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4月5日,广东省韶关、清远、河源、云浮、广州、佛山等地迎来了强降雨,部分地区还出现了冰雹。冰雹颗粒大小如花生米般密集地砸向地面,给正在野餐的游客带来了意外。其他地区仍有雷阵雨,局部可能出现暴雨。
4月26日,河北石家庄地区突然遭遇了冰雹的袭击一段名为“三轮车发疯啦”的视频在社交媒体上迅速传播开来,引发了网友们的热议。在这段视频中,一辆电动三轮车在冰雹的猛烈打击下,竟然自动启动并疯狂地绕圈行驶,周围的学生们见状纷纷发出惊呼声。也希望大家能够加强安全意识,遇到类似情况及时采取措施,避免类似事件的再次发生。
从4月26日晚到4月27日凌晨,广州出现猛烈强对流天气,多地降下冰雹,局地出现龙卷风。不少网友晒出了捡到的冰雹,表示第一次见冰雹如冰球那么大”。瞬时大风容易造成树木折断,进可能造成人员伤亡,一旦强对流引发雷雨大风,公众应远离易折断的树木、广告牌以及危房等。
4月2日,据国内多家媒体报道,近日,南昌市出现了大风雷电和强降雨等强对流天气过程,市民被惊醒后拍下了这一惊险场景,视频显示狂风暴雨交加,情景堪比世界末日。当事人表示,他们从未经历过这样的天气,整个氛围就像是末日降临一般,当时感到非常害怕。雷雨天应尽量避免前往开阔地带,遇到强降水时也不要在山区和低洼地带逗留在大风天要注意避免高空作业,并防范高空坠物等安全隐患。
2024年4月29日,正午时分,湖南长沙的天空突然上演了一场震撼人心的自然奇观。原本应该阳光明媚的时刻,天际却戏剧性地拉上了厚重的灰色帷幕,一场史无前例的暴雨席卷来,伴随着狂风呼啸,将城市笼罩在一片混沌之中。这场“雨尘暴”不仅给市民们带来了视觉上的震撼,也提醒我们要更加关注天气变化,做好防范措施。
4月29日正午时分,长沙白天变黑夜,天空电闪雷鸣,暴雨倾盆。29日12时许,包括岳麓区、宁乡市在内的长沙多地迎来强对流天气,在长沙湘江欢乐海洋公园,大风暴雨来袭,能见度显著降低,雨水时段,天空不时有冰雹飘落,噼啪作响。在此提醒广大市民,需及时关注强对流天气预报预警信息,强对流天气过程中,要尽量减少外出,若出门在外需远离棚架、广告牌等搭建物。
3月31日凌晨,江西省南昌市遭受了一场罕见且猛烈的自然灾害,其中包括大风、雷电和强降雨等强对流天气现象。这场突如其来的暴风雨让整个城市陷入了一片混乱,市民们被这强烈的天气变化所震撼,纷纷拿出手机记录下这令人心悸的时刻。这场天气的强度和突发性仍然超出了许多人的预期,让市民们措手不及。
近日,阿联酋遭遇了罕见的雷暴雨,导致迪拜的交通情况尚未完全恢复。一位迪拜居民形容这场暴雨为独一无二”,就像外星人入侵一样。有专家认为,迪拜暴雨跟全球气候极端化有关,由于全球变暖持续,气候变化加剧,全球其它地方也见到了各种罕见的极端天气。
根据Omdia最新的《中小型面板市场追踪报告》,2023年,一直稳坐中小尺寸AMOLED面板市场的头把交椅的三星,出货量份额首次失守50%降至43%。三星失守50%的主要原因在于,中国大陆AMOLED面板制造商,如京东方、维信诺、天马等的出货量激增。韩国的三星将很难维持其来自中国智能手机品牌的AMOLED面板订单。
最近江西九江庐山市下起暴雨。在这场雨中,有网友拍摄到了一幅令人叹为观止的画面云雾缭绕之中的庐山瀑布景象,仿佛是诗篇中描绘的仙境一般。李白的诗句穿越千年,依然能触动现代人的心弦,让我们在震撼的自然景观面前,重新思考古人笔下的真实与想象。
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databonsai是一个Python库,利用大型语言模型(LLMs)执行数据清洗任务。它提供了一系列工具,包括数据分类、转换和提取,以及对LLM输出的验证,支持批量处理以节省令牌,并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架,用于组织 RAG(Retrieval Augmented Generation)代码库,并提供一个前端界面,以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库,使得在本地测试变得容易,同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术,并提供了一个组织结构,使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的,并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型(LLM),在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型,并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力,是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件,旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块,覆盖12个视频理解任务,展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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