Exception Error while deserializing header HeaderTooLarge Exception Error while deserializing header HeaderTooLarge 这个问题就是模型文件不对，要不就是一个模型文件也没有，默认的也没有，要不就是文件损坏了。好一个好的模型， 或者通用的模型就行了。 如何用LlamaIndex和lanchain实现RAG 要使用LlamaIndex和lanchain实现RAG，您可以按照以下步骤进行操作： 首先，确保您已在lanchain上安装了LlamaIndex的合约。可以通过使用truffle等工具来完成合约的部署和配置。 在LlamaIndex合约中，定义一个结构体来表示RAG（Red, Amber, Green）指标。该结构体可以包含指标名称、权重和评级等属性。 添加适当的函数来创建、更新和查询RAG指标。例如，您可以添加一个名为"createRAG"的函数来创建新的RAG指标，并将其保存到LlamaIndex中。 实现一个评估函数，该函数将接收 ...

backgroundremover抠图AI 背景卸妆？自动移除图像背景的神器：backgroundremover 该项目通过 AI 技术，可自动移除图片和视频中的背景。它使用起来十分简单，可以直接在线上传图片或视频，然后选择保留物体的类别，可以是人物或事物，稍等片刻即可下载处理后的结果。 https://github.com/nadermx/backgroundremover

chromadb chromadb是一种什么样的数据库，在什么场景使用chroma数据库。 ChromaDB是一种高性能的时间序列数据库，主要针对存储和分析大规模的时间序列数据。它被设计用于处理和查询实时数据，例如传感器数据、日志数据、度量指标等。 ChromaDB适用于许多场景，包括但不限于以下几个方面： 物联网应用：由于物联网设备产生的海量传感器数据，ChromaDB可以快速存储和查询这些时间序列数据，并支持实时分析和可视化。 金融领域：金融市场产生大量的交易数据和市场行情数据，ChromaDB可以帮助快速处理这些时间序列数据，并进行实时风险管理和决策支持。 运营监控：对于需要实时监控系统状态、网络流量、服务器指标等运营数据的场景，ChromaDB可以提供高性能的存储和查询能力，并支持实时报警和事件触发。 日志分析：对于大规模系统产生的日志数据，ChromaDB可以高效地存储和检索这些时间序列日志，并进行快速问题定位和故障排查。 应用性能监控：通过收集应用程序产生的度量指标、性能统计等时间序列数据，ChromaDB可以提供实时监控和分析，帮助优化和调试应用程序 ...

ComfyUI Deploy 你可以选择使用原始的 ComfyUI 界面，或者使用他们生成的 API，自己的前端界面。 很容易就可以吧 ComfyUI 的工作流变成产品，比如直接搞个 SVD 视频生成的服务。 SVD 效果是好，对普通人来说门槛还是高。其实只需要上传图片点确定就行。 使用步骤： 1）安装这个服务的 ComfyUI 插件 2）去网站申请对应的 Key 3）本地 ComfyUI 中选择你的工作流填入 Key 上传 4）去网站新建一台机器，选择你的工作流运行就行 https://github.com/BennyKok/comfyui-deploy?tab=readme-ov-file&continueFlag=22d463803a5e9fe20c66258db2d14df1

Graylog威胁日志处理 如何在Linux上安装Graylog系统 要在Linux上安装Graylog系统，您可以按照以下步骤进行操作： 安装Java运行时环境（JRE）：Graylog需要Java运行时环境来运行。您可以使用以下命令安装OpenJDK 8： sudo apt-get update sudo apt-get install openjdk-8-jre-headless 导入Graylog GPG密钥：使用以下命令导入Graylog的GPG密钥，以便系统可以验证软件包的完整性： wget https://packages.graylog2.org/repo/packages/graylog-4.2-repository_latest.deb.sha256 wget https://packages.graylog2.org/repo/packages/graylog-4.2-repository_latest.deb sha256sum -c graylog-4 ...

ElasticSearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它是基于Apache Lucene构建的。它具有高可用性、可扩展性和实时性等特点。ElasticSearch被广泛应用于构建实时的、可扩展的全文搜索和分析系统。 首先，ElasticSearch采用了分布式架构，可以将数据进行分片和复制，并在多个节点上进行存储和处理。这样可以实现高可用性和横向扩展，提供更好的性能和容错能力。 其次，ElasticSearch具有快速的搜索速度，能够在毫秒级别内返回结果。这得益于它基于倒排索引的搜索方式以及并行处理能力。 此外，ElasticSearch支持多种数据类型的搜索和分析。除了全文搜索之外，还支持结构化数据、地理位置数据等多种类型的查询。 另外，ElasticSearch提供了灵活而强大的查询语言，可以进行复杂的查询操作。用户可以通过关键字匹配、范围查询、聚合等功能来满足不同场景下的需求。 此外，ElasticSearch还具备实时分析能力。它可以对大规模数据进行聚合、统计和可视化，并支持实时更新。 由于采用了分布式架构，ElasticSearch具有良好的可扩展性。用户可以根据需要增 ...

Flink时间窗口 Flink的部署与使用。 给出一个FLink 1.15的Flink时间窗口的处理代码 import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; public class WindowProcessing { public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<String> dataStrea ...

用于多模式文档理解的布局感知生成语言模型 DocLLM: A layout-aware generative language model for multimodal document understanding （用于多模式文档理解的布局感知生成语言模型） 论文：arxiv.org/abs/2401.00908 论文摘要： 企业文档（例如表格、发票、收据、报告、合同和其他类似记录）通常在文本和空间模态的交汇处携带丰富的语义。复杂布局提供的视觉提示对于有效理解这些文档起着至关重要的作用。 在本文中，我们提出了 DocLLM，它是传统大型语言模型 (LLM) 的轻量级扩展，用于对视觉文档进行推理，同时考虑文本语义和空间布局。我们的模型与现有的多模态LLM不同，它避免了昂贵的图像编码器，并且只专注于边界框信息以合并空间布局结构。 具体来说，通过将经典 Transformer 中的注意力机制分解为一组解开的矩阵来捕获文本和空间模态之间的交叉对齐。此外，我们设计了一个学习填充文本片段的预训练目标。这种方法使我们能够解决视觉文档中经常遇到的不规则布局和异构内容。预训练模型使用大规模指令数据集 ...

视频生成模型：构建虚拟世界的模拟器 翻译了OpenAI关于Sora相关的技术报告：《Video generation models as world simulators | 视频生成模型：构建虚拟世界的模拟器》 这篇技术报告主要介绍了两方面内容：(1) OpenAI如何将各种类型的视觉数据转化为统一的表示形式，从而实现生成模型的大规模训练；(2) 对 Sora 模型能力和局限性的定性评价。 报告中没有包含模型和实施的详细信息。 Sora 属于扩散型 Transformer（diffusion transformer）。 我们知道，传统的 Transformer，主要有Encoder和Decoder，Encoder是将文本编码成 Token，从而可以将自然语言变成可以统一处理的数字或代码。而 Decoder 则是将 Token 反向解码成文本。 而 Sora 也是类似的思路，只不过它编码的结果不是Token，报告里面叫 Patches（中文暂译做补片），Encoder 将视频压缩为低维潜空间，再将其分解为 Patches。同样 Sora 也能从 Patches 反向解码成视频图像。（ ...

all in one 横向拼接两张图 ffmpeg -i y1.jpg -i l.jpg -filter_complex hstack vout3.jpg 改变图像的大小 。 ffmpeg -i y1.jpg -vf scale=581:412 vout1.jpg