字符编码掠影：现代编码模型--技术头条 -- 微博大V帮你宣传技术博文开发者头条码农头条

co colobu.com / 2025-01-20 00:00

如何将图片编码成base64?

这篇文章介绍了如何使用 Go 语言将图片转换为 Base64 编码，适用于本地和远程图片。作者提供了完整的代码示例，演示了如何读取图片文件、检测其 MIME 类型，并生成包含适当数据 URI 方案头的 Base64 编码字符串。这些步骤对于在网页中嵌入图片或通过 API 上传图片等场景非常有用。

适合人群：Go 语言开发者，尤其是需要处理图片编码、网络传输或网页嵌入图片的工程师。

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hu hubojing.github.io / 2024-08-06 08:12

【大模型系列】指令微调

本文总结了大模型中的指令微调（Instruction Tuning）技术，重点介绍了如何通过指令化数据对大语言模型进行参数微调以提升任务性能。文章探讨了数据构建方法如Self-Instruct和Evol-Instruct，以及微调策略包括优化设置和高效微调方法。通过这些技术，模型可以在多任务场景中表现出色。此内容对希望提升大语言模型能力的研究者和开发者具有参考价值。

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hu hubojing.github.io / 2024-08-06 08:11

【大模型系列】提示学习

本文介绍了提示学习（Prompt Learning）的基础概念和应用场景。作者详细讨论了提示学习在大语言模型中的作用，以及如何通过优化提示来提高模型的任务表现。文章还分享了在实际应用中调整和设计提示的技巧，并探讨了该技术在自然语言处理中的未来发展趋势。这篇文章为希望利用大模型进行高效自然语言处理的开发者提供了有价值的见解。

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co colobu.com / 2024-08-06 07:54

如何将图片编码成base64?

图片的 base64 编码在多种上下文中都很有用。当需要通过旨在处理文本数据的媒体存储或传输图片时，它通常会被使用，比如嵌入到网页或者通过 API 上传图片。这篇文章将介绍如何使用 Go 标准库得到任何图片的 base64 编码的值。

在 Go 中将图片转换为其 base64 表示很容易。所有你需要做的是将文件读取为字节 slice并使用包 encoding/base64 对其进行编码。

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bl blog.codingnow.com / 2024-05-05 23:26

大批量动画模型的优化

最近和公司一个开发团队探讨了一下他们正在开发的游戏中遇到的性能问题，看看应该如何优化。这个游戏的战斗场景想模仿亿万僵尸(They are billions）的场景。在亿万僵尸中，场景中描绘了上万的僵尸潮，但我们这个游戏，超过 500 个僵尸就遇到了性能问题。固然，手机的硬件性能比不上 PC ，但 500 这个数量级还是略低于预期。

对于游戏中大量类似的动画物体，肯定有方法可以优化。

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co www.codedump.info / 2024-03-21 23:25

从存储模型聊一聊时序数据库的应用场景

本文介绍时序数据库的存储模型，只有理解了时序数据的存储模型，才能更好的了解时序数据库的优缺点以及其适用场景。

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co www.codedump.info / 2024-03-21 23:23

图解一致性模型

本文使用大量的图例，同时没有难懂的公式，意图解释清楚一致性模型要解决什么问题，以及三种一致性模型：顺序一致性、线性一致性、因果一致性。

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so soulteary.com / 2024-03-21 22:55

使用零一万物 200K 模型和 Dify 快速搭建模型应用

本篇文章，我们聊聊如何使用 LLM IDE (Dify) 快速搭建一个模型应用，以及使用超长上下文的 200K 模型，完成懒人式的电子书翻译。

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wi wiki.eryajf.net / 2024-03-12 22:53

自 OpenAI 公司于2022 年 11 月 30 日发布 ChatGPT 以来，经过 23 年一整年的发展之后，大模型的概念已逐渐普及，各种基于大模型的周边产品，以及集成层出不穷，可以说已经玩出花来了。在这个过程中，也有不少本地化的模型应用方案冒了出来，针对一些企业知识库问答的场景中，模型本地化是第一优先考虑的问题，因此如何在本地把模型调教的更加智能，就是一个非常重要的技能了。在 23 年的时候，我也接触过一些本地模型的开源项目(比如 LocalAI)，当时在本地部署跑起来之后，发现交互的体验，回答的速度，以及智能程度，都远低于预期。最近又一次了解本地模型的玩法，从微信群里了解到了 ollama，经过几天业余时间的研究及了解，发现现在模型本地化的玩法，以及能力都早已不可同日而语，本文，将记录我这几天来对于 ollama 的粗浅认识以及快速入门玩起来。

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bl blog.yuanpei.me / 2024-03-12 22:29

使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型的一次尝试

本文旨在尝试使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型，随着人工智能的快速发展，我们逐渐认识到私有化部署的重要性和潜力。在此背景下，llama.cpp 作为一个纯 C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理工具，提供了在本地环境下高性能的 AI 推理能力。在这篇文章中，我们可以了解到 llama.cpp 具有在 GPU 和 CPU 环境下运行的灵活性，满足私有化部署的需求。文章详细介绍了 llama.cpp 编译和部署的过程，为读者提供了一份在本地部署 AI 大模型的教程。私有化部署的 AI 大模型，相比于 ChatGPT 这类通用大模型，更注重数据隐私和安全性，对云服务的依赖更少，可以做到更好的本地化控制。虽然编译 llama.cpp 有一定的复杂性，AI 大模型的下载、转化、量化需要一定的耐心，可当本地的 AI 应用运行起来的那一刻，博主觉得这一切完全值得。

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