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midjourney图表关键词解读_nordic semiconductor(2024年12月精选)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：新闻更新日期：2024-12-02

midjourney图表关键词

玩转AI需要什么样的电脑配置？一图搞定！想要畅玩AI，你的电脑配置得跟得上！看看下面的图表，根据自己的需求选择合适的配置吧。大语言模型赛道 𐟓š 小白用户（没编程基础）：任何电脑配置都可以，直接官网运行。适用产品：ChatGPT、文心一言、酷影AI、通义千问等。老手用户（有开发基础，想本地运行）：处理器：i5 12代以上显卡：显存 > 8G，型号3060以上内存：> 16G 适用产品：chatglm、CNATGPE A绘图赛道 𐟎芥𐏧™𝧔覈𗯼ˆ只需普通绘画生成功能）：任何电脑配置都可以，直接官网运行。适用产品：MJ、Leonardo.ai等。老手用户（想体验更多功能，如重绘、动画）：显卡：显存 ≥ 12G，推荐4060ti 16G显存适用产品：Stable diffusion、ChatGPT-4、OpenAI、Midjourney V5 A换脸赛道 𐟤𓊨熩⑦⨄𘯼š 基础配置：20系显卡高速配置：30系或40系显卡适用产品：deepfacelab、roop、facefusion 直播换脸：最低配置：3060显卡，i5 12代以上处理器适用产品：deepfacelive 根据你的需求选择合适的配置，享受AI带来的乐趣吧！

UI设计师必备工具推荐，效率翻倍！嘿，大家好！今天我想和大家分享一些超级实用的UI设计工具，绝对能帮你提升设计效率！无论你是新手还是老手，这些工具都能让你在设计上如鱼得水。好看的图片哪里找？𐟓𘊤𝜤𘺤𘀤𘪨𘈯𜌥彧œ‹的图片是必不可少的。这里有几个超棒的免费图片网站推荐给你： Unsplash：这个网站有海量的高质量图片，每一张都可以用来做壁纸。无论你需要什么类型的图片，这里基本都能找到。 Pixabay：这里的图片种类繁多，从自然风光到人物、动物、城市，应有尽有。所有的图片都是基于CCO协议的，可以自由使用，不用担心版权问题。 Pexels：这个网站上的图片都是由世界各地的摄影师拍摄并上传的，质量非常高。所有的图片也是基于CCO协议，可以免费使用，甚至用于商业目的。制作Icon图标𐟓‘ 在设计过程中，icon图标是不可或缺的。这里有几个推荐的图标库： iconfont：这是一个矢量图标管理平台，设计师可以将图标上传到这里，用户可以自定义下载多种格式的icon。平台还能将图标转换为字体，便于前端工程师调整和调用。 IconPark：这是一套完整的免费图标库，收录了超过1400个图标，从基础到各种类型应有尽有。支持下载SVG或PNG图片格式，也能复制SVG、React和Vue代码，勾选图标后还能批量下载文件。 Flat Icon：提供数百万个各种类型的图标和矢量图形，包括社交媒体、移动应用程序、商业、食品和饮料等。主要以线性、填充式以及扁平色彩风格为主。提升设计效率的插件𐟔犦œ‰些插件能帮你快速提取图片中的主色和配色，节省大量时间：颜色提取插件：支持快速提取图片中的主色与配色，并展示在调色板上。选中图层后单击色块，即可填充该颜色。可视化图表插件：提供柱形、折线、饼图、散点、雷达等多种可视化图表。智能数据模拟和实时预览图表效果，自由配置各项图表参数调整图表。透视效果插件：让平面图形快速拥有3D透视效果，支持空间旋转和透视变换。 AI设计神器𐟤– 最后，推荐几个超强大的AI设计工具： Magicon：MasterGo内嵌的AI工具，可以生成3D、2D图标。输入你想生成的图标描述，例如颜色和设计灵感，就能生成对应的组件和模板。 Midjourney：这是一个超强的绘画AI工具，有文生图、局部重绘、图生文、图片融合、风格训练等多种功能。易于上手，且在不断更新迭代中。希望这些工具能帮你提升设计效率，早日成为设计大神！如果你有其他好用的工具推荐，欢迎在评论区分享哦！

3分钟掌握大模型Agent的核心要点想要快速了解大模型Agent吗？这篇文章将带你从入门到精通，详细解析Agent的各个组成部分。𐟚€ 规划（Planning）规划是Agent的思维模型，负责将复杂任务拆解为可执行的子任务，并评估执行策略。通过大模型提示工程（如ReAct、CoT推理模式）实现，使Agent能够精准拆解任务，分步解决。记忆（Memory）记忆包括短期记忆和长期记忆，短期记忆用于存储会话上下文，支持多轮对话；长期记忆则存储用户特征、业务数据等，通常通过向量数据库等技术实现快速存取。工具（Tools）工具是Agent感知环境、执行决策的辅助手段，如API调用、插件扩展等。通过接入外部工具（如API、插件）扩展Agent的能力，如ChatPDF解析文档、Midjourney文生图等。行动（Action）行动是Agent将规划与记忆转化为具体输出的过程，包括与外部环境的互动或工具调用。Agent根据规划与记忆执行具体行动，如智能客服回复、查询天气预报、机器人抓起物体等。 LLMAgent+RAG 需求分析：明确财报分析Agent的目标和功能需求，包括支持的财报类型、分析维度、报告格式等。确定用户群体及其需求，例如财务人员、管理层、投资者等。架构设计：设计Agent的整体架构，包括Prompt设计模块、数据获取模块、RAG检索模块、LLM应用模块、报告生成模块等。确定各模块之间的接口和交互方式，确保数据流和控制流的顺畅。 Prompt设计模块：设计合理的Prompt模板，以引导LLM模型更好地理解用户问题和意图。通过不断优化Prompt设计，提高Agent的回答质量和用户体验。数据获取模块：开发数据获取脚本或接口，负责自动从指定的网站（如证券交易所、公司官网、财经新闻网站等）抓取财报数据和其他相关信息。对收集到的数据进行清洗、格式化、去重等预处理工作，确保数据质量。 RAG检索模块：整理历史财报分析报告、行业报告、会计准则等资料，构建财报知识库。使用RAG技术对知识库进行索引和优化，允许Agent在回答财报分析问题时，能够从其知识库中检索相关的文档和片段。 LLM处理模块：将LLM模型与RAG技术集成，配置模型参数和检索策略。利用LLM模型的强大语言理解和生成能力，对经过RAG检索增强的问题进行理解和回答。报告生成模块：设计报告模板和格式化规则，确保生成的报告符合用户需求和规范。使用自然语言处理技术对报告初稿进行润色、校对和优化，提高报告的可读性和准确性。集成图表、表格等可视化工具，增强报告的数据呈现效果。总结通过以上对大模型Agent的详细解析，相信你对Agent有了更深入的了解。无论是从规划到行动，还是LLMAgent+RAG的应用场景，都展示了Agent的强大功能和广阔应用前景。𐟌Ÿ

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