1、ArkTS介绍ArkTS是HarmonyOS主力应用开发语言，它在TS基础上，匹配ArkUI框架，扩展了声明式UI、状态管理等响应的能力，让开发者以更简洁、更自然的方式开发跨端应用。JS是一种属于网络的高级脚本语言，已经被广泛用于web应用开发，常用来为网页天津各式各样的动态功能，为用户提供更流畅美观的浏览效果。TS是JS的一个超集，它扩展了JS的语法，通过在JS的基础上添加静态类型定义构建而成，是一个开源的编程语言。ArkTS基于TS语言，拓展了声明式UI、状态管理、并发任务等能力。因此：在研究ArkTS之前，需要具备JS和TS的基础知识，才会更加快速的掌握ArkTS，进行鸿蒙应用的开发
LangChain系列文章LangChain36深入理解LangChain表达式语言优势一LangChainExpressionLanguage(LCEL)LangChain37深入理解LangChain表达式语言二实现prompt+model+outputparserLangChainExpressionLanguage(LCEL)LangChain38深入理解LangChain表达式语言三实现RAG检索增强生成LangChainExpressionLanguage(LCEL)LangChain39深入理解LangChain表达式语言四为什么要用LCELLangChainExpression
摘要文章涉及了两个时间序列的任务：forecasting，imputation.对于预测任务：通过将时间序列编码为一系列数字，可以将时间序列预测任务转化为文本里面的next-token预测任务。在大规模预训练语言模型的基础上，文章提出了一些方法用于有效编码时间序列数据，并将离散分布的编码转换成灵活的连续分布（分布转换部分涉及到诸多统计学知识）。在数值补全任务中，文章展示了语言模型（LLMs）如何通过非数值文本自然处理缺失数据，无需插补，如何适应文本侧面信息，并回答问题以帮助解释预测。方法文章提出了LLMTime模型https://unit8co.github.io/darts/generate
简介官网 将原始LiDAR数据作为输入，利用LLMs卓越的推理能力，来获得对室外3D场景的全面了解，将3D户外场景认知重构为语言建模问题，如3Dcaptioning,3Dgrounding,3Dquestionanswering。实现流程 给定LiDAR输入L∈Rn×3L\in\R^{n\times3}L∈Rn×3，n是点的数量，使用VoxelNet获取LiDARFeature，考虑到计算成本，沿着z轴展平特征以生成鸟瞰图(BEV)FeatureFv∈Rc×h×wF_v\in\R^{c\timesh\timesw}Fv∈Rc×h×w，对于最大m个字符的文本输入T，使用LLaMA进行文本特征提
创建项目我在这里直接是通过vite提供的默认模板来创建一个vue3 +ts的项目。这里可以cmd，然后npm-v来查看版本。#如果npm的版本是6.x版本，则使用下面这条命令创建项目yarncreatevite@latestvite-vue3-ts--templatevue-ts#如果npm的版本是7+以上版本，则使用以下命令yarncreatevite@latestvite-vue3-ts----templatevue-ts这样一个vue3+ts的项目就创建好了，使用vscode打开该项目，然后执行yarn安装依赖依赖安装完成后，执行 yarndev 启动项目就可以在浏览器中正常访问了。
Taro+React+TS+Redux+TaroUI项目初始化搭建Taro项目全局安装@tarojs/cli，或者直接使用npx这里是全局安装方法，终端输入命令：#使用npm安装CLI$npminstall-g@tarojs/cli#OR使用yarn安装CLI$yarnglobaladd@tarojs/cli#OR安装了cnpm，使用cnpm安装CLI$cnpminstall-g@tarojs/cli查看Taro全部版本信息终端可以使用npminfo查看Taro版本信息，在这里你可以看到当前最新版本npminfo@tarojs/cli如下图：初始化项目使用命令创建模板项目：$taroinitm
前言 从本章开始我们将要学习嵌入式音视频的学习了，使用的瑞芯微的开发板🎬个人主页：@ChenPi🐻推荐专栏1:《C++_@ChenPi的博客-CSDN博客》✨✨✨ 🔥推荐专栏2:《LinuxC应用编程（概念类）_@ChenPi的博客-CSDN博客》✨✨✨🛸推荐专栏3：《嵌入式音视频_@ChenPi的博客-CSDN博客》🌺本篇简介 ：本章讲解音视频中的复合流——ts流 01什么是复合流复合流是指在一条音视频数据流中同时包含视频ES和音频ES数据。常见的复合流一般为TS流，MP4流，FLV流02TS流的介绍TS流：英文全称为TransportStream（传输流）。
为了从HLS实时流中提取原始CMSampleBufferRef(用于重新编码视频)，我尝试使用AVAssetReader来读取HLS流(.m3u8文件)。由于AVAssetReader不支持直接从网络流读取，我尝试先将HLSm3u8索引文件中列出的.ts文件下载到本地驱动器，然后使用AVAssetReader将其读回。但是，当我尝试使用AVAssetReader打开.ts文件时，出现错误“不支持此媒体格式”(ErrorDomain=AVFoundationErrorDomainCode=-11828“CannotOpen”UserInfo=0x7fd3aa723570{NSLocali
论文解读：Siren’sSongintheAIOcean:ASurveyonHallucinationinLargeLanguageModels核心要点针对大模型幻觉问题进行综述，从detection、explanation和mitigation三个方面进行介绍；对幻觉现象和评估基准进行归纳，分析现有的缓解幻觉的方法，讨论未来潜在的研究发展相关文献整理：https://github.com/HillZhang1999/llm-hallucination-survey一、什么是大模型的幻觉大模型幻觉的三种类型：生成的内容与输入存在冲突：Input-conflictinghallucination
题目FederatedLargeLanguageModel:APositionPaper作者ChaochaoChen,XiaohuaFeng,JunZhou,JianweiYin,XiaolinZheng来源arXiv主要工作FL与LLM结合的一个探索，从三个阶段来说明FL怎么和LLM结合其他摘要大规模语言模型（LLM）受到了广泛的关注，并应用在各个领域，但它们在现实场景中的发展面临挑战。这些挑战源于公共领域数据稀缺以及在私有领域数据方面需要维护隐私。为了解决这些问题，联邦学习（FL）已成为一项有前景的技术，它能够在保留分散数据的同时实现共同训练共享模型。我们提出了联邦大规模语言模型的概念，其
