1 使用glm4-flash免费的API进行文本QA问答数据抽取，40个煤矿领域安全的规章文本，最终抽取出837个样本共8万token进行微调 2 使用第一步抽取的文本QA问答数据基于glm4-flash微调出一个煤矿安全大模型，并进行测试 在人工智能领域，文本问答系统一直是一个热门的研究方向，尤其是在特定领域内，如矿山安全，这样的系统能够有效地提供专业信息查询和问题解答。本项目展示了如何利用glm4-flash免费API进行文本问答数据的抽取，以及基于这些数据训练和微调一个针对煤矿安全的大模型。 项目从40个煤矿领域的安全规章文本中抽取了837个样本，总共涉及8万token（token是文本处理中的一个单位，可以是一个词、一个字母或一个符号）。这一步骤至关重要，因为它决定了模型能否获取到足够且高质量的数据来进行学习。通过使用glm4-flash的API，研究人员能够有效地从这些规章文本中识别和抽取出与问答相关的数据，为后续的模型训练提供了原材料。 接下来，使用第一步中抽取的问答数据对一个基础模型进行了微调。微调是指在预训练模型的基础上，用特定任务的数据对模型进行进一步的训练，以提高模型在该任务上的表现。在这个案例中，研究人员将模型微调为一个专门针对煤矿安全问答的“大模型”。这个模型经过微调后，不仅能够理解煤矿安全相关的专业术语和概念，还能够对相关问题给出准确的答案。 在这个过程中，所用到的技术和方法包括自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、以及深度学习等。特别是，深度学习中的预训练模型如BERT、GPT等，因其强大的语义理解和生成能力，在文本问答系统中扮演了重要角色。而glm4-flash API的使用，显示了利用现有工具和资源，即使是免费的，也可以取得相对良好的效果。 此外，本项目的研究成果不仅仅限于模型的训练和微调，还包括了模型的测试阶段。测试是一个验证模型性能和准确度的重要环节，通过一系列的测试，可以确保模型在实际应用中的可靠性和稳定性。对于煤矿安全这样一个对准确性要求极高的领域，这一点显得尤为重要。 本项目的标签为“数据集”、“矿山安全”和“大模型”，这准确地概括了项目的核心内容和应用方向。数据集是人工智能研究的基础，提供了模型学习的材料；矿山安全强调了应用的领域和目的；大模型则体现了模型的规模和复杂性，以及背后的技术深度。 该项目展示了如何利用现有资源进行高效的数据抽取，进而训练出一个针对特定领域（煤矿安全）的问答大模型。这种方法论不仅适用于矿山安全领域，也可以被广泛地应用到其他专业领域，推动人工智能在更多场景中的实际应用。

为您提供企业微信下载，企业微信官方PC版终于正式发布了！企业微信电脑版是一款办公沟通工具，主要面向各类型的企业和机构用户，除了具有类似微信的聊天功能，还集成了公费电话和邮件功能。在OA功能方面，结合了公告、考勤、请假、报销，用户在手机上就能轻松完成办公需求。此外，企业微信也提供了一些更贴合办公场景的功能，如回执消息、休息一下。　　微信作为国内最大的社交平台，很多用户对企业微信也是抱有很大的期望。巨头开始进入企业协作领域

Oracle数据库系统是全球广泛使用的大型关系型数据库管理系统之一，它提供了高效、稳定的数据存储和管理功能。本套Oracle培训课程包含40个学时的详细内容，旨在帮助初学者从零基础快速掌握Oracle的核心概念和技术。 一、Oracle基础知识 1. 数据库概述：了解数据库的基本概念，包括数据库管理系统（DBMS）、数据模型（如关系模型）以及Oracle在其中的地位。 2. Oracle体系结构：学习Oracle的物理结构，包括数据文件、控制文件、重做日志文件、参数文件等，以及逻辑结构，如表空间、段、区和块。 二、安装与配置 1. Oracle安装：详述Oracle数据库的安装过程，包括选择合适的版本、硬件和软件需求、安装选项及注意事项。 2. 初始化参数：理解初始化参数文件（init.ora或spfile）的作用，学习如何配置和优化参数以满足不同场景的需求。 三、SQL语言 1. SQL基础：掌握SQL的基本语法，如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE语句，用于数据查询、插入、修改和删除。 2. SQL高级特性：学习子查询、联接操作、集合操作、聚合函数、分组和排序，以及窗口函数等进阶SQL知识。 四、数据库对象 1. 表和索引：创建、修改和删除表，理解主键、外键和唯一性约束。介绍各种类型的索引，如B树索引、位图索引和函数索引，及其适用场景。 2. 视图和存储过程：创建和使用视图以简化查询，编写存储过程和函数，实现业务逻辑的封装。 五、数据库管理 1. 用户和权限：管理Oracle用户，分配权限和角色，理解GRANT、REVOKE语句，以及默认权限和系统权限的区别。 2. 数据备份与恢复：学习Oracle的备份策略，包括物理备份、逻辑备份，以及RMAN（恢复管理器）的使用。掌握数据恢复的基本步骤，包括归档日志、闪回技术和数据文件恢复。 六、性能优化 1. SQL优化：分析SQL执行计划，使用Explain Plan工具，识别和解决性能瓶颈，通过索引优化、连接优化和子查询优化提升查询速度。 2. 体系结构优化：调整表空间和数据文件，合理分配内存，优化数据库的物理设计以提高整体性能。 七、数据库运维 1. 日常监控：学习使用Oracle Enterprise Manager Cloud Control或其他工具进行数据库监控，包括性能指标、警告和事件管理。 2. 高可用性：了解Oracle的高可用性解决方案，如RAC（Real Application Clusters）、Data Guard和GoldenGate，以及故障切换和灾难恢复策略。 这套Oracle(40学时)的课程将全面覆盖Oracle数据库的学习路径，无论你是刚接触数据库的新手，还是希望提升技能的运维人员，都能从中受益。通过系统的学习和实践，你将能够熟练掌握Oracle数据库的管理和运维，为你的职业生涯增添重要的一笔。

在IT行业中，软件兼容性和错误修复是至关重要的问题，尤其是对于专业网络设备模拟软件如华为ENSP（Enterprise Network Simulation Platform）来说。ENSP是一款强大的网络仿真工具，它允许用户模拟和测试华为的网络设备，包括路由器、交换机等，以进行网络设计、故障排除和学习。然而，在不同操作系统上安装和运行ENSP可能会遇到一些挑战，特别是在最新的Windows 10和Windows 11系统中。 标题提到的问题“华为ENSP在Win10和Win11上启动设备AR1失败，错误代码40 41”，这可能是由于软件与操作系统之间的兼容性问题或者驱动程序不匹配导致的。错误代码40和41通常与设备驱动初始化失败有关，意味着ENSP无法正确识别或加载所需的硬件模拟组件。 解决这个问题的第一步是确保你已经下载了适用于Windows 10和11的ENSP版本。华为定期更新其软件以支持新的操作系统，因此，使用最新版本的ENSP可以增加兼容性的可能性。此外，确保操作系统也是最新的，以获得最佳的驱动支持。 安装过程中，务必遵循官方提供的安装指南，注意安装顺序和必要的配置步骤。比如，可能需要先安装.NET Framework、VC++ Redistributable等依赖库，这些是ENSP正常运行所必需的组件。 如果错误仍然存在，可以尝试以下解决策略： 1. **更新或回滚驱动程序**：检查计算机的虚拟化驱动程序（例如Intel HAXM或AMD V），确保它们是最新的，并且已启用。有时，回滚到旧版本的驱动程序也可能解决问题。 2. **禁用Hyper-V**：Windows 10和11内置了Hyper-V虚拟化平台，有时这会与ENSP冲突。尝试在“控制面板”中禁用Hyper-V，然后重启电脑，看是否能解决问题。 3. **管理员权限**：以管理员身份运行ENSP，因为部分系统级操作可能需要更高的权限。 4. **系统还原**：如果之前ENSP能正常运行，但突然出现此问题，可以考虑执行系统还原至一个已知正常的状态。 5. **兼容模式**：尝试将ENSP设置为以兼容模式运行，选择与之前版本的Windows相兼容的模式。 6. **社区支持**：访问华为开发者论坛或其他相关社区，查找已有的解决方案或寻求其他用户的帮助。有时，社区中的经验分享和解决方案能提供宝贵的帮助。 压缩包中的“ensp套件”很可能包含了ENSP的安装程序和相关辅助文件，解压后按照安装指南进行操作。务必仔细阅读并遵循其中的步骤，以确保正确安装和配置。如果问题仍然无法解决，可能需要联系华为的技术支持获取更专业的协助。 解决ENSP在Win10和Win11上的兼容性问题需要耐心和细心，同时结合官方文档、社区资源以及不断试错，找到最适合的解决方案。通过以上方法，你应该能够克服错误代码40 41，顺利地在Windows 10和11上运行华为ENSP。

包含350多个组件用法、组件继承关系图、40多个 loading 组件，App升级、验证码、弹幕、音乐字幕 4个插件，一个小而全完整的App项目。 开源不易，点个赞可不可以 :smiling_face_with_smiling_eyes: Flutter Widgets 及组件继承关系图 【Flutter Widgets 大全】 为 Flutter 老孟 网站项目，共收录 330 多个 Widgets，此电子书并不适合入门（一个一个组件学习），适合当作手册，需要的时候进行查阅。 为了方便对比学习，我将相近或相反功能的组件整理到一个文件中，比如所有的 Button 类组件、弹出类组件等。 如果想系统的学习入门知识，请到 Flutter 老孟 实战 查看。 Flutter 老孟博客（在线阅读地址）：http://laomengit.com/flutter/widgets/widgets_structure.html Github 地址：https://github.com/781238222/flutter-do Loading 组件 地址：https://github

内容概要：本文详细介绍了使用Fluent进行电弧等离子体建模的方法，涵盖了从入门到高级的各种技术和技巧。首先，文章阐述了电弧等离子体的基本概念及其重要性，特别是在工业应用中的意义。接着，分别介绍了二维40万网格和三维150万网格的电弧仿真模型，强调了网格划分、UDF（用户自定义函数）的应用以及结果后处理的关键步骤。对于二维模型，提供了详细的UDF代码示例，用于定义边界条件和初始温度场；而对于三维模型，则展示了如何使用Python脚本辅助生成网格，并讨论了材料属性和边界条件的设置。此外，还特别提到UDF调试技巧、温度场初始化方法以及如何通过Tecplot进行结果后处理，生成温度云图动画。最后，文章提供了一系列实用的操作建议，如避免过度复杂的网格划分、正确处理电磁场-流场-温度场的耦合关系等。 适合人群：对电弧等离子体建模感兴趣的科研人员、工程师及学生，尤其是那些希望深入了解Fluent软件并应用于实际项目的人群。 使用场景及目标：①帮助初学者快速掌握Fluent电弧模型的基本操作；②指导中级用户解决常见问题，提高仿真精度；③为高级用户提供优化建议，提升计算效率和模型准确性。 其他说明：文章不仅包含了丰富的理论知识，还有大量的实际操作演示和代码示例，使读者能够在实践中加深理解。同时，配套的视频教程使得学习过程更加直观易懂。

40种垃圾分类 （一万七千多张图片）数据集，已打好标签，可用与yolov训练模型。

海马数据集是一个专门用于计算机视觉任务，特别是目标检测任务的数据集。在这个40张图像的集合中，数据被组织成了两种格式：VOC（PASCAL Visual Object Classes）格式和YOLO（You Only Look Once）格式。这两种格式在目标检测领域都非常流行，各有其特点和优势。 让我们来详细了解一下PASCAL VOC格式。VOC数据集是PASCAL视觉对象类挑战赛的基础，由多个标注的图像组成，每张图像至少包含一个或多个对象。在VOC数据集中，每个图像通常有一个XML文件与之对应，该文件包含了图像的元数据以及各个对象的边界框和类别信息。边界框是一个矩形，用来框住特定对象，类别信息则指明了框中的对象属于哪个类别。VOC数据集的这种结构便于进行对象检测、分割和分类等任务，对于训练和评估目标检测算法非常有用。 接下来是YOLO格式。YOLO，全称为You Only Look Once，是一种实时目标检测系统。它的主要特点是将图像分割成网格，每个网格负责预测几个可能的对象。YOLO的标注文件通常比VOC的XML文件更简洁，直接在文本文件中列出每个对象的中心坐标、宽度、高度和类别ID。YOLO的这种设计使其在速度和精度之间取得了平衡，尤其适用于需要快速响应的实时应用。 在这个"海马数据集VOC格式+yolo格式40张1类别.zip"中，所有的图像都属于同一个类别，即“海马”。这为研究人员提供了一个专注单一目标的训练集，可以用于测试和优化针对特定类别对象的检测算法。无论是VOC格式还是YOLO格式，这样的数据集都能帮助开发者更好地理解如何处理单类目标检测问题，以及两种不同格式的标注在实际应用中的差异。 在训练模型时，可以先用VOC格式的数据集进行预训练，因为它的标注信息更为详尽，然后可以转换为YOLO格式，利用其高效的特点进行微调和优化。同时，由于这个数据集只有40张图像，它更适合用于初步验证和概念验证实验，而不是大规模的深度学习模型训练。在实际项目中，通常需要更大、更多样化的数据集来提高模型的泛化能力。 海马数据集是一个适合初学者和研究人员探索目标检测技术的实用资源，尤其是对于理解和比较VOC和YOLO两种标注格式的差异有着重要的价值。通过这个数据集，我们可以学习如何解析和利用这两种格式的标注信息，以及如何根据不同的应用场景选择合适的目标检测框架。

MATLAB计算全局声发射B值统计系统：逐个统计并输出试件全局b值、相关系数及拟合函数代码，适用于幅值上下边界整数范围（40-100dB）的快速教学与实用工具,MATLAB计算全局声发射b值及统计：逐一计数、精准输出试件b值、相关系数与拟合函数代码详解 - 简明注释助力秒学，适用于幅值范围限制的整数（40dB-100dB）,matlab计算全局声发射b值-逐个统计， 可输出试件全局的b值、相关系数和拟合函数，代码带有简明扼要的注释，包教包会，需要的可以直接，秒适用于幅值具有上下边界的整数(如40-100dB)。 ,关键词：MATLAB计算；全局声发射b值；逐个统计；试件全局b值；相关系数；拟合函数；幅值上下边界；整数（如40-100dB）；代码注释。,Matlab计算全局声发射B值统计代码（含注释）

标题中的“40种智能算法对23种测试函数的代码”揭示了这是一个关于使用不同智能优化算法解决复杂问题的MATLAB实现集。这些智能算法是计算机科学领域中用于求解最优化问题的一种方法，特别是在处理非线性、多模态或者全局优化问题时效果显著。MATLAB作为一种强大的数值计算环境，是实现这类算法的理想平台。 描述中提到的“目前常用智能算法的MATLAB模型”可能包括但不限于遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、模糊系统（Fuzzy System）、模拟退火（SA）、蚁群算法（ACO）、差分进化（DE）等。这些算法模仿自然界或社会行为中的某些过程，以寻找问题的最优解。23种测试函数则用于评估这些算法的性能，常见的测试函数有Ackley函数、Rosenbrock函数、Sphere函数、Beale函数等，它们各自具有不同的难度和特性，如多模态、高维、平滑度等。 在提供的压缩包子文件中，我们可以看到以下几个关键文件： 1. `HGSO.m`：这可能是Hybrid Genetic Swarm Optimization（混合遗传群优化）算法的实现，结合了遗传算法和粒子群优化的优点。 2. `update_positions.m`：这部分代码可能是更新粒子位置的函数，这是粒子群优化中的关键步骤。 3. `Evaluate.m`：这个文件很可能是评价函数，用于计算每个解决方案（即算法中的个体或粒子）的适应度值。 4. `fun_checkpoisions.m`：可能用于检查和验证优化过程中粒子的位置是否合法或满足特定条件。 5. `worst_agents.m`：可能包含了找到当前群体中最差个体的逻辑，这对于更新算法参数和策略可能会有所帮助。 6. `update_variables.m`：可能涉及到算法中变量的更新，比如遗传算法中的遗传变异或交叉操作。 7. `fun_getDefaultOptions.m`：可能用于设置和获取算法的默认参数，这对于调整和比较不同算法的性能很重要。 8. `main.m`：这是主程序，它会调用上述所有函数来执行整个优化流程。 9. `Create_Groups.m`：可能是创建粒子群或其他结构的函数。 10. `sumsqu.m`：可能是一个计算平方和的辅助函数，这在评价函数中很常见，用于计算误差或目标函数的值。 通过这些文件，我们可以深入研究各种智能优化算法的实现细节，了解它们如何处理不同类型的测试函数，以及如何通过调整参数来改善算法性能。这对于学习和开发新的优化算法，或是改进现有算法都是非常有价值的资源。