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CNN自学笔记-卷积池化篇
卷积和池化就像帮模型做了特征提炼和重点标记的预处理,让机器更准确地学习图像中的关键部分,而不是被冗余信息干扰。
Mac 基于 mlx-lm 开发大模型(调用及训练)以 Qwen3 为例
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Qwen3(vllm部署) 使用 MCP
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何同学翻车了,他使用的开源工具原来是这个
何同学的最新作品大家都看了吧,刚刚看到那个视频的时候,不得不承认何同学的脑洞创意,让我深深感受到新奇。我去看的时候,那个视频在B站的播放量已经破八百W了。视频内容是通过一个36W行的备忘录
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最近一段时间公众号私信比较多,我不太经常看公众号的私信,所以导致可能回复会慢一点。我就想着是不是可以搞个AI客服在我没看到的私信的时候能够帮我回复一下。于是就想到了Coze。
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kimi火了有一段时间了,因为据说支持200w的上下文,以及计费便宜而被很多人使用。 可以看一下上面的截图,kimi的计费是根据使用的模型大小来计费的,我们使用moonshot-v1-8k这个模型,1
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