LLaMA-Factory是一个专注于大型模型训练和微调的框架，它致力于在现有的深度学习模型基础上进行进一步的优化和个性化调整，以适应特定的应用场景和需求。该框架支持DeepSeek微调和千问微调，这表明其在特定任务上的适用性和灵活性。 在AI领域，模型微调（Fine-tuning）是一个重要的步骤，它指的是在模型预训练完成后，针对特定任务进行进一步的学习和优化。微调的目的是使模型在特定任务上能达到更好的性能，特别是在数据受限的情况下，微调可以显著提升模型的泛化能力。 DeepSeek微调可能是指针对某种深度学习模型进行的特定优化过程，而千问微调则可能暗示了该框架在处理大量问题和答案数据集时的适应性和效率。微调过程通常涉及调整模型的权重，使模型能够更好地理解数据中的细微差别和复杂模式。 由于文件名称列表中只提供了LLaMA-Factory-main，这意味着提供的文件可能包含了该框架的核心代码、文档、使用说明以及可能的配置文件。开发者在使用该框架时，需要关注其架构设计、支持的算法和操作接口，以便能够根据自己的需求进行定制化的微调。 LLaMA-Factory的出现对于AI研究者和工程师而言是一个福音，因为它简化了模型训练和微调的过程。对于希望将AI技术应用到实际问题中，但又缺乏丰富资源或专业知识的企业和个人来说，该框架提供了一个更加便捷的工具，帮助他们更高效地开发和部署解决方案。 此外，LLaMA-Factory框架的通用性和易用性可能使其在AI社区中得到广泛的应用，加速了从理论研究到实际应用的转化。通过标准化的微调流程和方法，研究者可以更快地对新数据和新问题进行探索，从而推动了整个领域的发展。 在实际应用中，LLaMA-Factory框架可能涉及了机器学习模型的设计、数据预处理、模型训练、评估和部署等多个环节。每个环节都需要精细的控制和优化，以保证模型的性能和效率。因此，开发者在使用该框架时，还需要对这些环节有一定的理解和掌控能力。 为了充分发挥LLaMA-Factory框架的潜力，研究者和工程师需要密切关注其更新和发展，以便及时掌握最新的模型微调技术。同时，对于该框架所依赖的技术和理论基础，如神经网络架构、反向传播算法、梯度下降优化策略等，也需要有深入的了解和实践经验。 随着AI技术的快速发展，对于如何有效地训练和微调大型模型的需求将会日益增加。LLaMA-Factory框架的出现，正是为了解决这一挑战，提供了一个高效、灵活和强大的工具，帮助从业者在AI的浪潮中乘风破浪。

根据提供的文件信息，我们可以了解到文档标题为“宇电 AI系列仪表通讯协议5.0说明文档.pdf”，而文档描述和标签均指向这是一份关于宇电AI系列仪表通讯协议的说明书。内容包含了有关RS232、RS485、波特率、数据位、停止位、校验位、通信协议、地址、数据命令、信号转换、计算机编程接口以及通信例程等通讯协议的关键知识点。以下是详细的知识点说明： 1. RS232和RS485接口： - RS232是计算机与电子设备间串行通信的常用标准接口之一，适用于距离较短的通信。 - RS485则是一种多点通信的差分信号标准，支持长距离通信且抗干扰能力较强。 2. 波特率： - 文档中提到的1200-19200bit/s的波特率指的是每秒传输的比特数。波特率越高，数据传输速率越快，但相对对信道质量要求也越高。 3. 通信协议中的信号组成： - 文档中出现的“1KMAIRS232C/RS485”可能是指在RS232或RS485通信协议下，某些特定信号如载波信号(C)、数据终端准备就绪(DTR)等。 - “ADDR”可能指地址，用于识别不同的仪表。 - “PV”可能表示过程变量，如压力、流量、温度等测量值。 - “SV”可能是设定值（Setpoint Value）的缩写。 - “MV”可能代表测量值（Measurement Value）。 - “CS”可能表示校验和，用于检测通信过程中数据是否发生错误。 4. 数据格式： - 数据位、停止位和校验位是串行通信中用于确定数据如何打包和发送的关键参数。 - 例如“8E1”可能指的是8位数据位，偶校验位，1位停止位。 5. 地址和命令编码： - 通信协议中通常会包含地址编码，用于区分发送和接收设备。地址范围-32768到32767在通讯中很常见。 - “AI0100Addr-32768-7160+80H1680HBFH”可能指向AI（模拟输入）仪表的地址设定。 6. 通讯协议示例： - 通信例程中可能涉及初始化串口、配置通信参数、数据的打包、发送、接收和解析等步骤。 - 文档中“COMM1.OUTPUT=CHR$(129)+CHR$(129)+CHR$(67)+CHR$(0)+CHR$(232)+CHR$(3)+CHR$(44)+CHR$(4)”可能是一个串口发送数据的示例，涉及到将字符转换成适合串口通信的字节序列。 7. 编程接口与例程： - “MSComm1.Input”和“Open"datafile.bin"ForBinaryAs#1”等语句表明文档中可能包含了使用某种编程语言（如VB5）的通信编程接口的示例代码。 - “Get#1,13,pv”等语句说明了如何从通信端口读取数据并将其存储到变量中。 8. 通讯协议的版本更新： - “V5.0-V6.015H301CH”可能表明协议从版本5.0升级到了版本6.0，其中可能包含了重要变更和新特性。 9. 通讯协议的错误处理： - “STOP=0HOLDSTOP=0,HOLD=1STOP=1,HOLD=1,EV1,EV2”等描述可能涉及协议中用于同步通信过程中的状态、事件或命令。 总结来看，这份说明书详细介绍了宇电AI系列仪表通过RS232、RS485接口进行数据通信的协议细节，包括信号类型、通信参数设置、数据格式、地址编码、协议命令以及编程示例等。这有助于技术人员正确配置和使用宇电AI仪表，实现稳定有效的数据通信。

随着人工智能技术的快速发展，汽车行业正在经历一场深刻的变革。越来越多的传统车企和新兴造车势力纷纷接入名为DeepSeek的AI平台，这一趋势不仅促进了汽车智能化进程的加速，同时也加剧了智能化竞争。DeepSeek平台因其强大的理解与推理能力，在电信、云计算、芯片、金融、汽车、手机等多领域得到了广泛的应用，其中200多家头部企业已经宣布接入。 具体到汽车行业，吉利、岚图、智己、长城、广汽、长安、奇瑞等20多个主流车企与DeepSeek的深度融合，彰显了对智能化技术的重视。通过接入DeepSeek，这些车企能够显著提升车辆座舱内语音交互和感知决策等方面的智能化水平，为用户提供更加智能化、个性化的用车体验。在技术实现路径方面，车企主要采用了直接接入、多模型联合协同部署、模型深度融合与蒸馏等三种接入方式。 然而，智能汽车产业的蓬勃发展也存在一些挑战。部分新势力车企对生态控制权的考量，致使它们迟迟未官宣与DeepSeek的合作。对于传统车企而言，虽然接入DeepSeek能够实现AI功能的跃升，但过度依赖外部模型可能产生技术依赖风险，并且容易导致同质化竞争加剧。此外，不同品牌之间的差异可能仅限于UI设计层面，从而减少了产品的独特性。 当前，自主品牌的传统车企普遍已经接入DeepSeek，而部分拥有较深厚AI技术储备的新势力车企尚无接入计划。这些车企可能更倾向于依靠自身数据分析和训练能力，以保持技术独立性和竞争优势。 车企接入DeepSeek平台是一把双刃剑。它为车企提供了提升智能化水平的捷径，但也给行业发展带来了一系列深层次的思考和挑战。在这一过程中，车企需要权衡技术依赖与创新自主之间的关系，并寻找可持续发展的战略路径。

与文章”AI助力软件开发 – 豆包+Trae CN开发体验“配套的项目文件打包。

Python调用豆包大模型API及文本转语音TTS，豆包大模型是由字节跳动开发的人工智能。它具有强大的语言理解与生成能力、广泛的知识覆盖以及个性化的交互体验，本项目旨在使用Python调用豆包大模型API，并实现TTS文本转语音，将大模型输出结果播报出来。 在当今信息化时代，人工智能技术的应用变得越来越广泛，尤其在语音合成领域，文本到语音（Text-to-Speech, TTS）技术的进步为人们提供了全新的交互方式。本文所涉及的豆包大模型是由中国互联网公司字节跳动开发的人工智能模型，它集成了深度学习、自然语言处理等先进技术，旨在提供更加自然流畅的对话体验和更广泛的通用知识理解。 豆包大模型API的调用，尤其是通过Python语言进行的调用，对于开发者而言是一种便捷的途径，以实现与豆包大模型的交互。在Python中，开发者通常会使用HTTP请求的方式，通过调用RESTful API接口，发送特定的请求并接收模型的响应。这一过程需要熟悉HTTP协议的基本知识，了解如何使用Python中的请求库（如requests库）构建请求，并处理返回的数据。 在调用豆包大模型API并接收到文本数据后，下一步工作是利用文本转语音技术将这些文本内容转换为语音输出。文本转语音技术是一种将文本信息转换为语音信号的技术，它使得计算机能够“阅读”文本，并以音频的形式输出。豆包大模型已经内置了TTS功能，因此在获得模型响应的文本后，可以直接利用豆包大模型的TTS功能将文本转换为语音。 豆包大模型的TTS功能不仅限于将文本转换为语音，更包括了对语音的节奏、情感、语调等进行调整的能力，从而生成更加自然和接近人声的语音输出。这种技术的实现依赖于复杂的语音合成算法，包括声学模型、语言模型以及声音合成技术等。在Python中，要实现这种功能，开发者可能需要借助第三方库，如gTTS（Google Text-to-Speech）或者pyttsx3等，这些库能够将文本转化为语音。 在实践中，一个完整的系统可能包含多个模块。是用户接口模块，它负责接收用户的输入请求；其次是处理模块，它调用豆包大模型API，处理用户的输入，并生成模型输出的文本；最后是输出模块，它调用TTS技术将处理模块的输出转换为语音，供用户听取。 本文所提到的项目，即使用Python调用豆包大模型API及实现TTS文本转语音，不仅展示了人工智能技术在语音合成领域的应用潜力，而且对于那些希望在语音交互应用中探索新方向的开发者来说，具有很强的启发和指导意义。通过这个项目，开发者可以学习如何整合先进的自然语言处理模型和TTS技术，开发出更加智能化和人性化的应用程序。 此外，豆包大模型作为字节跳动公司推出的人工智能产品，其背后依托的是一支专业的研发团队和深厚的技术积累。豆包大模型的不断优化和升级，也将为语音交互和自然语言理解领域带来新的变革和创新。对于学习和使用豆包大模型的开发者来说，这是一个不断学习和适应新技术的过程，也是将人工智能技术应用于实际问题解决中的一个很好的实践机会。 由于本项目涉及到豆包大模型这一特定的技术产品，开发者在使用过程中需遵守相关的使用协议和隐私政策。特别是对于输出的内容和应用的场景，开发者应当确保符合法律法规和伦理标准，防止可能产生的滥用问题，保护用户的隐私权益，这也是作为一个负责任的技术开发者应当承担的社会责任。

在当前信息科技快速发展的时代，人工智能已经成为引领科技进步的重要力量。其中，大型语言模型（LLM）作为人工智能领域的一项关键技术，近年来受到了广泛关注和研究。LLM凭借其在自然语言处理方面出色的表现，已经成为学术界和工业界研究的热点。此次分享的四本图书，从不同的角度深入探讨了大型语言模型的构建、应用和工程实践。 《Building An LLM from scratch》（从零开始构建LLM）一书提供了对LLM构建过程的全面解析，从基础理论到实践操作，指导读者如何从零开始搭建自己的大型语言模型。本书不仅覆盖了算法选择、模型训练、优化策略等技术细节，还包含了对大规模数据处理、计算资源管理等挑战的深入分析。对于那些希望从基础学起，深入了解大型语言模型原理和技术实现的读者而言，这本图书将是绝佳的入门教材。 紧随其后的是《Hands-on LLMs》（动手实践LLM），这本书更注重于LLM的实际应用。它不仅阐述了在构建和训练大型语言模型时遇到的各种问题，还提供了大量案例研究和实战指南，让读者能够直接参与到模型的实际应用中。该书适合那些已有一定理论基础，但想要将这些理论应用到实际问题中去的读者。 《AI Engineering》（人工智能工程）一书，则从工程的角度出发，探讨了如何将人工智能技术规模化、产品化。其中涵盖了人工智能系统设计、模型评估、系统部署、运维监控等多方面的内容。该书强调了在设计、开发和维护大型语言模型时，工程师需要考虑的诸多工程问题，包括但不限于系统架构设计、数据处理流程、自动化测试等，是那些准备从事AI工程化工作的读者的必读书籍。 作为一本工具书，《LLM Engineer’s Handbook》（LLM工程师手册）为从事大型语言模型工作的工程师们提供了实用的参考资料。书中详细介绍了工程师在开发和维护大型语言模型过程中可能遇到的各种问题及其解决方案，旨在成为工程师日常工作中的实用手册。无论是初入行业的工程师，还是资深的AI专家，这本书都能提供丰富的知识和灵感。 综合上述，这四本图书是全面了解和掌握大型语言模型构建与应用知识的宝贵资源。它们为读者提供了从理论到实践，再到工程实现的全方位视角，使得无论是学术研究者还是工业界的技术人员，都能够从中学到构建和优化大型语言模型所需的关键知识。对于正在寻求在这领域内精进技艺的专业人士，这些书籍无疑是最佳的参考资料。

在当前科技快速发展的背景下，人工智能（AI）技术的融合应用成为推动社会发展的重要力量。2025 AI原生多模态数据智能解决方案白皮书详细探讨了人工智能技术在处理和分析多模态数据方面的前沿进展和实际应用问题。白皮书强调，随着类人脑计算能力的崛起，非结构化数据的价值正在被逐渐挖掘，但企业在落地实施时仍面临诸多困境。 文档指出，人工智能在处理复杂问题时表现出色，尤其在数学和科学领域，这使得AI具备了解决多模态数据的潜力。多模态数据指的是同时涉及文本、图像、音频和视频等多种类型的数据形式。白皮书中提及，AI原生的解决方案强调与传统方法的区别，在处理数据时更加高效和精确，能够同时处理多种数据类型并提供综合的分析结果。 在GenAI时代，数据挑战主要体现在数据处理的规模和复杂性上。数据的种类繁多，来源广泛，且包含大量的非结构化信息，这对数据分析技术提出了更高的要求。白皮书提出，多模态数据智能解决方案能够针对不同行业的特定需求，提供定制化的数据处理和分析服务。例如，金融机构可能需要使用多模态数据分析来识别风险和欺诈行为；而医疗领域则可能运用此技术来分析病例图像和患者历史记录，以提高疾病诊断的准确性。 文档中还讨论了AI在典型行业场景落地时遇到的难题。在医疗领域，AI解决方案可以协助医生进行更准确的诊断和治疗规划，但这需要大量的高质量数据作为支撑，同时也要克服隐私和安全上的挑战。在教育领域，AI能够提供个性化的学习计划，但需要考虑到教育内容的多样性和学习者个体差异。此外，在娱乐和媒体行业，AI技术被用于内容推荐和创作辅助，但其内容创造的深度和质量仍是一个挑战。 白皮书还强调，AI技术的应用需要跨越语言和文化差异，以实现在全球范围内的推广。这包括对多种语言的理解和处理能力，以及对不同文化背景下的数据的适应能力。此外，AI技术还应考虑到数据的隐私保护和合规性问题，确保在推动技术进步的同时，也能够保护用户的隐私权益。 文档最终提出了实现AI原生多模态数据智能解决方案的关键要素：强大的计算能力、高效的算法、多样化的数据处理能力和不断进步的AI学习能力。这些能力的结合，将有助于推动AI技术的进一步发展和应用，为社会带来更多的便利和进步。

宇电AI-3170/3190分体式无纸记录仪（使用指南）zip,提供“宇电AI-3170/3190分体式无纸记录仪（使用指南）”免费资料下载，主要包括产品的技术指标、安装、接线、操作说明等内容，可供选型、安装调试使用。

AI-ResizeToArtBounds 它能做什么 这是Adobe Illustrator的脚本。 该脚本的目的是解决影响许多Adobe Illustrator文件的常见问题，这些问题是artboard比艺术品大得多的。 这导致预览在基于画板尺寸的应用程序和操作系统中很小。 请参见下面的“之前和之后”示例图像。 脚本ResizeToArtBounds将打开文档的画板调整为艺术品的尺寸（从技术上讲，是“艺术品界限”加上一些填充）。 还有另一个脚本BatchResizeToArtBounds ，提示输入一个文件夹，并调整该文件夹中所有Illustrator文件的画板大小。 （该脚本还可以解决的相同问题，例如EPS，SVG，WMF等。这是一项新功能，因此请谨慎使用。） 如何安装 下载 下载脚本“ BatchResizeToArtBounds.js”和“ ResizeToArtBounds.

Dify自然语言生成Sql并查询数据库的能力是一项突破性的技术，它允许用户通过使用自然语言来操作和查询数据库，而无需编写传统的SQL查询代码。这一技术主要涉及以下几个方面： 1. 自然语言处理：Dify依赖先进的自然语言处理技术，将用户输入的自然语言语句解析成结构化查询语言（SQL）。这涉及到语言理解、语义分析、语法分析等多个复杂的处理环节，以确保准确无误地理解用户意图并转换成相应的查询语句。 2. 语义转换：将用户输入的自然语言转换成精确的SQL语句是一个复杂的过程，涉及到词汇、短语和句子的语义分析，以及对数据库结构和数据模型的深入理解。Dify通过深度学习和模式匹配技术，可以实现从自然语言到SQL的无缝转换。 3. 数据库查询：转换得到的SQL语句可以对数据库进行查询操作，包括但不限于数据检索、更新、插入和删除。这要求Dify不仅能够生成正确的查询语句，还要能够高效地执行这些查询，及时返回结果。 4. 图表生成与Excel导出：用户通过自然语言查询得到的结果可以被Dify转化为图表，以便于更好地可视化数据和呈现趋势。此外，Dify还提供将查询结果导出为Excel文件的功能，使得用户可以方便地在其他系统或应用程序中使用这些数据。 5. AI技术的应用：Dify作为一个AI工具，集成了多种人工智能技术，包括机器学习、模式识别、数据挖掘等，使得自然语言与数据库的交互变得更加智能化和人性化。 6. 用户友好性：通过简化复杂的技术步骤，Dify允许非技术背景的用户也能够轻松地进行数据库查询，极大地方便了日常工作中对数据分析和报告的需求。 7. 实际应用场景：Dify的应用场景非常广泛，包括但不限于业务数据分析、市场趋势预测、财务报告生成、库存管理、客户服务等。它可以使企业更高效地利用其数据资产，提高运营效率和决策质量。 8. 效率提升与成本节省：通过减少编写和调试复杂SQL代码的时间，Dify能够帮助企业在数据库管理上节省大量的人力和时间成本，同时提升工作效率。 9. 安全性与权限控制：Dify在提供强大的数据库交互功能的同时，也确保了数据的安全性。它可以集成企业的权限控制机制，保证只有授权用户才能访问特定数据。 10. 持续学习与优化：Dify可以持续学习用户的查询习惯和偏好，不断优化其语义理解和查询效率，确保随着使用时间的增长，其性能会不断提升。 Dify自然语言生成Sql并查询数据库的能力代表了人工智能在企业级应用中的一个重要进步，它不仅极大地简化了数据库操作流程，还显著提升了数据处理和分析的效率。随着技术的不断进步，未来Dify有望在更多的领域和行业中展现其巨大潜力。