php项目宝塔搭建实战微小擎PHP开源企微管理系统源码
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有个朋友问我，能不能录制一期基于PHP开发的微小擎开源微信管理系统的部署视频，所以就研究了一下搭建流程，录制了一个视频出来，希望能够帮助到大家。
- 微小擎是一款PHP开源的微信管理系统，基于laravel6.0内核与layui前端框架，便于开发者二次开发。系统实现了公众号的大部分功能，如：菜单设置，粉丝管理，关键字回复，渠道二维码，模板消息等。
- 企业微信功能如：客户管理，成员管理，自定义欢迎语，渠道二维码等。
- 服务器宝塔面板
- PHP 7.4 + laravel6.0 + layui
- Mysql 5.7及以上版本
- Linux Centos7以上
- 下载源码，宝塔添加一个站点，PHP版本选择7.4，创建数据库，字符集选择utf8mb4，排序规则选utf8mb4_unicode_ci 。
- 压缩上传后台代码到宝塔的网站根目录当中解压缩，关闭防跨站。
- 打开终端，进入到网站目录，添加以下命令：
- 配置.env里的数据库连接信息：
- 依次执行以下命令：
- 安装配置supervisor队列监听
- 帐号：root 密码：123456
- 如果登录系统报菜单接口错误这个错误，可以进到终端，执行php清除缓存命令：
公众号配置、关注欢迎语、自定义菜单、关键字回复、粉丝管理、模板消息、渠道二维码、企业微信配置、成员管理、加好友欢迎语、客户管理、客户标签、管理客户群、管理渠道二维码、渠道二维码、用户管理、角色管理、权限管理、配置管理、日志管理。
获取方式
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我思故我是:马斯克的AI公司公开源代码,真的有意义吗？
马斯克的AI公司xAI,近日宣布将其大语言模型Grok的源代码公开。看似是对开源社区的一个贡献,实际上,马斯克此举可能是为了跟其竞争对手OpenAI区分开来。那么,公开这类大规模模型的代码,真的对AI开发社区有所贡献吗?答案是有,也没有。
看看Grok这款聊天机器人。经过xAI训练,它可以通过对口述的问题进行回答。看似简单,操作起来确实非易事。因为,这其实是一系列子任务的组合。一旦出现了微小的环境变化,可能就要导致机器人必须从头开始任务。
这就是大语言模型(LLM)能起到作用的地方。采用LLM意味着开发者无需手动标记和分配大量的子任务。只需要告诉LLM各个步骤怎么做,它就能理解清楚每个步骤的含义了。
然而，对于AI来说，\”开源\”这个概念并不好定义。在传统的软件开发中，开源通常意味着开发者会把所有的代码发布出来，这样社区的人就可以提出改进建议或是制作自己的版本。然而,AI模型的训练过程却是很复杂的，很难对外完全开放。
除此之外,公开AI模型的\”权重\”参数数据，即神经网络节点的数值，也成了AI开发者公认的\”开源\”标准。然而，即使公开了模型权重，也无法彻底还原模型，比如训练数据集和训练过程等关键信息还是无法获得。
那么，这次xAI公开Grok源代码算是完全开源吗？答案是肯定的。从下载、修修改改，只要你有兴趣，都可以自由地去尝试。事实上，这是目前为数不多可以直接下载源代码的几个大型AI模型之一。
但是，这并非没有问题。首先，你需要高速的内存才能操控这个模型，而且至少要几百GB。另外，这种源代码仅是原始材料并非最终产品。它需要更多的资源去完成任务，这在一定程度上限制了机器人的效率。
而且，马斯克为何要公开源代码？是真心实意地支持开源社区，还是只是跟OpenAI争风吃醋？如果他们真的致力于开源开发，他们应该会继续发布更多的代码,并且会根据社区的反馈调整改进，包括公开他们的训练数据程序，更深入地解释他们的方法。否则，即使开源，也只能被认为是短暂的热闹而已。
本文作者及来源:Renderbus瑞云渲染农场https://www.renderbus.com
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