简介 不同于别的视频创作工具，这个工具创作视频只需要在word文档中打字，插入图片即可。完事后就能获得一个带有配音、字幕、背景音乐、视频特效滤镜的优美作品。 这种不要门槛，没有技术难度的视频创作工具，可以让更多的专注于内容创作而不需要花过多时间在视频操作上。 软件截图 随着版本更新，功能丰富了，现看
AI可以帮助我们进行提炼和总结， 节省了大量搜索资料和查阅的时间，像上图这张思维导图，就是使用腾讯元宝大模型进行内容提炼，再使用markmap生成思维导图，下面讲解下详细实现步骤： 一、工具准备 腾讯元宝，腾讯出口的大语言模型，让他进行主题的提炼并生成我们想要的特定格式，访问地址：https://y
将qrencode使用Qt封装为一个生成、显示二维码的控件； 支持使用QPainter绘制显示二维码； 可通过函数接口返回生成的二维码QImage； 可通过调用函数将生成的二维码保存到指定路径； 支持使用源码嵌入工程（更好的跨平台、支持各种编译器）； 支持使用编译好的静态库（MSVC2017-64）...
1.前言 1.1 生成内容形式 生成内容形式主要包含三种，PGC（Professionally Generated Content）、UGC（User Generated Content）、AIGC（Artificially Intelligent Generated Content）。也可以简单理
二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布，常用于分析二元结果的事件，如抛硬币。分布由参数 n（试验次数）、p（单次成功概率）和 k（成功次数）定义。概率质量函数 P(k) = C(n, k) * p^k * (1 - p)^(n - k)。NumPy 的 `random.binomial(...
检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation，RAG) 可将存储在外部数据库中的新鲜领域知识纳入大语言模型以增强其文本生成能力。其提供了一种将公司数据与训练期间语言模型学到的知识分开的方式，有助于我们在性能、准确性及安全隐私之间进行有效折衷。 通过本文，你将了解到英特
mybaits-plus ASSIGN_ID生成 id生成策略 在分布式高并发环境下出现重复id https://github.com/baomidou/mybatis-plus/issues/3077 mybatis-plus 对@TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)生
现在短视频越来越火，据统计，2023年全球短视频用户数量已达 10 亿，预计到2027年将突破 24 亿。对于产品展示和用户营销来说，短视频已经成为重要阵地，不管你喜不喜欢它，你都得面对它，学会使用它。 但是，优质短视频的持续输出对视频创作者来说挑战还是很大的。选题策划、文案撰写、素材收集、剪辑制作
在使用STM CubeMx时，遇到不能生成代码的问题，即点击“GENERATE CODE”后，软件没有任何反应。 从网上找到若干解决方案，大概是： 以下是可能的解决方法： 1. 确保你已经安装了正确版本的Keil和STM32CubeMX，并且它们都能正常运行。 2. 在STM32CubeMX中点击生
检索增强生成(RAG)实践：基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统 什么是 RAG LLM 会产生误导性的 “幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。 正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-Augm
懒得看的朋友，先说最终解决办法，主力为 前端依靠插件 bookjs-easy（点击直接跳转官网）并跳转到下面的第三点查看 接下来详细记录下整个试探的方向和历程 项目需求：是生成一个页数达到大几十页的pdf，然后这个pdf包含表格、折线图、图片等，且横竖幅交叉，即竖版页面和横板页面交叉 1.首先我们讨
引言 在我们之前的文章中介绍过使用Bogus生成模拟测试数据，今天来讲解一下功能更加强大自动生成测试数据的工具的库"AutoFixture"。 什么是AutoFixture? AutoFixture 是一个针对 .NET 的开源库，旨在最大程度地减少单元测试中的“安排（Arrange）”阶段，以提高
Semantic Kernel[1] 是一个开源的将大型语言模型（LLM）与流行的编程语言相结合的SDK，Microsoft将Semantic Kernel（简称SK）称为轻量级SDK，结合了OpenAI，Azure OpenAI和Hugging Face等AI LLM的集成。它使开发人员能够通过编
本文基于《生成式人工智能》一书阅读摘要。感兴趣的可以去看看原文。 可以说，Transformer已经成为深度学习和深度神经网络技术进步的最亮眼成果之一。Transformer能够催生出像ChatGPT这样的最新人工智能应用成果。 ## 序列到序列(seq2seq) Transformer能实现的核心
https://zhuanlan.zhihu.com/p/377191119 Authentication Credential Management Extension 环境介绍: 服务器：阿里云 DNS解析： dnspod 操作过程如下:（以下操作过程建议在root下执行） 1.下载脚本并执行安
https://www.cnblogs.com/hellxz/p/use_mat_linux_command_line_generate_reports.html 写作目标 Java程序运行过程中，难免会出现 OOM，往往是在 JVM 启动参数中添加出现 OOM 时输出堆 dump（又名：堆转储、堆
https://www.cnblogs.com/hama1993/p/10580581.html 一、前言 开始之前，你需要准备的环境： Linux系统机器或者虚拟机一台，里面需要安装的软件：git、jdk、perl。 二、简单介绍 java性能分析火焰图的所做的事情就是能够分析出java程序运行期
https://www.cnblogs.com/keanuyaoo/p/3313378.html 具体的步骤参见这里： 《flame graph：图形化perf call stack数据的小工具》 使用SystemTap脚本制作火焰图，内存较少时，分配存储采样的数组可能失败，需要编写脚本，还要安装k
文章目录 近期在做毕业设计，后端框架用到了SpringBoot，可以自己个性化设置banner.txt 地址：https://www.bootschool.net/ascii 可以直接下载，然后直接将banner.txt放到resource目录下 如果想要显示SpringBoot版本等信息，可以添加
