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Yan 的杂物志_个人主页分享
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Obsidian高亮卡片
Created2025-04-27|2_Note0_Technic0_工具笔记工具Obsidian
用 Obsidian 的 callout 语法来高亮重点段落 [!quote] 感悟 妒忌不是软弱,而是“想赢却输”的复杂情绪。 [!info] 提示信息(Info) 这是一般性的提示或说明。 [!note] 笔记(Note) 一些补充信息或作者笔记。 [!tip] 小技巧(Tip) 实用的小建议或窍门。 [!important] 重要内容(Important) 请务必注意的信息。 [!warning] 警告(Warning) 潜在问题或风险提示。 [!caution] 小心(Caution) 更温和一点的警告。 [!quote] 引用(Quote) 引用名人、书籍、对话等。 [!question] 问题(Question) 一个值得深入思考的问题。 [!check] 检查清单(Check) ✅ 适合做复盘或回顾。 [!abstract] 摘要(Abstract) 用于总结内容。 [!example] 示例(Example) 一个具体的例子说明。 [!success] 成功(Success) 表示正面的结果或状态。 推荐 [!que ...
OpenAI 最新 gpt-4.1 使用对比
Created2025-04-20|2_Note0_Technic0_工具GPT应用模型工具
250414 更新 OpenAI 更新 gpt-4.1 查看价格详情:价格信息 性价比之王:gpt-4.1 最实惠价格:gpt-4.1-nano 性能官方对比:查看链接 gpt-4.1 相较 gpt-4o:提升了能力、增加了窗口,且价格更低 gpt-4.1-nano 相较 gpt-4o-mini:性能相当,但速度更快、窗口更大,价格更低 使用体验:在 openrouter 上,gpt-4.1 运行速度还挺快的
OpenRouter大语言模型接入平台
Created2025-04-20|2_Note0_Technic0_工具GPT应用模型工具
网址: https://openrouter.ai/ 1 简介 OpenRouter 是一个开放协议的“大语言模型接入平台”。用户可以在一个平台上使用统一的 API 接口和统一的 APIKey 调用各种模型。 1.1 优点 支持多种模型,涵盖国外主流模型(如 OpenAI、Anthropic(Claude)、Google(Gemini)、Mistral、Meta(LLaMA)等) 提供部分免费模型并有免费额度 支持国内信用卡支付,无需科学上网 1.2 适合对象 AI 应用开发者(快速测试和切换模型) 对模型效果有比较需求的用户 不愿意注册多家 API 的使用者 2 聊天功能 2.1 初次使用 登录后方可使用,支持 gmail 登录(登录和付费操作自动跳转) 与主流模型聊天需使用付费帐户(credit) 可使用招行信用卡充值:$10+ 手续费=¥79.79(按需付费) 点击右上角的“add model”添加模型,目前有 396 个模型 搜索“free”可筛选免费模型;使用免费模型默认允许运用聊天数据训练模型,可在 https://openrouter.ai/se ...
模型兼容OpenAI API指南
Created2025-04-20|2_Note0_Technic0_工具GPT应用模型工具
Gemini 模型兼容 OpenAI API 文档链接: Google开发者博客 API 地址: base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/" Claude 模型兼容 OpenAI API 文档链接: Anthropic文档 API 地址: base_url="https://api.anthropic.com/v1/" OpenAI 推理调用获取思考内容 文档链接: DeepSeek API指南 思考内容存放在:response.choices[0].message.reasoning_content
面向对话式诊断人工智能
Created2025-04-18|2_Note0_Technic2_算法19_大模型垂直领域应用
123456英文名称:Towards Conversational Diagnostic AI中文名称:向对话式诊断人工智能链接: http://arxiv.org/pdf/2401.05654v1作者: Tao Tu, Anil Palepu, Mike Schaekermann, Khaled Saab, Jan Freyberg, Ryutaro Tanno, Amy Wang, Brenna Li, Mohamed Amin, Nenad Tomasev, Shekoofeh Azizi, Karan Singhal, Yong Cheng, Le Hou, Albert Webson, Kavita Kulkarni, S Sara Mahdavi, Christopher Semturs, Juraj Gottweis, Joelle Barral, Katherine Chou, Greg S Corrado, Yossi Matias, Alan Karthikesalingam, Vivek Natarajan机构: 日期:2024-01-11 1 摘要 目标:开发 ...
Obsidian使用大模型_ 插件ExMemoTools使用指南
Created2025-04-13|2_Note0_Technic0_工具笔记工具Obsidian插件
今天向大家介绍一款强大的 Obsidian 插件——ExMemo Tools。该插件通过引入 LLM(大模型)来提升 Obsidian 的工作效率。下面我将详细讲解其使用方法。 1 安装 首先,在插件社区中下载并安装该插件。进入设置界面后,配置好大模型的相关参数,即可轻松上手。 2 主要功能 插件提供以下四大功能: 智能编辑:对选中内容进行智能编辑;根据上下文自动续写。 目录管理:为当前文件选择适合的目录并移动。 生成元数据:自动生成文件相关的元数据。 创建索引:生成目录及子目录的索引,并批量生成文件元数据。 3 智能编辑功能 3.1 编辑选区 编辑选区内容,具体步骤如下: 选择需要编辑的文字。 打开命令菜单选择:ExMemo Tools 智能编辑。 查看系统展示的提示词列表,也可输入新的提示词。 选择提示词,处理结果将插入选区之后,不直接修改选区。 设置页面提供以下配置: 管理、排序、编辑提示词,灵活调整优先级和内容。 3.2 续写功能 在当前光标位置续写文本: 将光标置于待续写位置。 打开命菜单选择:ExMemo Tools 续写下一句。 系统根据上下文生成续写文本。 ...
论文阅读_Citrus_在医学语言模型中利用专家认知路径以支持高级医疗决策
Created2025-04-11|2_Note0_Technic2_算法19_大模型垂直领域应用
1234567英文名称:Citrus: Leveraging Expert Cognitive Pathways in a Medical Language Model for Advanced Medical Decision Support中文名称:Citrus:在医学语言模型中利用专家认知路径以支持高级医疗决策链接: http://arxiv.org/pdf/2502.18274v2代码: https://github.com/jdh-algo/Citrus作者: Guoxin Wang, Minyu Gao, Shuai Yang, Ya Zhang, Lizhi He, Liang Huang, Hanlin Xiao, Yexuan Zhang, Wanyue Li, Lu Chen, Jintao Fei, Xin Li机构: JD Health International Inc日期:2025-02-25 1 摘要 目标:介绍 Citrus,一个医学语言模型,旨在模拟医疗专家的认知过程,以改善医学推理任务。 方法:通过新颖的方法训练模型,使用模拟专家疾病推理数据,捕获 ...
电动奶泡壶拉花技巧
Created2025-04-07|1_Data生活
我:用奶泡杯能不能做出拉花的奶泡? 4o:你是用什么型号的奶泡杯?我可以更具体点说。 我:电动奶泡壶(那种一键搞定的)可加热的 4o:你这设备完全可以整出像样的奶泡了!电动奶泡壶(可加热那种)其实是家庭拉花界的入门神器,关键就看这几点: 全脂牛奶 > 低脂 > 植物奶**。 加热 + 打泡”模式**,这样更接近“湿奶泡”状态,适合拉花。 打完后不要马上倒!先: 把壶拿起来轻敲几下桌面,打破大气泡。 顺时针旋转奶泡几圈,让它变得光亮流动,像乳胶漆那种质感。 注意 拿铁液位不要太满,给奶泡留空间。 倒奶泡时壶嘴靠近杯面,一开始从高处倒进去混合,再拉近倒“花”。 “奶泡观测标准”(可以叫它《奶泡五段诀》😎),以后打完奶泡,快速判断今天这壶能不能出花儿: 看亮度:奶泡够不够“反光” 看流动性:是否“倒得动” 看声音:轻磕杯子有无“气泡崩裂”声 看拉丝:拿勺子挑一勺奶泡,滴回壶中 看融合:倒入浓缩咖啡后,奶泡是否“自然融合”:中段下沉、后段慢慢浮出一点图案 我:拉花的时候,先高后低,原理是什么?因为打奶泡的时候打进了气,所以先拉高,融合之后混合液就变成了比一般水更轻 ...
使用辅助编程的一些思考
Created2025-04-04|2_Note0_Technic0_工具编程工具
1 引子 最近使用辅助编程比较频繁,也在思考: 它的出现对程序员来说是利大于弊还是弊大于利。 对非程序员来说,有了辅助编程是否就能达到程序员的水平? 目前,辅助编程还不能解决哪些问题呢? 1.1 使用场景 1.1.1 程序员角度 先从程序员的角度看看。 在熟悉的情境下,当我们面对熟悉的问题时,可能会需要编写大量逻辑代码。在这种情况下,机器可以帮助我们自动生成部分代码,从而加速开发过程。 对于不熟悉的架构和语法,机器辅助变成能够生成整体示例和语法正确的代码,从而避免因为语法错误而浪费时间;帮助理解和快速上手,并且更容易理解系统的工作原理。 在调试过程中,对于一些简单的问题,机器可以提供快速的反馈和解决方案,从而节省我们的时间;对于复杂问题可能无法直接解决,但可以提供一些建议思路,来减少查找和定位的过程。公平地说,与之前手动查找问题相比,提效很多。 辅助编程也有一些问题,如多端联调比较困难;如果一些小众工具没有提供文档,辅助编程工具也不知道如何使用。虽然理论上可以通过 Agent 和 RAG 来解决这些问题,但实际实现起来比较麻烦。 1.1.2 非程序员角度 再从非程序员的角度看看,一 ...
Edge TTS开源项目简介
Created2025-04-04|2_Note3_Paper0_AITTS
免费使用 Microsoft Edge 项目地址:https://github.com/rany2/edge-tts 1 功能 语音合成支持各种主流语言,并可调节合成速度、音量和音高。我测试了一下,中文 300 字的合成时间约为 3 秒,600 字约为 6 秒。 从效果来看,语气和情感表达比传统技术(相对旧版讯飞)更好,清晰度和准确率也很高。虽然不能定制,但一般用户无需定制,只要合成效果不出戏即可。 2 原理 模拟 edge 浏览器行为,远程调用 microsoft 语音合成服务。 3 安装 1$ pip install edge-tts 4 查看支持的语言和声音 1edge-tts --list-voices 5 合成中文 5.1 命令行调用 1$ edge-tts --text "我正在测试" --write-media hello.mp3 --voice zh-CN-YunxiNeural 5.2 Python 程序调用 12345678import edge_ttsTEXT = "我正在测试"VOICE = "zh-CN-Yun ...
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