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HTML/Markdown编辑器对比没意义,真正重要的是如何部署本地大模型 在AI工程实践中,我们常看到开发者热烈讨论“VS Code还是Neovim更好用”、“Obsidian和Typora哪个写Markdown更顺手”。这些话题看似贴近日常开发,实则停留在工具链的最表层。…
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通过背景抑制和前景对齐促进少样本细粒度识别 摘要 小样本学习和细粒度识别的主要挑战有以下两个方面:首先,缺乏标记样本使得学习到的模型容易过拟合。其次,它还受到背景差异以及数据集的类间差异较小,类内差异较大的影响。为了…
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保障网络安全与隐私:Windows系统防护指南(上) 在当今数字化时代,网络安全和隐私保护至关重要。对于使用Windows系统的用户来说,采取有效的防护措施可以避免计算机受到攻击和个人信息泄露。本文将介绍一系列实用的安全防护方法,帮助你提升Windows系统的安全性和隐私性。 …
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一、前置准备安装 Trae:下载对应系统版本(Windows/Linux/macOS),解压到自定义目录(如D:\trae);配置环境变量(将 Trae 的可执行文件路径加入系统PATH),确保终端…
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Kotaemon如何应对长文本输入带来的挑战? 在企业级AI应用日益普及的今天,一个现实问题正不断浮现:大语言模型虽然能“说人话”,但在面对一份上百页的财报、一部厚厚的法律条文或一份结构复杂的科研报告时,却常常“顾前不…