flutter开发实战-video_player视频播放功能及视频缓存最近开发过程中video_player播放视频，一、引入video_player在pubspec.yaml引入video_playervideo_player:^2.7.0在iOS上，video_player使用的是AVPlayer进行播放。在Android上，video_player使用的是ExoPlayer。二、使用前设置2.1在iOS中的设置在iOS工程中info.plist添加一下设置，以便支持Https，HTTP的视频地址key>NSAppTransportSecurity/key>dict> key>NSAllo
Llama2,一款开源大语言模型。Github仓库地址：facebookresearch/llama:InferencecodeforLLaMAmodels(github.com)zzhttps://github.com/facebookresearch/llama 中文地址：GitHub-FlagAlpha/Llama2-Chinese:Llama中文社区，最好的中文Llama大模型，完全开源可商用Llama中文社区，最好的中文Llama大模型，完全开源可商用.ContributetoFlagAlpha/Llama2-Chinesedevelopmentbycreatingan
【大模型】基于LlaMA2的高star的GitHub开源项目汇总Llama2简介开源项目汇总NO1.FlagAlpha/Llama2-ChineseNO2.hiyouga/LLaMA-Efficient-TuningNO3.yangjianxin1/FireflyNO4.LinkSoul-AI/Chinese-Llama-2-7bNO5.wenge-research/YaYiNO6.michael-wzhu/Chinese-LlaMA2Llama2简介2023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
（T416G）模型预训练colab脚本在github主页面。详见Finetuning_LLama_2_0_on_Colab_with_1_GPU.ipynb在上一篇博客提到两种改进预训练模型性能的方法Retrieval-AugmentedGeneration(RAG)或者finetuning。本篇博客过一下模型微调。微调：这是采用预训练的LLM并在较小的特定数据集上进一步训练它以适应特定任务或提高其性能的过程。通过微调，我们根据我们的数据调整模型的权重，使其更适合我们应用程序的独特需求。从Huggingface的开源大模型排行榜open_llm_leaderboard可以看到Llama2是一个
CursorCursor官网下载：https://www.cursor.so/&&https://github.com/getcursor/cursorCursor.so是一款基于GPT的代码生成工具，它可以帮助开发者快速生成代码，提高开发效率。GPT是一种自然语言处理技术，可以根据输入的文本生成相应的文本。Cursor.so利用GPT技术，将开发者的自然语言描述转化为代码，从而实现代码的快速生成。右边CHAT对话右边MORE设置对话前缀安装打开提示Command+K生成；Command+L和ChatGpt对话Command+K生成提示框生成Code选中Code；Command+LChatGp
由于上次写video组件的问题，过于划水，没讲清楚，导致自己花费了很多时间，重新踩坑，对自己很抱歉。一、自己写的一个基本的视频组件（包含倍速功能）效果图如下：倍速的显示和隐藏，需在全屏的时候和显示控制组件时代码逻辑1.实现倍速的核心是创建视频组件控制器，调用它的倍速方法=》官方文档 uni.createVideoContext(videoId,this)|uni-app官网letvideoContext =uni.createVideoContext; videoContext.playbackRate(1.5);2.如何通过cover-view在原生video组件上写UI第
一份被意外泄露的谷歌内部文件，将Meta的LLaMA大模型“非故意开源”事件再次推到大众面前。“泄密文件”的作者据悉是谷歌内部的一位研究员，他大胆指出，开源力量正在填平OpenAI与谷歌等大模型巨头们数年来筑起的护城河，而最大的受益者是Meta，因为该公司2月意外泄露的LLaMA模型，正在成为开源社区训练AI新模型的基础。 几周内，开发者与研究人员基于LLaMA搞起微调训练，接连发布了Alpaca、Vicuna、Dromedary等中小模型，不只训练成本仅需几百美元，硬件门槛也降低至一台笔记本电脑甚至一部手机，测试结果不比GPT-4差。除了AI模型之外，FreedomGPT等类ChatGPT应
大语言模型微调是指对已经预训练的大型语言模型（例如Llama-2，Falcon等）进行额外的训练，以使其适应特定任务或领域的需求。微调通常需要大量的计算资源，但是通过量化和Lora等方法，我们也可以在消费级的GPU上来微调测试，但是消费级GPU也无法承载比较大的模型，经过我的测试，7B的模型可以在3080（8G）上跑起来，这对于我们进行简单的研究是非常有帮助的，但是如果需要更深入的研究，还是需要专业的硬件。我们先看看硬件配置：亚马逊的g3.xlargeM60是8GB的VRAM和2048个CUDA内核。3080是10Gb的GDDR6VRAM，这两个GPU基本类似。这里做的测试是使用一个小的(65
大语言模型学习之LLAMA2：OpenFoundationandFine-TunedChatModel快速了解预训练预训练模型评估微调有监督微调（SFT）人类反馈的强化学习（RLHF）RLHF结果局限性安全性预训练的安全性安全微调上手就干使用登记代码下载获取模型转换模型搭建Text-Generation-WebUI分发模型参考资料自从开源以来，LLAMA可以说是AI社区内最强大的开源大模型。但因为开源协议问题，一直不可免费商用。近日，Meta发布了期待已久的免费可商用版本LLAMA2。在这项工作中，我们开发并发布了LLAMA2，这是一系列预训练和微调的大型语言模型（LLMs），规模从70亿到7
关于小程序video的一些基本使用方法：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/component/video.html需求：1.默认显示封面；2.一个视频播放的时候，其他视频停止播放，并显示封面。解决问题思路：1.通过wx:if判断当前视频是否是播放的状态，如果是就显示视频，如果不是就隐藏视频；2.点击封面的时候，获取到该视频的id，进行判断，如果当前没有视频播放，就把该视频设置为播放的状态；如果当前有视频播放，则停止当前播放的视频，再播放你点击的这个视频。具体实施方案：wxml文件：viewwx:for="{{courseList}
