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将者,智、信、仁、勇、严也。
Hi,我是李智华,华为-安全AI算法专家,欢迎来到安全攻防对抗的有趣世界。
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2024年10月8日
制作冥想音乐的程序
摘要: 单独的文字音频 + 背景音乐音频合成程序: from pydub import AudioSegment for_file = r"D:\个人\疗愈内在小孩.mp3" for_file = r"D:\个人\发大愿-for.mp3" for_file = r"D:\个人\拥抱内在回归真我.mp3" f
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posted @ 2024-10-08 19:35 bonelee
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2024年9月19日
一个隐喻故事
摘要: 有一个老年人考试驾照,很紧张,我希望用隐喻的方式讲解一个故事,帮他消除紧张。 有一个年长的骑士,他在年轻的时候是个非常勇猛的战士,他已经很多年没有上战场了。他的国王告诉他,为了保护王国的安全,他需要重新骑上战马,通过一场新的竞技比赛。这位骑士对比赛非常紧张。 一天,他散步到一片宁静的森林,碰到了一位
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posted @ 2024-09-19 10:56 bonelee
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2024年9月5日
绝大多数的抑郁其实就是人灵性觉醒的准备阶段。就像树木要往上长,它反而需要先向下扎根一样
摘要: 爱是宇宙唯一的真相和答案: “绝大多数的抑郁其实就是人灵性觉醒的准备阶段。就像树木要往上长,它反而需要先向下扎根一样”
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posted @ 2024-09-05 10:01 bonelee
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2024年9月4日
开出症状的催眠工具是什么?
摘要: 在催眠疗法中,“开出症状的催眠工具”通常指的是通过催眠技术帮助个体识别和处理潜在的心理症状或情感问题的工具和方法。这些工具和方法可以包括: 放松诱导:使用引导性语言和放松技巧,帮助个体进入放松和专注的催眠状态。这是催眠疗法的基础步骤。 症状探索:在催眠状态下,引导个体探索和识别他们的症状来源。这可能
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posted @ 2024-09-04 15:09 bonelee
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2024年8月27日
AI agent里的长期记忆和短期记忆
摘要: AI Agent 是时下热门的一个方向,在 OpenAI 应用研究主管 LilianWeng 写的万字长文中[1],她提出 Agent = LLM+ 记忆 + 规划技能 + 工具使用。 图1 Overview of a LLM-powered autonomous agent system 组件二:
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posted @ 2024-08-27 11:39 bonelee
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2024年7月24日
弗洛伊德梦的解析——考试是紧张的情感释放与宣泄
摘要: 关于考试的梦 弗洛伊德如何解析? 西格蒙德·弗洛伊德(Sigmund Freud),作为心理分析学的奠基人,对梦进行了深入的研究,并提出了许多理论,最著名的包括他的《梦的解析》(The Interpretation of Dreams)。根据弗洛伊德的理论,梦是通向潜意识的一条重要路径,它们包含了被
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posted @ 2024-07-24 15:40 bonelee
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2024年6月27日
pytorch onnx模型转换java调用示例
摘要: pytorch的模型可以转为hf、onnx、trt,都是什么格式?几种转换有啥区别? PyTorch 模型可以转换为多个不同的格式以适应不同的应用场景和优化需求。以下是一些常见的转换格式及其特点: 1. PyTorch 模型(.pt 或 .pth) 格式:原生 PyTorch 模型保存为 .pt 或
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posted @ 2024-06-27 17:26 bonelee
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2024年6月25日
Java通过共享内存调用机器学习python代码示例
摘要: 背景:弱鸡的java不支持丰富的机器学习算法。 需求:python实现了一个bert分类,希望给java代码调用。因此,使用共享内存的方式实现跨进程调用。 在进程间通信(IPC)中,性能是一个重要的考虑因素。以下是几种常见的IPC方式及其性能比较: 1. Socket通信: 优点: 跨网络和本地通信
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posted @ 2024-06-25 15:58 bonelee
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2024年6月13日
milvus入门使用
摘要: 插入数据后的效果: 代码如下: import configparser from pymilvus import connections, Collection, DataType, FieldSchema, CollectionSchema import numpy as np def creat
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posted @ 2024-06-13 20:23 bonelee
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向量数据库对比:Weaviate、Milvus和Qdrant
摘要: 向量数据库对比:Weaviate、Milvus和Qdrant from:https://www.zair.top/post/vector-database-compare/ RAG系统的成功在很大程度上取决于其高效地获取和处理海量信息的能力。向量数据库又在其中发挥了不可替代的作用,并构成了RAG系统
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posted @ 2024-06-13 16:57 bonelee
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