引言：想要利用世界上最先进的AI语言模型优化您的工作任务吗？OpenAI的ChatGPTPlus正是您的理想选择。本篇博客将为您介绍ChatGPTPlus，并展示其友好的用户界面。一、ChatGPTPlus的使用步骤1、访问ChatGPT官方网站登录ChatGPT，ChatGPT官网地址为：https://chat.openai.com/，如果没有账号则需要先注册一个，注册后登录，登录后在界面左下角找到“UpgradetoPlus”2、ChatGPTPlus可以看到当前账号的状态，有FreePlan（免费版）和ChatGPTPlus（付费版）两种，当前是Free免费版，ChatGPTPlus需
前言element-plus@2.2.0后提供虚拟化表格组件，解决表格数据过大导致的卡顿等性能问题。相对于表格组件，用法上区别还是挺大的，尤其是一些附加的功能，例如排序、筛选、自定义单元格/表头渲染等等。本文参照官网文档、示例，结合个人使用总结，演示虚拟化表格的基本使用，记录上述附加功能的基本实现。除组件的相关接口需要按照官网规范使用外，示例中的其它具体实现的方法仅作参考，提供使用思路。创建了一个项目收纳本文的一些demos:element-plus-tablev2-demoelement-plus-tablev2-demo(gitee)一、ElementPlus表格基础官方介绍：“在前端开发
一、报名方式第51期周赛报名地址，5月10日19点开考（周三）：https://edu.csdn.net/contest/detail/65第52期周赛报名地址，5月14日9点开考（周日）：https://edu.csdn.net/contest/detail/66查看更多报名的比赛前往：https://edu.csdn.net/contest/all本次比赛报名分为【免费报名】和【付费报名】两种参与方式，两种参与方式可以获得相应的完赛（即参加考试）奖励，两种报名方式均有参与排名获得竞赛奖励的资格。二、竞赛内容满分100分，4道非编程题，2道编程题，编程题可使用Java、C、C++、C#、Py
SQLite模块用于操作本地数据库文件，可实现数据库文件的创建，执行SQL语句等功能。注意：HBuilderX1.7.2及以上版本支持此功能。方法：openDatabase:打开数据库isOpenDatabase:判断数据库是否打开closeDatabase:关闭数据库transaction:执行事务executeSql:执行增删改等操作的SQL语句selectSql:执行查询的SQL语句回调方法：SQLiteSuccessCallback:SQLite操作成功回调函数SQLiteFailCallback:SQLite操作失败回调函数权限：5+功能模块（permissions）在hbuilde
前言：在项目中需要用到动态切换多数据源，查阅Mybatis-plus文档得知可以通过@DS注解，但该方法主要针对不同内容的数据源，而目前场景是相同内容的数据库需要在运行时根据请求头动态切换，因此文档方法不适用。注意，不要使用dynamic-datasource-spring-boot-starter依赖包。一、动态多数据源的场景应用不拆，数据库拆读写分离二、动态多数据源的实现网上文章非常多，大体思路都差不多，笔者在这里不重复放置代码了，例如：《springboot中动态切换数据源》不过目前找到的文章方法在项目整合了Mybatis-plus的情况下基本都有问题，以下是这几天遇到的问题和解决方案。
一、orderByAscorderByAsc(R...columns)orderByAsc(booleancondition,R...columns)排序：ORDERBY字段,...ASC例: orderByAsc("id","name")--->orderbyidASC,nameASC#二、orderByDescorderByDesc(R...columns)orderByDesc(booleancondition,R...columns)排序：ORDERBY字段,...DESC例: orderByDesc("id","name")--->orderbyidDESC,nameDESC#三、o
import{dayjs}from'element-plus';import{ElScrollbarasElScrollbarType}from'element-plus';constinnerRef=ref()constscrollbarRef=ref>()constitems=ref([])consthandleClick=()=>{items.value.push(dayjs().format('YYYY-MM-DDHH:mm:ssSSS'));nextTick(()=>{if(innerRef.value!.clientHeight>200){scrollbarRef.value!.s
Chinese-LLaMA-Alpaca模型搭建（四）1、简单介绍1.1原版LLaMA模型介绍1.2LoRA权重模型1.3完整版权重模型2、模型搭建2.1直接到huggingface下载转换后的LLaMAhf模型2.2下载原版LLaMA模型，并将原版LLaMA模型转换为HF格式（可跳过，2.1直接用就行）2.2.1源码地址2.2.2源码下载类2.2.3将原版LLaMA模型转换为HuggingFace格式2.3下载并合并LoRA权重，生成全量模型权重更多内容，请期待1、简单介绍中文羊驼模型只是一些LoRA权重模型文件，与原版LLaMA模型合并后就可以生成一个完整模型使用了，在这过程中可以不断训练
最近买了ChatGPTPLUS服务，想通过web服务将它共享给其他人使用，搜了一下目前GitHub上比较热门的服务有ChatGPT-Next-Webchatgpt-web-share其中chatgpt-web-share支持API和PLUS账号分享两种方式，且架构为Python+JS+Docker，相对比较熟悉一些。而ChatGPT-Next-Web使用纯JS开发，且使用方式更为“傻瓜”，导致灵活性不足。所以我选择chatgpt-web-share。准备运行环境Windows11WSL2Docker小猫咪无线网卡DHCP（互联网）有线网卡10.8.15.50（公司内网）版本我这里使用chatg
【AI实战】开源中文llama2来了，30分钟搭建130亿参数大模型Llama2-Chinese-13b-Chat简介环境配置环境搭建依赖安装代码及模型权重拉取拉取Llama2-Chinese拉取Llama2-Chinese-13b-Chat模型权重及代码终端测试页面测试安装gradio加载模型并启动服务国内Llama2最新下载地址参考简介Llama22023年7月19日：Meta发布开源可商用模型Llama2。Llama2是一个预训练和微调的生成文本模型的集合，其规模从70亿到700亿个参数不等。LLaMA2的详细介绍可以参考这篇文章：【大模型】更强的LLaMA2来了，开源可商用、与Chat
