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Dify+Ollama+deepseek部署本地大模型
Dify 作为同样开源的 AI 应用开发平台，提供完整的私有化部署方案。通过将本地部署的 DeepSeek 服务无缝集成到 Dify 平台，企业可以在确保数据隐私的前提下，在本地服务器环境内构建功能强大的 AI 应用。 -
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Ubuntu上安装部署Dify
Dify 是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，融合了后端即服务（Backend as a Service,BaaS）和 LLMOps 的理念，旨在帮助开发者快速构建和部署生成式 AI 应用。 -
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AI实战(Text_To_SQL)-数据库(mongodb) + MCP
Text-to-SQL也称为NL2SQL，是将自然语言查询转换为可在关系数据库上执行的SQL查询的技术 -
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AI实战-数据库(database) + MCP提高大模型检索外部知识
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议 ）介绍了一种规范：应用如何为LLM提供上下文。官网称MCP为AI应用的USB-C端口，提供一种将AI模型连接到不同数据源、工具的标准化方法。 -
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深度学习识别滑动验证码缺口
深度学习识别滑动验证码缺口 -
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Ai之大模型-公开数据集-理论6.2
如何将领域文献转换为可供模型微调的数据集？ 想微调特定领域的DeepSeek，数据集究竟要怎么搞？ 了解一些获取公开数据集的途径和注意事项 -
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Ai之大模型-数据集-理论6.1
数据集在大模型的开发和训练中起着至关重要的作用。 -
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OCR使用深度学习识别图形验证码
OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术通过光学输入设备（如扫描仪、数码相机）将纸质文档中的文字转化为可编辑的数字化文本。其核心是将图像中的文字信息转化为计算机可处理的字符编码，结合图像处理、模式识别等多领域技术实现信息自动化提取 -
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Ai之大模型进阶模型微调-Unsloth微调-实战5.2
Unsloth 采用了某些优化技术，可以帮助我们在比较低级的硬件设备资源下更高效的微调模型 -
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Ai之大模型进阶模型微调-Unsloth微调-实战5.1
Unsloth 采用了某些优化技术，可以帮助我们在比较低级的硬件设备资源下更高效的微调模型 -
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Ai之大模型进阶模型微调-平台微调大模型-实战4
模型微调（Fine-Tuning）是提升大模型在特定领域或任务性能的核心技术，其核心逻辑是通过调整预训练模型的参数，使其适应下游任务需求 -
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Ai之大模型进阶模型微调--理论篇3
模型微调（Fine-Tuning）是提升大模型在特定领域或任务性能的核心技术，其核心逻辑是通过调整预训练模型的参数，使其适应下游任务需求 -
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Ai之大模型加知识库检索RAG-实战2
增强模型自身的知识和内容生成，从而缓解内容幻觉和知识及时性的问题。这也就是目前很火的RAG -
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Ai之本地部署大模型超详细-实战1
本地大模型部署的优点:数据隐私与安全性,控制与独立性，性能与成本，实时响应，离线运行，定制化与控制，边缘计算应用 -
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python3-scipy-ndimage平滑
scipy ndimage模块提供了一个名为percentile_filter()的函数，它是中值滤波器的一个通用版本。 -
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python3-scikit-image平滑去噪
scikit-image库还在图像复原模块中提供了一组非线性滤波器，双边滤波器，非局部均值滤波器 -
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python3-PIL非线性噪声平滑
非线性(空间)滤波器也同样作用于邻域，也类似于线性滤波器通过在图像上滑动核来实现 -
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python3-Scipy-ndimage进行盒核与高斯核平滑比较
使用scipy的ndimage模块函数对图像进行线性滤波，应用线性滤波器对带有脉冲(椒盐)噪声的图像进行去噪处理。 -
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python3-PIL高斯模糊滤波器平滑
高斯模糊滤波器也是一种线性滤波器，但与简单的均值滤波器不同的是它采用核窗口内像素的加权平均值来平滑一个像素（相邻像素的权重随着相邻像素与像素距离呈指数递减） -
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python3-PIL基于盒模糊核均值化平滑
基于盒模糊核均值化平滑,使用PIL的ImageFilter.Kernel()函数和大小为3x3和5x5的盒模糊核(均值滤波器)来平滑噪声图像
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- 姓名：Run
- 职业：谜
- 邮箱：383697894@qq.com
- 定位：上海 · 松江
