Python 协程Coroutine
协程是什么? 定义 协程是一种用户级轻量级线程。 协程可以在执行过程中暂停，并在稍后恢复执行。 协程之间的切换是由程序员控制的，而不是由操作系统调度。 特点 非阻塞：协程可以在等待 I/O 操作完成时让出控制权，从而避免阻塞。 并发：多个协程可以同时运行，但实际的并发执行依赖于事件循环（Event Loop）。 资源友好：协程比线程更轻量级，占用的系统...
ChatGPT具备真正的推理能力吗？
前言 最近苹果公司工程师 Iman Mirzadeh发表一篇论文“GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models”的论文，质疑OpenAI o1的推理能力。 什么是GSM-Symbolic？ OpenAI 2021 年提出的 GSM8K（Grade School Math 8K）小学数学题数据集已成为评估 LLM 数学推理能力的流行基准。尽管它包含了详细的解决方案的简单数学问题，适合使...
GPT语言大模型个人使用体验排名。
排名 GPT-4o: by OpenAI/Microsoft，ChatGPT开创者 Claude: by Anthropic Qwen: by 阿里巴巴 Llama: by Meta Gemini: by Google Other 上述五种之外的国内外大模型，使用体验都非常一般，包括马斯克的Grok，抖音的豆包，Kimi，文心一言等等，计算能力和理解能力都较为普通。 总结 ChatGPT付费版本最好，但是收费，费用还不低，而且并不是有钱就...
当前文档词语A出现1000次, 词语B出现10次, 词A的置信度一定比B更高吗?
# 前言 TFIDF值不仅仅取决于一个词在当前文档中的出现次数（即词频TF），还受到该词在整个文档集合中的分布情况（即逆文档频率IDF）的影响。具体来说，TFIDF值由两个部分组成： 1. **词频 (Term Frequency, TF)**：这个词在当前文档中出现的频率。 2. **逆文档频率 (Inverse Document Frequency, IDF)**：这个词在整个文档集合中的稀缺性。 # 词频 (TF) **定义...
TF-IDF 简介
简介 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种在信息检索和文本挖掘中广泛使用的统计方法，用于评估一个词在一个文档中的重要性。它结合了两个关键概念：词频（Term Frequency, TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）。 词频 (Term Frequency, TF) 定义：词频是指某个词在文档中出现的次数。为了防止文档长度对结果的影响，通常会将词频进行归一...
mpv player 实用配置
mpv.conf ##解码/渲染设置## #视频输出驱动，Windows可选gpu/gpu-next/direct3d等，gpu最成熟稳定，gpu-next为实验性，direct3d只在为兼容老旧系统硬件时使用 vo=gpu #设置硬解api，auto/auto-copy/no 对应 自动/自动-拷回内存/软解 hwdec=auto #渲染使用的api，可选auto/d3d11/opengl/vulkan gpu-api=auto #尝试使用硬解的格式(默认h264,vc1,hevc,vp8,vp9,av1；all...
flux模型Flux.1 Schnell和Flux. 1 Dev 有什么区别？怎么选择？
在 AI 成像领域，Flux.1 凭借其创建高分辨率和真实图像的能力，取得了一个有趣的开端。在本文中，我们将总结 Flux.1 Schnell 和 Flux.1 Dev 之间的区别，这被认为是非常适合普通用户并受到广泛关注的两个版本。 Flux.1 Schnell 对于 Flux.1 Schnell，“Schnell”是“fast”的德语翻译，这意味着此版本专为希望获得快速一致结果的用户而设计，强调更高的性能和处理速度。 &n...
本地部署大模型时，怎么选择合适的版本？
显卡 以通义千问为例。 Qwen2.5-7B： 参数量：70亿（7B） 显存需求：大约需要8-12GB VRAM（具体取决于优化技术） Qwen2.5-14B： 参数量：140亿（14B） 显存需求：大约需要16-24GB VRAM（具体取决于优化技术） Qwen2.5-32B： 参数量：320亿（32B） 显存需求：大约需要32-48GB VRAM（具体取决于优化技术） 因为我的显卡是...
袁行霈 – 中国文学史
汉唐， "上下千年，同此悲壮，万里征人，迄无还日"。 李白， “发兴无端的澎湃激情和神奇想象，既有气势浩瀚、变幻莫测的壮观奇景，又有标举风神情韵而自然天成的明丽意境，美不胜收”。
司命
今天看到楚辞, 突然想到小时候奶奶经常说的"祭拜司命菩萨", 这里的司命应该是灶王爷, 而屈原写的司命应该是楚国人信仰的神明. 大司命 广开兮天门，纷吾乘兮玄云。 令飘风兮先驱，使涷雨兮洒尘。 君回翔兮㠯下，逾空桑兮从女。 纷总总兮九州，何寿夭兮在予。 高飞兮安翔，乘清气兮御阴阳。 吾与君兮齐速，导帝之兮九坑。 灵衣兮被被，玉佩兮陆离。 壹阴兮壹阳，众...
ControlNet With SDXL Model
怎么选择模型？ Canny models Use the Canny ControlNet to copy the composition of an image. The Canny preprocessor detects edges in the control image. The Canny control model then conditions the denoising process to generate images with those edges. diffusers_xl_canny_full (推荐, 速度比较慢, 但效果最好.) diffusers_xl_canny_mid diffusers_xl_canny_...
Stable Diffusion WebUI 中采样方法（Sampling methods）详解
在 Stable Diffusion WebUI 中，这些采样方法（Sampling methods）代表了不同的算法和技术，用于在稳定扩散模型中进行采样。下面是对这些采样方法的简要说明： 1. Euler：使用欧拉方法进行采样，它是一种简单的数值积分方法，适用于简单的扩散模型，但可能不够准确。 2. LMS：代表最小均方（Least Mean Square）方法，它是一种迭代算法，通过根据观测误差来调整模型参数，以逐步...
智能进化
学习模型 何为学习? 学习的定义 狭义的学习 通过有限的例子，发现问题和答案之间规律的过程。 学习更接近计算过程， 或者计算能力。 良好的记忆力有助于学习，但记忆不是学习。 广义的学习 学习是指由经验引起的个体知识或行为的相对持久的变化。 神经科学层面的学习 神经细胞群之间形成的特定结构。包括突触、神经递质、离子通道等。 学习对象的类型 学习的对象...
如何认识我自己？我是一个什么样的人？我想要什么？
很明显这是一个非常重大和复杂的命题，我将长期持续地来完善和回答它。 在2023年3月份尝试观察自己的时候，突然意识到自身在某些事物的选择上，与之前相比有了非常有意思的转变，其中之一是对于餐厅和食物的选择。之前我可以在一个月工作日的中餐时都吃同一家沙拉，或者连续一周甚至十几天吃另外一种相同的食物，而且并不觉得乏味或者难吃，而现在会更倾向尝试不同的食物，我仔细想...
我们有选择吗？又该怎样作出选择？
我们有选择吗？ 我们并非没有选择。我们每时每刻都在作出选择。 早上闹钟响起， 你可以选择立即起床，可以选择再睡十分钟，还可以选择继续睡到你不再想睡觉的时候。 白天时间，你可以选择看书学习，可以选择沉默发呆，可以选择和人聊天沟通，可以选择外出活动。 吃饭的时候，你可以选择自己做饭，可以选择和朋友吃饭聊天，可以选择不吃，还可以选择外卖。 夜晚来临，你可...
