近日，阿里通义实验室开源了CosyVoice语音模型，它支持自然语音生成，支持多语言、音色和情感控制，在多语言语音生成、零样本语音生成、跨语言声音合成和指令执行能力方面表现卓越。 CosyVoice采用了总共超15万小时的数据训练，支持中英日粤韩5种语言的合成，合成效果显著优于传统语音合成模型。 C
本教程演示如何使用向量检索服务（DashVector），结合LLM大模型等能力，来打造基于垂直领域专属知识等问答服务。其中LLM大模型能力，以及文本向量生成等能力，这里基于灵积模型服务上的通义千问 API以及Embedding API来接入。 背景及实现思路 大语言模型（LLM）作为自然语言处理领域
随着AI大模型的浪潮席卷全球，如今的AI技术已经颠覆了大家对传统AI的认识，微软更是用浏览器与搜索引擎上的实践，证明了当今的AI技术具备打破行业格局的能力。 对于我们应用开发者来说，AI基建的建设与竞争是无法参与的，但在AI的应用领域依然大有可为！目前，国内各大科技公司已经陆续推出了各自的AI大模型
热点随笔： · 「指间灵动，快码加编」：阿里云通义灵码，再次降临博客园 (博客园团队)· 老生常谈！程序员为什么要阅读源代码？ (Yxh_blogs)· 千万级流量冲击下，如何保证极致性能 (Hello-Brand)· 面试官：你讲下接口防重放如何处理？ (程序员博博)· C#开发的目录图标更改器
目前园子的主要收入来源是会员、周边、广告，在当前会员与周边收入很少的情况下，随着今年广告业务的回暖，广告收入成为维持生存的新希望。 虽然因为被百度降权失去了巨大的搜索流量，但如果找到长期合作的广告单子，基于园子高质量的用户群，依靠现有的流量，努力做好推广，通过广告收入维持基本生存是可行的。 但残酷的
大家好，我是章北海 今天高考，上午的语文结束，市面上又要来一场大模型参考的文章了。 我也凑凑热闹，让通义千问、Kimi、智谱清言一起来写一下高考作文。 公平起见，不加任何其他prompt，直接把题目甩过去。 感觉写的都很一般，通篇口水文，都能拿个及格分吧。 有点好奇，就加了几个国外选手参赛：Gemi
没想到今年六月是园子与阿里云的推广合作季，同时有好几个推广项目在合作，比如： 阿里云开发者社区有奖征文活动，期待您出文相助 「指间灵动，快码加编」：阿里云通义灵码，再次降临博客园 阿里云618创新加速季，5亿补贴享不停，上云礼包抢先领 再加上今天发布的 PolarDB 与 AI函数计算 动手活动，还
近日，在VSCode、Jetbrains等各大插件市场智能助手评分榜中，百度Comate分别以4.5和4.4位列第一，通义灵码位居第二、第三，CodeGeeX、iFlyCode、aiXcoder、GitHub Copilot等跟随其后。 从外界获悉，百度Comate自发布以来，得到了广大程序员们的好
通过本文的介绍，我们深入了解了Spring AI项目的优势和特性，以及在实际应用中的快速实战示例。Spring AI作为一个高度抽象化的人工智能应用程序开发框架，为开发者提供了便捷的模型支持、灵活的功能模块交换和优化能力。它不仅能将AI模型输出映射为POJO，还能与主流矢量数据库提供商无缝集成，从而...
通过WPF的按钮、文本输入框实现了一个简单的SpinBox数字输入用户组件并可以通过数据绑定数值和步长。本文中介绍了通过Xaml代码实现自定义组件的布局，依赖属性的定义和使用等知识点。
通过本篇文章的学习和实践，我们深入了解了如何利用Docker技术快速部署KingbaseES数据库。从下载镜像到编写Docker Compose模板，再到容器的启动和管理，每一步都体现了现代化部署方式的便捷和高效。此外，我们还掌握了KSQL命令行工具的使用，这将极大地提升开发人员与数据库交互的效率。
通过使用 标签，可以在 SVG 图像内部定义可重复使用的任意图案。这些图案可以通过 fill 属性或 stroke 属性进行引用。 使用场景 例如我们要在 中绘制大量的圆点点，可以通过重复使用 标签来实现。
通常我们所说的汽车制造四大工艺指的是：冲压、焊装、涂装、总装。一般来说，在汽车制造工厂，这四大工艺分别对应四大车间。本文结合一些实际应用案例，向大家展示一下 TopStack 在汽车制造业各工艺车间中用到的一些组态监控画面。
通过本文我们深入了解了RabbitMQ的集群模式及其优缺点。无论是普通集群还是镜像集群，都有其适用的场景和局限性。普通集群利用Erlang语言的集群能力，但消息可靠性和高可用性方面存在一定挑战；而镜像集群通过主动消息同步提高了消息的可靠性和高可用性，但可能会占用大量网络带宽。因此，在选择集群方案时，...
通过本文的介绍，我们了解了腾讯云 BI 这款商业智能解决方案的基本功能和应用场景。从创建项目、连接数据源、数据表建模到页面搭建和推送功能的设置，我们通过一个互联网运营看板的案例，展示了如何快速入门并利用腾讯云 BI 进行数据分析和可视化。通过简单的数据编辑，我们可以轻松地设计报表，并实现数据的可视化...
通常我们在做一些数据过滤的操作的时候，经常需要做一些判断再进行是否要对其进行条件过滤。 普通做法 最原始的做法我们是先通过If()判断是否需要进行数据过滤，然后再对数据源使用Where来过滤数据。 示例如下： if(!string.IsNullOrWhiteSpace(str)) { query =
通过大模型来实现多个智能体进行游戏对局这个想对已经比较成熟了无论是去年惊艳的斯坦福小镇还是比如metaGPT或者类似的框架都是使用智能体技术让大模型来操控，从而让大模型跳出自身“预测下一个token”的文字功能去探索更多的应用落地可能性。不过一直没有真正操作过，直到前段时间看到一个新闻《和GPT-4
通过本文，我们了解了如何利用腾讯元器搭建一个前端助手智能体。通过使用插件和观察其使用效果，我们可以发现前端助手在解决问题和提供帮助方面的潜力。这个前端助手可以成为我们在前端开发过程中的得力助手，帮助我们提高工作效率和解决难题。随着智能技术的不断进步，我们可以期待前端助手在未来发展中的更多功能和应用。
背景 在flask web中我们通常需要一个traceid作为调用参数传递给全链路各个调用函数 需要针对一次请求创建一个唯一的traceid：这里用uuid去简化代替 我们需要保证traceid不被污染，在每个请求期间存在，在请求结束销毁且线程独立：这里通过flask中的g对象来存储线程内的数据 由
通过本次的浪漫仪式小管家的打造，我深刻体会到了智能体在情感表达和仪式感营造方面的潜力和重要性。从挑选礼物到写情诗，再到制作独特的专属短视频和发送心意，每一个步骤都是为了让浪漮更加丰富和令人难忘。
