割和重建等任务,它不仅提 后端 2024年10月20日 0 点赞 0 评论 168 浏览
地图结构 | 图解维诺图Voronoi原理(附C++/Python/Matlab仿真) 维诺图(Voronoi Diagram)原理及其仿真一、维诺图的基本概念维诺图是一种特殊的空间划分方法,它将平面上的点集合划分成若干个区域,每个区域对应于一个点。每个区域中的任意一点到该区域内的点的距离都小于到其他点的距离。具体而言,给定一组点集合(称为“粒子”或“种子”),维诺图将平面分割成多 后端 2024年09月30日 0 点赞 0 评论 166 浏览
【避免踩坑+报错】Python mxnet包成功安装指南 避免踩坑+报错:Python MXNet包成功安装指南MXNet是一款高效的深度学习框架,支持多种编程语言,特别是在Python中应用广泛。尽管MXNet的安装过程相对简单,但在实际操作中,很多用户常常遇到各种问题和错误。本文将为您详细介绍如何安装MXNet包,并避免常见的踩坑和报错。一、准备工 后端 2024年10月04日 0 点赞 0 评论 164 浏览
我的世界Java版服务器如何搭建并实现与好友远程联机Minecarft教程 搭建《我的世界(Minecraft)Java版》服务器并实现与好友远程联机是一项比较简单但又充满乐趣的任务。通过搭建自己的服务器,玩家们可以在自己的世界中自由创作、冒险,或者与朋友一起进行合作游戏。下面我将为你详细介绍如何搭建服务器并与好友远程联机的步骤和注意事项。步骤一:准备工作下载Min 后端 2024年10月02日 0 点赞 0 评论 164 浏览
深挖Redis分布式缓存:你还在为缓存架构感到困惑吗?灵办AI为你揭开文献背后的秘密! 深挖Redis分布式缓存:你还在为缓存架构感到困惑吗?在现代软件架构中,缓存与数据存储系统的使用愈发普遍,Redis作为一种高性能的分布式缓存数据库,因其快速的读写性能和丰富的数据结构而受到广泛应用。然而,许多人对Redis的使用场景、架构设计及最佳实践仍感到困惑。本文将深入探讨Redis的分布式 后端 2024年09月30日 0 点赞 0 评论 162 浏览
【Python篇】从零到精通:全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用 从零到精通:全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用Scikit-Learn是一个强大的Python机器学习库,它提供了简单而高效的工具,用于数据挖掘和数据分析。无论你是机器学习的新手还是专家,Scikit-Learn都为你提供了全面的方法来处理各种机器学习任务,从回归、分类到聚类、 后端 2024年09月22日 0 点赞 0 评论 162 浏览
版本匹配指南:PyTorch版本、torchvision 版本和Python版本的对应关系 在使用PyTorch及其相关库(如torchvision)进行深度学习开发时,确保各个库的版本之间相互兼容是非常重要的。错误或不匹配的版本可能会导致运行时错误或功能缺失。本文将探讨PyTorch、torchvision及Python版本之间的对应关系,并提供一些代码示例,以帮助开发者选择正确的版本。 后端 2024年10月04日 0 点赞 0 评论 160 浏览