手相，也称为掌相学或手纹解读，是一种古老的传统占卜技巧，通过观察、分析一个人的手部特别是手掌纹路来推测他们的性格、命运以及潜在的生活趋势。手相学认为，人的手尤其是指纹包含了生命的信息和指引，认为这些纹理包含了遗传特征和环境对性格的影响。
主要关注以下几个方面：
手指长度和形状：反映了个人的独立性、社交能力或创造力。
掌纹 - 包括生命线、爱情线、太阳线等。生命线通常表示寿命，情感线代表人际关系，太阳线则可能指示财富或成就。
手指关节线、皱纹和标记：可以反映个体的性格特点，如坚强、柔软、决策果断等。
手的掌肉和纹理：如指纹类型（如斗型、箕型、混合等）被认为揭示了个性的不同侧面。
尽管科学界普遍认为手相并没有可信的科学依据，而是一种民俗文化信仰，但在一些所谓的占星学、心理学甚至自我发现的圈子中，人们依然会在日常生活中运用它作为一种寄托、自我认知或娱乐方式。请注意，任何解读都应保持宽泛和理性，不应将其作为决定未来的唯一依据。
首先判断你是左撇子还是右撇子？
如果是右撇子，那么左手指的是天命,右手指的是后天命运
如果是左撇子，那么右手指的是天命,左手指的是后天命运
手相主要看哪些？
...
COMS.HK 免费域名自2014年为香港用户带来优质的免费域名服务，由3Domains进行管理及营运。
如果注册不成功的，建议切换香港节点
点击进入
点这里的小卡片，把个人信息输入好。
⚠️两个地方：手机号的区号和电邮地址，也就是注册时用的邮箱
注册好后，可以设置A记录、cname等记录，还可以重定向，非常实用
Meta 宣布推出革命性开源大语言模型 Llama 3！Meta 正式发布了下一代开源大语言模型 Llama 3，这标志着 AI 发展的新里程碑！该模型分为 80 亿和 700 亿参数两个版本，被誉为“Llama 2 的重大飞跃”，为大规模语言模型树立新标杆。
Llama 3 的未来之路值得一提的是，Llama 3 已与 Meta AI 助手深度集成，未来还将陆续在 AWS、Databricks、Google Cloud 等多个云平台上线，并获得AMD、Intel、NVIDIA 等硬件厂商的支持，进一步扩大应用场景。这将为 Llama 3 带来无限的可能！
Meta 的开源AI 决心该模型的发布彰显了 Meta 在开源 AI 领域的决心和影响力。我们有理由期待，Llama 3 将为自然语言处理、机器学习等 AI 前沿技术的发展注入新动力。期待 Llama 3 的未来！
三种使用方式
在线使用（推荐）
本地直连使用
套壳使用
API 方式调用（推荐）
在线使用入口：链接直达
不仅可以智能对话，也可以在线生成图片
本地直连使用
从github下载Llama 3 项目文件：点击下载
...
欣赏AI生成的视频效果
最新发布的StreamingT2V模型，由Picsart AI Research团队倾力打造，引领视频生成领域的革新！超越Sora模型，轻松创造长达2分钟（1200帧）的高品质视频！更令人振奋的是，这一开源模型与SVD、animatediff等其他模型完美兼容，为视频生成领域带来了前所未有的突破！
亮点总结
创造长达2分钟（1200帧）的视频，超越以往模型
视频质量卓越，呈现高品质效果
与其他主流模型实现无缝衔接，提供更多创作可能性
开源免费，方便开发者使用和进行二次开发
免费体验免费在线试玩：点击跳转
本地搭建
安装并安装 Python 3.10 and CUDA >= 11.6 环境 Python 3、Cuda 下载
克隆开源项目至本地：
12git clone https://github.com/Picsart-AI-Research/StreamingT2V.gitcd StreamingT2V/
安装必备的环境：
123conda create -n st2v python=3.10conda activate st2 ...
大悦城温柔可爱的小猫咪
麻辣爽口的美味菜
背景在许多问答应用程序中，我们希望允许用户进行来回的对话，这意味着应用程序需要对过去的问题和答案进行某种“记忆”，并将这些问题和答案纳入当前思维中。
需要做到两件事：
提示：更新我们的提示，以支持历史消息作为输入。
情境化问题：添加一个子链，它接受最新的用户问题，并在聊天历史的上下文中重新表达。这是需要的，以防最新的问题引用了过去消息中的某些上下文。例如，如果用户问一个后续问题，如“你能详细说明第二点吗？”，如果没有先前消息的上下文，这是无法理解的。因此，我们不能有效地执行检索这样的问题。
实战代码所需依赖12345678# BeautifulSoup (通常缩写为：BS4) 用于解析 HTML 和 XML 文件。它提供了从 HTML 和 XML 文档中提取数据的功能，以及对解析树进行导航的工具。import bs4from langchain import hubfrom langchain_community.document_loaders import WebBaseLoaderfrom langchain_community.vectorstores impor ...
什么是RAGRAG 全称：Retrieval-Augmented GenerationRAG 是一种使用额外数据增强LLM知识的技术。
最强大的应用程序LLMs之一是复杂的问答 （Q&A） 聊天机器人。这些应用程序可以回答有关特定源信息的问题。这些应用程序使用一种称为检索增强生成（RAG） 的技术。
LLMs可以对广泛的主题进行推理，但他们的知识仅限于公共数据，直到他们接受培训的特定时间点。如果要构建可以推理私有数据或模型截止日期后引入的数据的AI 应用程序，则需要使用模型所需的特定信息来增强模型的知识。引入适当信息并将其插入模型提示符的过程称为检索增强生成 （RAG）。
RAG 架构典型的 RAG 应用程序有两个主要组件：
索引：用于从源引入数据并对其进行索引的管道。这通常发生在离线状态。
检索和生成：实际的 RAG 链，它在运行时接受用户查询并从索引中检索相关数据，然后将其传递给模型。
Indexing 索引加载：首先我们需要加载数据。这是使用 DocumentLoaders 完成的。
拆分：文本拆分器将大 Documents 块拆分为更小的块。这对于索引数据和将数据传递到 ...
GPT-4 trained on YouTube transcripts GPT-4 在 YouTube 成绩单上进行训练Based on the information provided in the search results, OpenAI reportedly used transcriptions of over a million hoursof YouTube videos to train GPT-4, its most advanced large language model. This was part of their effort to gatherhigh-quality training data, which is crucial for the development and improvement of AI models like GPT-4. The companydeveloped its Whisper audio transcription model to assist in this process, which allowed th ...
2026年AI数据干旱The potential for a data drought in 2026 is a significant concern for the artificial intelligence (AI) industry, ashighlighted by various sources. This situation arises from the rapid consumption of high-quality language data by AIsystems, such as ChatGPT, which are trained on extensive datasets compiled from the internet. The demand for this datais outpacing the rate at which it is being produced, leading to predictions that the stock of language data suitable fortraining AI could be ...
概述聊天模型是LangChain的核心组件。
聊天模型是一种语言模型，它使用聊天消息作为输入，并将聊天消息作为输出返回（而不是使用纯文本）。
LangChain与许多模型提供商（OpenAI、Cohere、Hugging Face等）集成，并公开了一个标准接口来与所有这些模型进行交互。
LangChain允许您在同步、异步、批处理和流模式下使用模型，并提供其他功能（例如，缓存）等。
初始化123456789101112131415161718192021222324252627import osfrom langchain_openai import OpenAIfrom langchain_openai import ChatOpenAIos.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'api-key'os.environ["OPENAI_API_BASE"] = 'https://api.moonshot.cn/v1/'api_key = os.getenv("OPENAI_AP ...
