Spring AI + ollama + qwen 示例项目-流式、非流式输出 Spring AI与Ollama和Qwen的结合，是一个创新的示例项目，旨在展示如何在Spring框架中实现流式和非流式输出的集成。这个项目通过整合Ollama的数据处理能力和Qwen的响应生成机制，为用户提供了一个高效、灵活的解决方案，以满足不同场景下的数据交互需求。 在流式输出方面，项目利用了Spring框架的响应式编程特性，允许数据以连续的流形式进行处理和传输。这种方式特别适合处理大量数据或实时数据流，因为它可以有效地管理内存使用，同时保持应用的响应性。通过这种方式，用户可以实时接收和处理数据，而不会因为数据量大而导致系统崩溃或响应缓慢。 对于非流式输出，项目则采用了传统的请求-响应模型。在这种模式下，客户端发送一个请求，服务器处理请求后返回一个完整的响应。这种模式适用于不需要实时交互的场景，可以确保数据的完整性和一致性。 通过这个示例项目，开发者可以学习到如何在Spring框架中根据实际需求选择和实现流式或非流式输出。这不仅增强了对Spring框架的理解，也为构建高效、可靠的数据交互应用提供了

好帮手是一个基于Android系统开发的智能语音助手,它能够实现陪你聊天、打电话、发短信、打开应用、查询天气以及智能问答等操作。本应用的语音引擎来自于科大讯飞开放平台，具备较高的普通话识别能力。 软件开发设计：PHP、QT、应用软件开发、系统软件开发、移动应用开发、网站开发C++、Java、python、web、C#等语言的项目开发与学习资料 硬件与设备：单片机、EDA、proteus、RTOS、包括计算机硬件、服务器、网络设备、存储设备、移动设备等 操作系统：LInux、IOS、树莓派、安卓开发、微机操作系统、网络操作系统、分布式操作系统等。此外，还有嵌入式操作系统、智能操作系统等。 网络与通信：数据传输、信号处理、网络协议、网络与通信硬件、网络安全网络与通信是一个非常广泛的领域，它涉及到计算机科学、电子工程、数学等多个学科的知识。 云计算与大数据：数据集、包括云计算平台、大数据分析、人工智能、机器学习等，云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。

智慧仓储系统是指利用物联网技术对仓储环境进行实时监测和管理的系统。通过智能传感器和网络通信技术，将传感器获取到的数据传输至云平台，通过数据分析和处理，实现仓库的智能化管理和优化。1.实时监测:利用各种传感器对仓库环境中的温度、湿度、光照、气体浓度等进行实时监测，确保仓库环境的稳定和安全。2.数据采集与传输:采集传感器获取的环境数据，并通过物联网技术将数据传输至云平台，以便后续数据处理和分析。3.数据处理与分析:对传输至云平台的数据进行实时处理和分析，提取有用信息，如异常预警、库存状况、仓库利用率等，为仓库管理者提供决策支持。4.控制与反馈:根据数据分析的结果，通过物联网技术实现对仓库内部设备的远程控制，调整环境参数或仓储流程，提高工作效率和能源利用效率。

智能控制技术期末知识点整理，Word中包括一套期末试题即解析，所有重点知识点。期末考试用它绝对没问题！整理不易，多多支持！

1.默认界面显示按键模式 PB6 直接开关灯 PB7 PB8进行亮度调高调低 PB9为定时模式 按下PB9后 PB7 PB8的功能变为进行时间的加减 （这里PB7 PB8按键有两种功能） 2.光敏模式 界面只显示光敏界面 3.定时模式 显示时间 到时自动熄灭 4.红外距模式 5.实时电压显示 注意：蓝牙和语音与其他模式互不影响

基于stm32单片机智能交通灯设计Proteus仿真（源程序+仿真+全套资料）

OpenAI发布了他们的ChatGPT新机器学习模型GPT-4。GPT-4是GPT-3的一大进步，GPT-3是当前ChatGPT免费版本(GPT 3.5 Turbo)所运行的模型的基础，今天我们也来凑个热点，研究一下它们的定价 GPT-4新的功能 GPT-4可以在对话中使用图像，并可以回答有关图像的问题。前还没有官方确认除了用户输入之外，聊天机器人是否可以输出图像。 使用GPT-4可以抓取网站链接：发送一个链接，他就可以自动抓取内容，并不需要复制粘贴来发送网站的内容。 GPT-3每个请求的字数限制在3000字左右。GPT-4将这一限制大幅提高到2.5万字。这样，语言模型将能够在更好的上下文环境下进行更长的对话，这将提高它在特定上下文中回答的准确性和精确性。 测试指标明显提高：GPT-4训练的数据量比GPT-3大得多，所以GPT-4有更多的知识是有道理的，所以他在各种测试中得到更好的指标也是理所当然。 以上这些就是一些GPT-4新的功能，这个大家应该都看过好几遍了，下面我们来进行另外一个视角的对比 GPT-4 API定价分析 GPT-4 API的模型被命名为GPT-4 - 0314。要通

当今家居生活中面临各种环境与健康安全问题，如空气湿度过低，容易让人患上呼吸系统的疾病；CO、甲醛等有害气体危害人体健康；天燃气泄漏引起的爆炸事故频发等。人们对高品质生活环境的追求越来越强烈，所以居住环境的各种参数得到了大家的广泛重视。随着智能化与信息化的快速发展，我们可以利用现代科技对家居环境进行监测及调整，使我们的居住体验更加美好。 本设计完成一个可以监测温湿度、有害气体以及非法入侵的智能家居监控系统，包括主控模块、传感器模块、显示模块、报警驱动模块等。 系统的控制核心是STC89C52单片机，通过DHT11传感器来监测室内温湿度，烟雾传感器MQ-2监测有害气体烟雾浓度，HC-SR501传感器用来监测人体信号，按键电路可以设置监测数据上下限阈值及人体红外监测布防状态，当超过阈值时，蜂鸣器和LED灯声光报警，同时通过继电器驱动相应电器，实时对家居环境进行调控。此外，通过LCD1602液晶屏显示实时温湿度、烟雾浓度等信息供人们实时了解家庭环境状况，从而保证家庭生活环境的安全与舒适。

MJ-PROXY-PLUS-3.8.6免授权，功能和商用版本相同，最新版本，由于MJ官网更新，老版本已无法使用MJ-PROXY-PLUS，安装方法和老版本一样，详细可参考MJ-PROXY-PLUS配置教程。 使用自己的MJ账号，支持GPT3.5自动翻译等。 代理 MidJourney 的discord频道，实现api形式调用AI绘图。 免授权仅供个人学习研究使用，商业运营请购买正版。

一个简单的智能小车的Python源代码+路径规划： 1、传感器数据采集：使用传感器（如摄像头、超声波传感器等）采集环境信息，例如道路图像、障碍物距离等。这些数据将用于路径规划和决策控制。 2、路径规划：路径规划是为智能小车选择最佳行驶路径的过程。其中最常用的算法是A算法。首先，将环境建模为图，然后根据图的拓扑结构和权重等信息，使用A算法找到从起点到终点的最短路径。 3、决策控制：基于路径规划的结果和传感器数据，智能小车需要做出决策，如前进、停止、转弯等。这一步通常利用机器学习或逻辑控制等方法来实现。