：用于使用 GPT-3 编写提交消息的 git prepare-commit-msg 挂钩。使用此工具，你可以轻松生成清晰、全面

：用于使用 GPT-3 编写提交消息的 git prepare-commit-msg 挂钩。使用此工具，你可以轻松生成清晰、全面和描述性的提交消息，让你专注于编写代码。 另外还有个基于此工具的vscode插件： | #插件

从图像中提取文本的工具

从图像中提取文本的工具 该服务可以帮助您把图片中的文字转为文本格式，然后可以复制。不仅能够处理页面的照片，也能够处理屏幕截图，不管文字在图中处于什么位置。 有可能在传输中出现小的不准确，与图像质量有关。 对处理的数量没有限制。一切都免费。有中文。 #tools

本书将带你探索PDF格式和borb Python库。你将通过实例学习如何使用borb来生成和操作PDF，并从中提取信息。深入研究

本书将带你探索PDF格式和borb Python库。你将通过实例学习如何使用borb来生成和操作PDF，并从中提取信息。深入研究的章节将帮助你彻底了解各种有趣的算法，或PDF规范的部分。展示的例子通常是为了从头到尾解决一个用例

是一个先进的 Python 网页抓取项目，旨在进行精确的 HTML 内容解析和特征匹配，以从特定网页中提取关键信息。利用 Bea

是一个先进的 Python 网页抓取项目，旨在进行精确的 HTML 内容解析和特征匹配，以从特定网页中提取关键信息。利用 BeautifulSoup 和 scikit-learn 等强大的库，它提供了一种高效灵活的方式来抓取和处理 Web 数据。 用法 数据提取与分析：从各种网页中提取必要的数据，支持数据分析和市场研究。 内容监控：监控经常更新的网站内容的变化，例如新闻、价格更新等。 自动化测试：对于 Web 开发人员自动测试 Web 内容和布局很有用。 特点和优点 高定制性：定义数据列表（wanted_list）以进行有针对性的数据提取。 智能匹配：利用余弦相似度算法进行智能网页元素匹配，提高准确性。 用户友好：尽管潜在的复杂性，但易于使用。只需提供 URL、所需数据和规则路径即可开始抓取。 灵活性：支持直接通过URL获取HTML或使用现有的HTML内容，适应不同的场景。 可扩展性：核心功能在类中实现，易于继承和扩展以满足特定需求。

现在可以在笔记本电脑、手机和 Raspberry Pi 上运行 GPT-3 级别的 AI 模型

现在可以在笔记本电脑、手机和 Raspberry Pi 上运行 GPT-3 级别的 AI 模型 通常，运行 GPT-3 需要多个数据中心级A100 GPU（此外，GPT-3 的权重不公开），但 LLaMA 引起了轰动，因为它可以在单个强大的消费类 GPU 上运行。现在，通过使用一种称为量化的技术来减小模型大小的优化，LLaMA 可以在 M1 Mac 或较小的 Nvidia 消费者 GPU 上运行。 周五，一位名叫 Georgi Gerganov 的软件开发人员创建了一个名为“”的工具，可以在 Mac 笔记本电脑本地运行 Meta 的新 GPT-3 类 AI 大型语言模型LLaMA 。此后不久，人们也想出了如何在 。然后有人展示了它在 Pixel 6 手机上运行，接下来是（尽管运行速度非常慢）。 如果这种情况持续下去，我们可能会在不知不觉中看到一个口袋大小的ChatGPT 竞争对手。 在撰写本文时，在 Mac 上运行 LLaMA 仍然是一项相当技术性的练习。您必须安装 Python 和 Xcode 并熟悉在命令行上工作。威利森为任何想尝试的人提供了很好的。但随着开发人员继续编写代码，这种情况可能很快就会改变。 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

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-知识图谱构建助手：利用大型语言模型（LLMs）创建知识图谱的自动化工具，支持从维基百科页面提取实体知识，生成GraphML、GEXF和HTML格式的图谱。 适用于快速构建和扩展知识图谱，支持自定义模型和缓存功能，优化成本和效率