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質數的孤島 - 前端權限與登錄驗證體系

🧠 前端權限與登錄驗證體系 🔐 1. 認證機制 (Authentication) 核心目標：確認“你是誰”，保持登錄狀態 Token 方案 (JWT) 流程：登錄 → 後端簽發 Token → 前端存儲 → 請求攜帶 Token → 後端驗證 存儲位置 localStorage：常用，持久化好，但需防 XSS。 Http

vue.js , typescript , 前端 , Javascript

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程序員愛釣魚 - Node.js 編程實戰：日誌管理與分析

在後端系統中，日誌不僅是排查問題的工具，更是系統運行狀態的重要記錄。無論是接口報錯、性能瓶頸，還是用户行為分析，都離不開高質量的日誌體系。Node.js 應用通常運行在高併發環境下，如果日誌設計不合理，很容易出現信息缺失、性能下降甚至磁盤被寫滿等問題。 本文將圍繞 Node.js 日誌的設計思路、常見實現方式以及日誌分析實踐進行講解。 一、為什麼日誌如此重要

錯誤日誌 , Go語言 , 生產環境 , 日誌輸出 , 後端開發

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程序員愛釣魚 - Node.js 編程實戰：圖像與文件上傳下載

在 Web 應用中，文件與圖片上傳下載幾乎是必備功能。從用户頭像、附件上傳，到後台報表導出、圖片資源分發，都離不開穩定可靠的文件處理能力。Node.js 天然適合 I/O 密集型任務，在文件傳輸和流式處理方面具有明顯優勢。 本文將從基礎原理出發，介紹 Node.js 中文件與圖片的上傳、存儲、下載以及常見優化方案。 一、文件上傳的基本原理 文件上傳本質上是

Go語言 , 上傳下載 , 文件上傳 , 上傳 , 後端開發

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mob649e815b1a71 - ollama post 接口 示例

在這篇博文中，我們將深入剖析如何使用 ollama 的 post 接口，提供一個全面的示例，以及詳細的環境準備和配置步驟。這些信息將幫助你更好地理解和使用這個接口。 環境準備 首先，確保你的開發環境已準備好使用 ollama，我們需要安裝以下依賴： ollama: 這是我們將要使用的核心工具。 curl: 用於簡單的 HTTP 請求。 Python: 為了

User , aigc , Json , Python

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mob64ca12ea10ec - LLAMA3 evaluation batch size

在使用 LLAMA3 進行模型評估時，我們常常會遇到關於“evaluation batch size（評估批大小）”的問題。選擇合適的批大小不僅可以影響模型的評估性能，還能顯著影響內存使用和處理速度。今天，我們將探討解決“LLAMA3 evaluation batch size”的方法，涵蓋版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南和生態擴展等方面。 版本對比 首先，讓我

不同版本 , lua , 依賴庫 , aigc

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u_16213463 頭像

mob64ca12f7e7cf - github copilot和bito對比

作為現代軟件開發的利器，GitHub Copilot 和 Bito 都致力於提升開發者的生產力。然而，這兩者在應用場景、功能特性等方面存在顯著差異。本文將探討這兩者的對比，包括它們的性能指標、核心特性及在實際項目中的應用示例。同時，我將提供選型指南，幫助開發者根據自身需求選擇合適的工具。 背景定位 在當前快速發展的技術環境中，自動化編程助手正在成為開發者日常工作的重要組成部分。G

代碼生成 , 知識管理 , aigc , 開發者

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mob64ca12ea10ec - ollama與openai區別

ollama與openai是當前通用人工智能領域中的兩個重要代表，各自有着不同的技術基礎和應用目標。在這篇文章中，我們將探討如何管理這兩個系統之間的區別，特別是在備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、預防措施及擴展閲讀方面的綜合管理。 備份策略 在備份ollama和openai的數據及模型時，我選擇了定期備份方案，並使用甘特圖來表示這一過程。備份週期為每週一次，操作時間為每週

服務器 , 數據 , 工具鏈 , aigc

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mob649e8163f390 - stablediffusion模型下載

在這個時代，生成模型的應用愈發廣泛。其中，Stable Diffusion 作為一款優秀的圖像生成模型，得到了越來越多開發者和藝術家的關注。然而，下載其模型並配置到本地運行的過程，往往會遇到許多問題。為了幫助大家更好地解決“Stable Diffusion 模型下載”的問題，接下來我們將逐步剖析相關內容。 版本對比 在我們深入瞭解 Stable Diffusion 模型的下載流程

生成模型 , aigc , 開發者 , 性能提升

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兔子碼農 - Exception - 基本異常

表示應用程序執行期間發生的錯誤。 public class Exception : System . Runtime . Serialization . ISerializable 繼承 Object Exception 派生 System.Exception 1. 系統異常 ├── 內存與資源異常 │ ├── System

visual-studio

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mob64ca12f43142 - Diffusion model面試題

關於“Diffusion model面試題”的描述： 在近年來，Diffusion model在各種領域的應用逐漸增多，包括計算機視覺、自然語言處理等。許多公司在面試中開始關注應聘者對Diffusion model的理解與實際應用能力。這篇博文將系統性地記錄如何應對相關的面試題，並提供有效的解決方案和最佳實踐。 版本對比 在討論不同版本的Diffusion model時，我們

性能優化 , 不同版本 , API , aigc

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mob64ca12f43142 - postman調用ollamaapi

在這篇博文中，我們將詳細探討如何使用 Postman 調用 Ollama API，實現順暢的數據交互和集成。Ollama API 提供了強大的功能，讓開發者能夠快速構建和擴展應用。現在，讓我們一起進入這個技術世界，看看如何順利地完成這個調用。 環境準備 首先，我們必須確保所用的技術棧兼容性。我們將使用以下技術： Node.js（服務端） Postman（API測

API , postman , aigc , JAVA

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mob64ca12d8821d - input添加distable

在現代開發和運維環境中，我們常常遇到“input添加distable”這樣的問題。這通常表明某些輸入框的狀態被標記為不可用，而我們需要確保能夠有效地備份、恢復和管理這些狀態。以下是對這一問題的完整解決方案，涵蓋備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、日誌分析與最佳實踐，逐步解析如何應對這一挑戰。 備份策略 首先，我們的解決方案需要有一個清晰的備份策略。這包括全面的備份與恢復機制

Backup , 工具鏈 , bash , aigc

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mob64ca12db7156 - ollama模型設置為多顯卡

在使用Ollama模型進行深度學習訓練時，能夠有效地利用多顯卡資源是提升訓練效率的重要手段。然而，實際上，在設置Ollama模型為多顯卡時，用户常常會遇到一些問題。本文將詳細記錄解決“ollama模型設置為多顯卡”問題的過程，並分享一些調試和優化的經驗。 背景定位 在現代深度學習任務中，隨着數據集的規模和模型複雜度的不斷增加，訓練時間往往會顯著增加。如果無法有效利用多顯卡，可能導

配置文件 , aigc , 深度學習 , CUDA

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小童童 - Mac 安裝 OmniPlan 3.14.4.dmg 詳細步驟 新手一看就會

​ 先下載文件​ 安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/04aaedcb9ec9 ，把OmniPlan 3.14.4.dmg下到電腦上。通常會在“下載”文件夾裏。 打開 dmg 文件​ 找到下載好的OmniPlan 3.14.4.dmg，雙擊它。Mac 會彈出一個窗口，裏面有 OmniPlan 的應用圖標和一個箭頭，指向“應用程序”文

macos

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mob64ca12f86e32 - langchain 檢查返回值為json 函數

在使用 Langchain 進行 API 開發時，確保返回值為 JSON 格式是非常重要的一步。此過程不僅可以幫助實現數據一致性，還能讓下游處理變得更加高效和直觀。本文將詳細記錄如何解決“Langchain 檢查返回值為 JSON 函數”問題。 背景定位 在一個在線服務開發的初期（時間軸），團隊發現返回的數據格式不一致，導致後續的許多功能無法正常工作。經過追蹤，發現問題的根源在於

API , aigc , Json

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IT陳工 - 遷移學習簡單理解

遷移學習 背景 在深度神經網絡算法的應用過程中，如果我們面對的是數據規模較大的問題，那麼在搭建好深度神經網絡模型後，我們要花費大量的算力和時間去訓練模型和優化參數，最後耗費了這麼多資源得到的模型只能解決這一個問題，性價比非常低。 如果用這麼多資源訓練的模型能夠解決同一類問題，那麼模型的性價比會提高很多，這就促使使用遷移模型解決同一類問題的方法出現。因為該方法的出

機器學習 , 凍結 , 人工智能 , 遷移學習

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mob64ca12d9b014 - Ollama部署RESTful API

在這篇博文中，我將詳細記錄如何成功地部署Ollama以實現RESTful API。在整個過程中，我會涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南和擴展應用六個部分，帶你一步步走向成功的部署。 環境準備 在部署Ollama之前，我們需要確保我們的系統環境符合以下軟硬件要求： 硬件要求： CPU: 四核或以上 內存: 8GB

API , aigc , Docker

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mob64ca12da726f - stablediffusion源碼部署離線

stablediffusion源碼部署離線的完整記錄 在今天的技術環境中，使用穩定擴散（Stable Diffusion）生成高質量的圖像已成為一項重要的任務。為了保證穩定擴散項目能夠離線運行，確保源碼的部署流程是每一個開發者無法迴避的挑戰。本文將詳細介紹“stablediffusion源碼部署離線”的各個步驟，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧與排錯指南。 環

虛擬環境 , bash , aigc , Python

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無邪的課本 - gcc-c++-7.3.0 rpm安裝方法 Linux麒麟KY10完整步驟

​ 1. 先確認文件位置 安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/a7d77803a467，假設你下載完放在了下載​ 文件夾，路徑大概是： ~/Downloads/gcc-c++-7.3.0-20190804.35.p06.ky10.x86_64.rpm 可以用命令看一下： ls ~/Downloads/gcc-c++* 2. 打開終端 麒麟系統可以直接右鍵桌面 → “打開終端”

Linux

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primeshao - 1239. Maximum Length of a Concatenated String with Unique Characters

題目 Given an array of stringsarr. Stringsis a concatenation of a sub-sequence ofarrwhich haveunique characters. Returnthe maximum possible lengthofs. Example 1: Input: arr = [

yyds乾貨盤點 , 字符串 , 字符串數組 , bc , 代碼人生

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愛吃飯的程序媛 - 1235. Maximum Profit in Job Scheduling

題目 We havenjobs, where every jobis scheduled to be done fromstartTime[i]toendTime[i], obtaining a profitofprofit[i]. You're given thestartTime,endTimeandprofitarrays,you need to output

狀態轉移 , yyds乾貨盤點 , i++ , Time , 代碼人生

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mob649e81664bd9 - pip install LLaMA Factory 更新

在安裝 LLaMA Factory 的過程中，可能會遇到“pip install LLaMA Factory 更新”類型的問題。本文將詳細記錄解決這一問題的過程，涵蓋環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、故障排查及擴展部署等各個方面。 環境預檢 進行環境預檢是成功安裝 LLaMA Factory 的首要步驟。以下是四象限圖，能夠幫助我們判斷當前環境是否符合安裝要求。 qua

依賴包 , bash , aigc , 安裝過程

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key_3_feng - Docker 入門最佳實踐——構建高效容器化環境

Docker 作為容器化技術的標杆，已成為現代應用開發與部署的基石。掌握 Docker 的最佳實踐，不僅能提高開發效率，還能顯著提升應用安全性和可移植性。以下是一套經過驗證的 Docker 入門最佳實踐，包含具體操作步驟，助你快速上手。 一、基礎環境配置 步驟1：安裝 Docker # Ubuntu/Debian sudo apt update sud

yyds乾貨盤點 , 運維 , Docker

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u_17176510 頭像

DoraemonQ - 開源神器，高效啓動

聊一聊 在這個信息爆炸的時代，每個小夥伴的電腦和手機裏都塞滿了各種常用軟件、工作文檔、收藏網址、重要地址等各類數字資產。隨着使用時間增長，這些內容就像滾雪球一樣越積越多，常常陷入"明明存過卻找不到"的困境。雜亂無章的存儲方式讓檢索效率直線下降，有時為找一個文件要翻遍十幾個文件夾。更糟的是，重複保存的版本混亂、命名不規範等問題會進一步加劇管理難度; 分享一款高效

快速啓動 , 辦公效率 , 搜索 , 啓動工具

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