利用LangChain和ChatGLM-6B系列模型制作的Webui, 提供基于本地知识的大模型应用. 目前支持上传 txt、docx、md、pdf等文本格式文件, 提供包括ChatGLM-6B系列、Belle系列等模型文件以及GanymedeNil/text2vec-large-chinese、nghuyong/ernie-3.0-base-zh、nghuyong/ernie-3.0-nano-zh等Embedding 提供ModelScope版本和HuggingFace版本. 需要Python>=3.8.1 目前热门的中文embeddding模型都支持, 非常适合用于做企业企业二开

在MATLAB开发中，峰值查找和测量是一项关键的技术，尤其在信号处理和数据分析领域中扮演着重要角色。本文将深入探讨如何在MATLAB环境中实现这一功能，并基于提供的压缩包文件内容进行讨论。 让我们理解“峰值查找”的概念。在信号处理中，峰值通常指的是信号中高于或低于周围值的局部极大值或极小值。峰值查找算法的目标是识别这些特征点，以便对信号的特性进行分析或提取有用信息。在描述中提到，这个MATLAB开发项目专注于在噪声数据集中定位正峰（即局部极大值）。 在MATLAB中，可以使用内置函数如`findpeaks`来寻找信号的峰值。`findpeaks`函数可以检测一个一维数组中的局部最大值，并返回峰值的索引和相应的峰值值。不过，对于噪声数据集，可能需要额外的预处理步骤，如滤波或者平滑操作，以减少噪声的影响，使峰值更易于识别。 接着，我们讨论“测量”部分。在找到峰值之后，我们可能需要对它们进行各种测量，例如峰值的幅度、宽度、间期等。这可以通过自定义函数实现，也可以结合MATLAB的其他工具，如`width`函数来计算峰值的宽度，或者使用时间间隔分析来确定峰值之间的间隔。 在提供的压缩包文件中，我们看到有两个文件：`license.txt`和`PeakFinder`。`license.txt`通常包含软件的许可信息，对于开源项目，可能是MIT、GPL等类型的许可证，规定了代码的使用、分发和修改规则。而`PeakFinder`可能是作者实现的峰值查找和测量的MATLAB函数。这个函数可能包含了自定义的算法，用于处理噪声数据集中的峰值，提供了比MATLAB内置函数更特定的性能或功能。 为了更好地理解和利用这个`PeakFinder`函数，我们需要打开并查看其源代码。它可能包括了预处理步骤、峰值检测算法以及峰值测量的逻辑。通过学习和理解这个函数，我们可以将其应用到自己的MATLAB项目中，或者作为模板进行修改以适应不同的数据集和需求。 总结，MATLAB的峰值查找和测量涉及到信号处理的基本原理和算法实现。在处理噪声数据时，需要结合滤波、平滑等预处理技术，然后利用MATLAB提供的工具或自定义函数进行峰值检测和测量。提供的`PeakFinder`函数为我们提供了一个具体的实现示例，通过分析其代码，我们可以学习到如何在实际项目中有效地执行这一过程。

注意：Inelastica项目于2018年2月移至https://github.com/tfrederiksen/inelastica/。SIESTA（DFT，量子化学）和TranSIESTA（量子传输）的预处理和后处理工具：（1）计算声子频率，e-ph耦合以及对电导的非弹性贡献（IETS）。 （2）从Python访问Hamiltonian等。 可以在以下MediaWiki页面上找到一些代码文档和安装说明：http://dipc.ehu.es/frederiksen/inelastica/index.php。

傅里叶反变换matlab代码Python中的非均匀快速傅立叶变换 该库为Python提供了更高性能的CPU / GPU NUFFT。 该库最初是Jeff Fessler和他的学生所编写的Matlab NUFFT代码的移植端口，但是已经进行了全面的改进，并添加了GPU支持。 该库未实现所有NUFFT变体，仅实现了以下两种情况： 1.）从均匀的空间网格到非均匀采样的频域的转换。 2.）从非均匀傅立叶样本到均匀间隔的空间网格的逆变换。 那些对其他NUFFT类型感兴趣的人可能想考虑通过进行非官方python包装的。 转换以单精度和双精度变体实现。 基于低内存查找表的实现和完全预先计算的基于稀疏矩阵的实现都可用。 请参阅和以获取完整的许可证信息。 相关软件 软件包中提供了另一个具有CPU和GPU支持的基于Python的实现。 NUFFT的Sigpy实现非常紧凑，因为它用于从通用代码库为CPU和GPU变体提供及时的编译。 相反， mrrt.nufft将预编译的C代码用于CPU变体，并且GPU内核在运行时使用NVIDIA提供的NVIDIA运行时编译（NVRTC）进行编译。 该工具实现了更广泛的一组非

正弦波信号发生器设计 一个基于Python编程语言和numpy及matplotlib库的简单正弦波信号发生器示例 软件实现 - Python 1. 安装所需库 首先，你需要安装numpy和matplotlib库。如果尚未安装，可以使用以下命令进行安装： pip install numpy matplotlib 选择适当的采样率和持续时间，以确保生成的信号精确且可视化良好。

本资源提供Python文字识别的tesseract-ocr安装包和中文语言包chi_sim.traineddata下载。亲测可用 欢迎大家下载。内部包含安装文件一个是2022年V5.1版。Tesseract是一个开源的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本

aw20054是一款可通过8位51单片机或STM32单片机控制的芯片； 通过IIC协议可同时驱动54个LED灯和三组呼吸灯； 该资源包含了芯片的英文规格书和中文的详细应用配置流程； 32位的demo和8位的demo，点击作者资源即可看见。

含CANdb安装包和缺少的dll文件，完全免费！ 请勿用于商业，仅限于学习使用。

两台服务器，一台基于dpdk进行L4处理（tcp/udp）、Icmp, 另一台作为对端正常使用。 使用igb_uio或者vfio驱动，程序能够收发tcp/udp包、可自定义建立tcp/udp的套接字。 能够与未绑定dpdk驱动的对端电脑，互相进行tcp/udp连接、ping。

SQLite是一款轻量级的、开源的、自包含的SQL数据库引擎，它被广泛应用于各种操作系统和应用程序中。在本文中，我们将深入探讨SQLite 1.0.112版本，这是一个支持数据库加密并兼容32位和64位系统的特别版本。 SQLite 1.0.112版引入了数据库加密功能，这对于保护存储在数据库中的敏感信息至关重要。加密确保了即使数据库文件被盗或丢失，数据也无法被未经授权的用户访问。SQLite的加密机制通常基于AES（高级加密标准），这是一种广泛认可的加密算法，提供了强大的数据安全性。 在1.0.112版本之后，从113版本开始，SQLite不再支持访问加密的SQLite数据。这可能是因为加密技术的更新或安全策略的调整。因此，如果你的应用程序依赖于加密的SQLite数据库，1.0.112可能是你需要的最后一个能支持这种功能的版本。 对于32位和64位系统的支持，SQLite 1.0.112版确保了跨平台的兼容性。32位版本适用于内存和处理器资源有限的设备，而64位版本则可以在更大的内存空间和更强大的处理器上运行，提供更好的性能。这种跨平台兼容性使得SQLite成为嵌入式系统和桌面应用的理想选择，无论它们运行在何种硬件环境中。 "System.Data.SQLite 1.0.112支持数据库加密操作"这一压缩包文件名称表明，该包可能包含了.NET Framework的SQLite数据提供者，它允许.NET开发者利用SQLite的功能。System.Data.SQLite是.NET社区维护的一个开源项目，为.NET应用程序提供了与SQLite数据库的交互接口。通过这个库，开发人员可以轻松地在C#、VB.NET或其他.NET语言中执行SQL查询、创建表、插入记录等操作，并且能够利用到1.0.112版的数据库加密特性。 在实际应用中，利用SQLite 1.0.112进行数据库加密，开发者需要遵循以下步骤： 1. 安装System.Data.SQLite库，将它添加到项目中。 2. 初始化SQLite连接，指定加密选项，如使用特定的加密扩展模块。 3. 创建和打开加密数据库，或者将现有未加密数据库转换为加密格式。 4. 执行常规的数据库操作，如读写数据，同时享受加密带来的安全保障。 5. 关闭数据库连接，确保数据安全。 SQLite 1.0.112版本因其对加密和多平台的支持，成为了一个关键的数据库解决方案。它不仅提供了数据保护，还保证了在不同硬件环境下的运行效率。对于那些需要在.NET环境中处理加密SQLite数据库的开发者来说，System.Data.SQLite库是一个不可或缺的工具。