365图库六合图库资料源码/前端uniapp/搭建教程
源码介绍:
这个前端是uni-app带源码,后端thinkPHP框架
有些功能还没开发完,有些图标也没显示,不过好在都是开源的,你们可以自行二开,
仅供学习研究之用,请勿商用。
下载地址
(无套路,无须解压密码)https://pan.quark.cn/s/b415b9e38812
源码截图:


这个前端是uni-app带源码,后端thinkPHP框架
有些功能还没开发完,有些图标也没显示,不过好在都是开源的,你们可以自行二开,
仅供学习研究之用,请勿商用。
(无套路,无须解压密码)https://pan.quark.cn/s/b415b9e38812


支持LoRA和QLoRA的LLama-Factory镜像已发布,轻松节省GPU算力成本 在大模型时代,一个现实问题困扰着无数开发者:如何用有限的硬件资源微调动辄数十亿参数的语言模型?全参数微调虽然效果好,但一张A100显卡都未必扛得住。而如今,这个问题正在被彻底改写。 随着LoRA与QLoRA技术的成熟,以及LLama-Factory这类集成化框架的推出,我们已经可以在单张RTX 3090上完成7B甚至13B级别模型的高效微调——这在过去几乎是不可想象的。更重要的是,整个过程不再需要编写复杂的训练脚本,非技术人员也能通过图形界面完成定制化训练。 这一切的背后,是参数高效微调(PEFT)与量化技术的深度融合,也是开源社区对“普惠AI”的一次有力实践。 LoRA:让微调变得轻量而高效 传统微调会更新模型中所有参数,以LLaMA-7B为例,约有67亿个可训练参数,光优化器状态就可能占用超过80GB显存。这种资源消耗对于大多数个人或中小企业来说是难以承受的。 LoRA(Low-Rank Adaptation)的出现改变了这一局面。它的核心思想非常巧妙:冻结原始权重,仅引入少量可训练
基于Whisper-large-v3的多语言翻译系统开发 想象一下这样的场景:一场国际线上会议正在进行,参会者来自世界各地,说着不同的语言。一位德国同事用德语发言,一位日本伙伴用日语提问,而你作为会议组织者,需要实时理解所有人的发言,并确保沟通顺畅。传统做法是雇佣多名翻译,成本高昂且响应延迟。现在,有了基于Whisper-large-v3构建的多语言翻译系统,这一切都可以自动化完成,而且成本只是传统方案的零头。 本文将带你一步步构建这样一个系统,从语音识别到文本翻译,形成一个完整的流水线。无论你是想为跨国团队开发内部工具,还是想为内容平台添加多语言字幕功能,这套方案都能为你提供一个坚实的起点。 1. 为什么选择Whisper-large-v3? 在开始动手之前,我们先聊聊为什么Whisper-large-v3是构建多语言翻译系统的理想选择。 Whisper-large-v3是OpenAI开源的语音识别模型,它最大的特点就是“多语言”和“高精度”。这个模型在超过100万小时的音频数据上训练过,支持99种语言的识别,包括英语、中文、法语、德语、日语、韩语等主流语言,甚至还能识别
从Obsidian App迁移到Obsidian.nvim:保留所有功能的无缝过渡方案 【免费下载链接】obsidian.nvimObsidian 🤝 Neovim 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/obs/obsidian.nvim Obsidian.nvim是一款将Obsidian的强大功能与Neovim的高效编辑体验完美结合的插件。如果你是Obsidian App的忠实用户,又想体验Neovim带来的极致编辑效率,本文将为你提供一份保留所有功能的无缝迁移指南,让你轻松过渡到Obsidian.nvim的世界。 为什么选择Obsidian.nvim? Obsidian.nvim不仅继承了Obsidian App的核心功能,还融入了Neovim的强大编辑能力。它支持双向链接、标签管理、每日笔记等Obsidian的标志性功能,同时提供了Vim快捷键、代码高亮、插件扩展等Neovim特有的优势。对于习惯使用Obsidian进行知识管理,又追求高效编辑体验的用户来说,Obsidian.nvim是理想的选择。 准备工作:安装Obsidia
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