记录时代的洪流下,自我转变、家庭规划的十年。
本周骑行了三天,因修路改道,单程距离增加了5公里。最适合居住的几个城市,有生之年一定每个城市都小住几天。最近阅读的一篇文章指出,适合居住并非仅凭天气,还包括这些人文要素,是否文明、和善。回顾过去,一代人曾对未来充满希望,人与人、国与国关系和谐。然而,人口问题、房地产难题以及不断演变的地缘政治让现实变得更具挑战性。不论能力大小,个人都在时代的洪流中显得微不足道。外语的学习进度依然缓慢,不过看到小语种与各种技能叠加后的反应效果坚定了我继续学习的信心。未来也许我也能在一些小国工作生活一些时间。凭什么?中文、维护经验、开发,还有最近在学习的人工智能。实力重要,选择是否展现实力,如何展现、展现时机都是需要智慧的。很认同,肤浅的懂点经济学故事还行,如果要深入必须要有数学的基础。这道题是铁球中。看到这个题还有点怀念中学时间,怀念中学的班主任和物理王老师了。很认同,创造力不是加班熬夜、冥思苦想出来的,往往是一个灵感的闪现。
背景目前nas负责处理音频转为文字,由于没有gpu稍微长一点的音频就需要处理几个小时。将一台装有4060显卡的台式机中的whisper通过api服务的方式提供出来,提供nas调用。封装编写一个FastAPI应用,将Whisper模型包装成API接口,并且能够处理外部传入的音频文件请求。from fastapi import FastAPI, UploadFile, File, HTTPException, Form import whisper import os app = FastAPI() # 加载Whisper模型,这里使用 medium 模型 model = whisper.load_model("medium") @app.post("/transcribe/") async def transcribe_audio( file: UploadFile = File(...), language: str = Form(...), # 接收语言类型参数 initial_prompt: str = For
概述周末在家用电脑上部署了开源的ragflow,选择这个是考虑它支持ocr自动识别,另外还准备安装的是quivr(号称第二大脑),待安装后再做比较。什么是RAG概念:RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)是一种结合了信息检索与生成模型的技术,用于提升自然语言处理任务的性能,特别是在问答、内容生成等领域。过程:大语言模型(LLM, Large Language Model):大语言模型是通过大规模数据训练而成的深度神经网络模型,如 GPT-4。它们可以生成自然语言文本,并具备广泛的语言理解能力。检索(Retrieval):在 RAG 中,检索指的是从外部知识库中找到与输入查询相关的信息或文档。这个步骤的目的是弥补大语言模型在生成过程中的知识盲点,尤其是当涉及到事实性问题时。生成(Generation):在获得检索到的相关信息后,模型会基于这些信息生成答案或文本。这一过程利用了大语言模型的强大生成能力,同时避免了仅依赖模型本身知识库的局限性。工作流程:输入查询:用户提供一个查询或问题。检索阶段:系统会从预先构建的知识库中检索与该查询最相关的文本
说明本文根据Mark Roussin的视频节目由AI转录视频为文字,本文不构成任何投资建议。正文内容大家好,我是Mark Roussin,又和大家见面了。正如往常一样,我是一名注册会计师,但不是金融顾问,所以请不要将这段视频视为财务建议。在我们开始之前,我要感谢今天的视频赞助商——The Motley Fool。The Motley Fool为各类投资者提供了丰富的资源和产品。如果你现在访问fool.com/mark,可以查看他们目前推荐的10只最佳买入股票。好了,现在让我们回到视频,来看一下三只接近52周低点的股票,首先是百事公司,股票代码PEP。百事是全球第二大饮料公司,紧随可口可乐之后。然而,在美国市场,百事的地位最近受到了挑战。Dr. Pepper在美国的汽水消费量上已经超过了百事,仅次于可口可乐。因此,这家消费品巨头在市场竞争中逐渐失去优势,其股价也相应下跌。我们现在来看看一些具体数据。百事公司的市值为2260亿美元,过去12个月股价下跌了12%,年初至今下跌了3%。当前股价首次触及这一水平是在2021年11月,因此在此之后的股价几乎没有任何增长。从公司整体来看,目前企业价值
一个非常标准的计算公式,了解 LLM 和 GPU VRAM 换算规则,下次发新模型就知道本机能不能跑了。
说明本文根据《# A Hands-on Guide to Build Your First Convolutional Neural Network Model》翻译整理。 概述本文将简要讨论 CNN,这是一种专门为图像相关任务设计的神经网络的特殊变体。本文将主要围绕CNN的实施部分进行介绍。我们已尽最大努力使本文具有交互性和简单性。希望你喜欢它。祝您学习愉快!! 介绍卷积神经网络由 Yann LeCun 和 Yoshua Bengio 于 1995 年引入,后来被证明在图像领域显示出卓越的结果。那么,与普通神经网络相比,当应用于图像域时,是什么让它们与众不同呢?我将用一个简单的例子来解释其中一个原因。考虑到您的任务是对手写数字的图像进行分类,下面给出了一些来自训练集的样本。如果你正确地观察,你会发现所有的数字都出现在各自图像的中心。如果测试图像是相似的类型,则使用这些图像训练普通神经网络模型可能会产生良好的结果。但是,如果测试图像如下所示,该怎么办? 在这里,数字 9 出现在图像的一角。如果我们使用一个简单的神经网络模型来对这个图像进行分类,我们的模型可能会突然失败。但是,如果将相
《How to Teach Yourself a Foreign Language》(如何自学一门外语)为那些想要独立学习外语的人提供了一套系统的方法。书中的内容涵盖广泛,包括语言学习的目标设定、有效的学习策略、词汇记忆、听力训练、口语实践以及文化理解等各个方面。本文是使用chatgpt进行的自动转译。第1章 在你开始之前本章概述了你即将开始的学习旅程,从设定目标开始,然后讲解你如何逐步进步。1.1 需要多长时间?首先要注意的是:没有完美的水平,只有根据你的目标设定的里程碑。达到任何特定水平所需的时间主要取决于两个关键因素:达到你想要的水平大约需要多少小时你每天能花多少时间——这是决定你是否能实现目标的主要因素初学者往往低估了学习一门语言所需的时间。如果你想要一个大致的时间估计,可以参考美国外交事务学院的语言难度排名,它列出了达到熟练水平所需的大致课堂时间。对于像西班牙语或法语这样较容易的语言,大多数人需要大约1到2年的时间才能达到一个良好的水平。如果你每天学习10个小时,你可能在大约三个月内达到同样的水平。如果你认为在现有时间内无法达到你设定的目标,那么你需要么腾出更多时间,么调整目
经济是社会发展的基础,很多变化都源于经济层面的调整。珠三角和长三角是两个支撑经济快速发展的引擎。在珠三角地区,佛山是一个备受瞩目的城市。虽然广州是珠三角的核心城市,但佛山在中国的工业版图上同样举足轻重。佛山的产业覆盖面广泛,特别是在铝合金加工、瓷砖、家具和电气等领域,拥有极具竞争力的规模。例如,佛山的瓷砖产业产能占据了全国的绝大部分,而顺德的电气产业更是在全国名列前茅。这些强大的产业支撑,使佛山在全国的经济版图中占据了重要位置。然而,最近佛山的经济表现令人关注。去年以来,房地产市场出现了显著调整,消费市场也经历了波动,这对佛山的工业体系带来了不小的挑战。许多中小企业面临困难,一些大型企业也遇到了新的问题。官方数据显示佛山的经济增长率为1.7%,但这个数字背后可能有更多值得探讨的地方。佛山的经济变化实际上反映了整个经济的一部分趋势。在过去的几十年里,中国经济保持了高速增长,但这种增长模式正在经历调整。当前的经济形势提示我们,未来的增长路径可能需要重新规划,如何应对新形势下的挑战是一个重要课题。今年上半年,整个经济环境出现了一些新的变化。与以往不同的是,这次的调整似乎更加深刻,某种程度上标
周末看的2024年的科幻电视剧《群星》,虽在IMDb上评分为6.7,但在豆瓣大众中获得了8.2分的高关注度,这是一部聚焦于宇航员回到地球后发现宇宙已发生剧变的故事,剧集融入了量子力学和多宇宙理论,其剧情设置与《星际穿越》和《彗星来的那一夜》类似,属于女性题材的剧集。剧集在特效和摄影上表现出色,仰望星空,引发深层次的量子物理思考。尽管结局采取了开放的留白方式,不知道会不会还有续集上线。一个人经历了一些事情后性情大变,是不是危机时刻引发了时空穿越,另外一个时空的他来到了这个世界。
1. 心大心小了,任何事都是大事心大了,任何事都是小事当你具备离开现有环境仍然能生存的时候,不会看到不开心,不会受到伤害,只会留下眼下的美好。2. 既要又要那就完蛋了眼高手就绝对不能低,要么就干脆躺平。万万不能,既要又要。3. 乌克兰军队进入俄罗斯境内沉寂好久的乌克兰战场又重新热了起来,这周几只乌克兰的军队进入了俄罗斯境内。出发点也许是为了缓解俄乌对峙的僵持局势,分散俄军的力量,在可能的美国大选变数前占据一些谈判的砝码。不过乌克兰军队在俄罗斯境内没有遇到强烈的抵抗,快速推进,也许会发生预想不到的变化。
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万事随性而为,因好而研,因趣而学,从心所欲。脱离依赖,谋划将来,避免经济之险,迈向希望之光。