基于Arduino的温室大棚智能环境监测与控制系统：实时显示温湿度、气体数据与土壤湿度，手机APP控制并自动调节环境与设备。,基于Arduino的温室大棚环境监测与控制系统： 1.使用DHT11温湿度传感器，实时监测大棚温湿度，数据一方面实时显示在OLED屏，另一方面上传手机APP，湿度过低时自动控制加湿器进行加湿，达到一定湿度后停止加湿（加湿过程中，可以物理性关闭），温度过高时，可通过手机蓝牙控制风扇进行降温； 2.SGP30气体传感器，实时监测大棚内二氧化碳浓度含量和TVOC（空气质量），数据显示在屏幕上，可通过手机蓝牙控制窗户的开关（使用步进电机和ULN2003电机驱动模拟），进行空气交（可以和风扇同时进行）； 3.使用土壤湿度传感器实时检测大棚内土壤湿度，一方面将数据显示在屏幕上，另一方面上传手机APP，当土壤湿度低于阈值时，自动打开抽水机进行浇水，高于阈值停止浇水。 包含源码，库文件，APP，接线表，硬件清单等资料。 不包含实物 不包含实物 不包含实物 ,基于Arduino的温室大棚环境监测与控制系统；DHT11温湿度传感器；SGP30气体传感器；OLED屏显示；手机

基于Arduino的温室大棚智能环境监测与控制系统：实时监测温湿度、气体及土壤状态，智能调节环境与设备，手机APP远程控制，高效管理农业生产。,Arduino驱动的温室大棚智能监控与联动控制系统：实时监测温湿度、气体与土壤状态，智能调节环境与优化种植条件。,基于Arduino的温室大棚环境监测与控制系统： 1.使用DHT11温湿度传感器，实时监测大棚温湿度，数据一方面实时显示在OLED屏，另一方面上传手机APP，湿度过低时自动控制加湿器进行加湿，达到一定湿度后停止加湿（加湿过程中，可以物理性关闭），温度过高时，可通过手机蓝牙控制风扇进行降温； 2.SGP30气体传感器，实时监测大棚内二氧化碳浓度含量和TVOC（空气质量），数据显示在屏幕上，可通过手机蓝牙控制窗户的开关（使用步进电机和ULN2003电机驱动模拟），进行空气交（可以和风扇同时进行）； 3.使用土壤湿度传感器实时检测大棚内土壤湿度，一方面将数据显示在屏幕上，另一方面上传手机APP，当土壤湿度低于阈值时，自动打开抽水机进行浇水，高于阈值停止浇水。 包含源码，库文件，APP，接线表，硬件清单等资料。 不包含实物 不包含实物

内容概要：本文详细介绍了一个基于Arduino的温室大棚环境监测与控制系统的设计与实现。系统主要由Arduino Mega作为主控，集成了DHT11温湿度传感器、SGP30气体传感器、土壤湿度传感器等多个传感器，实现了温湿度自动调节、空气质量监测、土壤自动灌溉等功能。系统还配备了OLED屏幕用于数据显示，HC-05蓝牙模块用于远程数据传输和控制。文中提供了详细的硬件连接图、代码实现以及一些实用的避坑指南，确保系统的稳定性和可靠性。 适合人群：具有一定电子电路和编程基础的技术爱好者、农业物联网开发者、Arduino初学者。 使用场景及目标：适用于小型温室大棚的环境监测与控制，帮助农民或园艺爱好者实现智能化管理，提高作物生长效率。具体目标包括：① 实现实时环境参数监测；② 自动化调控温湿度、空气质量；③ 远程监控与控制设备。 其他说明：作者分享了许多实践经验和技术细节，如传感器校准、防抖设计、蓝牙通信协议等，有助于读者更好地理解和复现该项目。此外，还提供了一些扩展建议，如增加SD卡模块记录数据、实现WiFi控制等。

内容概要：文章介绍了RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术，这是将信息检索与生成式AI融合的一种创新技术。RAG通过检索、增强和生成三个环节工作：首先将问题转化为向量形式并进行相似度匹配以检索相关信息，然后将这些信息作为上下文输入到模型中增强其理解能力，最后结合这些信息生成高质量的回答。RAG能实时获取最新信息，避免“幻觉”（即生成错误或虚构信息），并能拓展专业知识边界。它在智能客服、企业知识管理和科研等领域展现出巨大应用潜力，但也面临着检索准确性、数据质量等挑战。; 适合人群：对人工智能领域感兴趣的研究人员、工程师及企业管理人员。; 使用场景及目标：①提升智能客服的响应质量和效率；②优化企业内部知识管理，促进知识共享；③辅助科研人员快速获取和整理研究资料。; 其他说明：尽管RAG技术目前面临一些挑战，如检索准确性和数据质量问题，但随着技术的进步，它有望与知识图谱、多模态技术等深度融合，进一步拓展应用场景，为用户提供更加丰富和全面的服务。

在当前的数字化时代，大模型备案以及安全评估测试对于技术发展和网络环境的维护具有至关重要的作用。本篇文章将详细探讨大模型备案中的安全评估测试题设计、生成内容测试题、应拒答及非拒答测试题的设置，以及如何通过拦截关键词来保障内容安全。 大模型备案安全评估测试题的设计需要全面覆盖模型的应用场景和潜在风险。由于大模型通常具有高度复杂的算法结构，其处理和生成的内容涉及广泛的知识领域和语言表达方式，因此设计测试题时必须充分考虑这些特性。生成内容测试题的4000+条目，是通过精心编排各类问题来验证模型输出的准确性和合理性，既包括常识性问题，也涵盖专业性较强的内容，能够全面测试模型在不同领域中的表现。 应拒答1000条测试题的设计目的是为了确保大模型不会输出任何敏感、不当或有潜在危害的内容。这类问题通常涉及暴力、色情、仇恨言论、虚假信息等，需要模型能够识别并拒绝生成此类内容。这样的测试题对于训练模型在面对现实世界中各种情况时能够做出正确判断，是至关重要的。 非拒答1000条测试题则更偏向于模型的正常功能测试。这些问题关注模型在提供信息、解决问题以及执行命令时的能力。测试这些内容旨在确保模型能够在不涉及敏感或不当内容的情况下，提供准确、有用的信息和服务，体现了模型的实用性和效率。 此外，拦截关键词10000+的设置是大模型安全评估中至关重要的一环。这些关键词主要涵盖了可能触发不当内容生成的词汇或短语，比如特定的不文明用语、有争议的话题标签、网络热词中的敏感词汇等。通过这种机制，可以在模型输出前对其进行过滤，有效防止可能引起争议或不适的内容传播。拦截关键词列表的广泛性和实时更新性是确保大模型安全运行的基础。 在实际操作中，安全评估测试并非一次性的过程，而是需要定期进行更新和维护，以适应不断变化的网络环境和用户需求。对于大模型开发者而言，这既是一项技术挑战，也是对社会责任的考验。因此，大模型备案和安全评估测试不仅关乎技术本身，更关乎企业和社会的道德伦理标准。 为了确保测试的全面性和有效性，相关工作者需具备专业的知识结构和敏锐的判断力。他们需要对不同文化和语境下的内容含义有深刻理解，对法律法规和行业标准有充分掌握，从而设计出合理的测试题和关键词库。在测试过程中，还需要结合专家评审、用户反馈以及自动化工具等多方面的手段，以达到最佳的评估效果。 大模型备案和安全评估测试是确保技术进步不偏离社会价值观，同时保障用户权益和网络环境安全的重要环节。通过对生成内容、应拒答和非拒答测试题的广泛设计，以及对拦截关键词的严格管理，可以有效提升大模型的安全性和可靠性，为用户提供更加优质和安全的服务。

在前端大模型的开发与应用中，以Transformers.js为基础实现浏览器内的RAG模型成为了新的研究热点。RAG，全称为Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成，是将检索式技术和生成式模型相结合的前沿技术，特别适合处理大量信息和提供精准搜索的场景。在本系列文章中，我们将从入门层次介绍如何利用Transformers.js库来构建和实现浏览器内的RAG模型。 我们得了解Transformers.js是 무엇，它是由Hugging Face团队提供的一个开源JavaScript库，其设计初衷是让开发者能在浏览器或Node.js环境中轻松运行预训练的transformers模型。这一库的推出极大地降低了开发者的门槛，使得复杂模型的部署变得更加便捷和高效。Transformers.js支持多种模型架构，包括BERT、GPT-2、T5、XLNet等，几乎覆盖了当前最先进的transformers架构。 在RAG模型的构建中，主要分为两个部分：检索模块和生成模块。检索模块的工作原理是对海量数据进行索引，并通过检索机制快速找到与用户查询最相关的数据段落；生成模块则在这些数据的基础上，利用生成式模型来构造出完整的回答。这种组合的优势在于，能够将机器学习模型的“理解”能力和结构化数据的可搜索性结合起来，从而为用户提供高质量、有针对性的回答。 具体到使用Transformers.js实现RAG的过程，首先需要准备一个适用于检索的数据集。这通常意味着需要对数据进行预处理，包括分词、建立索引等步骤。随后，在前端环境中加载Transformers.js库和预训练模型，将构建好的数据集作为检索数据源。 接着，前端开发者需要编写逻辑来处理用户的查询请求，将查询信息送入检索模块，然后根据检索结果，利用生成模块产生回答。这个过程需要前后端之间的协作，前端负责界面展示、用户交互以及展示最终回答，而后端则负责数据处理和模型运行。 此外，由于浏览器环境对计算资源有限制，因此可能需要在优化模型性能方面下功夫，比如压缩模型、动态加载模型组件等。这些优化手段不仅能够确保模型快速响应，还能提升用户体验。 实现浏览器内RAG模型后，前端开发者能够为用户提供更加智能和人性化的搜索体验。用户在进行查询时，系统不仅能提供简单的关键词匹配，还能根据上下文生成更加精准的答案。这在电商搜索、问答系统、智能客服等多个领域具有广泛的应用价值。 前端大模型，尤其是结合了RAG技术的模型，为前端开发者提供了一个强大的工具。通过Transformers.js这一强大的JavaScript库，开发者可以构建出高性能的智能应用，为用户带来前所未有的互动体验。随着前端技术的不断演进，这些智能模型的应用场景将会越来越广泛，其在提升用户体验方面的作用将愈发显著。

知识点一：前端大模型入门 前端大模型入门是指对前端开发者来说，需要掌握的大型人工智能模型的入门知识。这种模型在处理自然语言、图像识别、音频处理等方面表现出色，已经成为现代Web应用不可或缺的一部分。 知识点二：Transformers.js的使用 Transformers.js是一种JavaScript库，它允许开发者在浏览器端使用预训练的大型语言模型。其核心功能包括文本生成、翻译、问答等，能够帮助开发者快速构建具有人工智能能力的前端应用。 知识点三：纯网页版RAG实现 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种新型的问答系统架构，它可以检索知识库中的信息并将其融合到生成模型中。在本篇内容中，我们将会探讨如何在纯网页端实现RAG系统，不需要第三方接口和后端支持。 知识点四：qwen1.5-0.5B模型 qwen1.5-0.5B模型是本篇中提到的一个特定的大型语言模型。在前端开发中，开发者可以直接使用这个预训练模型来实现RAG问答系统，而无需进行复杂的训练过程。该模型的大小为1.5亿个参数，其中0.5B代表的是该模型的大小规格。 知识点五：无第三方接口和后端的实现 无第三方接口和后端的实现意味着整个RAG问答系统的所有功能都将在用户浏览器端完成。这不仅减轻了服务器的负载，也提升了用户的响应速度和体验。这种实现方式对前端技术提出了更高的要求，要求开发者必须熟练掌握JavaScript及相关前端技术。 知识点六：前端技术栈的应用 在实现纯网页版RAG的过程中，将涉及到一系列前端技术栈的应用，例如HTML、CSS、JavaScript等。开发者需要对这些技术有深入的理解和实践经验，才能成功地在浏览器中部署和运行大型语言模型。 知识点七：JavaScript在AI中的作用 JavaScript作为一种通用编程语言，在人工智能领域也发挥着重要的作用。尤其是随着Web应用的复杂度增加，JavaScript在前端AI模型的运行、数据处理、用户交互等方面展现出其强大的能力。 知识点八：问答系统的发展趋势 问答系统作为一种人工智能应用，近年来在技术和服务模式上都取得了长足发展。在前端实现问答系统，不仅可以提升用户体验，还能实现更广泛的应用场景。开发者在掌握了相关知识点后，将能够为用户提供更智能、更个性化的问答服务。 知识点九：RAG架构的优势 RAG架构通过检索知识库中的信息，并将其结合到生成模型中，来提供更加准确和丰富的答案。这种架构的优势在于能够将语言模型的生成能力与大量背景知识结合，从而生成更加详实和精准的回答。 知识点十：大数据、机器学习和前端技术的结合 现代前端开发不再局限于传统的网页布局和样式设计，而是涉及到大数据处理、机器学习等复杂的逻辑。这种结合使得前端工程师可以创建出更加智能化的Web应用，极大地拓宽了前端技术的应用范围。

100+款大屏展示数据可视化UI界面，预览地址：【https://blog.csdn.net/weixin_43876824/article/details/137484180】数据可视化大屏案例PSD文件，包含预览图和PS源文件。 电子看板，数据大屏，数据展示模板，大屏可视化，大数据分析平台，ui设计模板（只包含psd设计文件，不含源码） 大数据可视化模板、模板框架、动态控件、可视化大数据、监控平台、图表元件库、数据看板、驾驶舱、统计图表、大数据、大屏展示、智慧安防、党建、旅游、运输、医疗、校园、工业园区环境监测看板。需要的自取。

大数据时代的人工智能应用

一、最终作品成果 假日出行数据分析及可视化项目 该项目的展示结果包括了上网模式统计、上网设备类型统计和各省访问量统计等图表。我特别附上了一张详细的“移动用户行为分析及可视化项目展示结果”图片。这张图片展示了不同上网模式下的访问量对比、不同设备类型对访问量的贡献，以及各省访问量的具体统计数据。 移动用户行为分析及可视化项目 该项目的展示结果如图所示，涵盖了上网模式统计、上网设备类型统计以及各省访问量统计等图表。我特别附上了一张详细的“移动用户行为分析及可视化项目展示结果”图片，该图片展示了不同上网模式下的访问量对比、各设备类型对访问量的贡献，以及各省访问量的具体统计数据。 二、完成情况 完成的功能 通过理论学习和实际配置，我深入了解了Hadoop的核心配置文件，并掌握了HDFS和YARN的基本配置及其作用。此外，我学习并配置了Kafka的 server.properties 文件，从而掌握了Kafka集群的基本配置和启动方法。我还成功配置了Hive的 hive-site.xml 文件，理解了Hive与Hadoop的集成配置，并配置了 aj-report 的...