解密！通义智文-你的AI阅读助手！
通义智文是基于通义大模型的AI阅读助手，网页阅读、论文阅读、图书阅读和自由阅读，用AI帮你读得多、读得快、读得懂。 通过文档场景化阅读、结构化导读、给我灵感、多文档处理等亮点功能和文档智能大小模型协同的核心技术。让AI帮你更准确，更深入，更专业的读懂文档，沉淀专属知识资产。 产品已于2023年10月31日在云栖大会正式对外发布，现免费公测全面开放。
详解 C 标准库 - <limits.h>
`<limits.h>` 是 C 标准库中的头文件，定义了各种基本数据类型的大小限制和特性，如 `CHAR_BIT`、`CHAR_MIN`、`CHAR_MAX` 等，涵盖了整数和字符类型的极限值。它提供了关键的宏常量，帮助程序员理解变量范围，确保代码的正确性和可移植性。
python代码运行报错:No module named 'aliyunsdkcore'
用python调用阿里云图片OCR识别，使用的是阿里云官方给的传本地图片文件进行检测的代码，运行报错:No module named 'aliyunsdkcore'。在pycharm python软件包和终端里安装aliyunsdkcore这个模块都失败了。
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 16: 植入通义千问大模型+文本向量化模型, 让数据库具备AI能力
本文将带领大家来体验一下如何将“千问大模型+文本向量化模型”植入到PG|PolarDB中, 让数据库具备AI能力.
【Prompt Engineering 提示词工程指南】文本概括、信息提取、问答、文本分类、对话、代码生成、推理
本文介绍了使用提示词与大语言模型（LLM）交互的基础知识。通过调整参数如温度（Temperature）、最高概率词元（Top_p）、最大长度（Max Length）及停止序列（Stop Sequences），可以优化模型输出。温度参数影响结果的随机性；Top_p 控制结果的多样性；最大长度限制输出长度；停止序列确保输出符合预期结构。此外，频率惩罚（Frequency Penalty）和存在惩罚（Presence Penalty）可减少重复词汇，提升输出质量。提示词需包含明确指令、上下文信息、输入数据及输出指示，以引导模型生成理想的文本。设计提示词时应注重具体性、避免歧义，并关注模型的具体行为
从 CodeGemma 到 CodeQwen1.5：开源编程大模型百家争鸣
笔者最近刚刚试用完 CodeGemma ，准备分享我的心得时，通义千问的 CodeQwen1.5 就也悄然发布。本文主要介绍 CodeQwen1.5 这款开源编程大模型，并展示如何在 VSCode 中使用它帮你提升编程体验。
【学习大模型】RAG基础
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是为了解决大模型中的幻觉问题、实时交互、数据安全和知识动态性挑战。它结合了搜索和大模型的提示功能，使模型能基于检索到的信息生成更准确的回答。RAG通过向量数据库和向量检索，将文本转化为向量表示，然后进行相似度计算和检索，以提供上下文相关的信息。
通义万相AIGC技术测评报告
**摘要：** 通义万相是阿里云的AI绘画模型，提供清晰的部署指南和易用的API，适合新手。资源部署耗时约10分钟，API响应快，支持多种风格图片生成，适用于广告、媒体等领域。产品性价比高，功能包括文本到图像转换等，但仍有改进空间，如增加服装纹理选项、互动功能和更多API接口。建议完善功能、加强推广和降低成本以吸引更多用户。[链接](https://developer.aliyun.com/topic/tongyi-wanxiang?spm=a2c6h.27063436.J_6978680750.5.3a774f461hv8qD)
用通义Qwen大模型和Streamlit构建 ChatPDF 应用（附代码）
本文介绍了如何利用通义千问Qwen大模型构建一个本地ChatPDF AI助手，该助手允许用户上传PDF并与之对话，确保文档隐私安全。项目通过阿里云百炼平台获取Qwen-Long模型，支持多种文档格式。现实现步骤包括导入库、加载环境变量、初始化客户端、编码器、页面与对话管理、文件上传、选择模型、获取AI回答及计算费用，主函数整合这些功能，提供交互体验。
通义星尘，通义灵码，镇岳510，一文了解云栖重大发布
本届云栖大会，我们发布了千亿级参数规模的大模型通义千问2.0、一站式模型应用开发平台阿里云百炼以及8个行业大模型，同时全面升级了人工智能平台PAI，并对超40款云产品提供了Serverless的能力，推出全球首款容器计算服务ACS。
Java 抽象类详解
在 Java 中，抽象类是一种特殊类，用于提供基础定义并派生具体子类，支持代码复用。它包含抽象方法（无实现）和具体方法（有实现），不能被实例化，需用 `abstract` 关键字定义。子类必须实现所有抽象方法，除非子类也是抽象类。抽象类可用于定义模板或框架，确保子类实现特定方法。通过示例展示了如何定义抽象类 `Animal` 及其子类 `Dog` 和 `Cat`，并在主类中调用相关方法。使用抽象类可以提高代码复用性和设计质量，但也可能增加维护难度和性能开销。
WINDOWS 环境变量设置方法
本文旨在帮助使用Windows电脑的开发者们为其设备配置环境变量，以更好地支持大模型应用的开发工作。文中详细介绍了三种配置方法：一是将环境变量设置为系统级变量；二是在命令行界面通过`SET`命令或`PowerShell`临时设置变量；三是借鉴MAC的方式，创建全局环境变量文件`.zshrc`进行配置。这些方法简单实用，便于根据实际需求选择适合的方式进行配置。
Github 2024-07-01开源项目月报 Top15
根据Github Trendings统计，2024年7月有15个热门项目。按开发语言分类，项目数量如下：Python项目6个，JavaScript项目3个，C++项目2个，PHP、Blade、非开发语言、C#、Lua、Go、MDX、Jupyter Notebook项目各1个。这些项目涵盖技术重建指南、生成式AI教程、模块化GUI、云平台、数据库系统、视频生成模型、AI框架、Shell提示渲染器、Neovim配置、PDF转Markdown工具及语音识别等多种领域和技术。
Github 2024-08-26 开源项目周报Top15
根据Github Trendings的统计，本周共有15个项目上榜。以下是按开发语言汇总的项目数量：Python项目8个，TypeScript、C++ 和 Rust 项目各2个，Jupyter Notebook、Shell、Swift 和 Dart 项目各1个。其中，RustDesk 是一款用 Rust 编写的开源远程桌面软件，可作为 TeamViewer 的替代品；Whisper 是一个通用的语音识别模型，基于大规模音频数据集训练而成；初学者的生成式人工智能（第2版）则是由微软提供的18门课程，教授构建生成式AI应用所需的知识。
大语言模型的主流应用领域
大语言模型在多个领域都发挥着重要作用，从新闻报道到金融分析，从智能家居到在线教育、自然语言处理、智能客服、情感分析，它们都在推动技术进步并改善人们的生活质量。
通义大模型：打造更智能、更灵活的自然语言处理技术
大家好，今天我想向大家介绍一款备受瞩目的自然语言处理技术——通义大模型。作为一种基于深度学习的人工智能技术，通义大模型能够模拟人类的思维方式，实现更智能、更灵活的自然语言处理，为我们的生活和工作带来了极大的便利。
通义千问7B模型开源，魔搭最佳实践来了
通义千问开源！阿里云开源通义千问70亿参数模型，包括通用模型Qwen-7B-Base和对话模型Qwen-7B-Chat，两款模型均已上线ModelScope魔搭社区，开源、免费、可商用，欢迎大家来体验。
智能对话机器人(通义版)会话接口API使用Quick Start
本文主要演示了如何使用python脚本快速调用智能对话机器人API接口，在参数获取的部分给出了具体的获取位置截图，这部分容易出错，第一次使用务必仔细参考接入参数获取的位置。
深入了解大模型：探讨大型神经网络的崛起与应用
近年来，大型神经网络模型如GPT-3、BERT和T5已经引领了人工智能领域的发展潮流。这些庞大的模型参数、深层网络结构和大规模训练数据的结合，使它们成为了自然语言处理、计算机视觉和其他领域的重要工具。本文将深入探讨大型神经网络模型的崛起、技术细节和实际应用。
HTML 框架高阶用法
HTML框架，或前端框架，如Bootstrap、Vue.js等，显著提升了Web应用开发的速度与用户体验。本文介绍了一些高级技巧，如自定义样式与组件、响应式设计实践、JavaScript功能增强及性能优化策略等，帮助开发者更好地利用这些工具，实现高效开发并提升应用性能与灵活性。
前瞻2024云栖大会-创意加速器解决方案
对于未来发展的期待，通义万相（或阿里其他文生图领域智能体）若能进一步拓展其能力边界，超越传统的文生艺术图的范畴，涉足更广泛的商业与专业领域，将极大地提升其市场竞争力和应用价值。例如，结合扩展现实（Extended Reality）、虚拟现实（Virtual reality）和增强现实（Augmented Reality）技术，打造更立体全面的数字创意解决方案。
接入QAnything的AI问答知识库，可私有化部署的企业级WIKI知识库
zyplayer-doc是一款适合企业和个人使用的WIKI知识库管理工具，提供在线化的知识库管理功能，专为私有化部署而设计，最大程度上保证企业或个人的数据安全，可以完全以内网的方式来部署使用它。 您也可以将其作为企业产品的说明文档来使用，支持一键将整个空间的内容开放到互联网，提供有不同风格的开放文档页样式可供选择，以及适配了在手机端、小程序中文档的展示，省去为产品的说明文档而定制开发系统的成本。
2023云栖大会 | 阿里云发布通义千问2.0
今天，阿里云正式发布千亿级参数大模型通义千问2.0。在10个权威测评中，通义千问2.0综合性能超过GPT-3.5，正在加速追赶GPT-4。通义千问APP在各大手机应用市场正式上线，所有人都可通过APP直接体验最新模型能力。
Java 异常处理详解
Java 异常处理是程序设计中的重要特性，用于捕获和响应运行时错误，确保程序稳定或优雅退出。异常包括由程序逻辑或外部环境引起的错误，分为 `Error` 和 `Exception`。`Error` 通常无法处理，而 `Exception` 可被捕获。异常处理机制包括 `try-catch-finally` 块，其中 `try` 块监控代码，`catch` 块处理异常，`finally` 块执行清理操作。此外，还可以手动抛出异常和创建自定义异常。异常链则用于传递原始异常信息。合理使用异常处理可以提高程序的稳定性和可靠性。
【Prompt Engineering提示工程技术：思维树 (ToT)、检索增强生成 (RAG)、自动推理并使用工具 (ART)】
思维树（ToT）框架，旨在解决复杂任务，通过构建一棵思维树，利用语言模型生成并评估中间步骤，结合搜索算法（如广度优先搜索）进行系统探索。ToT在不同任务中需定义思维步骤及候选数量，如“算24游戏”需三分步骤，每步评估可行性。实验表明，ToT显著优于其他提示方法。此外，ToT框架可结合强化学习不断进化，提升解决复杂问题的能力。
Flux AI：释放你的想象力，用文字生成图像
Flux AI 是一款支持多种风格的 AI 图像生成器。它使用先进的基于变换器的管道模型来实现高质量、精确的输出。它具有用户友好的界面，适合专业人士和业余爱好者。Flux AI 可以快速将文本提示转换为精确的图像，从而提高创作效率。
使用Git LFS从Hugging Face下载大型语言模型
Hugging Face作为主流的模型库，提供了大量预训练模型，但这些模型的大尺寸使得直接下载可能会遇到困难。Git LFS（Large File Storage）作为Git的一个扩展，为我们提供了一个解决方案
【Prompt Engineering：自我一致性、生成知识提示、链式提示】
自我一致性是提示工程技术之一，旨在改进链式思维提示中的解码方法。通过少样本CoT采样多个推理路径并选择最一致的答案，有助于提升涉及算术和常识推理任务的性能。例如，在解决年龄相关问题时，通过多次采样并挑选多数答案来提高准确性。此外，生成知识提示技术可预先生成相关信息辅助模型做出更准确预测，进一步优化模型表现。链式提示则通过将复杂任务分解为多个子任务来逐步处理，从而提高模型的透明度和可靠性，便于定位和改进问题。
Github 2024-08-19 开源项目周报Top15
根据Github Trendings的统计，本周（2024年8月19日统计）共有15个项目上榜。按开发语言分类，上榜项目数量如下：Python项目最多，有7项；其次是JavaScript和TypeScript，各有3项；Dart有2项；HTML、PowerShell、Clojure和C++各1项。此外，还介绍了多个热门项目，包括Bootstrap 5、RustDesk、ComfyUI、易采集、Penpot等，涵盖了Web开发、远程桌面、自动化测试、设计工具等多个领域。
AiChat—智能办公助手
在当今的数字化时代，人工智能(AI)已经在各个领域中展现出了强大的能力和潜力。AI在许多方面都为我们的生活带来了便利，其中最显著的一点就是在我们的日常交流和工作中。 现在，最简单的低门槛软件应该是AiChat……
深入探讨大型语言模型：创新、挑战与前景
随着人工智能领域的不断发展，大型语言模型已经成为人们热议的话题之一。这些模型如GPT-3、BERT和T5，以其强大的自然语言处理能力和广泛的应用领域而闻名。本文将深入探讨大型语言模型的技术、创新、挑战以及未来前景。
使用Python获取1688商品详情的教程
使用Python爬取1688商品详情，涉及requests库抓取页面、BeautifulSoup解析HTML，安装必要库如requests、beautifulsoup4、pandas和lxml。通过get_page发送请求，BeautifulSoup解析提取如标题、价格等信息。数据处理后可使用pandas保存至CSV。注意遵守法律法规和网站政策，避免频繁请求。[代码片段及更多详情见链接
还在因AI检测头疼？尝试一下 AI Humanize
AI Humanize是一款将AI文本转化为人性化、难以检测的高质量内容的工具。它提供基础和高级模型，支持多语言，如英语、中文等，并能在多种AI检测器中通过。训练于大量人类语料库，AI Humanize的"Humanize AI LLM"模型确保生成自然、流畅的文本，增强可读性和原创性，同时保持用户友好界面。适用于各领域的用户提升内容质量。[AI Humanize](https://aihumanize.io/)**
【平衡点：解锁中国大模型开源闭源的新时代】关于大模型是否开源的分析
本文探讨了开源与闭源软件在大模型技术发展中的角色，深入比较了两者在质量、安全、产业化、适应性和可靠性等方面的优缺点。开源软件得益于全球开发者社区，通常在创新和适应性上表现出色，但安全性和质量可能因分散的开发而有所波动。闭源软件则在代码质量和安全性上有一定优势，但可能限制了产业的协作与创新。 在商业模式方面，开源通常依赖服务和支持盈利，闭源则通过软件授权和订阅服务获利。开源模式的市场竞争更激烈，闭源模式则更注重市场份额和控制。企业需要根据自身情况选择合适的战略，有些可能会采用
