LM-Studio-0.3.15-11-x64.exe安装文件最新版。 LM Studio 是一个创新的人工智能平台，专注于提供快速、安全的本地大型语言模型运行和下载服务。它支持多种先进的语言模型，如LLaMa、MPT和Gemma等，并且具备优越的离线运行能力。通过这个工具，用户可以在本地机器上高效地运行模型，从而避免了数据隐私问题和网络延时所带来的困扰。可以安装deepseek模型。 LM Studio 是一个专门针对人工智能领域的创新平台，其核心功能是为用户提供快速、安全的本地大型语言模型的运行和下载服务。它特别强调本地化的操作方式，有效地解决了数据隐私问题和网络延迟等问题。用户利用该平台，能够无需依赖网络连接，在本地机器上直接高效地运行语言模型，极大地方便了对大型语言模型有需求的科研人员和开发者。 LM Studio 支持包括但不限于LLaMa、MPT和Gemma等在内的多种先进的语言模型，这些模型通常具有复杂的网络结构和大量的参数，运行这些模型需要强大的计算能力和优化的算法。通过LM Studio提供的解决方案，用户可以轻松地管理和使用这些复杂的模型，享受到快速的模型部署和运行体验。 此外，LM Studio还具备优越的离线运行能力，这意味着用户在没有互联网连接的情况下也能完成模型的训练和推理工作。这一点对于需要处理敏感数据或者在不稳定网络环境下工作的用户来说尤为重要。离线运行能力大大扩展了LM Studio的应用场景，使其成为一个更为全面和强大的工具。 LM Studio还支持安装deepseek模型，该模型可能是LM Studio平台众多可选模型中的一个。尽管具体的模型详情没有在描述中提及，但从名称推测，deepseek模型可能具有强大的搜索和检索功能，能够深入文本中寻找相关信息，适用于信息检索、文本挖掘等应用场景。

点击按钮弹出文件选择框选择需要导入的.lh文件（仅支持最多两层嵌套的粒子） 可切换粒子播放停止状态 切换lh文件不需要重新运行 使用键盘和鼠标切换视角 3D场景与网页混合使用 仅在LayaIDE上测试通过

1.运行守护程序： 进入文件夹keeper以管理员权限点击运行start.bat即可，生成的license文件夹忽略即可 2.测试运行 通过vlc访问测试流即可：rtsp://服务地址/record/live/test.mp4 或 rtsp://服务地址/record/1.mp4 例如：rtsp://127.0.0.1/record/live/test.mp4 或 rtsp://127.0.0.1/record/1.mp4 3.放置播放文件 mediaserver\boxdata\record下 可以创建子文件夹如test放置01.mp4,则访问地址为rtsp://服务地址/record/test/01.mp4 注意，文件和文件夹不可以为中文或者特殊字符 4.退出程序：桌面右下角Exit DSS即可。 5.文件一旦被流访问，无法更新和删除，若需要的话，请推出服务即可。 6.性能强大，理论上仅限于单进程系统允许打开的文件句柄数 备注：部分系统，若是发现keeper.exe无法运行或者start.bat无法找到执行文件，请执行一下vcredist_x86.exe再运行

电力用户用电信息采集系统通信协议是智能电网信息化建设的重要组成部分。它规定了电力用户用电信息的采集、处理、存储、传输和安全等方面的标准。Q／GDW 1376.2-2013是该通信协议的第二部分，主要关注集中器本地通信模块接口协议的相关技术细节。集中器本地通信模块是整个电力通信网络中连接主站和从节点（如电表、智能终端等）的关键部分，负责数据的采集、处理和转发等功能。TTU（终端单元）则通常指智能电表或相关采集设备。 集中器或TTU作为启动站，其通信协议中的DIR代表数据传输方向，PRM代表参数配置。在本协议中，DIR=0表示信息是从集中器或TTU发送至从节点，而PRM=1表示相关的参数设置是有效的。当集中器向从节点发送报文时，比如清除从节点的档案信息或通信信息，这些操作通常需要以某种特定格式的报文来实现。例如，东软HPLC模块作为通信模块的一种，它负责响应并处理来自集中器的报文。此模块的回复报文通常是固定长度的，如本例中的4字节报文，需要特别注意其格式和含义以确保通信的正确性。 通信协议转发是指数据在多个通信节点之间的传递方式。在电力信息采集系统中，信息往往需要跨越多个层级，从电表传送到集中器，再从集中器转发至更高级的主站。这个过程中涉及多级数据格式转换和数据包封装，确保信息准确无误地传送到指定目标。 此外，集中器本地通信模块接口协议不仅仅关注数据的传输，还包括数据的采集与处理能力。集中器需要具备采集从节点（如电表）的数据，如用电量、电压、电流等信息，并按照既定的格式存储和处理这些信息。处理后的信息可以被用来分析用电情况、远程抄表、自动缴费以及负荷控制等。 在实际应用中，集中器本地通信模块接口协议的执行情况直接影响着整个电力信息采集系统的运行效率和可靠性。例如，若通信协议未按标准实现，则可能导致数据丢失、错传或被篡改，进而影响到电力供应的稳定性和电力公司的运营成本。因此，电力系统的相关人员需精通相关的通信协议和标准，以确保系统的正常运作。 在本协议中，东软HPLC模块的提及也表明了当前电力行业对高速率、高稳定性电力通信技术的需求。HPLC（High Power Line Communication）指的是利用高压电力线作为传输媒介的通信方式，其具有传输距离远、成本低的优点，适合用于连接电网系统中的各个组件。 Q／GDW 1376.2-2013电力用户用电信息采集系统通信协议 第2部分：集中器本地通信模块接口协议的知识点涉及了数据通信、数据处理、安全性、稳定性和高效性等多方面的技术要求，是电力行业信息化、智能化管理的重要技术基础。掌握这些知识点对于电力行业技术人员来说至关重要。

BERT模型本地时使用

Python通过SFTP备份网络设备备份到本地

内容概要：本文详细介绍了如何使用 Python 和 LangChain 快速搭建本地 AI 知识库。首先阐述了 Python 和大语言模型（LLM）结合的优势，以及 LangChain 作为桥梁连接 LLM 和外部数据的重要性。接着，通过具体步骤展示了整个搭建流程，包括环境搭建、安装 LangChain 及相关依赖、获取 API Key、数据加载、文档切片、存储到向量数据库、检索与生成等环节。最后，通过完整代码示例和实战演练，展示了如何实现智能问答功能，并提出了性能优化和功能拓展的方向，如支持多模态数据和集成其他工具等。 适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉 Python 和机器学习框架的研发人员，以及对构建智能知识库感兴趣的从业者。 使用场景及目标：①企业内部知识管理和智能办公，如客户服务、研发支持等；②教育领域的个性化学习辅导；③医疗领域的辅助诊断和治疗方案制定；④提升知识库的响应速度和查询效率，优化用户体验。 阅读建议：本文不仅提供了详细的代码实现和操作指南，还深入探讨了性能优化和技术拓展的可能性。建议读者在学习过程中结合实际需求，逐步实践每个步骤，并根据具体的业务场景进行调整和优化。同时，关注多模态数据处理和与其他工具的集成，以充分发挥本地 AI 知识库的潜力。

AntSK功能介绍 基于.Net8+AntBlazor+SemanticKernel 打造的AI知识库/智能体 核心功能 语义内核 (Semantic Kernel)：采用领先的自然语言处理技术，准确理解、处理和响应复杂的语义查询，为用户提供精确的信息检索和推荐服务。 内存内核 (Kernel Memory)：具备持续学习和存储知识点的能力，AntSK 拥有长期记忆功能，累积经验，提供更个性化的交互体验。 知识库：通过文档（Word、PDF、Excel、Txt、Markdown、Json、PPT）等形式导入知识库，可以进行知识库问答。 GPTs 生成：此平台支持创建个性化的GPT模型，尝试构建您自己的GPT模型。 API接口发布：将内部功能以API的形式对外提供，便于开发者将AntSK 集成进其他应用，增强应用智慧。 API插件系统：开放式API插件系统，允许第三方开发者或服务商轻松将其服务集成到AntSK，不断增强应用功能。 .Net插件系统：开放式dll插件系统，允许第三方开发者或服务商轻松将其业务功能通过标准格式的代码生成dll后集成到AntSK，不断增强应用功能。

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