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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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tong_6816038415d24 頭像

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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u_16213465 頭像

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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u_13873498 頭像

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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u_16213341 頭像

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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wuxiedekeben 頭像

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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u_16110811 頭像

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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u_17302888 頭像

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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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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DoraemonQ - 打開即為Pro完整版，無限制使用

隨着時間的推移，磁盤中會積累大量重複的文件，這些冗餘數據不僅會佔用寶貴的存儲空間，還會降低系統運行效率。重複文件可能來源於多次下載、備份副本或程序緩存，它們會拖慢文件檢索速度，甚至導致存儲空間不足。通過定期使用專業的重複文件查找工具，用户可以快速識別並刪除這些無用文件，從而釋放磁盤空間，提升計算機性能，優化存儲管理效率； 分享一款專業的重複文件查找輕量工具：

辦公效率 , 重複文件清理 , 重複文件管理 , 重複文件查找

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mob64ca12d70c79 - ollama配置優先使用的gpu

在當今的 IT 領域，GPU 的高效利用成為了推動計算性能的關鍵。對於使用 Ollama 的開發者來説，正確配置其優先使用的 GPU 是提高模型推理性能的一個重要步驟。在本文中，我將詳細記錄如何解決“ollama配置優先使用的gpu”這一問題的過程。 環境準備 在配置之前，我們需要為後續的操作做好準備，確保所有軟件和硬件的配合都能有效地發揮性能。 首先，需要安裝必要的前置依賴

數據 , 配置文件 , aigc , CUDA

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mob649e815b5994 - ollama全用GPU跑

在現代計算中，如何讓“ollama全用GPU跑”成為一種高效的運行機制一直是問題的核心。以下，我們將就這一技術難點展開，揭示其解決過程。 背景定位 在深度學習和模型推理的應用場景下，GPU的強大計算能力成為了必需的資源。為了確保“ollama”能夠充分利用這一資源，我們首先分析了當前的業務場景。我們在分析中考慮了模型的規模、數據的複雜度以及用户請求的併發性。由此，我們可以建立業務

請求處理 , 架構設計 , aigc , 迭代

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yychuyu 頭像

良許Linux - 8k雙休和12k單休，選哪個？

大家好，我是良許。 昨天有個粉絲私信我，説他拿到兩個offer，一個是8k雙休，一個是12k單休，問我該怎麼選。看到這個問題，我立馬想起了自己27歲那年面臨的選擇——當時我手上也有兩個offer，一個是世界500強外企雙休但薪資一般，另一個是廣州CVTE 5.5天班（當時）但錢給得多。最後我選了外企，現在回頭看，那個決定直接影響了我後面的整個職業軌跡。 1. 先算一筆賬 很多

嵌入式 , 單片機開發 , c++ , 後端開發 , c , 自媒體

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mb68b85ccf7a016 - AI 提示詞工程全指南：從“咒語”到“編程”

這是一篇為您定製的 AI 提示詞工程 (Prompt Engineering) 深度指南。 隨着大模型（LLM）能力的爆發，寫提示詞（Prompting）已經不再僅僅是“提問”，而變成了一種使用自然語言進行編程的新範式。對於開發者而言，理解 LLM 的“思維方式”，通過結構化的輸入獲取確定的輸出，是構建 AI 應用（如 RAG、Agent）的核心基本功。 AI

物聯網 , 結構化 , Json , Python

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mirxiong 頭像

掃地小沙彌J - Rust 所有權機制詳解：內存管理的第三條路

這是一篇關於 Rust 所有權 (Ownership) 的深度解析教程。 作為後端開發者，你習慣了 Java/Python 的 GC（垃圾回收）或者 C++ 的手動內存管理。而 Rust 只有所有權。這是 Rust 最難翻越的大山，也是它能在不需要 GC 的情況下保證內存安全的核心魔法。 本文將通過5 個經典案例，帶你徹底看懂 Rust 編譯器到底在“糾結”什麼。

數據 , rust , 代碼人生 , 編譯報錯

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蒙奇D索隆 - 【數據結構】考研408 | 偽隨機探測與雙重散列精講：散列的藝術與均衡之道

(開放定址法) 導讀 大家好，很高興又和大家見面啦！！！ 通過前面的內容，我們已經學習了兩種 開放定址法 ： 線性探測法：通過 固定探測步長 處理衝突 平方探測法：通過 平方跳躍步長 處理衝突 但是這兩種方法均會帶來一定的問題： 線性探測法 會導致 一次聚集 的現象 平方探測法 會導致 二次聚集 的現象 因此，在 開

yyds乾貨盤點 , 數據結構 , c++ , 後端開發 , 考研 , c , 408

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阿森CTO - Linux命令行工具

@TOC 📝前言 該文章j將介紹Linux中的常用系統工具和命令，如用於分頁顯示文本的more和less、顯示時間的date、管理日曆的cal、文件搜索的find和grep、以及壓縮/解壓縮的zip/unzip和tar。文中詳細解釋了每個命令的語法、功能和常用選項，並提供了示例。 🌠 more more 命令是一個分頁顯示文本文件內容的工具,它

大數據 , yyds乾貨盤點 , 搜索 , hive , 數據倉庫 , Linux

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程序員鋒仔 - 2025-12-21 GitHub 熱點項目精選

🌟 2025-12-21 GitHub Python 熱點項目精選(14個) 每日同步 GitHub Trending 趨勢，篩選優質 Python 項目，助力開發者快速把握技術風向標～ 📋 項目列表（按 Star 數排序） 1. exo-explore/exo exo是一個開源項目，旨在讓用户能夠在家中使用日常設備（如手機、電腦、平板和智能手錶等）構建自己的AI集羣。它通過將所有設備的資源

資訊 , 程序員 , 後端 , Python

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江湖有緣 - 【Docker項目實戰】使用Docker部署Eigenfocus項目管理工具

(【Docker項目實戰】使用Docker部署Eigenfocus項目管理工具) 一、Eigenfocus介紹 1.1 Eigenfocus簡介 Eigenfocus是一款自託管的項目管理、規劃與時間追蹤工具，基於團隊多年產品開發的經驗打造，兼顧簡潔性與靈活性，適用於從個人項目到多成員團隊的各種場景。 1.2 Eigenfocus主要特點 項目管

插入圖片 , 私藏項目實操分享 , 運維 , Docker

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