本文分享自华为云社区《重磅！【支持中文】stable-diffusion-3安装部署教程-SD3来了》，作者：码上开花_Lancer。正如承诺的那样，StabilityAI在6月12日正式开源了StableDiffusion3（Medium版本）！不愧是AI生图领域的“开源英雄”。最近一段时间，正当所有人都在为OpenAI发布Sora狂欢时，Stabi

简介重要提示：如果您刚开始接触，我们建议使用 gr.ChatInterface 来创建聊天机器人——它是一个高级抽象，使得可以快速创建漂亮的聊天机器人应用程序，往往只需一行代码。在这里了解更多信息。本教程将展示如何使用Gradio的低级BlocksAPI从头开始制作聊天机器人UI。这将使

ChatTTS（ChatTextToSpeech）是专为对话场景设计的文本生成语音(TTS)模型，特别适用于大型语言模型(LLM)助手的对话任务，以及诸如对话式音频和视频介绍等应用。它支持中文和英文，还可以穿插笑声、说话间的停顿、以及语气词等，听起来很真实自然，在语音合成中表现出高质量和自然度（ChatTTS团

SAP:SALV 例子利用控制器的模式利用控制器的SALV方法与实际业务中最常用的利用GRID显示ALV的方法其步骤一样。为了在画面上显示ALV事例，必须要存在连接画面和ALVGRID控件的SAP容器控件。SAP控制器为了充当LINKER将SAP控件包含于自己的领域。SAP控件包含SAPTree、SAPPIC

【完全攻略】Gradio：建立机器学习网页APP【完全攻略】Gradio：建立机器学习网页APP前言一、Gradio介绍以及安装1-1、Gradio介绍Gradio：1-2、安装二、快速开始（初步了解）2-1、简单小栗子2-2、多输入多输出2-3、简易聊天机器人三、关键技术3-1、带有样例的输入3-2、提示弹窗3-

一、队列多用户访问Gradioapp排队机制，支持的类：gr.Interface,gr.Blocks,andgr.ChatInterface示例：#在类后使用queue()函数，设定`default_concurrency_limit`=5（不声明，默认值为1）demo=gr.Interface(...).queue(default_concurrency_limit=5)demo.launch()二、流式

一、Gradio基本使用方式：Gradio是一个开源的Python包，允许您快速为您的机器学习模型、API或任意Python函数构建演示或Web应用程序。然后，您可以使用Gradio内置的分享功能在几秒钟内分享您的演示或Web应用程序链接。无需JavaScript、CSS或Web主机经验。基本使用：importgradi

前言        本次分享将带领大家从0到1完成一个基于OCR和LLM的视频字幕提取和智能视频问答项目，通过OCR实现视频字幕提取，采用ErnieBot完成对视频字幕内容的理解，并回答相关问题，最后采用Gradio搭建应用。本项目旨在帮助初学者快速搭建入门级AI应用，并分

大家好，我是狂师！今天给大家推荐一款开源的Python库：Gradio！Gradio是一个开源的Python库，用于创建机器学习和数据科学的交互式应用和演示。项目地址：https://github.com/gradio-app/gradio1、项目介绍Gradio旨在简化展示和测试机器学习模型的过程，它允许用户通过构建漂亮的界面来

png图片更换前景颜色#regionpng图片转换前景色///<summary>///获取原图的像素点颜色值,修改颜色值///</summary>///<paramname="bmp">原图</param>///<returns>修改原图的像素点颜色值之后的图</returns>publicstaticBitmapSetBitmapColor(Bitmapbmp,Color

Enron数据集：https://www2.aueb.gr/users/ion/data/enron-spam/Enron（安然公司）在2001年宣告破产之前，拥有约21000名雇员，曾是世界上最大的电力、天然气以及电讯公司之一，2000年披露的营业额达1010亿美元之巨。公司连续六年被财富杂志评选为“美国最具创新精神公司”，然而真正使Enron公

NL2SQL实践系列(1)：深入解析Prompt工程在text2sql中的应用技巧NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2)：主流大模型与微调方法精选集，Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理NL2SQL进

OSPFGR随着路由设备普遍采用了控制和转发分离的技术，在网络拓扑保持稳定的情况下，控制层面的重启并不会影响转发层面，转发层面仍然可以很好地完成数据转发任务，从而保证业务不受影响。GR技术保证了在重启过程中转发层面能够继续指导数据的转发，同时控制层面邻居关系的重建以及路由

.....之前Libreoffice是好的，今天打开Excel文档的时候启动画面一闪而过，然后就没有然后了。于是我尝试使用命令来启动，发现报错：>$libreoffice/usr/lib64/libreoffice/program/soffice.bin:symbollookuperror:/usr/lib64/libreoffice/program/libvcllo.so:undefin

调试MIGO进程我们注意到系统将读取确认并获得sy-subrc=1DebuggingMIGOprocesswenoticethatthesystemisgoingtoreadtheconfirmationandobtainessy-subrc=1由于确认控制，GR似乎未进行。ItseemsthattheGRisnotcarriedoutduetotheConfir

1、从锐浪官网上下载安装文件，然后直接安装；2、打开VS2019,添加引用，选中COM项下的：Grid++ReportEngine6TypeLibrary6.0 然后，在VS解决方案资源管理器中，打开”引用“，在gregn6lib上点键，点击属性，将独立设置为True，将嵌入式互操作类型设置为True。 3、打开锐浪报表软件，新建

1118.分成互质组-AcWing题库题意将给定数组a分割成若干个互质子集的最小子集数量。每个子集内的任意两个元素都互质。疑惑我根据AcWing1118.分成互质组-AcWing题解的思路2写的代码如下，但是代码有错。把第35行g[--zushu].pop_back();注释掉之后会出现terminate

1.什么是Gradio如果你了解web开发，一定会知道开发一款webApp需要涉及很多技术栈：前端：HTML+CSS+JS(可能会涉及不同的CSS框架和JS框架如jqueryVUEreact等)后端语言：如python/javaweb容器：如flask/tomcat如果你只会python，又不想重头学习上述技术，你要怎么办？据我所知，有两种解决方案：s

先看效果：简介Gemini是谷歌研发的最新一代大语言模型，目前有三个版本，被称为中杯、大杯、超大杯，GeminiUltra号称可与GPT-4一较高低：GeminiNano(预览访问)为设备端体验而构建的最高效模型,支持离线使用场景。GeminiPro（已推出）性能最佳的模型,具有各种文本和图像推理任务的功

1、GR的作用技术保证了设备再重启过程中转发层面能过继续知道数据转发，同时控制层面邻居关系的重建以及路由计算等动作不会影像转发层面的功能，从而避免了路由震荡引发的业务中断，保证了关键业务的数据转发，提高了整个网络的可靠性。2、GR增加了Type9OpaqueLSA关键参数（TLV类型Typel

作者|王二狗马斯克旗下公司xAI的第一款AI模型曝光！名为：Grōk ，有望成为ChatGPT最强竞品！Grōk是什么意思呢？二狗我问了一下GPT-4：GrōkAI曝光12项功能这次Grōk模型都曝光了什么内容呢？推特热心网友“小互”帮忙做了一个总结：1.超长prompt（SuperPrompt）：GrōkAI能够处理长达25,000个

首先，我要向大家道个歉。原本我计划今天向大家展示如何将图片和视频等形式转换为向量并存储在向量数据库中，但是当我查看文档时才发现，腾讯的向量数据库尚未完全开发完成。因此，今天我将用文本形式来演示相似图片搜索。如果您对腾讯的产品动态不太了解，可以查看官方网址：https://cloud.t

像这样，首先第一个要去azzi301作业进行报表样板设置 最后可能要去adzp188进行报表样板生成，然后重新下载报表样板进行设计（最后先留有之前做好的报表备份），后面好进行直接导入 

Ziya-LLaMA-13B模型在GPU上部署Ziya-LLaMA-13B是IDEA-CCNL基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。目前姜子牙通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的训练过程。1.部署准

importrandomimportgradioasgrdefchat(message,history):history=historyor[]message=message.lower()ifmessage.startswith("howmany"):response=random.randint(1,10)elifmessage.startswith("how"):