《未来之路:技术探索与梦想的追逐》

创作纪念日

  • 日期:2023年07月05日
  • 文章标题:《从零开始-与大语言模型对话学技术-gradio篇(1)》
  • 成为创作者第128天

在这个平凡的一天,我撰写了自己的第一篇技术博客,题为《从零开始-与大语言模型对话学技术-gradio篇(1)》。这篇博客给这个日子赋予了非凡的意义。当时,我怀揣着成为专业 IT 作者的愿望,记录下我在实践中的经验。

从那一刻起,我踏上了创作之旅。时光流转,如今已过去了128天。在这段时间里,我得到了很多成长和进步。尽管生活工作繁忙,但我依然坚持不懈地写作。有时,由于工作等原因,我的博客可能会有一段时间没有更新,但是我对创作的热情始终如初。
在这里插入图片描述

通过持续的学习和实践,我的技术能力得到了提升。我掌握了许多新的技术和工具,并积极地参与技术交流。与其他领域的同行交流思想和经验,拓宽了我的视野,加深了对技术问题的理解。

感谢大家一直以来的支持与鼓励。为了纪念这个特殊的日子,我将继续坚持创作,并与大家分享更多有价值的知识和经验。让我们一起见证创作的成长,共同进步!


机缘

作为一个创作者,我的初心源于对技术的热爱和对知识分享的渴望。从一开始的实战项目经验分享,到日常学习过程中的记录,再到通过文章进行技术交流,每一个成为创作者的机缘都是我不断追求进步和成长的动力。

我喜欢将自己在实践项目中所获得的经验和知识分享出来,希望能够帮助到其他人解决问题或者提供有价值的参考。写作也是我记录自己学习过程的方式之一,通过整理思路、总结经验,我可以更深入地理解所学的知识,并且可以通过文章与读者进行互动和交流,收获更多的观点和见解。


收获

在创作的过程中,我获得了很多意想不到的收获。首先,我感到非常荣幸和开心,因为我的文章吸引了一些粉丝的关注,他们会持续关注我的创作并给予积极的反馈和支持。这些赞、评论、阅读量等正向的反馈,让我觉得自己的创作得到了认可,同时也增强了我持续创作的动力。

其次,通过我的文章,我认识了很多志同道合的领域同行。他们对于我发布的内容提出了宝贵的建议和意见,我们共同探讨、交流,并一起进步。这样的交流和互动让我感到非常充实和满足。

最重要的是,创作让我不断学习和成长。在为读者提供有价值的内容的过程中,我会深入研究和思考,不断拓展自己的知识面和技能,这对于我的职业发展和个人成长都有着积极的影响。


日常

创作已经成为了我生活的一部分。无论是在工作还是在学习之余,我都会抽出时间来进行创作。写作已经成为了我记录和整理思路的方式,也是我与读者进行交流和分享的途径。每天都有新的想法和灵感涌现,我会不断地将它们变成文字,与大家共享。

当然,在有限的精力下,我需要平衡好创作、工作和学习的关系。我会根据自己的时间安排,合理分配时间和精力。有时候,我会将创作作为一种休闲放松的方式,让自己在繁忙的工作和学习之余,能够有一个宣泄和发展自我的空间。


往日回顾

1. 爬虫框架Scrapy学习笔记-3

2. 【操作系统】考研真题攻克与重点知识点剖析 - 第 2 篇:进程与线程

3. 【不正经操作】百度深度学习框架paddlepaddle本地运行-Python环境配置笔记

4. 【QEMU-tap-windows-Xshell】QEMU 创建 aarch64虚拟机(附有QEMU免费资源)

5. 【MongoDB-Redis-MySQL-Elasticsearch-Kibana-RabbitMQ-MinIO】Java全栈开发软件一网打尽

6. 【WSL/WSL 2-Redis】解决Windows无法安装WSL Ubuntu子系统与Redis安装

7. 决胜ACM算法竞赛:掌握Python编程的基石

8. 快速入门:使用 Spring Boot 构建 Web 应用程序

9. Go-Python-Java-C-LeetCode高分解法-第十二周合集

10. 【操作系统】考研真题攻克与重点知识点剖析 - 第 1 篇:操作系统概述

11. 【Vue3-Flask-BS架构Web应用】实践笔记1-使用一个bat脚本自动化完整部署环境

12. Go-Python-Java-C-LeetCode高分解法-第十一周合集

13. 【Pyqt5-Tkinter-Gradio-WxPython-kivy-Windows-Linux-香橙派】五种界面库跨平台两种人脸识别+活体检测功能实现

14. 【活体检测】“深度学习驱动的人脸反欺诈检测系统:性能提升与多模型支持“

15. 【Gradio-Windows-Linux】解决share=True无法创建共享链接,缺少frpc_windows_amd64_v0.2

16. [OpenCV-dlib]人脸识别功能拓展-通过随机要求头部动作实现活体检测

17. Go-Python-Java-C-LeetCode高分解法-第十周合集

18. 【OpenCV-PyQt5-PyGame-imutils】探索Python中的图像和视频捕获:性能分析与选择指南

19. 【香橙派-OpenCV-Torch-dlib】TF损坏变成RAW格式解决方案及python环境配置

20. Go-Python-Java-C-LeetCode高分解法-第九周合集

21. 【计算机组成原理】考研真题攻克与重点知识点剖析 - 第 2 篇:数据的表示和运算

22. 【计算机组成原理】考研真题攻克与重点知识点剖析 - 第 1 篇:计算机系统概述

23. Go-Python-Java-C-LeetCode高分解法-第八周合集

24. 【OpenCV-Torch-dlib-ubuntu】Vm虚拟机linux环境摄像头调用方法与dilb模型探究

25. 全面横扫:dlib Python API在Linux和Windows的配置方案

26. 突破算法迷宫:精选50道-算法刷题指南

27. Go-Python-Java-C-LeetCode高分解法-第七周合集

28. 图形化思维:Graphviz和DOT语言的艺术与实践

29. 深入了解Python和OpenCV:图像的卡通风格化

30. 踏入数据结构与算法的精彩世界

31. Scrapy+Selenium自动化获取个人CSDN文章质量分

32. Python神技:用极简代码征服LeetCode各种树的遍历算法

33. 【爬虫基础】万字长文详解XPath

34. Go-Python-Java-C-LeetCode高分解法-第六周合集

35. 爬虫框架Scrapy学习笔记-2

36. 【数据可视化】动态条形图Python代码实现

37. 爬虫框架Scrapy学习笔记-1

38. Java面向对象学习笔记-4

39. Go-Python-Java-C-LeetCode高分解法-第五周合集

40. Java面向对象学习笔记-3

41. 从零开始-与大语言模型对话学技术-gradio篇(4)

42. Java面向对象学习笔记-2

43. Java面向对象学习笔记-1

44. Java基础学习笔记-5

45. Java基础学习笔记-4

46. Java基础学习笔记-3

47. Java基础学习笔记-2

48. Java基础学习笔记-1

49. Go-Python-Java-C-LeetCode高分解法-第四周合集

50. 爬虫数据清洗可视化实战-就业形势分析

51. 自动化管理chromedriver-完美解决版本不匹配问题

52. Go-Python-Java-C-LeetCode高分解法-第三周合集

53. Go-Python-Java-C-LeetCode高分解法-第二周合集

54. Go-Python-Java-C-LeetCode高分解法-第一周合集

55. Retinaface+FaceNet人脸识别系统-Gradio界面设计

56. FaceNet人脸识别模型-Gradio界面设计

57. RetinaFace人脸检测模型-Gradio界面设计

58. Facenet实现人脸特征比对-深度学习学习笔记-2

59. Retinaface实现人脸检测与关键点定位-深度学习学习笔记-1

60. Gradio重复构建页面和多进程问题

61. 如何把 Gradio 应用上传到 Hugging Face

62. pip安装Python包安装的内存困境MemoryError—解析pip的下载与安装过程

63. 计算机组成原理习题-5

64. 计算机组成原理习题-4

65. 计算机组成原理习题-3

66. 计算机组成原理习题-2

67. 计算机组成原理习题-1

68. 朝花夕拾:回顾我的数据库课程设计-基于SqlServer2012+Flask+VUE3的电费收费管理系统

69. 朝花夕拾:回顾我的数据结构课程设计-基于C/C++/QT一元稀疏多项式计算器

70. 【GitHub】SSL certificate problem: unable to get local issuer certificate 的一种解决方案

71. 朝花夕拾:回顾我的C语言课程设计-学籍管理系统

72. selenium+Excel半自动化爬虫答题

73. 如何使用ChromeDriverManager 来管理ChromeDriver

74. 半自动化使用.bat手动打包迁移python项目

75. 打包gradio应用的一次成功尝试

76. 学习之旅:揭秘AI绘画与视频生成的奥妙(2)

77. 学习之旅:揭秘AI绘画与视频生成的奥妙(1)

78. 枫林幽梦【 InsCode Stable Diffusion 美图活动一期】

79. 从零开始-与大语言模型对话学技术-gradio篇(3)

80. 从零开始-与大语言模型对话学技术-gradio篇(2)

81. 从零开始-与大语言模型对话学技术-gradio篇(1)

憧憬

对于未来,我有着一些职业规划和创作规划。我希望能够不断提升自己的技术能力,深入研究某个领域,并成为该领域的专家。同时,我也希望能够继续扩大我的读者群体,与更多的人分享知识和经验。我憧憬着能够在行业中取得更多的成就,并对技术的发展做出积极的贡献。

对于未来,我怀揣着一颗对技术无限热爱的心,坚信创作将引领我走向更加广阔的领域。我憧憬着通过持续学习和不懈努力,不仅提升个人的技术水平,更希望在某一个领域成为专业的技术专家。我的创作之旅将不断向前,迎接更多技术的挑战,为行业的发展贡献一份力量。

Tips

  1. 您发布的文章将会展示至 里程碑专区 ,您也可以在 专区 内查看其他创作者的纪念日文章
  2. 优质的纪念文章将会获得神秘打赏哦

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/140210.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

深度学习的集体智慧:最新发展综述

一、说明 我们调查了来自复杂系统的想法,如群体智能、自组织和紧急行为,这些想法在机器学习中越来越受欢迎。人工神经网络正在影响我们的日常生活,从执行预测性任务(如推荐、面部识别和对象分类)到生成任务&#xff08…

RT-DETR算法改进:更换损失函数DIoU损失函数,提升RT-DETR检测精度

💡本篇内容:RT-DETR算法改进:更换损失函数DIoU损失函数 💡本博客 改进源代码改进 适用于 RT-DETR目标检测算法(ultralytics项目版本) 按步骤操作运行改进后的代码即可🚀🚀🚀 💡改进 RT-DETR 目标检测算法专属 文章目录 一、DIoU理论部分 + 最新 RT-DETR算法…

从0到0.01入门React | 008.精选 React 面试题

🤍 前端开发工程师(主业)、技术博主(副业)、已过CET6 🍨 阿珊和她的猫_CSDN个人主页 🕠 牛客高级专题作者、在牛客打造高质量专栏《前端面试必备》 🍚 蓝桥云课签约作者、已在蓝桥云课上架的前后端实战课程《Vue.js 和 Egg.js 开发企业级健康管理项目》、《带你从入…

自动计算零售数据分析指标?BI软件表示可行

随着BI技术的飞速发展,借助系统来计算分析指标也不是什么难事,即便是面对组合多变的零售数据分析指标,奥威BI软件也依旧可以又快又精准地完成指标计算。 BI软件可以自动计算零售数据分析指标,如销售额、库存量、订单量等。在计算…

[工业自动化-11]:西门子S7-15xxx编程 - PLC从站 - 分布式IO从站/从机

目录 一、什么是以分布式IO从站/从机 二、分布式IO从站的意义 三、ET200分布式从站系列 一、什么是以分布式IO从站/从机 在工业自动化领域中,分布式 IO 系统是目前应用最为广泛的一种 I/O 系统,其中分布式 IO 从站是一个重要的组成部分。 分布式 IO …

Redis系列-四种部署方式-单机部署+主从模式+哨兵模式【7】

目录 Redis系列-四种部署方式-单机部署主从模式【7】redis-四种部署模式单机模式主从模式数据同步的方式全量数据同步增量数据同步 Redis哨兵模式总结缺点:哨兵模式应用sentinel.conf配置项 REF 个人主页: 【⭐️个人主页】 需要您的【💖 点赞关注】支持…

移动医疗科技:开发互联网医院系统源码

在这个数字化时代,互联网医院系统成为了提供便捷、高效医疗服务的重要手段。本文将介绍利用移动医疗科技开发互联网医院系统的源码,为医疗行业的数字化转型提供有力支持。 智慧医疗、互联网医院这一类平台可以通过线上的形式进行部分医疗服务&#xff…

59基于matlab的爬行动物搜索算法(Reptile search algorithm, RSA)

基于matlab的爬行动物搜索算法(Reptile search algorithm, RSA)一种新型智能优化算法。该算法主要模拟鳄鱼的捕食行为,来实现寻优求解,具有收敛速度快,寻优能力强的特点。程序已调通,可直接运行。 59matlab…

云原生微服务架构及实现技术

云原生是一种技术理念和架构方法,它充分利用云计算的优势,将应用程序和基础设施进行优化,以适应云环境的特性。云原生的设计原则主要包括弹性、韧性、安全性、可观测性、灰度等,旨在让企业在云环境中实现轻量、敏捷、高度自动化的…

从0开始python学习-33.夹具@pytest.fixture(scope=““,params=““,autouse=““,ids=““,name=““)

目录 1. 创建夹具 1.1 pytest方式 1.2 unittest方式 2. 使用夹具 2.1 通过参数引用 2.2 通过函数引用 3. 参数详解 3.1 scope:作用域 3.2 params-参数化 3.3 autouseTrue表示自动使用,默认为False 3.4 ids:设置变量名 3.5 name&am…

[ARM入门]ARM模式及其切换、异常

ARM技术特征 ARM处理器有如下特点 体积小、功耗低、成本低、性能高支持Thumb(16位)/ARM(32位)双指令集,能很好地兼容8位/16位器件大量使用寄存器,指令执行速度更快大多数数据操作都在寄存器中完成寻址方式…

Java中的7大设计原则

在面向对象的设计过程中,首先需要考虑的是如何同时提高一个软件系统的可维护性和可复用性。这时,遵从面向对象的设计原则,可以在进行设计方案时减少错误设计的产生,从不同的角度提升一个软件结构的设计水平。 1、单一职责 一个类…

【Redis】set 集合

上一篇:list 列表 https://blog.csdn.net/m0_67930426/article/details/134364315?spm1001.2014.3001.5501 目录 Sadd Smembers Sismember Scard Srem ​编辑Srandomember Spop Smove 集合类 Sdiff Sinter Sunion 官网 https://redis.io/commands/?…

Elasticsearch:Lucene 中引入标量量化

作者:BENJAMIN TRENT 我们如何将标量量化引入 Lucene。 Lucene 中的自动字节量化 虽然 HNSW 是一种强大而灵活的存储和搜索向量的方法,但它确实需要大量内存才能快速运行。 例如,查询 768 维的 1MM float32 向量大约需要 1,000,000*4*(7681…

cocosCreator 之 Bundle使用

版本: v3.4.0 语言: TypeScript 环境: Mac Bundle简介 全名 Asset Bundle(简称AB包),自cocosCreator v2.4开始支持,用于作为资源模块化工具。 允许开发者根据项目需求将贴图、脚本、场景等资源划分在 Bundle 中&am…

深度学习基于python+TensorFlow+Django的花朵识别系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 花朵识别系统,基于Python实现,深度学习卷积神经网络,通过TensorFlow搭建卷积神经…

05-Spring中Bean的生命周期

Bean的生命周期 生命周期就是对象从创建开始到最终销毁的整个过程 , Spring其实就是一个管理Bean对象的工厂,它负责对象的创建和销毁等 Bean生命周期的管理可以参考Spring的源码:AbstractAutowireCapableBeanFactory类的doCreateBean()方法 研究生命周期的意义&am…

【案例】超声波测距系统设计

1.1 总体设计 1.1.1 概述 学习了明德扬至简设计法和明德扬设计规范,本人用FPGA设计了一个测距系统。该系统采用超声波进行测量距离再在数码管上显示。在本案例的设计过程中包括了超声波的驱动、三线式数码管显示等技术。经过逐步改进、调试等一系列工作后&#xf…

Vue中的常用指令v-html / v-show / v-if / v-else / v-on / v-bind / v-for / v-model

前言 持续学习总结输出中,Vue中的常用指令v-html / v-show / v-if / v-else / v-on / v-bind / v-for / v-model 概念:指令(Directives)是Vue提供的带有 v- 前缀 的特殊标签属性。可以提高操作 DOM 的效率。 vue 中的指令按照不…

Jenkins简介及Docker Compose部署

Jenkins是一个开源的自动化服务器,用于自动化构建、测试和部署软件项目。它提供了丰富的插件生态系统,支持各种编程语言和工具,使得软件开发流程更加高效和可靠。在本文中,我们将介绍Jenkins的基本概念,并展示如何使用…