NFC简介: Near Field Communication 近场通信,是一种数据传输技术。 与wifi、蓝牙、红外线等数据传输技术的一个主要差异就是有效距离一般不能超过4cm。 NFC支持3种工作模式: 1.读卡器模式; 2.仿真卡模式; 3.点对点模式; 1.读卡器模式: 通过NFC设备(支持NFC的Android手机)从带有NFC芯片的标签、贴纸、报纸、明信片等媒介读取信息,或将数据写到这些媒介中。 2.仿真卡模式: 是将支持NFC的手机或其他电子设备当成借记卡、信用卡、公交卡
很多Android设备已经支持NFC(近距离无线通讯技术)了。本文就以实例的方式,为大家介绍如何在Android系统中进行NFC开发。 Android NFC开发环境 使用硬件:Google Nexus S,北京大学学生卡。(ps:笔者本想使用公交一卡通进行测试,发现手机不能正确识别) 手机操作系统:Android ICS 4.04。 开发时,笔者从Google Play Store上下载了NFC TagInfo软件进行对比学习。所以我们可以使用任意一
Python 的条件语句就是通过一条或者多条语句的执行结果(判断 True 或者 False)来决定执行的代码块。
1).输出问题:Unity的默认字体Arial在WebGL平台并不能正常的显示,解决方法也简单,自己创建一个字体或者去资源商店里找一个,替换所有的Text文本字体。
总第107篇 前言 jupyter_notebook是数据相关岗位从业者的一个不错的选择,很清晰、很方便,可以将分析过程和分析结果同步显示在一起。但是有的时候随着你的分析增多,你的代码就会变得很长,这个时候就需要目录这样的功能,来帮助你整理框架以及快速定位对应内容。jupyter_notebook提供了目录功能,可以更好地帮助你梳理框架以及快速定位。 图注:效果图 配置目录环境 第一步打开Anaconda Promt,因为我这里是使用的Anaconda,所以直接使用Anaconda Promt,如果不是使
金磊 丰色 西风 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一夜之间,微软彻底重新定义了PC交互。 因为这一次,它把Bing和ChatGPT插件的能力,注入到了整个Windows系统! 这就是在刚刚结束的Build 2023中,微软重磅推出的Windows Copilot。 有了它,想让自己的PC变得更适合工作,就只需要一个简单的动作——问: 如何调整我的系统,(以便更好地)来完成工作? 然后Windows Copilot“啪的一下”就会给你2个建议: 开启Focus Sessions功能(Win
我们知道jupyter_notebook是在浏览器中打开的,这里建议大家都使用Chrome浏览器打开,因为其他浏览器可能会出现一些不兼容的问题。如果你电脑上有Chrome浏览器,而且平常已经习惯了使用Chrome浏览器,那么你打开jupyter_notebook的时候直接选择Chrome打开就行。如果你平常也不怎么使用Chrome,电脑上也没有安装,先去安装一个Chrome浏览器。
因为这一次,它把Bing和ChatGPT插件的能力,注入到了整个Windows系统!
window被赋予了Es的Global对象,所以通过var声明的所有的全局变量都会变成window对象的方法和属性。
我们知道Python之所以很流行,有一个很重要的原因是因为它有很多包可以供我们使用,但是这些包很多都不是自带的,需要手动去安装,本篇我们就讲一下安装Python包的几种方式。
由于不同demo所利用的环境不同,因而大神们开发了Anaconda工具,其中已经安装好了很多包,并且使用conda来对这些进行管理。如此,便可以实现在电脑中存储多个互相不干扰的环境,使用编译器来分别利用这些环境创建不同的项目。
步骤1:将需要调用的JS代码以.html格式放到src/main/assets文件夹里
对于Android调用JS代码的方法有2种: 1. 通过WebView的loadUrl() 2. 通过WebView的evaluateJavascript()
Android 和 H5 都是移动开发应用的非常广泛。市面上很多App都是使用Android开发的,但使用Android来开发一些比较复杂附属类,提示性的页面是得不偿失的。而H5具有开发速度快,更新不用依赖于App的更新,只需要服务端更新相应的页面即可,所以,App和H5页面相结合就显得尤为重要。而android和H5都不可能每次都是独立存在的,而是相互影响也相互的调用,获取信息等,例如,H5页面要获取App中的用户的基本信息,或者App端要操作H5页面等,下面来看看这两是怎么交互的
很多教程在介绍Python开发环境搭建的时候,总是要先安装Python、配置环境变量,然后再安装Python开发集成环境。看上去简单的几步工作,对于初学者来说着实不易。
如果不确定使用del语句还是pop()方法,有一个简单的标准:如果你要从列表中删除的一个元素,且不再以任何方式使用它,就使用del语句;如果你要在删除元素后还能继续使用它,就使用方法pop()
Spark是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD(弹性分布式数据集)的一种计算模型。那到底是什么,可能还不是太理解,通俗讲就是可以分布式处理大量极数据的,将大量集数据先拆分,分别进行计算,然后再将计算后的结果进行合并。
Cloud Studio是腾讯云为开发者提供的一个基于浏览器的集成开发环境(IDE),可以在Web浏览器中进行代码编写、调试、构建和部署应用程序。用户在使用 Cloud Studio 时无需安装,随时随地打开浏览器就能在线编程
思路:构建几十万量级的数据,然后利用这些数据对大模型进行微调,以将额外知识注入大模型;
如果你经常跟文献打交道,那你应该切身体验过那种令人抓狂的心情:流畅地阅读 PDF 外文文献,必要情况下还得逐字逐句地翻译出来。
之前树先生教过大家如何利用微调打造一个垂直领域的 LLM 专属模型。但是微调一方面需要专业知识,通常需要很多计算资源和时间,以便在不同的超参数设置上训练多个模型并选择最佳的一个,另一方面动态扩展比较差,新增和修改原有的数据都要重新微调一次。总得来说对非专业人员不友好。
常用库:OS库和time库 import os os.getcwd() #get current work dir,返回当前工作目录
最近在研究AIGC,先是玩了一下Midjourney,后来Midjourney免费额度用完了,也不再开放免费额度给新用户使用了,于是转而研究Stable Diffusion。
Sentinel 2 是一个卫星系统,可提供地球表面的高分辨率多光谱图像。这些图像包含大量信息,可用于监测土地利用、植被、水资源和许多其他环境因素的变化。分析 Sentinel 2 图像可能是一项艰巨的任务,但在 ChatGPT 和 Python 的帮助下,它可以变得更加简单和高效。在本文中,我们将讨论如何使用 ChatGPT 分析 Sentinel 2 图像,我们将提供一些 Python 示例代码以帮助您入门。本文中的代码是由 chatGPT 创建的。
Click 是用 Python 写的一个第三方模块,用于快速创建命令行。我们知道,Python 内置了一个 Argparse 的标准库用于创建命令行,但使用起来有些繁琐,Click 相比于 Argparse,就好比 requests 相比于 urllib。
react-router是核心部分。react-router-dom提供了浏览器使用需要的定制组件。react-router-native则专门提供了在原生移动应用中需要用到的部分。
OpenAI虽然在发布ChatGPT之前做了大量的安全性检测,但当开放API之后,还是防不住一些居心叵测的黑客们拿它搞事情。
👉腾小云导读 Stable Diffusion的发布是AI图像生成发展过程中的一个里程碑,相当于给大众提供了一个可用的高性能模型,让「AI 文本图片生成」变成普通人也能玩转的技术。最近一些网友将网上的真人图片不断喂给模型,让其自主学习,训练出来的效果已经可以做到以假乱真——你甚至不知道哪些图片是 AI 生成的还是真人拍出来的。你感兴趣吗?今天这篇文章从零开始,手把手教你如何搭建自己的真人 AI 网站。强烈建议收藏(不管是否吃灰)。 👉看目录,点收藏 1. 搭建你自己的 AI 网站 2. 模型下载 3. 汉化
//设置WebView缓存(当加载 html 页面时,WebView会在/data/data/包名目录下生成 database 与 cache 两个文件夹,请求的 URL记录保存在 WebViewCache.db,而 URL的内容是保存在 WebViewCache 文件夹下)
Spring官网看到SpringShell,自己最近探索了一下,写个简单的HelloWorld
如你我所知,在大型语言模型(LLM)的运行逻辑中,随着规模大小的增加,语言生成的质量会随着提高。不过,这也导致了推理延迟的增加,从而对实际应用构成了重大挑战。
StabilityAI 前段时间发布了 StableDiffusion2.0 。这一全新版本的出现颠覆了整个 AI 生态系统。从架构上看, Stable Diffusion 2.0 与之前的 V1 版本基本相同,只是采用了新的文本编码器(OpenCLIP 而非 OpenAI 的 CLIPText)。Stability AI 宣称 Stable Diffusion 2.0 在算力方面的表现更为优异,但艺术始终是主观的。
不管是新手程序猿,还是秃头程序猿,在工作学习中,都无法避免一项看似简单却又异常重要的环节——搭建开发环境,这常常让我们程序猿们头痛不已!毫不夸张的说,它可能是整个开发过程中最具挑战性和耗时的一环。
MySQL Shell 是 MySQL 的一个高级客户端和代码编辑器,是第二代 MySQL 客户端。第一代 MySQL 客户端即我们常用的 MySQL 。除了提供类似于 MySQL 的 SQL 功能外,MySQL Shell 还提供 JavaScript 和 Python 脚本功能,并包括与 MySQL 一起使用的 API 。MySQL Shell 除了可以对数据库里的数据进行操作,还可以对数据库进行管理,特别是对MGR的支持,使用MySQL Shell 可以非常方便的对MGR进行搭建、管理、配置等
之前教过大家利用 langchain + ChatGLM-6B 实现个人专属知识库,非常简单易上手。最近,智谱 AI 研发团队又推出了 ChatGLM 系列的新模型 ChatGLM2-6B,是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,性能更强悍。
自GPT-3首次提出了In-Context Learning(ICL)的概念而来,ICL目前已经变成了一种经典的LLMs使用方法。ICL,即In-Context Learning,是一种让大型语言模型(LLMs)通过少量标注样本在特定任务上进行学习的方法。这种方法的核心思想是,通过设计任务相关的指令形成提示模板,利用少量标注样本作为提示,引导模型在新的测试数据上生成预测结果。
大模型LLM在越来越多的领域开始崭露头角,比如我们在今年上半年曾在某电商平台落地过较为直观简单的LLMx搜索项目(我们称之为LLM应用的第一阶段),同时拿到线上收益,LLM的潜力可见一斑。
接上一篇斯坦福小镇升级版——AI-Town搭建指南,本本篇将解读 AI-Town 使用的技术栈、代码架构、与LLM的交互,以及与斯坦福AI小镇的对比结果(如想直接看结论可跳到文章最后)
大语言模型很强大,就像人类的大脑一样拥有思考的能力。如果人类只有大脑,没有四肢,没有工具,是没办法与世界互动的。如果我们能给大模型配备上四肢和工具呢?大模型是不是就会打破次元壁,从数字世界走向现实世界,与现实世界实现梦幻联动呢?
智能体是一种通用问题解决器,从软件工程的角度看来,智能体是一种基于大语言模型的,具备规划思考能力、记忆能力、使用工具函数的能力,能自主完成给定任务的计算机程序。
这里使用Gstreamer + OpenCV来处理RTSP视频流,因此对Gstreamer进行调查。
使用hexo g出现如下错误,一顿排查,发现,是文章的文件名和文章的title有非法字符,原title为:ssh: connect to host github.com port 22: Connection timed out。修改名称即可。
参见https://blog.csdn.net/kaitiren/article/details/21961235 https://developer.mozilla.org/en-US/docs/
前面运行测试用例是直接在运行器里面点击对应的js文件即可运行写好的脚本文件,写完一个项目后,我们希望能用命令行执行全部用例。 cypress 提供了命令行运行用例,可以方便运行单个js脚本,多个js脚本,也可以运行整个项目。
Github开源地址:https://github.com/DawnMagnet/JSInterpreter-TencentOS
1,修复两处小崩溃,主要是多线程渲染页面时,devtools调试下断点再执行会触发。
Node.js backend development has become extremely popular among software developers. In order to keep up with modern technologies, it is necessary to know what is Node.js, what are the reasons to use it, where to hire developers, etc. Answers to these questions will be discovered in this article.
注意:从Vmware导入到macos时,需要将整个虚拟镜像的文件夹后缀更改为.vmware格式,即可直接倒入到PD虚拟机
因为闲来无事,看着hexo的butterfly主题已经到了4.12版本,打算升级一下,主题版本,于是打开官网,查看升级方法,非常简单,一条命令即可
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