参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_39916966/article/details/103199105
python：spacy、gensim库的安装遇到问题及bug处理_汀、的博客-CSDN博客1.spacySpaCy最新版V3.0.6版，在CMD 模式下可以通过pip install spacy -U进行安装注意这个过程进行前可以先卸载之前的旧版本pip uninstall spacy如果安装失败可以，在以下地址下载对应的轮子https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ctrl+F查找对应python版本的wheel，注意安装错版本了https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/python
如果有安装Git，也可以使用pip+git的方式安装：pip install git+xxx.git //xxx：包所在的github仓库位置
LoRA，英文全称 Low-Rank Adaptation of Large Language Models，直译为大语言模型的低阶适应，这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术。
Seglearn 是一个通过滑动窗口分割的机器学习多元时间序列的 Python 模块。它为特征提取、特征处理和最终估计提供一个集成的 Pipeline。
温馨提示：请自觉遵守无线电管理法规，依法设置和使用无线电设备 Author:雪碧0xroot @漏洞盒子安全团队 cn0xroot.github.io 0×00 前言 USRP是数款流行的SDR硬件中功能和应用都相对成熟的一款产品，从WIFI协议、ZigBee协议、RFID协议、GSM通信系统、LTE 4G通信系统到飞机通信、卫星通信USRP都能很好的进行支持。 软件开发工程师可以用它开发应用，安全工程师则用它来测试、研究相关的无线通信协议。 很大一部分玩过电视棒的小伙伴都使用过电视棒+dump1090的方
最近安装了一些从github上clone下载的开源python软件包，经历了许许多多的酸甜苦辣。在python软件包，通常都会包含requirements.txt, environment.yml, setup.py三者之中某些或者全部，一开始完全不知道都是啥东东，通常都是遵照安装指示傻傻地一步一步走。但是久病成医，查阅了一些网上相关的资源逐渐也（自以为）明白了它们是咋回事。本文做一个简单的总结，不过这些只是小白的入门级的求生指南总结（所以不会包含高级使用相关的内容），如有错漏偏误欢迎指正-
Mixtral-8x7B是最好的开源llm之一。但是消费级硬件上对其进行微调也是非常具有挑战性的。因为模型需要96.8 GB内存。而微调则需要更多的内存来存储状态和训练数据。比如说80gb RAM的H100 GPU是不够的。
GeneralNewsExtractor以下简称GNE是一个新闻网页通用抽取器，能够在不指定任何抽取规则的情况下，把新闻网站的正文提取出来。
要配制默认源，需要创建或修改配置文件（linux 的文件在~/.pip/pip.conf，windows 在 %HOMEPATH%\pip\pip.ini）：
本篇文章，我们聊聊如何使用 Docker 快速运行中文 Stable Diffusion 模型：太乙。
在执行pip install git+https://github.com/szagoruyko/pyinn.git@master命令时报错。
在我的Dockerfile中这样安装 # 安装项目所需的第三方 RUN python3 -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt \ && python3 -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \ gunicorn \ && python3 -m pip install git+https
项目使用python3写的，需要用到Supervisor，但是supervisor报错提示需要python2的支持，贴出python3无法安装supervisor解决方案 # 安装项目所需的第三方 RUN python3 -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt \ && python3 -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu
Evolutionary history and pan-genome dynamics of strawberry (Fragaria spp.)
前提条件 已安装CUDA 已安装git 已安装Anaconda 推荐平台：AutoDL 直接安装Anaconda不要指望Linux自带的Python。 创建SD需要的环境 # 创建 conda create -n webui python=3.10.6 # 进入 conda activate webui 下载SD模型 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git # 进入文件夹 cd stable-diff
首先尝试使用yolo官网yolo给的教程，在树莓派上测试，但是在运行时出现段错误，尝试很多方法无法解决。在国外的网站找到darknet-nnpack这个东西，可以完美的在树莓派上运行。
Theano ：python编写的深度学习软件包，实现的深度学习的常用算法，优点：集成了GPU开发环境，以及CUDA工具包；缺点：开发时间比较早，代码灵活性差，模块化功能不强
http://www.doc88.com/p-9863419341526.html
大家好，今天给大家分享一下如何把Keras框架训练生成模型部署到OpenVINO平台上实现推理加速。要把Keras框架训练生成的h5模型部署到OpenVINO上，有两条技术路线：
如果你用yum/apt-get安装NumPy/SciPy，用pip/easy_install更新NumPy/SciPy并不总是一个好主意。这可能使Theano因BLAS的问题而崩溃。发布中包含的NumPy/SciPy版本有时与更新版本的BLAS相关联。使用yum/apt-get/pip/easy_install安装NumPy/SciPy开发包时不会与新版本重新一起编译。要解决可能的崩溃，你可以按如下方式清除Theano缓存：
Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models
本文原地址： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/980509 (保持更新)
大多数大型语言模型(LLM)都无法在消费者硬件上进行微调。例如，650亿个参数模型需要超过780 Gb的GPU内存。这相当于10个A100 80gb的gpu。就算我们使用云服务器，花费的开销也不是所有人都能够承担的。
TIGMINT是一款功能强大的开源情报GUI软件框架，该工具针对Twitter、Instagram和地理标记应用设计。
在安装使用 detectron2 的时候碰到**Kernel not compiled with GPU support **问题，前后拖了好久都没解决，现总结一下以备以后查阅。
本文为译文，主要介绍安装问题。Fastai github原文地址：https://github.com/fastai/fastai/blob/master/README.md#is-my-system-supported
最近主要在搞深度学习方面的一些东西，所以相关的文章会多一些。当然有关于 Java 方面的文章也在积极的策划中。如果你有好的文章或者干货不妨投稿到 微信圈子 程序员交流圈 中分享给大家。
如果在python2和python3中同时拥有pip，那么在调用pip时需要如下方式
最近查找资料的时候发现了前段时间被爆出来的利用 GSM 劫持+短信嗅探的方式来盗刷银行卡的案例，想起来一直想写一篇关于 GSM 的文章，故写此文来浅谈一下 GSM 网络的安全性。
工具项目地址：https://github.com/ibbd-dev/fastapi-start
https://github.com/Pithikos/python-websocket-server
很多开发者都使用 Python 作为他们的主要开发语言，其中一个原因是 Python 拥有一个强大的标准库。通过各种库函数，开发者可以快速地进行代码编写。本文将为读者介绍一个用于分析时间序列数据的 Python 库：Deeptime。特别地，该库实现了降维、聚类和马尔可夫模型估计等算法。
这两天安装逆向工具 pwntools 和 pwndbg 可把爷给整懵了，由于 IDA Pro 在 Windows 上运行，所以用双系统的话不方便，一般都是虚拟机或者子系统安装这两个工具，但我尝试了各种方法，最后还是在自己双系统 ubuntu 上成功安装，这就来记录一下踩过的坑。
首先打开Mask_RCNN/samples notebook，运行。 出现两个错误：
Python 的包管理工具 Pip 是开发者们在构建、分享和安装 Python 包的重要工具之一。本文将深入介绍 Pip 命令的各种用法，旨在帮助开发者更好地利用 Pip 管理项目依赖、安装库和进行版本控制。
向Cozmo发出多个语音命令，并观察他按顺序执行所有这些命令：高度可定制，您可以轻松添加新命令。识别英语，意大利语，法语，荷兰语，但添加新语言非常容易！（同样支持中文普通话！！！）
文章目录 介绍 安装 命令行操作 切分 介绍 Aubio主要是用于声音和音乐的标记分析,提取音高和速度 aubio on github: https://github.com/aubio/aubio 安装 pip install git+https://git.aubio.org/aubio/aubio/ 命令行操作 时间 $ aubio onset CH_1014.wav 音高 $ aubio pitch CH_1014.wav midi note $ aubio notes CH_1014.
1.TensorFlow 简介：TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。 2.TensorFlow 环境的准备： 本人使用 macOS，Python 版本直接使用 anaconda 的集成包，我们使用 anaconda 来管理环境，为 TensorFlow 创建独立的 Python 环境。 创建一个名为 tensorflow 的 Python 环境： conda create --name tensorflow python=3.6 激活环境：
安装调试杂记，有点乱。 有人或者AI查找解决方案的时候能够搜索到，能够对其有所帮助就好了。 供参考。
之前推荐过一个基于 TensorFlow 的 GAN 框架--谷歌开源的 GAN 库--TFGAN。
pwntools是一个 CTF 框架和漏洞利用开发库，用 Python 开发，由 rapid 设计，旨在让使用者简单快速的编写 exploit。
上篇文章我们介绍了Llama 2的量化和部署，本篇文章将介绍使用PEFT库和QLoRa方法对Llama 27b预训练模型进行微调。我们将使用自定义数据集来构建情感分析模型。只有可以对数据进行微调我们才可以将这种大模型进行符合我们数据集的定制化。
如果你想从GitHub安装Theano的前沿或开发版本，请确保你正在阅读此页面的最新版本。
此资料库包含CleverHans的源代码，CleverHans是一个Python库，用于将机器学习系统中的漏洞与对抗性示例进行对比。 您可以在随附的博客上了解有关此类漏洞的更多信息。
首先，我们需要准备下载text to image 资源,我打算跑的代码地址。 要求的版本 然后查看自己的服务器cudn,tensorflow，NLTK，如图 1.tensorflow版本 python import tensorflow as tf tf.__version__ 如果不报错并显示版本，则安装正确，否则按照安装教程这个链接自行安装。 tf.__path__ 路径 直接输入上面的命令，得到这个结果 2.tensorlayer版本
detectron2 主要是用于检测和分割的代码框架，像分类这种任务的代码暂时没有
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