作者：董泽宇李肖兵叶彤李秉宸吴雅霏单位：广西大学电气工程学院指导老师：李勇雷圆媛 为应对特殊条件下不便于实地进行移动式操作的问题，本作品设计了一套基于混合现实的可移动机械臂操作控制系统。该系统分为人机交互、机械驱动、虚拟现实三个模块，人机交互模块通过摄像头识别操作者肢体手势动作并发布相应操作指令，机械驱动模块解析由人机交互模块发布的操作指令后完成相应动作并反馈设备工作状态，虚拟现实模块接收机械驱动模块反馈信息后将设备运行情况在构建好的虚拟场景中还原，实现对设备运行情况的实时监控。我们利用可移动机械臂平台进行测试，最终结果表明操作者通过本系统可以实现对可移动机械臂的远程精准控制与实时监控，
1.Qwt(https://qwt.sf.net):Qwt是一个基于Qt的数据可视化库，提供了绘制曲线、图表、仪表盘等功能。2.QJson(https://qjson.sourceforge.net):QJson是一个用于JSON数据解析和生成的库，使Qt应用程序能够方便地处理JSON格式的数据。3.QCustomPlot(https://www.qcustomplot.com):QCustomPlot是一个绘制图表、曲线、统计图等的库，具有灵活的定制化和丰富的功能。4.QwtPlot3D(https://qwtplot3d.sourceforge.net):QwtPlot3D是一个绘制三维图
01说明对于python-web后端而言，设计一套后端项目结构信手拈来，而对于爬虫工程师来说可能并不是那么的容易。这里在下基于fastapi以及cookiecutter开源了个脚手架，帮助大家伙一键搭建fastapi项目结构。项目地址：https://gitee.com/if-always/cookiecutter-fastapi02使用 //python版本3.11pipinstallcookiecuttercookiecutterhttps://gitee.com/if-always/cookiecutter-fastapi然后根据提示输入项目名称、作者名称即可： 项目结构：目录以及文件的
智能AI开源模型与大模型接口整理1.说明1.1开源模型1.2大模型接口2.开源模型整理2.1ChatGLM2.2Baichuan2.3Qwen2.4Yi2.5XVERSE2.6MOSS2.7ChatRWKV2.8GPT4All3.大模型接口整理3.1百度千帆大模型3.2阿里模型服务灵积3.3腾讯混元大模型3.4科大讯飞星火大模型3.5清华智谱清言3.6昆仑万维天工AI3.7OpenAIGPT数据主要来源于【数据学习】的整理和汇总。1.说明1.1开源模型免费、本地部署安全性高部分开源模型版本相对落后、硬件资源需求高、性能一般技术门槛高、需要进行一定量的开发工作更新维护成本较高1.2大模型接口付费
摘要：本文介绍了使用微调技术进行自然语言生成的方法。通过使用transformers库中的AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer，可以在多节点环境下进行微调。训练数据的准备你需要将所有样本放到一个列表中并存入json文件中。每个样本对应一个字典，包含id和conversation，其中后者为一个列表。示例如下所示：[{"id":"identity_0","conversations":[{"from":"user","value":"你好"},{"from":"assistant","value":"我是一个语言模型，我叫通义千问。"}]}]微调方法分析微调脚本能
一、背景在之前的分享中，我们通过引入用户行为分析GrowingIO的客户端SDK，介绍了SpringBootStarter的开发方法，同时也介绍了SpringBootStarter中的常见的几项高级配置的玩法本文来介绍该客户端SDK埋点的Java源码设计，希望可以借助这个源码分析和设计，可以让大家在日后的工作中，对于业务性的服务端的埋点上报之类的功能设计思想有所了解，能够自主的学会如何开发一个服务端的埋点上报的SDK组件，正如之前所说，这个东西其实不需要我们依赖服务端的运行，我们直接在客户端上面进行模拟数据上报这个操作即可。也可以自行登录到growingio网站上注册个试用账号。二、基本概念源
在现在流行微服务、前后端分离软件开发架构下，基于标准RESTful/JSON的HTTP接口已经成为主流。在实际业务中有很多需要快速开发调用数据服务接口的需求，但团队中缺乏专业的后端开发人员，比如：（1）数据库表已存在，如何快速把数据变成服务，供报表、大屏等数据可视化方式使用。（2）移动APP/H5/小程序开发，前端程序员快速开发后端接口进行接口调用和联调测试。（3）数据中台架构中，企业数据资产对外快速发布http服务及统一管理。如果是Java语言开发，正常开发一个RESTful接口服务流程如下：引入springboot框架，编写SpringMVC的Controller类代码，引入mybatis
博客地址部署一款开源的交互审计系统—NextTerminal-雪饼(xue6ing.cn)https://xue6ing.cn/archives/bu-shu-yi-kuan-kai-yuan-de-jiao-hu-shen-ji-xi-tong--next-terminalNextTerminal是什么？NextTerminal是一个开源的交互审计系统，具有以下主要功能和优势：免费开源：NextTerminal在GitHub上已收获近4000Star（dushixiang/next-terminal:NextTerminal）。多协议支持：您可以在一套系统中访问RDP、SSH、VNC、TEL
Pika北大斯坦福联手，开源最新文本-图像生成/编辑框架！无需额外训练，即可让扩散模型拥有更强提示词理解能力。面对超长、超复杂提示词，准确性更高、细节把控更强，而且生成图片更加自然。效果超越最强图像生成模型Dall·E3和SDXL。比如要求图片左右冰火两重天，左边有冰山、右边有火山。SDXL完全没有符合提示词要求，Dall·E3没有生成出来火山这一细节。还能通过提示词对生成图像二次编辑。这就是文本-图像生成/编辑框架RPG（Recaption,PlanandGenerate），已经在网上引起热议。它由北大、斯坦福、Pika联合开发。作者包括北大计算机学院崔斌教授、Pika联合创始人兼CTOCh
课程链接：书生·浦语大模型全链路开源体系_哔哩哔哩_bilibili 从模型到应用 具体流程如下图所示： 书生·浦语全链条开源开放体系 针对以上的流程，上海人工智能实验室已经开源了大模型生态，包含书生浦语大模型InternLM，书生·万卷数据集，大模型预训练框架InterLM-Train，微调框架XTuner，部署框架LMDeploy，评测框架OpenCompass，开源智能体框架Lagent，开源智能体工具集AgentLego。数据：书生·万卷1.0包含1TB文本数据，140GB图像-文本数据，900G视频数据。预训练：Inte
