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    H2数据库入门_H2数据库越来越大

    1、H2是一个用Java开发的嵌入式数据库,它本身只是一个类库,可以直接嵌入到应用项目中。   H2最大的用途在于可以同应用程序打包在一起发布,这样可以非常方便地存储少量结构化数据。   它的另一个用途是用于单元测试。启动速度快,而且可以关闭持久化功能,每一个用例执行完随即还原到初始状态。   H2的第三个用处是作为缓存,作为NoSQL的一个补充。当某些场景下数据模型必须为关系型,可以拿它当Memcached使,作为后端MySQL/Oracle的一个缓冲层,缓存一些不经常变化但需要频繁访问的数据,比如字典表、权限表。不过这样系统架构就会比较复杂了。   2、H2的产品优势:   纯Java编写,不受平台的限制;   只有一个jar文件,适合作为嵌入式数据库使用;   h2提供了一个十分方便的web控制台用于操作和管理数据库内容;   功能完整,支持标准SQL和JDBC。麻雀虽小五脏俱全;   支持内嵌模式、服务器模式和集群。

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    FFmpeg使用手册 - FFmpeg 的编译安装

    FFMpeg在官方网站中提供了已经编译好的可执行文件,用FFmpeg的人很多,因为FFmpeg是开源的,并且可以自己DIY,而且很强大,所以,FFmpeg还有一个优势就是开源。而在使用Linux时,无论是用ubuntu或者redhat,如果使用系统提供的源安装ffmpeg时会发现,版本相对比较老旧,例如apt-get install ffmpeg后或者yum install ffmpeg后会发现,版本很老,有些新的功能不一定支持,例如一些新的封装格式,或者通信协议。所以会编译FFmpeg这个技能就至关重要了,甚至让自己DIY起来更加顺利。 2.1 FFmpeg Windows平台编译 FFmpeg在Windows平台中编译时使用的cygwin来进行编译,首先需要安装cygwin环境,然后才可以编译,如果不希望使用cygwin而使用Visual Studio的话,则需要消耗很多时间去支持到Visual Studio平台,与其话费时间去做这些事,还不如直接使用cygwin进行支持。 由于cygwin的平台使用方式为模拟Linux的环境,所以编译FFmpeg在cygwin平台下,也同样简单,同样方便。

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    h2oGPT——具备文档和图像问答功能且100%私密且可商用的大模型

    这里直接选用h2oGPT的论文摘要部分:建立在大型语言模型 (LLM) 之上的应用程序,如 GPT-4,由于其在自然语言处理方面的人类水平的能力,代表着人工智能的一场革命。然而,它们也带来了许多重大风险,例如存在有偏见的、私人的或有害的文本,以及未经授权包含受版权保护的材料。我们介绍了 h2oGPT,这是一套开放源代码的代码库,用于基于生成性预训练transformer (GPT) 创建和使用 LLM。该项目的目标是创建世界上最好的、真正的开源方法,以替代封闭源代码方法。作为令人难以置信和不可阻挡的开源社区的一部分,我们与令人难以置信的和不可阻挡的开源社区合作,开源了几个经过微调的 h2oGPT 模型,参数从 70 亿到 400 亿,准备在完全许可的 Apache2.0 许可证下用于商业使用。我们的版本中包括使用自然语言的 100 XMATHX PC 私人文档搜索。开源语言模型有助于推动人工智能的发展,使其更容易获得和值得信任。它们降低了进入门槛,允许个人和团体根据自己的需求定制这些模式。这种公开性增加了创新、透明度和公平性。需要一个开源战略来公平地分享人工智能的好处,而 H.O.ai 将继续使人工智能和 LLMS 民主化。

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