代码编织梦想

luminar neo -爱代码爱编程

很多人都想美化自己的风景和人物的图片,得到更加美丽耀眼的效果。然而,专业摄影师和设计师在电脑上使用的后期工具如 Photoshop 和 LightRoom 过于复杂。 通常为了一些简单的效果,你必须学习许多教程。而一些针对小白用户的“一键式美颜/美化”应用虽然操作简单,但在专业性和功能性上无法满足各种修图需求。「Luminar」是一款后期修饰软件,融合了

ms | modelscope conda方式安装_conda install modelscope-爱代码爱编程

### conda虚拟环境构建 # anaconda安装过程略过 # 创建modelscope_py37 conda虚拟环境 conda create -n modelscope_py38 python=3.8.5 # 激活虚拟环境 conda activate modelscope_py38 ### 安装pytorch和tensorflow # 安装

modelscope如何跑大模型-爱代码爱编程

安装Aanconda 一般两个选择,一个是官网,另一个是国内镜像网站(大家自行选择)。前者大家都懂,速度感人,所以国内一般选择后者镜像下载。 1)官网,进去都是英文,不懂直接点翻译。 https://www.anacond

当ai遇上知识图谱:graphrag学习笔记_graph rag-爱代码爱编程

由于最近正在做知识图谱相关代码研究,因此,对GraphRAG进行了一定的系统学习,今天就想查阅学习的资料,总结整理成笔记,记录下来,同时,也方便大家学习。近期可能就会有这方面的探索出来,可以期待一下! RAG技术

论文分享|rag理论-爱代码爱编程

0.前言 本系列以同济大学的检索增强生成(RAG)综述[1],ACL2023 检索增强语言模型(RALM) Tutorial[2]作为参考材料,讲解RAG的前世今身,包含概述,评估方法,检索器,生成器,增强方法,多模态RA

论文分享|rag理论-爱代码爱编程

0.前言 本系列以同济大学的检索增强生成(RAG)综述[1],ACL2023 检索增强语言模型(RALM) Tutorial[2]作为参考材料,讲解RAG的前世今身,包含概述,评估方法,检索器,生成器,增强方法,多模态RA

最新版智能修图-爱代码爱编程

一。Luminar AI for macOS 完整版本 这个程序是第一个完全由人工智能驱动的图像编辑器。有了它,创建引人注目的照片是有趣的,令人惊讶的容易。它是一个独立的照片编辑器和macOS插件。 1.1 Luminar AI for macOS  轻轻地塑造和完善一个肖像打造富有表现力的眼睛去除瑕疵和不完美的更自然的人像摄影在风景摄影中为天空

ms | modelscope源码方式安装_modelscope安装-爱代码爱编程

可通过从GitHub上下载ModelScope源码进行安装。 适合本地开发调试使用,修改源码后可以直接执行。 ModelScope的源码可以直接clone到本地: git clone git@github.com:modelscope/modelscope.git cd modelscope git fetch origin master git ch

开源tts模型支持中日韩并可以微调自己的声音模型;微软开源的知识图谱rag;rag和llms构建的搜索应用程序_fish speech linux-爱代码爱编程

✨ 1: Fish Speech Fish Speech 开源TTS模型支持中日韩,语音合成不止于自然 Fish Speech 是一个开源的语音生成项目,致力于开发和改进语音合成技术。项目最新稳定版本为1.1.2

微软开源graphrag的使用教程-爱代码爱编程

微软在今年4月份的时候提出了GraphRAG的概念,然后在上周开源了GraphRAG,Github链接见https://github.com/microsoft/graphrag,截止当前,已有6900+Star。 安

rag的10篇论文-爱代码爱编程

大模型来了,论文都读不过来了。 在大型模型的研究与工程应用领域,变化之迅猛令人瞠目,用“日新月异”来形容似乎都显得有些保守。即便是针对其中的RAG技术,自2024年伊始至今,学界就已经涌现出了很多高质量的研究论文

【阿里魔搭】modelscope包下载安装_pip install modelscope-爱代码爱编程

最终解决方案:使用源码安装modelscope 这里写目录标题 问题描述:pip安装包冲突安装步骤 问题描述:pip安装包冲突 一开始的是在3.11的虚拟环境下使用命令行pip install "

微软推出的project gragh rag与原生rag有什么区别?_graghrag-爱代码爱编程

在信息爆炸的时代,如何从海量文档中迅速提取关键信息,已成为一个迫切需要解决的问题。最近,一篇名为《From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization》的论文提出了一种创新的方法——Graph RAG,为这一挑战提供了新的解决方案。 什么是Graph RAG?

llm技术全景图:技术人必备的技术指南,一张图带你掌握从基础设施到ai应用的全面梳理-爱代码爱编程

LLM技术全景图:技术人必备的技术指南,一张图带你掌握从基础设施到AI应用的全面梳理 LLM 技术图谱(LLM Tech Map)是将 LLM 相关技术进行系统化和图形化的呈现,此图谱主要特点是“专注于技术人视角”,不求从

【ai agent系列】【阿里agentscope框架】agentscope中的rag实现思路(三)之 ragagent实现源码解读(可直接复用)_rag ai agent-爱代码爱编程

大家好,我是 同学小张,+v: jasper_8017 一起交流,持续学习C++进阶、OpenGL、WebGL知识技能和AI大模型应用实战案例,持续分享,欢迎大家点赞+关注,共同学习和进步。 对于多智能体框架

【机器学习】集成模型 集成学习:多个模型相结合实现更好的预测_模型集成(1)_如果我有多个预测分类的模型怎么集成-爱代码爱编程

可能是最佳的词分类器(gradient boosting)。 5.3.1 演进法实例:AdaBoost Adaptive Boosting(自适应增强算法):是一种顺序的集成方法(随机森林和 Bagging 都属于

精通 rag:如何构建企业 rag 系统-爱代码爱编程

欢迎回来阅读“精通 RAG”系列文章!让我们撸起袖子,深入探索构建企业级 RAG 系统的复杂世界。 虽然互联网上充斥着有关简单 RAG 系统的文章,但构建一个稳健的企业级解决方案的过程却往往充满未知。大多数构建者甚至不知道

【ai agent系列】【阿里agentscope框架】agentscope中的rag实现思路(一)之 langchainrag_ai agent langchain-爱代码爱编程

大家好,我是 同学小张,+v: jasper_8017 一起交流,持续学习C++进阶、OpenGL、WebGL知识技能和AI大模型应用实战案例,持续分享,欢迎大家点赞+关注,共同学习和进步。 对于多智能体框架

集成模型:多个模型相结合实现更好的预测(附代码)_多种模型组合预测-爱代码爱编程

1.导读 机器学习是人工智能的一个分支,使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。如今机器学习无处不在,它为我们日常使用的许多应用程序提供支持。 但机器学习模型是如何运作的呢?我们如何才能使它们更加准确和可靠? 回答这些问题的一种方法是研究集成模型,这是一种使用多个模型比单独使用任何单个模型做出更好预测的技术。集成模型广泛应用于机器学习和数据科学,尤

【机器学习】集成模型 集成学习:多个模型相结合实现更好的预测_模型集成(1)-爱代码爱编程

例如,采用一个固定的比例来选择每个决策树的特征空间大小。 随机森林中的每棵树的建立都比一个单独的决策树要简单和快速;但是这种方法增加了模型的 。 森林就是多个随机树的集合 每棵树都是用不同的袋装训练数据集建立