技术专栏 第1163页

Streamlit的组件非常多，后续几篇打算按照用途的分类，介绍每个分类中最常用的组件。

llama.cpp 还支持量化模型，在保持较高的模型精度的同时，减少模型的存储和计算需求，使大模型能够在桌面端、嵌入式设备和资源受限的环境中高效部署，并提高推理速度。

在项目根目录下执行
flutter run就可以运行到手机上了，若连接的是Android手机，则可以直接运行并在手机上查看效果。若连接的是鸿蒙NEXT手机，则需先配置证书，配置证书的地方在
ohos/build-profile.json5文件中，证书配置完成后，就直接直接运行并在鸿蒙NEXT手机上查看效果了。







鸿蒙平台ohos下的flutter.har包可以拷贝到其它项目中直接使用。

今天，
Google DeepMind 和 Hugging Face 很共同宣布，在
Transformers v4.46.0 版本中，我们正式推出了
SynthID Text 技术。这项技术能够通过使用
logits 处理器 为生成任务添加水印，并利用
分类器 检测这些水印。

NoSQL（”Not Only SQL”）数据库是与传统关系型数据库（RDBMS）不同的数据库管理系统。NoSQL的设计初衷是为了处理结构化、半结构化和非结构化的大规模数据，提供了更灵活的数据存储方式。它不遵循关系型数据库的“表-行-列”结构，常用的数据模型有键值、列族、文档和图等类型。

好的，我们开始！

给大家推荐一个基于 C# 开发的全功能流媒体管理控制接口平台。

当我尝试print变量Big的类型时，发生了报错，如下：

首先，让我们先简单的介绍一下什么是
管线Pipeline。从实际应用的角度看，管线类似于工厂内的生产线：从一端开始，接收基础原料，随后，生产线上各工序节点依次对这些原料进行加工处理，逐步形成最终产品。同样，计算机图形学工程中的管线的形式也十分类似，我们把一些有关最终要渲染的图像的必要数据作为输入，通过管线的层层作业，最终得到能够渲染到屏幕设备上的图形、颜色。此外，管线还有一个比较有价值的作用就是能够将处理数据的分工变的更加明确，同时，每一个步骤也能具备独立配置、编程的能力。

由于学校校园网，如果长时间不重新登陆的话，网速会下降，所以想弄个能定时发送 HTTP 请求的东西。由于不想给路由器刷系统，也麻烦。就开始考虑使用局域网内的服务器，不过由于服务器没有 Wi-Fi 模块，也不想搞 USB 无线 wifi 网卡，就想着干脆用单片机嵌入式。本着怎么便宜怎么来，开始想的是用 ESP8266，不过看其核心板的价格和 ESP32-C3 SuperMini 差不多，干脆就用了比较新的 ESP32（拼多多14块钱包邮）