在前文本地大模型运行框架Ollama中，老苏留了个尾巴，限于篇幅只是提了一下OpenWebUI，有网友留言说自己安装没搞定，今天我们来补上文章传送门：本地大模型运行框架Ollama什么是OpenWebUI？OpenWebUI是针对LLM的用户友好的WebUI，支持的LLM运行程序包括Ollama和OpenAI兼容的API。OpenWebUI系统旨在简化客户端（您的浏览器）和OllamaAPI之间的交互。此设计的核心是后端反向代理，可增强安全性并解决CORS问题。外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传OpenWebUI功能演示【说明】：因为老苏的小机器不支持Nvidi
spock文档指出，您可以将thenblock的断言提取到其他方法，并在每个断言之前添加assert关键字。我还想将交互提取到辅助方法。我尝试用interaction闭包block包装交互，但这没有用。这可能吗？如果是怎么实现呢？ 最佳答案 事实证明你可以。您必须通过交互包装辅助方法调用:then:interaction{helperMethod()}然后您可以将交互放在这样的辅助方法中:defhelperMethod(){1*someObj.getInt()>>2}我是用另一种方式做的(在交互中包装辅助方法主体)，这就是它不起作用
1.背景介绍1.1人工智能的崛起随着计算机技术的飞速发展，人工智能（AI）已经成为了当今科技领域的热门话题。从自动驾驶汽车到智能家居，AI已经渗透到了我们生活的方方面面。在这个过程中，语音识别与合成技术作为人工智能的重要组成部分，为AI赋予了更自然的交互体验。1.2语音识别与合成的重要性语音识别与合成技术在人工智能领域的重要性不言而喻。通过将人类的语音转化为计算机可以理解的文本，以及将计算机生成的文本转化为人类可以理解的语音，这两项技术极大地提高了人机交互的便捷性和自然性。特别是在AI导购模型中，语音识别与合成技术的应用可以让用户更加轻松地与AI导购助手进行交流，从而提高用户体验。2.核心概念
前言在信息爆炸的时代，数据扮演着关键的角色。从庞大的数据中提取有用的信息并进行有效地分析，是一项充满挑战的任务。为了应对这个挑战，数据透视表这一工具应运而生。它通过重新排列和组合数据，使得原始数据更易于理解和分析。数据透视表的核心思想是通过改变数据的排列方式，揭示数据之间的关系，为分析和可视化提供支持，以及支持更深入的决策和洞察。在本文中，小编将为大家介绍如何在Web端构建数据透视表，以便帮助大家更好地理解和分析数据，并从数据中获得有价值的信息。什么是数据透视表数据透视表（PivotTable）是一种数据分析工具，用于对大量数据进行汇总、分类和计算，以便更好地理解和分析数据。它可以将原始数据按
0成本部署github纯前端项目流程对业内来说应该是一个比较常规的操作，对于新手来说进行过一次应该就很难忘记了，但很多人仍然是不会的，认为部署项目很难，很专业，其实现在由于这些厂商的努力，大众（没有任何计算机基础）想要部署也是非常容易的使用Vercel拉取部署项目首先我们要将项目fork到我们的本地，这一步可以直接使用Vercel的自动化完成以这段时间较火的gpt镜像站：https://github.com/lobehub/lobe-chat项目为例子，演示先点击将自己的github账号登录，实现vercel和github账号互通，将项目名起号点击创建并填写一些需要初始化的参数，最后点击dep
前端如何上传大文件件前端上传大文件方案分段上传：断点续传：分段上传与断点续传Websocket上传：通过第三方服务上传：使用分片上传示例前端如何上传大文件件在前端上传大文件时，常常会遇到一些限制，例如浏览器的内存限制、网络传输过程中的中断等。为了解决这些问题，可以采用以下一些方法：前端上传大文件方案前端上传大文件一般有以下几种方案：分段上传：将一个大文件切割成多个小文件，分别上传，然后在服务端组合。这种方式可以提高上传速度和可靠性，但需要额外的前后端开发和维护工作。断点续传：将文件切片后，每次上传部分数据，可以在上传失败或者中断后继续上传剩余的数据。这种方式对于大文件的上传非常友好，但需要更为
[七]【开源】基于PyQt的图像算法开发软件——手动图像配准[通过可交互的四个点构建仿射矩阵]系列文章一、引言二、手动图像配准2.1界面展示2.2功能介绍2.2.1针对输入图像操作2.2.2针对特征点操作2.3视频演示系列文章[一]【开源】基于PyQt的图像算法开发软件——如何让你开发效率翻倍[二]【开源】基于PyQt的图像算法开发软件——输入来源[如何导入视频进行目标检测][三]【开源】基于PyQt的图像算法开发软件——步骤列表[低代码实现图像算法开发][四]【开源】基于PyQt的图像算法开发软件——算法库[如何导入去雾算法并调参完成去雾][五]【开源】基于PyQt的图像算法开发软件——已执
本文会简单介绍大数据、大数据前端团队以及可落地的演进方向。ps.针对数据前端团队10人及以内的中小厂。开始前问几个问题：你了解大数据技术吗？为什么需要大数据前端团队（和大数据有什么关联）？大数据前端团队在前端团队中的定位？浅入浅出大数据为什么需要大数据咱们年终述职汇报的时候，是不是有个标准套路：使用xx工具替换了xx工具，并落地xx个团队的xx个项目，覆盖率x%，整体体积减少了x%，加载速度从x缩短到x。那么完成上面这条简短而有力的阐述需要那几个步骤？我需要哪些数据，从哪来？寻源与采集收集的数据很多要怎么管理？聚合与统计如何整理出可读和有用的结果？建模与分析大数据技术在做什么数据本身的价值——
终于上岸了呜呜呜…,终于又能愉快的写代码了tip:为方便阅读部分内容细节使用折叠自我介绍大三双非本科,大一开始学前端,今年2月底开始投实习,不久前终于收到了美团的offer,心花怒放初生牛犊不怕虎,前期没好好准备,浪费了太多好机会,奉劝大家一定要好好复习和总结→面试历程(不含笔试时间)2月25日:阿里淘系一面2月26日:CVTE一面(凉)3月13日:腾讯一面3月23日:阿里淘系二面(凉)3月24日:字节一面(凉)3月25日:腾讯二面3月26日:腾讯三面(凉)3月28日:美团一面3月31日:美团二面4月03日:美团hr面4月03日:蘑菇街一面4月09日:蘑菇街二面(拒)4月10日:TW一面4月1
一、背景与简介 随着无人机技术的快速发展，目标追踪成为无人机应用中的重要功能之一。YOLOv作为一种高效的目标检测算法，同样适用于目标追踪任务。通过集成YOLOv模型，我们可以构建一个无人机前端查看系统，实现实时目标追踪和可视化，为无人机操作员提供直观的操作界面和决策支持。目录一、背景与简介二、系统架构我们的系统主要包括三个部分：(YOLOv目标检测与追踪模块、无人机控制模块和前端查看界面。)三、环境配置与YOLOv应用开发类似，我们需要配置一个适合目标追踪的环境。以下是基于conda的环境配置示例：四、代码实现以下是一个简化的代码示例：展示了如何集成YOLOv模型进行目标追踪，
