diff --git a/.obsidian/workspace.json b/.obsidian/workspace.json index c094a95..f6956b3 100644 --- a/.obsidian/workspace.json +++ b/.obsidian/workspace.json @@ -6,7 +6,6 @@ { "id": "2d20a118853bc12a", "type": "tabs", - "dimension": 34.01015228426396, "children": [ { "id": "531f6328d1bd9abe", @@ -14,7 +13,7 @@ "state": { "type": "markdown", "state": { - "file": "城院附校-主机-.md", + "file": "01-项目/2602-健康运动/健康运动-周5-练腿训练日志.md", "mode": "source", "source": false, "backlinks": true, @@ -29,33 +28,22 @@ } }, "icon": "lucide-file", - "title": "城院附校-主机-" - } - }, - { - "id": "2077abc8b3b7c344", - "type": "leaf", - "state": { - "type": "empty", - "state": {}, - "icon": "lucide-file", - "title": "新标签页" + "title": "健康运动-周5-练腿训练日志" } } ] }, { - "id": "74351c3da5bbf19b", + "id": "2e1b41cb16dee73a", "type": "tabs", - "dimension": 65.98984771573603, "children": [ { - "id": "5e77d83449cbebe6", + "id": "2077abc8b3b7c344", "type": "leaf", "state": { "type": "markdown", "state": { - "file": "Untitled 22.md", + "file": "模板文件/模板-练腿日志.md", "mode": "source", "source": false, "backlinks": true, @@ -70,17 +58,7 @@ } }, "icon": "lucide-file", - 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→ 腘绳肌力量主项，精力最好时练 - 主打大腿后侧、臀腿衔接与后侧链力量，平衡前后肌力、保护膝盖 -- **哈克深蹲** - → 腿部 “自由卧推”，核心主项，精力最好时练 - 主打股四头肌、臀腿整体力量，适合渐进超负荷、冲重量 -- **倒蹬机** - → 腿部整体充血、大重量泵感，对腰部友好 - 作为哈克之后的辅助复合，巩固腿前侧 + 臀 -- **插片坐姿腿屈伸** - → 孤立股四头肌，强化大腿前侧线条、收感极致 - 纯孤立、找发力感，不耗核心 -- **俯卧腿弯举** - → 孤立腘绳肌（大腿后侧），前后均衡、保护膝盖 - 后侧收尾，让腿部更完整、体态更稳 +- **哈克深蹲（12 次）** + → 腿部力量主项，精力最充沛时优先练 + 主打股四头肌、臀大肌，整体腿部围度与基础力量，最适合稳定渐进超负荷 +- **倒蹬机（12 次）** + → 哈克深蹲后的第二复合主项，对腰部压力低 + 主打腿部整体充血、泵感强烈，巩固股四头肌与臀部，大重量安全友好 +- **插片坐姿腿屈伸（18 次）** + → 股四头肌极致孤立塑形动作 + 主打大腿前侧线条、收缩感，强化股四头肌细节，不消耗核心与腰部 +- **俯卧腿弯举（18 次）** + → 大腿后侧（腘绳肌）孤立塑形主项 + 均衡前后侧肌力，保护膝盖，让腿部比例更完整、体态更稳定 +- **髋外展（18 次，lb）** + → 臀部侧面核心塑形动作 + 主打臀中肌、臀上部，改善假胯宽、提升臀侧饱满度，稳定骨盆与腿型 +- **髋内收（18 次，lb）** + → 大腿内侧精细化塑形动作 + 收紧大腿内侧线条、美化腿缝，作为辅助细节补充，对臀部刺激较小 +- **坐姿卷腹（18 次）** + → 腹部核心负重塑形动作 + 主打腹直肌收缩，强化腹部紧致度与厚度，稳定核心、提升整体体态支撑 ## 训练日志 @@ -77,17 +83,39 @@ 时间：[__2026/03/18______] 时间点： -- 5:40 出发 +- 5:35 出发 训练容量(项目-组数-重量) 力量8~12次、塑形15~18次 -| 项目 | 组 1 | 组 2 | 组 3 | 组 4 | -| --------- | --- | --- | --- | --- | -| 罗马尼亚硬拉12 | 5 | | | | -| 哈克深蹲12 | 10 | | | | -| 倒蹬机12 | 25 | | | | -| 插片坐姿腿屈伸18 | 15 | | | | -| 俯卧腿弯举18 | 40 | | | | +| 项目 | 组 1 | 组 2 | 组 3 | 组 4 | +| ----------- | --- | ---- | ---- | ---- | +| 哈克深蹲12 | 10 | 12.5 | 12.5 | 12.5 | +| 倒蹬机12 | 25 | 27.5 | 30 | 32.5 | +| 插片坐姿腿屈伸18 | 10 | 12.5 | 12.5 | 12.5 | +| 俯卧腿弯举18 | 40 | 45 | 50 | 50 | +| 髋外展18(单位lb) | 80 | 100 | 100 | 100 | +| 坐姿卷腹18 | 10 | 15 | 20 | 22.5 | + +--- + +时间：[__2026/03/27______] + +时间点： +- 5:40 出发 + +训练容量(项目-组数-重量) 力量8~12次、塑形15~18次 +热身组为第一组 50%，第一组基准为上一周最大-2.5，每组递增 2.5 +x、x + 2.5、x + 5、x + 2.5 + +| 项目/次数 | 组 1 | 组 2 | 组 3 | 组 4 | +| ----------- | --- | --- | --- | --- | +| 哈克深蹲12 | 10 | | | | +| 倒蹬机12 | 30 | | | | +| 插片坐姿腿屈伸18 | 10 | | | | +| 俯卧腿弯举18 | 45 | | | | +| 髋外展18(单位lb) | 100 | | | | +| 髋内收18(单位lb) | | | | | +| 坐姿卷腹18 | 20 | | | | 倒蹬机测试组：[________] kg x [________] @@ -99,8 +127,6 @@ --- - - --- ## 器材说明 diff --git a/Untitled 1.md b/01-项目/2603-协同检索/Untitled 1.md similarity index 100% rename from Untitled 1.md rename to 01-项目/2603-协同检索/Untitled 1.md diff --git a/Untitled 10.md b/01-项目/2603-协同检索/Untitled 10.md similarity index 100% rename from Untitled 10.md rename to 01-项目/2603-协同检索/Untitled 10.md diff --git a/Untitled 11.md b/01-项目/2603-协同检索/Untitled 11.md similarity index 100% rename from Untitled 11.md rename to 01-项目/2603-协同检索/Untitled 11.md diff --git a/Untitled 9.md b/01-项目/2603-协同检索/Untitled 9.md similarity index 100% rename from Untitled 9.md rename to 01-项目/2603-协同检索/Untitled 9.md diff --git a/02-领域/信息科技/领域知识地图.md b/02-领域/信息科技/领域知识地图.md index 69bd986..ef317ba 100644 --- a/02-领域/信息科技/领域知识地图.md +++ b/02-领域/信息科技/领域知识地图.md @@ -15,6 +15,7 @@ from #领域/信息科技 where !contains(this.file.outlinks, file.link) and file.link != this.file.link and file.name != "觉察知识-标签配置" +and file.name != this.file.name and file.mtime < date(now) - dur("1s") ``` diff --git a/03-资源/信息科技-气象数据模型-对照组实验.md b/03-资源/信息科技-气象数据模型-对照组实验.md index 5a3e040..ece505c 100644 --- a/03-资源/信息科技-气象数据模型-对照组实验.md +++ b/03-资源/信息科技-气象数据模型-对照组实验.md @@ -1,7 +1,7 @@ --- -#复盘/4 +#复盘/5 ## 一句话描述 diff --git a/03-资源/操作说明-工具技巧-Windows命令行zip.md b/03-资源/操作说明-工具技巧-Windows命令行zip.md index a4b1266..dc87608 100644 --- a/03-资源/操作说明-工具技巧-Windows命令行zip.md +++ b/03-资源/操作说明-工具技巧-Windows命令行zip.md @@ -2,7 +2,7 @@ --- #领域/工具技巧 #资源/操作说明 -#复盘/4 +#复盘/5 ## 一句话描述 diff --git a/05-原子化笔记本/Linux-find-文件目录查找.md b/05-原子化笔记本/Linux-find-文件目录查找.md index 316218d..9ab2b64 100644 --- a/05-原子化笔记本/Linux-find-文件目录查找.md +++ b/05-原子化笔记本/Linux-find-文件目录查找.md @@ -2,7 +2,7 @@ --- #领域/Linux -#复盘/4 +#复盘/5 ## 一句话描述 diff --git a/05-原子化笔记本/Linux-xargs-标准输入转命令参数.md b/05-原子化笔记本/Linux-xargs-标准输入转命令参数.md index 311b23c..4de7e37 100644 --- a/05-原子化笔记本/Linux-xargs-标准输入转命令参数.md +++ b/05-原子化笔记本/Linux-xargs-标准输入转命令参数.md @@ -2,7 +2,7 @@ --- #领域/Linux -#复盘/4 +#复盘/5 ## 一句话描述 diff --git a/Untitled 12.md b/Untitled 12.md deleted file mode 100644 index dba30a5..0000000 --- a/Untitled 12.md +++ /dev/null @@ -1,76 +0,0 @@ - ---- -#领域/未知 - -#复盘/0 #临时/备忘 #状态/待处理 - -20260315-备忘-主题名-文件内容 - -## 一句话描述 - -[________] - ---- - - - -后退 - -step_list = [ - [80, 100, 80, 80], - [70, 90, 80, 90], - [60, 80, 80, 100], - [70, 90, 70, 90], - [80, 100, 60, 80], -] - - - - - - -step_list = [ - [80, 80, 80, 80], - [80, 90, 70, 80], - [80, 100, 60, 80], - [80, 110, 50, 80], - [80, 120, 40, 80], - [80, 110, 50, 80], - [80, 100, 60, 80], - [80, 90, 70, 80], - - - [70, 80, 80, 90], - [60, 80, 80, 100], - [50, 80, 80, 110], - [40, 80, 80, 120], - [50, 80, 80, 110], - [60, 80, 80, 100], - [70, 80, 80, 90], - - - - - -] - - - - - -```python -step_list = [ - [80, 80, 80, 80], - [80, 110, 40, 80], -[80, 80, 80, 80], -[60, 80, 80, 130], -] - - - -test([ - [80, 80, 80, 80], - -]) - -``` \ No newline at end of file diff --git a/Untitled 13.md b/Untitled 13.md deleted file mode 100644 index aa94a9f..0000000 --- a/Untitled 13.md +++ /dev/null @@ -1,27 +0,0 @@ - ---- -#领域/未知 - -#复盘/0 #临时/备忘 #状态/待处理 - -20260315-备忘-主题名-文件内容 - -## 一句话描述 - -[________] - ---- - - -泡沫轴 放到胸廓上，吸气吸满，揉，背手悬空，吸气维持住去滚，滚两组 -泡沫轴，墙上，掌心面朝自己，滚小臂，2到3组 -趴下，海豹拉伸前侧，可以加一点旋转，不要松气，多吸气，腹肌主动对抗 - -两组热身激活 - -上胸，向心， - - - -夹胸手伸直 夹胸发力感 - diff --git a/Untitled 2.md b/Untitled 2.md deleted file mode 100644 index 2d4f073..0000000 --- a/Untitled 2.md +++ /dev/null @@ -1,68 +0,0 @@ - ---- -#领域/未知 - -#复盘/0 #临时/备忘 #状态/待处理 - -20260311-备忘-主题名-文件内容 - -## 一句话描述 - -[________] - ---- - - -```python -            // --- 初始准备 --- - -            // 所有腿伸到最前或最后位置 - -            servo1_.SetAngle(30.0f); - -            servo2_.SetAngle(130.0f); - -            servo3_.SetAngle(130.0f); - -            servo4_.SetAngle(60.0f); - -            vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(100)); - - - -            servo1_.SetAngle(10.0f); - -            servo2_.SetAngle(130.0f); - -            servo3_.SetAngle(130.0f); - -            servo4_.SetAngle(80.0f); - -            vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(100)); - - - -            servo1_.SetAngle(30.0f); - -            servo2_.SetAngle(170.0f); - -            servo3_.SetAngle(90.0f); - -            servo4_.SetAngle(80.0f); - -            vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(100)); - -        // --- 初始准备 --- -        // 所有腿伸到最前或最后位置 - -        servo1_.SetAngle(30.0f); - -        servo2_.SetAngle(130.0f); - -        servo3_.SetAngle(130.0f); - -        servo4_.SetAngle(60.0f); - -        vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(100)); - -``` \ No newline at end of file diff --git a/Untitled 22.md b/Untitled 22.md index 2e8f745..e190177 100644 --- a/Untitled 22.md +++ b/Untitled 22.md @@ -11,4 +11,25 @@ [________] --- -![[Pasted image 20260319135010.png]] \ No newline at end of file +![[Pasted image 20260319135010.png]] + + + + + +脚本自动安装 + +密钥停住 + +查看8002端口页面-参数密钥 + +输入密钥（或随便输入，改web参数密钥） + +修改服务地址 +修改websocket 8000端口 wss://xxx/xiaozhi/v1/ +修改ota 8002 端口 https://xxx/xiaozhi/ota/ + +esp32 断网，进入配网，高级选项输入ota + + + diff --git a/Untitled 3.md b/Untitled 3.md deleted file mode 100644 index d11ea61..0000000 --- a/Untitled 3.md +++ /dev/null @@ -1,17 +0,0 @@ - ---- -#领域/未知 - -#复盘/0 #临时/备忘 #状态/待处理 - -20260311-备忘-主题名-文件内容 - -## 一句话描述 - -[________] - ---- -推荐 3 个 “开箱即用” 的模型（个人知识库首选）： -Llama3-8B-Instruct-GGUF（4bit）：通用能力强，上下文理解好，适合各类自然语言文档； -Qwen-7B-Chat-GPTQ（4bit）：中文支持极佳，适合中文书籍 / 教程； -CodeLlama-7B-Instruct-GGUF（4bit）：适合技术文档 / 代码类知识库。 \ No newline at end of file diff --git a/Untitled 4.md b/Untitled 4.md deleted file mode 100644 index a1c2c97..0000000 --- a/Untitled 4.md +++ /dev/null @@ -1,231 +0,0 @@ - ---- -#领域/未知 - -#复盘/0 #临时/备忘 #状态/待处理 - -20260311-备忘-主题名-文件内容 - -## 一句话描述 - -[________] - ---- -你想知道如何给模型做蒸馏和量化，这是把大模型适配到个人电脑 / 低算力环境的核心操作 —— 对个人知识库场景来说，**量化是必做的（直接降低算力需求），蒸馏可按需选择（进一步优化场景适配性）**。我会用最通俗的步骤，教你用开源工具完成这两个操作，全程避开复杂的底层代码，聚焦 “能直接落地的实操流程”。 - -### 核心前提 - -先明确两个概念的定位（避免混淆）： - -表格 - -|操作|核心目的|算力要求|对个人的价值| -|---|---|---|---| -|**量化（Quantization）**|把模型参数从 32 位浮点数压缩成 4/8 位整数，降低内存 / 显存占用（如 7B 模型从 13G 显存降到 3-5G）|极低（普通电脑就能做）|✅ 必做：让 7B 模型能在笔记本上运行| -|**蒸馏（Distillation）**|把大模型（如 70B）的知识 “迁移” 到小模型（如 7B），让小模型更适配特定场景（如你的文档）|中等（需少量 GPU 算力，或用云平台）|❌ 可选：仅当通用 7B 模型处理你的文档效果差时做| - ---- - -## 一、量化（核心操作）：把 7B 模型压缩到个人电脑能跑 - -### 工具选择（个人首选） - -- **GGUF 格式量化**：最适合个人本地运行（支持 CPU/GPU 混合推理），工具用 `llama.cpp`（跨平台，Windows/Mac/Linux 都能用）； -- **GPTQ/AWQ 量化**：适合有 GPU 的场景（推理速度更快），工具用 `AutoGPTQ`/`AWQ`（基于 Hugging Face）。 - -### 实操步骤（以 GGUF 为例，最易上手） - -#### 步骤 1：准备环境 - -bash - -运行 - -``` -# 1. 安装Python（3.9+）和git -# 2. 克隆llama.cpp仓库 -git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git -cd llama.cpp -# 3. 安装依赖 -pip install -r requirements.txt -# 4. 编译（Windows用Visual Studio，Mac/Linux直接编译） -make -``` - -#### 步骤 2：下载原始 7B 模型（选社区开源模型） - -- 从 Hugging Face 下载基础模型（如 Llama3-8B-Instruct、Qwen-7B-Chat）； -- 推荐地址： - - - Llama3-8B-Instruct：[https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct) - - Qwen-7B-Chat：[https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat) - - -#### 步骤 3：转换并量化模型（关键一步） - -bash - -运行 - -``` -# 1. 把原始模型转换为llama.cpp支持的格式 -python convert.py /path/to/your/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct --outtype f16 --outfile ./models/llama3-8b-f16.gguf - -# 2. 量化为4bit（个人最优选择，平衡速度和效果） -./quantize ./models/llama3-8b-f16.gguf ./models/llama3-8b-q4_0.gguf q4_0 -``` - -- 关键参数说明： - - - `q4_0`：4bit 量化（推荐），显存占用≈4G； - - `q8_0`：8bit 量化，显存占用≈8G（效果更好，适合有 16G 内存的电脑）； - - `q2_k`：2bit 量化（极限压缩，效果略降，适合低配电脑）。 - - -#### 步骤 4：测试运行量化后的模型 - -bash - -运行 - -``` -# 运行交互式问答，验证模型是否能正常工作 -./main -m ./models/llama3-8b-q4_0.gguf -c 4096 --color -i -r "User:" -f prompts/chat-with-bob.txt -``` - -- 输入你的问题（如 “基于参考文档回答 xxx”），验证模型是否能正常响应，且内存 / 显存占用在个人电脑承受范围内。 - -### 简化方案（不用自己量化） - -如果不想手动操作，直接下载社区已量化好的 GGUF 模型： - -- 地址：[https://huggingface.co/TheBloke](https://huggingface.co/TheBloke)（搜索 “Llama3-8B-Instruct-GGUF”“Qwen-7B-Chat-GGUF”）； -- 选择 “q4_0” 或 “q8_0” 版本，直接下载就能用，跳过步骤 2-3。 - ---- - -## 二、蒸馏（可选操作）：让 7B 模型更适配你的文档 - -仅当通用 7B 模型处理你的文档时 “答非所问”“漏关键信息” 时做，核心是用你的文档数据 “微调” 小模型。 - -### 工具选择 - -- 轻量蒸馏：`LoRA + Hugging Face Trainer`（低算力，仅训练模型的部分参数）； -- 全量蒸馏：`Model Distillation`（高算力，不推荐个人做）。 - -### 实操步骤（轻量蒸馏，适配你的文档） - -#### 步骤 1：准备你的文档数据 - -把你的 n 个文档整理成 “问答对” 格式（JSONL），示例： - -jsonl - -``` -{"input": "摄影中的黄金曝光三角指什么？", "output": "黄金曝光三角指光圈、快门速度、ISO感光度，参考文档中提到：光圈控制进光量，快门控制曝光时间，ISO控制感光灵敏度。"} -{"input": "如何设置人像摄影的光圈参数？", "output": "人像摄影推荐光圈f/2.8-f/5.6，参考文档第3章提到：大光圈（f/2.8）能虚化背景，突出主体。"} -``` - -- 只需准备 50-200 条这样的问答对（越多效果越好，但个人场景 50 条足够）。 - -#### 步骤 2：安装依赖 - -bash - -运行 - -``` -pip install transformers peft accelerate datasets bitsandbytes -``` - -#### 步骤 3：运行轻量蒸馏（LoRA） - -python - -运行 - -``` -from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments -from peft import LoraConfig, get_peft_model -from trl import SFTTrainer - -# 1. 加载基础模型和tokenizer -model_name = "Qwen/Qwen-7B-Chat" -model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( - model_name, - load_in_4bit=True, # 用4bit加载，降低显存占用 - device_map="auto" -) -tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) - -# 2. 配置LoRA（仅训练少量参数） -lora_config = LoraConfig( - r=8, # 低秩矩阵维度，越小算力越低 - lora_alpha=32, - target_modules=["q_proj", "v_proj"], # 仅训练Attention相关层 - lora_dropout=0.05, - bias="none", - task_type="CAUSAL_LM" -) -model = get_peft_model(model, lora_config) - -# 3. 加载你的问答数据 -from datasets import load_dataset -dataset = load_dataset("json", data_files="your_data.jsonl") - -# 4. 配置训练参数（个人电脑也能跑） -training_args = TrainingArguments( - per_device_train_batch_size=1, # 批次大小，1适合低配电脑 - gradient_accumulation_steps=4, - max_steps=100, # 训练步数，100足够个人场景 - learning_rate=2e-4, - fp16=True, - logging_steps=10, - output_dir="./distilled_model", - optim="paged_adamw_8bit" -) - -# 5. 开始训练（蒸馏） -trainer = SFTTrainer( - model=model, - train_dataset=dataset["train"], - tokenizer=tokenizer, - args=training_args, - max_seq_length=1024 -) -trainer.train() - -# 6. 保存蒸馏后的模型 -model.save_pretrained("./distilled_model_lora") -``` - -#### 步骤 4：合并并量化蒸馏后的模型 - -把 LoRA 权重合并到基础模型，再按 “量化步骤” 压缩，就能得到适配你文档的轻量化模型。 - ---- - -## 三、关键注意事项（个人避坑指南） - -1. **量化优先级**：优先用社区已量化好的模型（TheBloke），自己量化仅当社区没有适配模型时做； -2. **算力要求**： - - - 量化：无 GPU 也能做（CPU 慢但能跑），16G 内存足够； - - 蒸馏：建议用云平台（如 Colab 免费 GPU、阿里云按需付费 GPU），避免占用个人电脑资源； - -3. **效果验证**：量化后的模型效果损失极小（4bit 量化仅损失 5% 左右），完全满足个人知识库场景； -4. **模型格式选择**： - - - 仅 CPU 运行：选 GGUF 格式； - - 有 NVIDIA GPU：选 GPTQ/AWQ 格式（推理速度快 2-3 倍）。 - - ---- - -### 总结 - -1. **量化（必做）**：用`llama.cpp`把 7B 模型转为 GGUF 格式（4bit），普通笔记本就能运行，优先下载社区已量化的模型，无需自己操作； -2. **蒸馏（可选）**：仅当通用模型效果差时，用 LoRA 轻量蒸馏（50-200 条问答对），借助云 GPU 完成，成本极低； -3. **核心目标**：量化解决 “能运行” 的问题，蒸馏解决 “适配你的文档” 的问题，个人场景优先做好量化即可。 - -如果需要，我可以给你一份 “一键量化 + 运行” 的批处理脚本（Windows）/shell 脚本（Mac/Linux），你只需替换模型路径，双击就能完成量化和测试，不用手动敲命令。 \ No newline at end of file diff --git a/Untitled 5.md b/Untitled 5.md deleted file mode 100644 index adf3893..0000000 --- a/Untitled 5.md +++ /dev/null @@ -1,132 +0,0 @@ - ---- -#领域/未知 - -#复盘/0 #临时/备忘 #状态/待处理 - -20260311-备忘-主题名-文件内容 - -## 一句话描述 - -[________] - ---- - - - -```bash -# 新建并进入项目文件夹 -mkdir LLM-KnowledgeBase && cd LLM-KnowledgeBase - -# 克隆llama.cpp仓库 -git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git -cd llama.cpp - -# 安装依赖 -pip install -r requirements.txt -# 编译（Windows自动用Visual Studio编译，等待1-2分钟） -make -``` - - -``` -apt update && apt install build-essential -``` - - -#### 1. 先安装 CMake（如果未安装） - -在你的 Debian/Ubuntu 环境下执行： - -bash - -运行 - -``` -apt update && apt install cmake -``` - -#### 2. 标准 CMake 构建流程 - -在 `llama.cpp` 目录下，按顺序执行以下命令： - -bash - -运行 - -``` -# 1. 创建并进入构建目录 -mkdir -p build && cd build - -# 2. 生成构建文件（启用所有可用功能） -cmake .. -DLLAMA_ALL_WARNINGS=ON -DLLAMA_BUILD_TESTS=OFF -DLLAMA_BUILD_EXAMPLES=ON - -# 3. 编译（-j 后面跟 CPU 核心数，比如 -j4 用4核加速） -make -j4 -``` - - -### 🔍 问题原因 - -从截图可以看到，`llama.cpp` 新版本里，**主程序文件名已经从 `main` 改成了 `llama-simple` 或 `llama-cli`**，所以执行 `./main` 会提示 `no such file or directory`。 - ---- - -### 🛠️ 解决方案：用正确的可执行文件名 - -#### 方案 1：使用 `llama-simple`（推荐，轻量问答） - -bash - -运行 - -``` -./llama-simple -m ../../models/llama-3-8b-instruct-q4_0.gguf -c 2048 --color -i -p " -【参考文档】 -这里放入你的本地文档内容 - -【用户问题】 -这里放入你的具体问题 - -【回答要求】 -仅基于参考文档回答，不使用外部知识。 -" -``` - -#### 方案 2：使用 `llama-cli`（功能更全） - -bash - -运行 - -``` -./llama-cli -m ../../models/llama-3-8b-instruct-q4_0.gguf -c 2048 --color -i -p "你的提示词" -``` - -#### 方案 3：使用 `llama-simple-chat`（对话模式更友好） - -bash - -运行 - -``` -./llama-simple-chat -m ../../models/llama-3-8b-instruct-q4_0.gguf -c 2048 -``` - -这个命令会直接进入交互式对话模式，不需要 `-p` 参数，输入问题即可。 - ---- - -### 💡 关键说明 - -- 新版本 `llama.cpp` 对工具做了重命名，`main` 被拆分成了更细分的工具： - - - `llama-simple`：基础问答 - - `llama-cli`：完整命令行接口 - - `llama-simple-chat`：对话模式 - -- 所有工具的核心参数（`-m`、`-c`、`--color` 等）用法和之前完全一致，只是文件名变了。 - -现在用 `./llama-simple` 或 `./llama-cli` 就能正常运行模型了！ - -需要我帮你把之前的 Python 脚本也更新成新的可执行文件名吗？这样就能无缝适配新版本。 diff --git a/Untitled 6.md b/Untitled 6.md deleted file mode 100644 index db03450..0000000 --- a/Untitled 6.md +++ /dev/null @@ -1,82 +0,0 @@ - ---- -#领域/未知 - -#复盘/0 #临时/备忘 #状态/待处理 - -20260313-备忘-主题名-文件内容 - -## 一句话描述 - -[________] - ---- -```C -void InitializeServo() - -    { - -        ESP_LOGI(TAG, "=== 四足机器人向前走三步 ==="); - -        // 循环3次执行前进步态 - -        for (int step = 0; step < 5; step++) - -        { - -            // --- 初始准备 --- - -            // 所有腿伸到最前或最后位置 - -            servo1_.SetAngle(30.0f); - -            servo2_.SetAngle(130.0f); - -            servo3_.SetAngle(130.0f); - -            servo4_.SetAngle(60.0f); - -            vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(100)); - - - -            servo1_.SetAngle(10.0f); - -            servo2_.SetAngle(130.0f); - -            servo3_.SetAngle(130.0f); - -            servo4_.SetAngle(80.0f); - -            vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(100)); - - - -            servo1_.SetAngle(30.0f); - -            servo2_.SetAngle(170.0f); - -            servo3_.SetAngle(90.0f); - -            servo4_.SetAngle(80.0f); - -            vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(100)); - -        } - -        // --- 初始准备 --- - -        // 所有腿伸到最前或最后位置 - -        servo1_.SetAngle(30.0f); - -        servo2_.SetAngle(130.0f); - -        servo3_.SetAngle(130.0f); - -        servo4_.SetAngle(60.0f); - -        vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(100)); - -    } -``` \ No newline at end of file diff --git a/Untitled 7.md b/Untitled 7.md deleted file mode 100644 index c1c5c40..0000000 --- a/Untitled 7.md +++ /dev/null @@ -1,28 +0,0 @@ - ---- -#领域/未知 - -#复盘/0 #临时/备忘 #状态/待处理 - -20260313-备忘-主题名-文件内容 - -## 一句话描述 - -[________] - ---- -除了正常的社交沟通，你也是一个硬件控制助手，能识别以下指令： - 1. 前进：提取步数(1~30步),例如"前进1步"-> id:1,action:forward,value:1 - 2. 后退：提取步数(1~30步),例如"后退1步"-> id:2,action:backward,value:1 - 3. 左转：例如"左转"-> id:3,action:turnleft,value:1,左转是value为1 - 4. 右转：例如"右转"-> id:4,action:turnright,value:1,右转是value为1 - - 非以上指令返回：id:0,action:none, value:0，且不追加入最终指令组。 - id为指令序号，随着指令递增1，且值不重复 - - 用户输入：xxx - 请解析用户输入的内容，解析出指令组，注意保持指令的顺序。 - 仅返回JSON格式结果，不要加其他内容。 - -如果是正常对话，你需要在句子前增加“对话：”前缀 -如果是指令，你需要增加“指令: "前缀 \ No newline at end of file diff --git a/Untitled 8.md b/Untitled 8.md deleted file mode 100644 index 3aa7ed9..0000000 --- a/Untitled 8.md +++ /dev/null @@ -1,44 +0,0 @@ - ---- -#领域/未知 - -#复盘/0 #临时/备忘 #状态/待处理 - -20260313-备忘-主题名-文件内容 - -## 一句话描述 - -[________] - ---- -你是一个硬件控制助手，仅处理以下指定指令，其余内容按正常社交沟通处理。 -一、支持的指令列表 -前进：提取步数（1~30 步） -例：前进 1 步 → {"id": 序号，"action":"forward","value":1} -后退：提取步数（1~30 步） -例：后退 1 步 → {"id": 序号，"action":"backward","value":1} -左转：无需步数 -例：左转 → {"id": 序号，"action":"turnleft","value":1} -右转：无需步数 -例：右转 → {"id": 序号，"action":"turnright","value":1} -挥动左手：提取挥动次数 -例：挥动左手 3 次 → {"id": 序号，"action":"waveleft","value":3} -挥动右手：提取挥动次数 -例：挥动右手 2 次 → {"id": 序号，"action":"waveright","value":2} -趴下：无需参数 -例：趴下 → {"id": 序号，"action":"liedown","value":0} -站起来：无需参数 -例：站起来 → {"id": 序号，"action":"standup","value":0} -二、核心规则（重点） -id：从 1 开始，每条有效指令递增 1，不重复。 -非上述指令：返回 {"id":0,"action":"none","value":0}，不加入最终指令组。 -按用户输入顺序解析指令。 -输出格式（关键）： -正常对话：前缀为 对话： + 对话内容 -有效指令：每一条 JSON 指令单独一行，且每行开头必须加前缀「指令：」，示例： -指令：{"id":1,"action":"waveleft","value":3} -指令：{"id":2,"action":"waveright","value":2} -指令：{"id":3,"action":"liedown","value":0} -指令：{"id":4,"action":"standup","value":0} -用户输入：xxx -请严格按上述规则解析并输出，确保每条指令 JSON 前都有「指令：」前缀，且每次仅解析用户输入的一句话。 \ No newline at end of file diff --git a/模板文件/模板-练腿日志.md b/模板文件/模板-练腿日志.md index c987cc7..886db1f 100644 --- a/模板文件/模板-练腿日志.md +++ b/模板文件/模板-练腿日志.md @@ -5,14 +5,18 @@ - 5:40 出发 训练容量(项目-组数-重量) 力量8~12次、塑形15~18次 +热身组为第一组 50%，第一组基准为上一周最大-2.5，每组递增 2.5 +x、x + 2.5、x + 5、x + 2.5 -| 项目/次数 | 组 1 | 组 2 | 组 3 | 组 4 | -| --------- | --- | --- | --- | --- | -| 罗马尼亚硬拉12 | | | | | -| 哈克深蹲12 | | | | | -| 倒蹬机12 | | | | | -| 插片坐姿腿屈伸18 | | | | | -| 俯卧腿弯举18 | | | | | +| 项目/次数 | 组 1 | 组 2 | 组 3 | 组 4 | +| ----------- | --- | --- | --- | --- | +| 哈克深蹲12 | | | | | +| 倒蹬机12 | | | | | +| 插片坐姿腿屈伸18 | | | | | +| 俯卧腿弯举18 | | | | | +| 髋外展18(单位lb) | | | | | +| 髋内收18 | | | | | +| 坐姿卷腹18 | | | | | 倒蹬机测试组：[________] kg x [________]