有人做了windows下的脚本放到github上了，直接运行就可以了。我在本机试了一下13B的模型能运行，但生成速度非常慢，回复一个问题基本上要花5分钟以上的时间。我的机器配置3900X 32G内存。https://github.com/mps256/vicuna.ps1
尽量理论来理解代码。完整代码或者\native\examples里面说到前面的话两段官方的话大致意思就是，这个库有门槛，需要先学会同态的概念，提供的例子必须要看要理解。必看的例子如下，代码解析基础加密参数设置三个核心参数首先要知道这里的BFV代码是基于RLWE的，也就是涉及到多项式运算，同时它只能加密整数。回忆一下RLWE的实例(b=as+e,a)(b=as+e,a)(b=as+e,a)中的部分是取自于多项式环Rq=Zq[x]/f(x)R_q=\mathbb{Z}_q[x]/f(x)Rq=Zq[x]/f(x)（其中f(x)=xN+1f(x)=x^N+1f(x)=xN+1），明文空间是RtR
项目场景：使用opencv库读取图像问题描述[WARN:0@0.107]globalD:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp(239)cv::findDecoderimread_(‘E:\02_数据\01_GID\image\GF2_PMS1__L1A0000564539-MSS1.tif’):can’topen/readfile:checkfilepath/integritypath=r"E:\02_数据\01_GID\image\GF2_PMS1__L1A0000564539_MSS
💗wei_shuo的个人主页💫wei_shuo的学习社区🌐HelloWorld！SpringBootSpring开源框架，轻量级的Java开发框架，解决企业级应用开发的复杂性而创建，简化开发基于POJO的轻量级和最小侵入型编程通过IOC，依赖注入（DI）和面向接口实现松耦合基于切面（AOP）和惯例进行声明式编程通过切面和模板减少样式代码微服务架构微服务架构是"新常态"：构建小型、独立、随时可以运行的应用程序可以为您的代码带来极大的灵活性和更大的弹性；SpringBoot的许多专用功能使您可以轻松地在生产环境中大规模构建和运行微服务；微服务是一种现代软件方法，其中应用程序代码以小的、可管理的片段
参考：https://www.listera.top/ji-xu-zhe-teng-xia-chinese-llama-alpaca/https://blog.csdn.net/qq_38238956/article/details/130113599cmakewindows安装参考：https://blog.csdn.net/weixin_42357472/article/details/131314105llama.cpp下载编译1、下载：gitclonehttps://github.com/ggerganov/llama.cppcdllama.cpp2、编译mkdirbuildcdbui
配置文件：github.com/ultralytics/一、参数部分这部分比较简单，以下是yolov5l的配置文件#Parametersnc:80#numberofclassesdepth_multiple:1.0#modeldepthmultiplewidth_multiple:1.0#layerchannelmultipleanchors:-[10,13,16,30,33,23]#P3/8-[30,61,62,45,59,119]#P4/16-[116,90,156,198,373,326]#P5/32nc：类别数，你的类别有多少就填写多少。从1开始算起，不是0-14这样算。depth_m
一：具体报错serviceaccount/calico-kube-controllersunchangedserviceaccount/calico-nodeunchangedconfigmap/calico-configunchangedcustomresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/bgpconfigurations.crd.projectcalico.orgconfiguredcustomresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/bgppeers.crd.projectcalico.orgconfigure
文章目录前言一、yolov5配置yaml文件二、模型结构详解图总结前言YOLO-V5（GIT链接）：https://github.com/ultralytics/yolov5一、yolov5配置yaml文件#YOLOv5🚀byUltralytics,GPL-3.0license#Parametersnc:80 #numberofclassesdepth_multiple:1.0 #modeldepthmultiplewidth_multiple:1.0 #layerchannelmultipleanchors:-[10,13,16,30,33,23] #P3/8-[
文章目录前言一、yolov5配置yaml文件二、模型结构详解图总结前言YOLO-V5（GIT链接）：https://github.com/ultralytics/yolov5一、yolov5配置yaml文件#YOLOv5🚀byUltralytics,GPL-3.0license#Parametersnc:80 #numberofclassesdepth_multiple:1.0 #modeldepthmultiplewidth_multiple:1.0 #layerchannelmultipleanchors:-[10,13,16,30,33,23] #P3/8-[
Whisper是OpenAI开源的一款语音识别的模型，包含有英语和多国语言的模型，根据实际情况来看，其支持的90多种语言的准确率着实表现惊艳，英文甚至可以做到3%左右的误词率，官方图表显示中文的误词率大约是14%，但是实际使用的情况来看，误词率也是相当低，几乎也在3%左右。整个whisper系列一共有5个级别的模型，按参数量进行排序，分别是微型tiny，基本base，小型small，中型medium，大型large。Github上有一个whisper.cpp可以通过C++跨平台部署，支持了Mac/iOS/Android/Linux/Windows/RaspberryPi等平台。这里主要是将如何
