视频中男子在羊圈里自嗨跳舞,不小心碰到了身后的一只羊,谁知羊退后几步开始蓄力,当男子跳得正嗨时猛地一撞。
网友看后表示:我以为羊羊要给他让空间,没想到是撞他一头,还是做人不能太狂浪”。
羊顶人是因出于自我保护。因羊在出生的时候,本来是一个弱者,而且当看到比自己高大威猛的动物的时候,羊就会躲开,但是当看到比较幼小,但是又有可能威胁到自己的安全的时候,它就会攻击对方的。
基本上所有的动物都是有这样的本能。现在很多养殖户都会把羊的角弄掉,可以保证羊群之间不会互相的顶撞。
(举报)
视频中男子在羊圈里自嗨跳舞,不小心碰到了身后的一只羊,谁知羊退后几步开始蓄力,当男子跳得正嗨时猛地一撞。
网友看后表示:我以为羊羊要给他让空间,没想到是撞他一头,还是做人不能太狂浪”。
羊顶人是因出于自我保护。因羊在出生的时候,本来是一个弱者,而且当看到比自己高大威猛的动物的时候,羊就会躲开,但是当看到比较幼小,但是又有可能威胁到自己的安全的时候,它就会攻击对方的。
基本上所有的动物都是有这样的本能。现在很多养殖户都会把羊的角弄掉,可以保证羊群之间不会互相的顶撞。
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广东深圳的一名男子因猪肉生意失败,欠下40余万元债务被起诉。由于无力偿还巨额欠款,法院通过调解,提出了一个创新的解决方案:让该男子到原告的屠宰场工作,通过劳动来偿还债务。也有观点认为,这起事件凸显了小微企业在经营过程中面临的风险,以及法院在处理债务纠纷时的灵活性和创新性。
近日猫一杯就传播在巴黎拾到秦朗作业本”虚假信息发视频道歉。猫一杯表示:秦朗丢作业这件事完全是我编造的,我在这里要给大家道个歉,我诚恳地接受处罚并保证以后不再创作此类博人眼球的内容”。网红应该明确自己的社会责任,认识到自己的言行举止对社会和粉丝的影响,追求流量的前提是,不能忽视道德和法律,不能为了吸引眼球做出不恰当的行为或发表不当言论。
近日,河北邢台一学校门口发生了一幕引人注目的场景:一只可爱的狗狗开车”去接萌娃放学,场面惹人喜爱。这一情景让路人眼前一亮,有人称赞这狗狗简直就是小孩们的劳斯莱斯”。相处时间越久,狗与主人的关系就越亲密,也更加通人性。
一名男子因在上海一小区给电瓶车飞线充电”引发火灾,随后被行政拘留。这一行为引起了网友的点赞和广泛讨论。许多网友对这一事件表示强烈谴责,认为这种行为不仅对自己不负责会危害到他人的安全,应该受到严厉惩罚。
据江苏福彩消息,一位名叫叶先生的彩民通过自选号码进行5倍倍投,意外中得了一等奖5注,幸运地获得了3406万元的奖金。通常情况下,叶先生都是随意选择几个数字组成1注号码,然后再机选4注号码组成一张彩票。
3年前掉在河里的金戒指,如今花费1000元雇人打捞出来,到底值不值呢?山东青岛胶州的贾先生3年前在大沽河撒网打鱼时,手上的金戒指不小心被渔网的线带了下去,掉进河里,当时贾先生尝试打捞,无奈设备不全,水又太深,只好作罢。如今1克黄金和三年前相比贵了250元,20克的话,就是5000元,所以怎么算这1000元都非常值。
快科技4月11日消息,有网友晒出了图片,显示已经有人开始使用小米SU7车辆在滴滴上接单了。据反馈,有网友已经在滴滴平台上成功打到了小米SU7车辆。从截图来看,这位司机已经完成了两单订单。一些网友感慨称,无论这位司机是否真的在使用小米SU7来做网约车,目前来看话题度已经相当高,而且关注度也非常高。还有网友喊话雷军,加快生产小米SU7速度,这样可以能提前�
本年度备受瞩目的“龙年龙月龙日龙时”奇观即将在今天7时至9时现身。这一罕见的天文现象,源于传统干支和生肖纪法的独特组合,为我们展示了年、月、日、时四位一体的龙之盛世。代表龙的时间,即辰时,则恰好落在现代时间的七时至九时,这也是我们即将迎来“龙年龙月龙日龙时”的精确时段。
在近日的直播中,面对网友的造车必买”言论,罗永浩幽默回应道:少来,我记得当年我做手机时,你们也是这么说的。”对于是否会进军汽车行业,罗永浩表示确实认真考虑过造车,但现在已经来不及了。罗永浩认为,造车行业的资本要求越来越高,融资难度也越来越大,同时生产制造的周期也相对较长,目前还缺乏成熟的供应链解决方案。因此,经过深思熟虑,他觉得自�
在2024年4月28日的清晨,云南昭通的一则视频在网络上引发了广大网友的深切关注。这段视频以一种无比感人的方式,展示了一位爷爷在临终前通过监控设备向孙女告别的瞬间。魏女士表示,她希望这段视频能够唤起更多人对身边亲人的珍惜和关爱,不要等到失去后才留下无尽的遗憾。
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ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用,它通过高速API服务器提供极速体验,支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务,如文本生成、图片生成等,显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能,如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前,产品在Mac App Store上免费提供,但提供App内购买项目。
RAGFlow是一个开源的RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎,基于深度文档理解,提供流线型的RAG工作流程,适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型(LLM)提供真实的问答能力,支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务,可以将文本翻译成表情组合,增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发,旨在通过表情符号的力量,让信息传递更加生动和个性化。
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FaceChain是一个深度学习工具链,由ModelScope提供支持,能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体,并在不同设置中生成个人肖像(支持多种风格)。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力,支持多种风格,以及易于使用的界面。
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WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理,专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理,帮助用户浏览网页,而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V(零样本)18%,展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code(简称Infra Copilot)是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文,允许专业人员使用自然语言表达需求,并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码(IaC)的开发过程,还确保了跨环境和项目的一致性,加速了新团队成员的上手和学习过程,显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目,旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发,通过结合最新的大型语言模型,增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法,它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验,为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下,模拟出对新颖交互(如外力或代理操作)的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性,推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台,提供HuggingFace模型的免费加速下载,解决大模型下载缓慢和断开的问题,支持高达4M/s的下载速度,大幅减少等待时间,提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型,它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K,展示了SOTA(State of the Art)大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数,并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术,实现了在长文本上的高效学习。此外,它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建,以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包,使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型,用于各种任务,包括基础模型(例如 CLIP 和 LLM)、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型,并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持,丰富的社区活动,以及开放共享的合作环境,旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型,它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构,利用不同的3D表示方法,允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制,从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型(LLM)的提示和总结,来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源,是微软研究项目的一部分,旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型,拥有1100亿参数,支持多语言,采用高效的Transformer解码器架构,并包含分组查询注意力(GQA),在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美,在Chat评估中表现出色,包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力,并且预示着未来通过扩展数据和模型规模,可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架,它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留,并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型,通过广泛的实验验证了其有效性。