1.应用安装步骤应用下载地址与源码开源如下：CPU_device_information2.实现功能完成了开发者手机以下信息的获取-CPU核心数-SOC型号-GPU温度-主板温度-系统运行时间-RAM总内存-RAM可用内存-RAM空闲内存-缓存使用内存-Swaps交换分区-系统启动以来创建的进程数-上下文切换的总数-SOC温度-CPU利用率-CPU大核7温度和利用率-CPU中核6温度和利用率-CPU中核5温度和利用率-CPU中核4温度和利用率-CPU小核3温度和利用率-CPU小核2温度和利用率-CPU小核1温度和利用率-CPU小核0温度和利用率-设备电量-电池电压-电池型号-电池充电状态-系统
Ai工具集导航（Ai-321.com）SparkAi系统官网：https://ai.sparkaigf.com/?inVitecode=KSJCIHPRHOIntroduction:SparkAi系统是一款强大的AI工具箱，为用户提供了无限的创作可能性。无论是GPT4.0、Midjourney绘画、GPT3.5API绘画、GPT联网功能还是绘画广场功能、Prompt功能，SparkAi系统都提供了完备的功能，并支持后台自定义添加和用户自定义添加，以满足不同用户的需求。此外，该系统还支持实时语音识别输入、用户会员套餐和每日签到功能，并能够在手机和电脑上实现不同布局页面自适应，为用户带来了极为便利
资源分享1、可在公众号「技术狂潮AI」中回复「GPTs」可获得「GPTsTop100深度体验分析报告」PDF版报告，由椒盐玉兔第一时间输出的一份非常详细的GPTs体验报告。2、可在公众号「技术狂潮AI」中回复「大模型案例」可获得「720-2023大模型落地应用案例集」PDF版报告，主要包含大模型2023年国内落地应用案例集。3、可在公众号「技术狂潮AI」中回复「AIGC2024」可获得「硅创社2024001-AIGC2023~2024跨年报告V1.0（by潘工@20240101）」PDF版报告，主要内容包括AIGC2023回顾：100项（大事件）和AIGC2024展望：32项（路线图）。关键点
首先需要一个信令服务器，我们使用nodejs来搭建。两个端：发送端和接收端。我的目录结构如下图：流程创建一个文件夹WebRTC-Test。进入文件夹中，新建一个node的文件夹。使用终端并进入node的目录下，使用npminit创建package.json。新建server.js，复制一下代码constapp=require('express')();constwsInstance=require('express-ws')(app);constcors=require('cors');app.use(cors({origin:'http://localhost:3000'}));app.ws
Gemma-SFTGemma-SFT(谷歌,Google),gemma-2b/gemma-7b微调(transformers)/LORA(peft)/推理项目地址https://github.com/yongzhuo/gemma-sft全部weights要用fp32/tf32,使用fp16微调十几或几十的步数后大概率loss=nan;(即便layer-norm是fp32也不行,LLaMA就没有这个问题,原因暂时未知)备注1.非常重要:全部weights要用fp32/tf32,使用fp16微调十几或几十的步数后大概率loss=nan;(即便layer-norm是fp32也不行,LLaMA就没有这
Gemma是由Google推出的一系列轻量级、先进的开源模型，他们是基于GoogleGemini模型的研究和技术而构建。它们是一系列textgeneration，decoder-only的大型语言模型，对英文的支持较好，具有模型权重开源、并提供预训练版本（base模型）和指令微调版本（chat模型）。本次Gemma开源提供了四个大型语言模型，提供了2B和7B两种参数规模的版本，每种都包含了预训练版本（base模型）和指令微调版本（chat模型）。官方除了提供pytorch版本之外，也提供了GGUF版本，可在各类消费级硬件上运行，无需数据量化处理，并拥有高达8Ktokens的处理能力，Gemma
一、前言 通过学习"开源模型应用落地"系列文章，我们成功地建立了一个完整可实施的AI交付流程。现在，我们要引入向量数据库，作为我们AI服务的二级缓存。本文将详细介绍如何使用MilvusLite来为我们的AI服务部署一个前置缓存。二、术语2.1、向量数据库 向量数据库是一种专门用于存储和处理高维向量数据的数据库系统。与传统的关系型数据库或文档数据库不同，向量数据库的设计目标是高效地支持向量数据的索引和相似性搜索。 在传统数据库中，数据通常是以结构化的表格形式存储，每个记录都有预定义的字段。但是，对于包含大量高维向量的数据，如图像、音频、文本等，传统的数据库模型往往无法有效地处理。向量数据库
一声炸雷深夜炸响，谷歌居然也开源LLM了？！这次，重磅开源的Gemma有2B和7B两种规模，并且采用了与Gemini相同的研究和技术构建。有了Gemini同源技术的加持，Gemma不仅在相同的规模下实现SOTA的性能。而且更令人印象深刻的是，还能在关键基准上越级碾压更大的模型，比如Llama213B。与此同时，谷歌还放出了16页的技术报告。谷歌表示，Gemma这个名字源自拉丁语「gemma」，也就是「宝石」的意思，似乎是在象征着它的珍贵性。历史上，Transformers、TensorFlow、BERT、T5、JAX、AlphaFold和AlphaCode，都是谷歌为开源社区贡献的创新。谷歌：
本文来源公众号“江大白”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：目标检测YOLOv9算法，重磅开源！（附论文及源码）以下文章来源于知乎：cvprLab作者：cvprLab链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ybO5wPPBrPFcLGCTzJRo5Q本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理。1导读但凡谈到目标检测这个话题，总是绕不开YOLO。最近，YOLO又迎来重大更新迎来了其第9个版本即YOLOv9。本文对YOLOv9所带来的革命性贡献进行了简要分析，并对其所涉及的方法及实验进行了详细介绍。希望对大家有所帮助。在这个飞速发展的技术世界中，目标检测技术的
前言搞webrtc很多年了，钱没赚到，恶心了那么久，现在想想还不如当初不入坑了，webrtc不单单难在某一个算法，而且难在对整个体系的把控，要把每个策略作用都发挥到最大,webrtc源码过于庞大，费力不讨好，建议新手改行。还不如学学怎么装逼和扯皮，想当年在某cloud搞流媒体，组内一个android毕业生，天天装逼，天天扯皮，从一开始的最低级别，短短两年升到组内最高级别，深深让我体会到靠逼做开发的威力，边装逼边写代码，写代码是为了装逼服务，组内其他成员个个都是影帝，说话又好听，当然，还要遇到一个脑子进水的草包组长。虽然最后小组都搞解散了，但是个个都特别开心，因为有补偿。工作那么久第一次遇到那么
