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ollama框架有哪些推荐

Answer

Ollama 是一个开源的框架,具有以下特点和功能:

  1. 旨在简化在本地运行大型语言模型(LLM)的过程,提供了简单的 API 来创建、运行和管理模型,还有预构建模型库,降低使用门槛,适合初学者或非技术人员使用。
  2. 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,可用于不同应用场景。
  3. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 CPU 和 GPU。
  4. 提供模型库,用户可从中下载不同模型,这些模型有不同参数和大小,以满足不同需求和硬件条件。模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。
  5. 支持用户自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。
  6. 提供 REST API,用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。
  7. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。

安装 Ollama 可通过官方下载地址 https://ollama.com/download 进行。安装完成后,可通过访问相关链接判断是否安装成功,在命令行中运行相应命令即可使用,如运行本地大模型的命令。还可通过 ollama list 确认模型下载情况。

此外,在 termux 软件中进行相关操作时,需执行如 apt-get update、安装 curl 命令、安装 ollama 命令等。启动模型时,以 phi3 模型为例,在 termux 软件中执行命令 ollama run phi3 并等待下载完成。当然,Ollama 还有很多其他模型,如有需要可在 ollama 官网自行查看命令与下载。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库

Ollama是一个开源的框架,旨在简化在本地运行大型语言模型(LLM)的过程。Ollama作为一个轻量级、可扩展的框架,提供了一个简单的API来创建、运行和管理模型,以及一个预构建模型库,进一步降低了使用门槛。它不仅适用于自然语言处理研究和产品开发,还被设计为适合初学者或非技术人员使用,特别是那些希望在本地与大型语言模型交互的用户总的来说,Ollama是一个高效、功能齐全的大模型服务工具,通过简单的安装指令和一条命令即可在本地运行大模型,极大地推动了大型语言模型的发展和应用[heading2]安装Ollama[content]官方下载地址:https://ollama.com/download当安ollama之后,我们可以通过访问如下链接来判断ollama是否安装成功[heading2]使用Ollama运行本地大模型[content]当安装完成ollama之后,我们就可以在命令行中运行如下命令既可以其中[model name]就是你想运行的本地大模型的名称,如果你不知道应该选择哪个模型,可以通过[model library](https://ollama.com/library)进行查看。这里我们选择llama2大模型:[llama2](https://ollama.com/library/llama2)考虑到我机器的配置以及不同版本的内存要求,我这里选择7b参数的模型当我们运行大模型的时候,ollama会自动帮我们下载大模型到我们本地。

本地部署资讯问答机器人:Langchain+Ollama+RSSHub 实现 RAG

1.支持多种大型语言模型:Ollama支持包括通义千问、Llama 2、Mistral和Gemma等在内的多种大型语言模型,这些模型可用于不同的应用场景。2.易于使用:Ollama旨在使用户能够轻松地在本地环境中启动和运行大模型,适用于macOS、Windows和Linux系统,同时支持cpu和gpu。3.模型库:Ollama提供了一个模型库,用户可以从中下载不同的模型。这些模型有不同的参数和大小,以满足不同的需求和硬件条件。Ollama支持的模型库可以通过https://ollama.com/library进行查找。4.自定义模型:用户可以通过简单的步骤自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。5.API和集成:Ollama还提供了REST API,用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。6.社区贡献:Ollama社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如Web和桌面应用、Telegram机器人、Obsidian插件等。7.总的来说,Ollama是一个为了方便用户在本地运行和管理大型语言模型而设计的框架,具有良好的可扩展性和多样的使用场景。后面在捏Bot的过程中需要使用Ollama,我们需要先安装,访问以下链接进行下载安装。https://ollama.com/download/安装完之后,确保ollama后台服务已启动(在mac上启动ollama应用程序即可,在linux上可以通过ollama serve启动)。我们可以通过ollama list进行确认,当我们还没下载模型的时候,正常会显示空:可以通过ollama命令下载模型,目前,我下载了4个模型:几个模型简介如下:

盘盘:手机AI新时代轻松运行小型模型

Ollama是一个开源框架,专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型(LLM)而设计。以下是其主要特点和功能概述:简化部署大型语言模型的过程,使得非专业用户也能方便地管理和运行复杂的模型。官方网站:https://ollama.com/[heading3]避坑操作[content]以下操作都在termux软件进行操作1.termux软件中执行命令apt-get update2.安装curl命令,apt install curl-y3.安装ollama命令,curl-fsSL https://ollama.com/install.sh|sh1.图一ollama安装过程;图二ollama安装完成1.termux软件中执行命令ollama serve1.后台运行termux软件(正常返回到手机桌面即可)2.返回桌面长按termux软件图标,选择New session,重新启动一个新termux连接1.新termux连接中执行命令./start-ubuntu.sh[heading4]命令集合[heading3]启动模型[content]我使用phi3模型来做演示1.termux软件中执行命令ollama run phi32.等待下载完成phi3模型,请耐心等待3.启动正常,可以正常使用phi3模型[heading4]命令集合[content]当然ollama还有很多其他模型,如有需要请ollama官网自行查看命令与下载。

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本地部署ollama+deep seek后怎么有效搭机械领域建知识库或微调为机械领域
以下是本地部署 ollama + deep seek 后有效搭建机械领域知识库或微调为机械领域的步骤: 1. 下载 Ollama 程序:官方网址为 https://ollama.com/ 。默认下载到 C 盘,若想修改安装目录到 D 盘,后续会有相关说明。下载完成后,右下角会出现 Ollama 的图标,打开命令行输入相应命令回车。根据自身独立显卡性能选择模型,如英伟达 2060Super 可选择 Deepseekr1:14b 的模型。若下载速度慢,可按 Ctrl+C 强制退出重新下载。下载完毕后,再下载一个嵌入模型,Ollama 的 bge 模型官方网址:https://ollama.com/library/bgem3 ,输入相应命令,下载好后直接退出终端。 2. 配置模型:返回 RAGFlow 中,打开右上角设置,进入模型提供商进行配置。选择 Ollama,并配置相关信息,基础 URL 按要求设置,设置完成后点击确定。 3. 导入嵌入模型:导入一个嵌入模型用于文本向量化。 4. 设置系统模型:完成相关设置。 5. 创建知识库:返回知识库,进入数据集,可导入文件或设置文件夹当作知识库,自行设置。导入完毕后,对文件进行解析,解析速度取决于本机 GPU 性能,越好的显卡解析越快。解析完成后,进行检索测试,测试没问题即可进入聊天界面,助理设置可自行设置。
2025-03-07
请给我找一个安装ollama-deep-researcher的完整教程,用于windows上。
很抱歉,目前没有关于在 Windows 上安装 ollamadeepresearcher 的完整教程。建议您通过以下途径获取相关信息: 1. 官方网站:访问 ollamadeepresearcher 的官方网站,查找针对 Windows 系统的安装指南。 2. 相关技术论坛:在专业的技术论坛上搜索相关主题,可能会有其他用户分享的安装经验和教程。 3. 视频平台:部分视频平台上可能有关于此软件在 Windows 上安装的演示视频。
2025-03-06
如何在电脑上用chatbox框架,使用ollama搭建deepseek模型
在电脑上使用 Chat Box 框架,通过 Ollama 搭建 DeepSeek 模型的步骤如下: 1. 阿里云百炼平台: 百炼平台的模型广场有各种模型,包括音频理解、视频理解等,通义的一些强模型也在其中。 百炼平台无需部署,可直接使用 DeepSeek R1 模型。 DeepSeek R1 模型的价格与各大平台差不多,有大量免费额度,如 100 万 token,不同版本的模型如 7B、14B、32B 等也送了 100 万 token,LLAVA 限时免费。 使用 DeepSeek R1 模型需要解锁和授权,没有授权按钮的需要对阿里云进行实名认证,可通过支付宝扫码或在右上角头像处进行,共学群里有相关指引。 在首页体验模型页面可对比不同模型的效果,如 V3 和 R1,R1 会先思考,速度较快。 多模态可以识别更多输入信息,如读文件、图片等,而 DeepSeek R1 本身不是多模态模型。 通过模型广场的 API 调用示例获取链接,截断后粘贴到 Chat Box 的设置中,添加自定义提供方,设置模型名称为 DeepSeek R1,并获取 API key。 API key 可删除旧的并重新创建,方便本地软件连接。 2. Docker + RAGFlow + Ollama 搭建: 返回 RAGFlow 中,打开右上角设置,进入模型提供商。 选择 Ollama,配置相关信息,模型取决于运行的模型。 配置基础 URL。 导入一个 embedding 模型,用于文本向量化。 设置系统模型设置。 进入数据集,导入文件,可设置文件夹当作知识库。 对文件进行解析,解析速度取决于本机 GPU 性能。 解析好之后,进入检索测试。 测试没问题,可进入聊天界面,助理设置可自行设置。 对于开源模型,如 DeepSeek、Llama 等,可以使用以下方式: 1. Inference Provider:使用 Together AI 等推理服务提供商,在线体验和调用各种开源模型。 2. LM Studio:使用 LM Studio 等本地应用程序,在个人电脑上运行和部署较小的开源模型。
2025-03-03
ollama是什么,使用场景有什么
Ollama 是一个开源的框架,旨在简化在本地运行大型语言模型(LLM)的过程。 它具有以下特点和优势: 1. 支持多种大型语言模型:包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用:适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 CPU 和 GPU,能让用户轻松在本地环境中启动和运行大模型。 3. 模型库:提供丰富的模型库,用户可从中下载不同参数和大小的模型以满足不同需求和硬件条件,通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 自定义模型:用户能通过简单步骤自定义模型,如修改温度参数调整创造性和连贯性,或设置特定系统消息。 5. API 和集成:提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富:包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 总的来说,Ollama 是一个高效、功能齐全的大模型服务工具,不仅适用于自然语言处理研究和产品开发,也适合初学者或非技术人员使用,特别是那些希望在本地与大型语言模型交互的用户。 其使用场景包括但不限于: 1. 自然语言处理研究。 2. 产品开发。 安装方法:官方下载地址为 https://ollama.com/download 。安装完成后,在 macOS 上启动 ollama 应用程序,在 Linux 上通过 ollama serve 启动,可通过 ollama list 确认是否安装成功。运行大模型时,在命令行中输入相应命令即可,模型会自动下载到本地。在 Python 程序中使用时,需确保 ollama 服务已开启并下载好模型。
2025-02-22
Ollama
以下是关于 Ollama 的相关信息: 在电脑上运行本地大模型的相对简化模式: 步骤: 1. 打开 Ollama 官网 https://ollama.com,下载应用并安装。 2. 在 Mac 系统搜索 terminal 或终端,点击回车,弹出的简洁框框就是。输入想要运行的大模型(例如:ollama run llama2),并回车。等待下载完成,即可输入内容,和 llama2 愉快交流。 TagTool With Ollama 打标工具: 先去下载并安装 Ollama,然后打开 Powershell 运行相关命令。 Win 编辑 run_win.ps1 文件,Mac 编辑 run_mac.sh 文件,将目录中的图片路径和触发词填写,运行即可。 从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程中的 Ollama 部署: 步骤: 1. 点击进入,根据电脑系统,在 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 2. 下载完成后,双击打开,点击“Install”。 3. 安装完成后,将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样,表示安装完成:http://127.0.0.1:11434/ 。 4. 下载 qwen2:0.5b 模型(0.5b 是为了方便测试,下载快,自己设备充足的话,可以下载更大的模型)。 5. 对于 Windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd,点击回车;对于 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制相关命令行,粘贴进入,点击回车。等待下载完成即可。
2025-02-18
类似于ollama和vllm这样的LLM 框架有哪些
以下是类似于 ollama 和 vllm 的 LLM 框架: 1. Encoderonly 框架(也叫 AutoEncoder),典型代表如 BERT 等。 2. Encoderdecoder 框架,典型代表如 T5 和 GLM 等。 3. Decoderonly 框架(也叫 AutoRegressive),典型代表如 GPT 系列、LLaMa、PaLM 等。 此外,还有一些在 LLM 应用中发挥重要作用的框架,如: 1. LangChain:是当前大模型应用开发的主流框架之一,提供了一系列工具和接口,其核心在于“链”概念,包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件,生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 2. LlamaIndex:在促进 LLM 和整合上下文数据方面表现出色,抽象出许多提示链的细节,与外部 API 的接口,从向量数据库检索上下文数据,并在多个 LLM 调用中维持内存。
2025-02-17
我是一名中职思政教师,我想开一个主题为AI赋能梦想的班会,班会内容要创新并且与计算机专业高一学生、技能强国相结合。想帮我想一个班会框架,内容具有在教室的可操作性,低成本的
以下是为您设计的一个以“AI 赋能梦想”为主题,适合中职计算机专业高一学生,在教室可操作且低成本的班会框架: 一、引入主题 1. 播放一段关于 AI 改变世界的短视频,引发学生兴趣。 2. 老师简单介绍本次班会的主题“AI 赋能梦想”以及与技能强国的联系。 二、知识讲解 1. 用 PPT 展示 AI 的基本概念和应用领域,如医疗、交通、教育等。 2. 结合计算机专业,讲解 AI 在该领域的发展前景和就业机会。 三、小组讨论 1. 分组讨论 AI 对未来职业的影响,以及如何通过学习计算机技能在 AI 时代立足。 2. 每组选派代表发言,分享讨论结果。 四、案例展示 1. 展示一些中职学生在 AI 相关领域取得成功的案例。 2. 分析他们成功的原因和所具备的技能。 五、创意设想 1. 让学生们设想自己如何利用 AI 技术实现个人梦想,写在纸条上。 2. 随机抽取学生分享他们的设想。 六、总结与展望 1. 老师总结本次班会的重点内容。 2. 鼓励学生努力学习,为技能强国贡献自己的力量,实现 AI 赋能的梦想。 希望这个班会框架能满足您的需求,祝您班会举办成功!
2025-03-13
根据论文题目:"基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析",列出详细框架列出框架,每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求
以下是为您提供的关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”的论文框架: 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述机器学习在金融领域的应用现状 强调股市波动率预测的重要性 说明中、美股市对比的价值 2. 研究目的和问题 明确预测股市波动率的具体目标 提出中、美股市对比的关键问题 3. 研究方法和数据来源 介绍所采用的机器学习算法 说明中国股市和美股市场的数据获取途径 二、相关理论与文献综述 1. 机器学习在股市预测中的应用 列举常见的机器学习模型及其在股市预测中的效果 分析其优缺点 2. 股市波动率的理论和测量方法 解释波动率的概念和计算方法 介绍常用的波动率模型 3. 中、美股市的特点和差异 对比两国股市的交易制度、投资者结构等方面 总结已有研究中关于中、美股市波动率的差异 三、数据预处理与特征工程 1. 数据收集与清洗 详细描述中国股市和美股市场的数据收集范围和时间跨度 处理缺失值、异常值等数据问题 2. 特征选择与构建 确定影响股市波动率的关键特征 构建新的特征变量 3. 数据标准化与归一化 说明对数据进行标准化和归一化的方法和目的 四、模型构建与训练 1. 选择合适的机器学习模型 比较不同模型(如随机森林、支持向量机、神经网络等)的适用性 确定最终选用的模型 2. 模型训练与优化 描述训练过程中的参数调整和优化方法 展示模型的性能评估指标 3. 模型验证与比较 使用交叉验证等方法验证模型的准确性 对比不同模型的预测效果 五、中国股市波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现中国股市波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析预测结果的准确性和可靠性 探讨影响预测效果的因素 3. 敏感性分析 研究模型参数和输入特征对预测结果的敏感性 六、美股市场波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现美股市场波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析美股市场预测结果的特点和差异 对比中、美股市预测结果的异同 3. 影响因素分析 探讨美股市场特有的影响波动率的因素 七、中、美股市波动率对比分析 1. 波动率特征对比 比较中、美股市波动率的均值、方差、峰度等统计特征 分析波动率的周期性和趋势性 2. 影响因素对比 对比两国股市中影响波动率的宏观经济因素、政策因素等 讨论投资者行为对波动率的影响差异 3. 风险评估与管理对比 评估中、美股市的风险水平 对比风险管理制度和策略 八、结论与展望 1. 研究结论总结 概括中、美股市波动率预测的主要成果 总结对比分析的关键发现 2. 研究的局限性 指出研究过程中存在的不足之处 3. 未来研究方向 提出进一步改进模型和拓展研究的方向 对中、美股市波动率研究的展望 数据图表要求: 1. 中、美股市历史波动率的折线图 2. 不同机器学习模型预测效果的对比柱状图 3. 中、美股市波动率特征的统计表格 4. 影响中、美股市波动率的因素的相关性矩阵图 5. 中、美股市风险评估的雷达图
2025-03-11
1.根据论文题目:"基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析",列出详细框架列出框架,每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求。
很抱歉,暂时没有关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”这一论文题目的详细框架相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考: 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述中国股市和美股市场的重要性 说明波动率预测的价值 2. 研究目的和问题 明确对比分析的主要目标 提出具体的研究问题 二、文献综述 1. 机器学习在股市波动率预测中的应用 总结相关方法和模型 分析其优缺点 2. 中国股市和美股市场波动率的特征 回顾已有研究成果 指出研究空白 三、理论基础与方法 1. 机器学习算法介绍 如随机森林、支持向量机等 解释其原理和适用场景 2. 数据来源和预处理 说明中国股市和美股市场的数据来源 描述数据清洗和预处理的步骤 3. 波动率计算方法 介绍常用的波动率计算指标 四、实证分析 1. 模型构建与训练 运用所选机器学习算法构建预测模型 展示训练过程和参数调整 2. 结果评估与比较 评估中国股市和美股市场预测结果的准确性 进行对比分析 数据图表要求:绘制预测结果与实际波动率的对比图 3. 影响因素分析 探讨可能影响波动率预测的因素 数据图表要求:绘制影响因素与波动率的关系图 五、结论与展望 1. 研究结论总结 概括中国股市和美股市场波动率预测的成果 对比分析的主要发现 2. 研究的局限性 指出研究中存在的不足 3. 未来研究方向 提出进一步研究的建议和方向 以上框架仅供参考,您可以根据实际研究需求进行调整和完善。
2025-03-10
企业级rag系统开发框架
企业级 RAG 系统开发框架如下: 首先,通过数据预处理引擎(如 Unstructured)将企业无结构文件(如 PDF、幻灯片、文本文件)从数据孤岛(如 Google Drive 和 Notion)加载、转换为 LLM 可查询格式,并将这些文件“分块”成更小的文本块,以实现更精确的检索,然后作为向量嵌入和存储在数据库(如 Pinecone)中。 当用户提出问题时,系统会检索语义上最相关的上下文块,并将其折叠到“元提示”中,与检索到的信息一起馈送给 LLM。LLM 会从检索到的上下文中合成答复返回给用户。 在实际生产中,AI 应用程序具有更复杂的流程,包含多个检索步骤和“提示链”,不同类型的任务并行执行多个“提示链”,然后将结果综合在一起生成最终输出。 RAG 是检索增强生成(Retrieval Augmented Generation)的简称,概括起来是知识检索+内容生成,主要组成包括数据提取、embedding(向量化)、创建索引、检索、自动排序(Rerank)、LLM 归纳生成。其核心在于能否将内容检索得又快又准。 RAG 的优势在于: 大语言模型技术存在输出结果不可预测、知识有截止日期、无法满足实际业务需求等问题,而 RAG 可以让大模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息,更好地控制大模型生成的文本输出,并且用户可以深入了解 LLM 如何生成最终的结果。 RAG 可以和微调结合使用,两者并不冲突。微调适用于模型需要复制特定的结构、样式或格式时,RAG 适用于模型需要回答特定的询问或解决特定的信息检索任务。但 RAG 不适合教模型来理解广泛的领域或学习新的语言、格式或样式。 同时,通用的基础大模型无法满足实际业务需求的原因包括: 知识的局限性:模型自身的知识源于训练数据,对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 幻觉问题:大模型基于数学概率的文字预测,存在提供虚假、过时、通用或低可信度信息的情况。 数据安全性:企业重视数据安全,不愿承担数据泄露风险将私域数据上传第三方平台训练。
2025-03-08
根据论文题目:"基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析",列出详细框架列出框架,每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求
以下是为您提供的关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”的论文框架: 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述机器学习在金融领域的应用现状 强调股市波动率预测的重要性 说明中美股市对比的价值 2. 研究目的和问题 明确预测中国股市波动率的目标 提出与美股市场对比的关键问题 3. 研究方法和数据来源 介绍所采用的机器学习算法 说明中国股市和美股市场的数据获取途径 二、相关理论与文献综述 1. 机器学习在股市预测中的应用 列举常见的机器学习模型 分析其在股市预测中的优缺点 2. 股市波动率的理论和测量方法 解释波动率的概念和计算方式 介绍常用的波动率测量指标 3. 中美股市的特点和差异 对比中美股市的交易制度、投资者结构等方面 总结前人关于中美股市对比的研究成果 三、数据预处理与特征工程 1. 数据收集与清洗 收集中国股市和美股市场的历史数据 处理缺失值、异常值等 2. 特征选择与构建 提取影响股市波动率的关键特征 构建新的特征变量 3. 数据标准化与归一化 对数据进行标准化处理,使其具有可比性 四、模型建立与训练 1. 选择合适的机器学习模型 比较不同模型的性能,如随机森林、支持向量机等 确定最终使用的模型 2. 模型训练与优化 使用训练数据进行模型训练 调整参数以提高模型性能 3. 模型评估指标 确定评估模型预测效果的指标,如均方误差、准确率等 五、中国股市波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现中国股市波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析预测结果的准确性和可靠性 探讨影响预测效果的因素 六、美股市场波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现美股市场波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析美股市场预测结果的特点 与中国股市预测结果进行对比 七、中美股市波动率对比分析 1. 波动率特征对比 比较中美股市波动率的均值、方差等统计特征 分析波动率的周期性和趋势性 2. 影响因素对比 探讨宏观经济因素、政策法规等对中美股市波动率的不同影响 分析投资者行为和市场结构的差异 3. 风险评估与投资策略 根据对比结果评估中美股市的风险水平 提出针对中美股市的投资策略建议 八、结论与展望 1. 研究总结 总结研究的主要成果和发现 2. 研究不足与展望 指出研究中存在的局限性 对未来研究方向提出展望 数据图表要求: 1. 展示中国股市和美股市场的历史波动率走势对比图。 2. 呈现不同机器学习模型在预测中国股市和美股市场波动率时的性能评估指标对比图。 3. 绘制中美股市波动率的统计特征(均值、方差等)对比柱状图。 4. 以图表形式展示影响中美股市波动率的关键因素的对比分析。
2025-03-07
可视化分析的AI软件工具有哪些,可以生成线性结构、矩阵结构、框架结构、系统结构等
以下是一些可以用于生成线性结构、矩阵结构、框架结构、系统结构等可视化分析的 AI 软件工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持创建多种架构视图,包含逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许用户创建各种类型图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。
2025-03-06
PPT生成工具推荐
以下是为您推荐的一些 PPT 生成工具: 1. 讯飞智文:https://zhiwen.xfyun.cn/ 2. Mindshow:http://Mindshow.fun ,支持 Markdown 导入 3. Kimi.ai:http://kimi.ai ,选 PPT 助手暂时免费效果好 4. Tome.app:http://Tome.app ,AI 配图效果好 5. Chatppt.com:http://Chatppt.com ,自动化程度高 6. 百度文库:https://wenku.baidu.com ,付费效果好 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路来完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 同时为您推荐两篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 另外,还有以下工具可供了解: 1. 爱设计 2. 闪击 3. Process ON 4. WPS AI 在选择 PPT 生成工具时,应根据自身实际需求进行调整,试用和体验比盲目跟风更明智。
2025-03-13
时尚传播创新创业项目推荐,简单点的
以下为您推荐一些简单的时尚传播创新创业项目: 1. 时尚穿搭建议平台:利用 AI 技术,根据用户的身材、风格偏好等为其提供个性化的穿搭建议。 2. AI 图像识别商品推荐:通过 AI 图像识别技术,为用户推荐符合时尚潮流的服装、饰品等商品。 这些项目借助 AI 技术,能够满足用户在时尚领域的需求,具有广阔的发展前景。创业者可根据自身兴趣、技能和市场需求选择适合的项目进行创业。
2025-03-13
时尚传播创新创业项目推荐
以下为您推荐一些时尚传播相关的创新创业项目: 1. 时尚穿搭建议平台:利用 AI 图像识别和数据分析技术,根据用户的身材、风格偏好等为其提供个性化的时尚穿搭建议。 2. 时尚商品推荐平台:通过 AI 算法,分析用户的购买历史和浏览行为,为用户推荐符合其喜好的时尚商品。 3. 时尚趋势预测工具:运用 AI 对大量时尚数据进行分析,预测未来的时尚趋势,为时尚品牌和设计师提供决策参考。 4. 虚拟试衣镜:借助 AI 技术实现虚拟试衣效果,让用户无需实际试穿就能看到服装在自己身上的效果。 5. 时尚内容创作助手:如 AI 智能写作助手,帮助创作者快速生成高质量的时尚相关文本,如时尚评论、时尚博客等。 总之,这些 AI 相关的时尚传播创新创业项目为创业者提供了多样的选择和广阔的发展空间,创业者可依据自身兴趣、技能及市场需求来挑选适合的项目进行创业。
2025-03-13
免费优化简历 的AI有哪些推荐
以下是一些免费的优化简历的 AI 工具推荐: 1. ResumeMatcher:这是一个 AI 驱动的开源简历优化工具。它提供智能关键词匹配和深入的分析见解,能够提升简历通过 ATS 筛选的几率。采用 FastEmbed 计算简历与职位匹配度,结合 textacy 提取核心术语,精准优化简历内容。相关链接: 2. Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 3. Rezi:是一个受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 4. Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/79 。以上工具都可以帮助您快速、高效地创建出专业的简历,您可以根据自己的需要选择最适合您的工具。需要注意的是,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-13
推荐几个可以对已有图像编辑的AI网站
以下是为您推荐的可以对已有图像进行编辑的 AI 网站: 1. pixelcut.ai:提供图像编辑功能,网址为。 2. Befunky:属于图像编辑类网站,网址是。 3. SnapEditAllinone AI Photo Editor:可进行图像编辑,网址为。 4. Remini:图像编辑网站,尤其在提升分辨率方面有特色,网址是。 5. Erase.bg:图像编辑网站,可用于去水印背景,网址为。 6. Palette.fm:图像编辑网站,在提升分辨率方面表现出色,网址是。 7. AI 抠图 pixian.ai:图像编辑网站,网址为。 8. 。 9. 美图设计室:图像编辑网站,网址为。 10. Facetune:图像编辑网站,网址为。 此外,还有以下在图像编辑方面表现较好的网站: 1. Remove.bg:图像编辑网站,4 月访问量为 5870 万次,网址未知。 2. Fotor:图像编辑网站,4 月访问量为 1477 万次,网址未知。 3. Photoroom:图像编辑网站,4 月访问量为 1260 万次,网址未知。 4. Pixlr:图像编辑网站,4 月访问量为 1210 万次,网址未知。 5. PicWish:图像编辑网站,4 月访问量为 713 万次,网址未知。 6. QuickTools by Picsart:图像编辑网站,4 月访问量为 417 万次,网址未知。 7. WatermarkRemover.io:图像编辑网站,4 月访问量为 399 万次,网址未知。 8. Clipdrop:图像编辑网站,4 月访问量为 335 万次,网址未知。 9. Cleanup.pictures:图像编辑网站,4 月访问量为 192 万次,网址未知。 10. Magic Studio:图像编辑网站,4 月访问量为 127 万次,网址未知。 11. Luminar Neo:图像编辑网站,4 月访问量为 126 万次,网址未知。 12. magnific.ai:图像编辑网站,4 月访问量为 111 万次,网址未知。 13. PhotoAiD:图像编辑网站,4 月访问量为 106 万次,网址未知。
2025-03-13
推荐几款做ppt的ai
以下是为您推荐的几款做 PPT 的 AI 工具: 1. Gamma:在线 PPT 制作网站,可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由美图秀秀开发团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素,网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能,网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 此外,为您推荐两篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品中,爱设计 PPT 表现出色。它背后拥有强大的团队,对市场需求有敏锐洞察力,成功把握 AI 与 PPT 结合的市场机遇,已确立市场领先地位。对于经常制作 PPT 的人,如商务人士、教育工作者、学生等,都是值得尝试的工具。
2025-03-13