如果返回结果是 True，则说明环境已经搭建好；如果返回是 False，则说明环境还有问题。如果上述安装都没有问题，那么可能和笔者一样，是 Manjaro 当前启用了开源的 Nouveau 显卡驱动，需要将其禁用，然后再安装最新的 Nvidia 闭源驱动（详见下文）。
本文收集了大量抓包工具，近40款，涵盖了各种开发语言（Java，C#，Delphi，C，C++，Objective-C，Node.js，Go，Python）、各类前端（GUI，TUI，CUI，Web UI，Browser Addon），请大家赏析。
开源（OS）正在驱动生成式 AI 的创新。得益于像 GitHub 和 Hugging Face 等学术研究平台，我们得以见证 AI 技术的蓬勃发展。但值得注意的是，OpenAI、Anthropic 等越来越多的科技公司选择不公开模型的代码和权重。
一直以来，LLM智能体被众多业界AI大佬看好，甚至有望成为将人类从琐碎工作中解放出来的利器。
先是 Meta 开源代码专用大模型 Code Llama，且免费商用。效果也非常好，Code Llama 在 HumanEval 和 MBPP 代码数据集上的一次生成通过率（pass@1）轻松超越 GPT-3.5，其中「Unnatural」版本的 pass@1 逼近了原始 GPT-4（OpenAI 在今年 3 月 GPT-4 技术报告中的数据）。
看任何事情都具有两面性，开源有开源的劣势，闭源也有闭源的优势，虽然我喜欢并且提倡使用开源软件，但开源软件并不是万能的，在特定的场景下还是需要闭源来支撑。咱先说闭源。气象部门的软件开发大多采用项目制外包，承接公司一般根据需求进行定制化开发。虽然大多数项目合同要求公司提交源代码及说明文档，但有几个气象单位建立了自己的代码库和文档库呢？一个项目一个源码包，闲置在电脑的某个角落再也不碰了，升级运维呢就是谁开发谁管，满足项目要求了就不再管优化升级的事儿了。这就导致软件系统没有生命力、升级优化跟不上节奏、重复开发重复建设频繁等诸多问题的出现。当然也有些现实问题摆在面前，有些气象部门根本就没有信息系统建设部门，也缺少信息系统开发的人员来管理本单位的信息系统开发和建设，常常是派一个学气象专业的人盯着项目、和开发公司对接，只能做到需求的解释传达，很难做到本单位气象软件系统建设的长远规划和规范实施，更别说去阅读和管理开发公司的程序源码了。问题和困难都有，但并不是不可解决的，“借他山之石，逐己身之玉”。作为气象部门，寻找到一家靠谱的可长期合作的开发公司是多么的重要。气象业务系统真正的价值在于应用，在于快速响应业务变化，在于有旺盛的生命力，而这些就需要标准化、规范化、可复用、高性能的开发模式做支撑。软件的核心在于程序源码，我们可以不去开发源码，但不能不去管理源码、应用源码。靠谱的乙方合作公司加上有软件工程建设思维的气象甲方，联合打造一套只为自己气象业务应用的闭源仓库、文档仓库，于公于私都将是一件提升业务核心竞争力的事情。
形态学里把腐蚀和膨胀单独拿了出来，其他操作（保括膨胀和腐蚀的组合操作）都叫形态学变换。 opencv里有包：cv2.morphologyEx() morphology ：译文 形态学 使用python +opencv讲解
OpenCV 还提供了一种高效且易用的图像形态学变换接口。图像形态学有其特定的发展领域，特别是在计算机视觉发展早期，已经发展出了很多的形态学方法。大部分都是为某个特定目的而产生的，其中一些更是沿用了很长一段时间。基本上，所有的形态学操作都基于两种原始操作，接下来的讲述也将以这两点开始，循序渐进发展到更加复杂的操作，每个更加复杂的操作都将通过前面的方法来表示。
综上所述，开源和闭源对大模型技术的发展都有利，但具体影响取决于不同方面的权衡。开源在数据共享、算法创新和业务拓展方面具有优势，能够推动技术的快速发展和广泛应用。然而，闭源在技术创新保护、数据安全性和专业支持方面可能更具优势，能够吸引特定需求的客户。因此，在实际应用中，企业可以根据自身需求和目标选择适合的开源或闭源策略，以推动大模型技术的发展和应用。
在当今数字化时代，开源与闭源软件一直是技术界争论的热点话题。随着人工智能技术的快速发展，特别是大模型（如GPT-4等）的广泛应用，这个辩论在大模型技术的背景下变得更加引人注目。本文将探讨开源与闭源的优劣势比较，以及它们对大模型技术发展的影响，最后提出对未来大模型发展方向的建议。
又是平常的一天，程序开发人员在Stack Overflow上又发了八千多个工作中遇到的问题。他们到底对哪些技术抱有疑问呢？随着时间的变化，话题变化的趋势如何呢？
如果你已经有了代理服务器的话那么就可以设置网络代理了。找到设置，进入网络，然后设置相应的代理，并点击应用到系统。之后就可以使用浏览器畅游网络了。
进入2023年以来，ChatGPT的成功带动了国内大模型的快速发展，从通用大模型、垂直领域大模型到Agent智能体等多领域的发展。但是生成式大模型生成内容具有一定的不可控性，输出的内容并不总是可靠、安全和负责任的。比如当用户不良诱导或恶意输入的时候，模型可能产生一些不合适的内容，甚至是价值观倾向错误的内容。这些都限制了大模型应用的普及以及大模型的广泛部署。
数学推理是现代大型语言模型（LLM）的一项关键能力。尽管这一领域近来进展不错，但闭源和开源 LLM 之间仍然存在明显的差距——GPT-4、PaLM-2 和 Claude 2 等闭源模型主宰了 GSM8K 和 MATH 等常用数学推理基准，而 Llama、Falcon 和 OPT 等开源模型在所有基准上都大幅落后。
开源和闭源，两种截然不同的开发模式，对于大模型的发展有着重要影响。开源让技术共享，吸引了众多人才加入，推动了大模的创新。而闭源则保护了商业利益和技术优势，为大模型的商业应用提供了更好的保障。开源和闭源一个争议已久的而话题，就像我们考试永远喜欢开卷，但是发现开卷之后题目更加难了，所以到底你支持哪一方面呢？前言 – 人工智能教程
我理解也是不会的，虽然VBA已经停止更新了，微软也不会舍近求远用python ，可能会用JS来补位。在office新版本中已经开始支持JS，国内的WPS也是支持JS。
开源和闭源，两种截然不同的开发模式，对于大模型的发展有着重要影响。开源让技术共享，吸引了众多人才加入，推动了大模的创新。而闭源则保护了商业利益和技术优势，为大模型的商业应用提供了更好的保障。
AGPL3.0是基于GPL3.0进行的扩展，目的是强化“网络服务使用”条款。原本的GPL3.0规定，凡是在企业内部使用的软件，即使进行修改或衍生开发，也不需要进行版权申明或开源发布。但是，随着SaaS（软件即服务）概念的盛行，原来的GPL3.0已无法适应这种新型的服务模式。
近日，谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」，一个用于自动微分的源到源 Python 库；它通过 Python 函数 f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度；本文还扼要概述了 Tangent API，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。 Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库，用于自动微分。和目前已有的机器学习库不同，Tangent 是一个源到源（source-to-source）
一年前，ChatGPT横空出世；7个多月后，Meta宣布开源LLaMA 2，并且可免费商用。
为什么需要插件扩展？插件内部执行任务的时候需要依赖外界脚本传入的值进行相对应的构建。
“如果这个理论推开来，软件吞没世界，那么开源软件将取代之，对吗？”2015年初福布斯还不确定地刺探。 但到年底他们就非常自信地发文“开源软件确实正在吞没整个世界”。
1.项目介绍AWVS一直以来在圈子中都比较火，以速度快和高准确性深受大家喜爱。很多人想研究其运作机制却因闭源而不得其解。今天这里通过一个极其简单的方式，只用几行代码就能让你一见其核心代码。这是最新解码方法，除python3外无须安装任何依赖（没办法，python写的），支持11.x,12.x,13.x，以及后续版本^_^对于有IAST、DAST扫描器需求的同
身处数字经济时代，随着大数据应用越来越广泛，越来越多的企业和组织开始关注大数据基础平台的建设和运营。在认识到其的重要性之后，如何具体着手搭建或采购大数据基础平台成为下一步需要解决的问题。
https://github.com/hanchuanchuan/goinception 自从inception闭源之后，对于SQL审核的工具都是各家开发定制各自的，这个项目goinception的审核结果和inception几乎相同，大家可以作为参考，看看是否可以直接拿来定制自己的审核工具。
选自Google Research Blog 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」，一个用于自动微分的源到源 Python 库；它通过 Python 函数 f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度；本文还扼要概述了 Tangent API，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。 Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库，用于自动微分。和目前已有
本期文章继续介绍缺陷检测专题的第三个案例，用OpenCV实现Halcon中一个物体凸缺陷检测的实例，前两个案例链接如上↑↑↑。
8月8日立秋，北京总算短暂逃离了持续近2个月的酷暑，气温舒适。在海淀的塞尔大厦，身着黑色T恤的王小川姗姗来迟。
开源界 开源最近也闹腾着一件事，Eureka 2.0 竟然宣布闭源了！并且提示开源工作宣告停止，继续使用风险自负。Eureka 是 Spring Cloud 中官方推荐的注册中心，在国内有大量的使用用户，也不知道 Netflix 脑子是怎么想的，居然开历史倒车！短期内对我们没有太大的影响，后期建议大家将相关业务迁移到 Consul/ZooKeeper/Etcd 等工具上。 Python 3.7 正式版发布，大量新特性和优化来袭，还在坚持在使用 Python 2.X 的朋友们，迷途知返，趋势是不可抗的。后续我
这里推荐所有 Windows 10/8/7 用户安装 32 位版本, 因为部分扩展包可能不支持 64 位版本。
据The Hacker News 9月22日报道，Python模块中存在一个长达15年未修复的安全漏洞，可能导致35万余个开源项目被利用，涉及人工智能/机器学习、网络开发、媒体、安全、IT管理等多个领域。
早先发布Vicuna模型和大语言模型排位赛的LMSYS Org（UC伯克利主导）的研究人员又开始搞事情了。
大型语言模型 (LLM)的数学推理能力是评估大模型能力的一项关键指标。尽管目前很多大型语言模型(LLMs)在该领域取得了一定的进展，但与闭源的大模型相比，开源大模型的数学推理能力仍然有很大差距。
Linux简介（先简单的介绍一下Linux） Linux是一类Unix计算机操作系统的统称。Linux操作系统的内核的名字也是“Linux”。Linux操作系统也是自由软件和开放源代码发展中最著名的例子。严格来讲，Linux这个词本身只表示Linux内核，但在实际上人们已经习惯了用Linux来形容整个基于Linux内核，并且使用GNU 工程各种工具和数据库的操作系统。 1994年3月，Linux1.0发布 代码量17万行，当时是按照完全自由免费的协议发布，完全自由免费的协议代表着自由，开放，任何人都可以修改
最近，谷歌重磅发布了一篇论文报告，里面提出了一种名为“模型窃取”的技术。通过模型窃取技术，谷歌成功破解了ChatGPT基础模型Ada和Babbage的投影矩阵，甚至连内部隐藏维度的关键信息也是直接破获，分别是1024和2048。
通过文字描述一个场景或一个人，然后计算机就会按照你的描述生成画作。目前有很多开源或闭源产品，比如最近比较火的Stable Diffusion 、DALL·E，国内的Paddlepaddle都实现从文本到图像。
欲想善其事必先利其器，无论是网络安全何种方向，都有自己经常用的工具环境，那么PWN也一样，拥有一个完善的工具环境，可以节约我们很多事，也不会在关键时候因为外在条件而卡壳，可谓逢山开山，逢水架桥，成为一个牛逼pwn手。
数学推理问题是语言模型绕不过的痛点，在各种黑科技的加持下，开源模型的推理性能依然不够看。
转载自｜TARS 基金会 作者 | Isabella Ferreira 开源软件是指公开可用的计算机源代码，其特性允许任何人都可以查看、修改和分发开源代码。其中，开源社区使用分散和协作的方式进行开源软件的开发。 因此，与单个公司或个人开发的软件相比，开源软件更便宜、更灵活。如今，开源软件已被公司和个人用户广泛使用，每年都会创建数千个新的开源项目。 在本文中，我们将讨论开源开发模式、自由、闭源和开源软件之间的区别，以及开源社区中的趋势。 一 什么是开源模式 开源社区有着一套用于开发开源软件项目的过程，也被称为
上面提到了两个关键的地方： 自由变量 和 函数, 这两个关键稍后再说。还是得在赘述下“闭包”的意思，望文知意，可以形象的把它理解为一个封闭的包裹，这个包裹就是一个函数，当然还有函数内部对应的逻辑，包裹里面的东西就是自由变量，自由变量可以在随着包裹到处游荡。当然还得有个前提，这个包裹是被创建出来的。
作为一个软件人，我们不能只知道编码，还需要对整个行业有一定的认识，让自己的知识形成体系，这样不论是对于目前的学习，还是以后接触到新的事物，都会有很大的帮助。
2014 年，Python 实现 Pyston 诞生。Pyston 的开发目标是开发高性能 Python 实现，使 Python 跻身 C++ 等传统系统级语言主导的领域。
注：这篇文章很长，但我保证你看完后能获得足够多对闭包的了解，也会彻底理解清楚中间件的实现原理。
5 月 11 日，英伟达 NVIDIA 发文宣布，正式将其 Linux GPU 内核驱动模块开源，以 MIT 和 GPLv2 双许可的形式发布在 GitHub 上。短短 2 天，该项目已收获 8.6k Star（临发布前又涨了 200）。 开源的消息一出，有人评价说「这是近十年来开源操作系统硬件支持方面发生的最大事件之一」。但也有人认为，一次开源并不会改变什么，除非 NVIDIA 像 AMD 那样坚持开源 3 到 5 年，否则无法创造真正的价值。 一 所有硬件厂商中最难搞的一个 多年来， NVIDIA
Pycharm分别为社区版（免费版）和专业版（收费版），基本的python代码，像爬虫，数据分析，基础这些python相关的代码编写，社区版就完全够用。
最近在学习Golang的过程中，当看到闭包的应用的时候，突然感觉到一种非常熟悉的感觉。虽然我自己在写代码时候一般会避免使用闭包形式，主要是觉得语法太花哨，可读性比较差，还有一个原因就是我也不太熟。这次刚好趁着学习Golang，一起复习一下已经学过的语言的闭包应用中把方法当做参数的应用。再查完资料之后，发现其实还是有一些应用场景的，以后有机会我会多在工作中应用。
Sam Altman在整个AI领域，乃至整个科技领域都被看作是极具影响力的存在，而2023年OpenAI无限反转的宫斗事件更是让Sam Altman刷足了存在感，他甚至被《时代》杂志评为“2023年度CEO”。
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