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mob649e81607bf3 - CentOS上安裝Ollama

在本篇文章中，我將詳細記錄如何在CentOS上安裝Ollama的過程。Ollama是一個開源、強大的命令行工具，廣泛用於優化和管理工作流。以下是操作步驟的詳細講解，涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南及擴展應用。 環境準備 在開始安裝之前，首先需要確保系統滿足Ollama的運行環境，並且安裝必要的前置依賴。 # 更新系統包 sudo yum update -y

bash , aigc , Docker

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阿里云云原生 - UModel 查詢：馴服“可觀測性混亂”，阿里雲的圖模型建模利器！

點擊此處，立即查看視頻課程！ 背景 想象一下，你站在一個巨大的圖書館裏，這裏有成千上萬本書，但每本書的目錄都散落在不同的房間裏，而且每間房間的索引方式都不一樣。當你想要找一本關於“服務調用”的書時，你需要在 APM 房間、K8s 房間、雲資源房間之間來回奔波，還要記住每個房間不同的查找規則... 這就是很多企業在可觀測性領域面臨的真實困境。而 UModel 就像是為這個混亂的圖書館建立了一套統一的

阿里雲 , 雲原生

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mob64ca12e1c36d - 基於Stable Diffusion擴散底層策略任務生成和自優化模型

在討論“基於Stable Diffusion擴散底層策略任務生成和自優化模型”時，我們首先要理解這個系統在處理怎樣的任務。在實際應用中，我們常常會面臨各種挑戰，比如生成效果不理想、模型訓練不充分等。為了更好地解決這些問題，我們的目的是在深挖問題背景的基礎上，逐步找到根本原因與解決方案。 用户場景還原 我們在一個公司中應用Stable Diffusion模型，主要用於生成高質量的圖

參數設置 , 數據 , aigc , 解決方案

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mob64ca12d9b014 - windows ollama gpu啓動

在使用 Windows 操作系統時，許多開發者可能會遇到“windows ollama gpu啓動”相關的問題，這通常涉及到 GPU 加速的配置和優化。為了幫助大家順利啓動 Ollama 並利用其 GPU 功能，我將整個過程分解為幾個關鍵步驟：環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南以及生態擴展。 環境準備 在開始配置之前，我們首先需要確保安裝了 Ollama 運行所需的

User , aigc , CUDA , Python

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王中陽講編程 - 現在AI應用開發崗都有哪些招聘要求？

Boss直聘AI應用開發崗招聘要求分析 我們抓取了Boss直聘上AI應用開發崗的招聘要求，現將總結提煉後的內容分析呈現如下： 一、崗位職責（15條關鍵要點） 負責 AI 應用（含大模型 / LLM）前後端開發，涵蓋模型集成、用户界面設計等。 設計、開發和維護 AI 智能 Agent 系統，包含 RAG、Prompt、記憶 / 規劃模塊等。 大模型應用落地，涉及智能客服、知識庫問答、專業報告

人工智能

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夢想雲圖網頁CAD - AI+網頁CAD實現文生CAD圖紙（web cad sdk)

一、項目概述 本章節將探討AI技術與在線CAD相結合，能否打造一個能讓CAD"聽懂人話"的智能助手。 核心價值：告別繁瑣的手動繪圖，用自然語言就能完成CAD設計。無論是建築工程師、機械設計師，還是CAD開發者，都能通過AI大幅提升工作效率。 二、為什麼選擇MxCAD來做CAD智能系統？ 1. 原子化API - AI時代的CAD開發利器 傳統CAD軟件的問題是：你只能用它給你的功能，比如"畫直

node.js , typescript , html5 , Javascript

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mob64ca12d78ba3 - copilot 自動生產測試案例

在現代軟件開發中，自動化測試扮演着至關重要的角色。尤其是在使用像Copilot這樣的智能工具來生成測試案例時，如何有效地解決“copilot 自動生產測試案例”問題，成為了技術團隊必須面對的挑戰。以下是我們在這一過程中所採取的步驟和決策的詳細記錄。 業務場景分析 隨着業務的不斷髮展，產品功能變得越來越複雜，手動編寫測試用例的效率大大降低。自動化測試的需求逐漸浮出水面。同時，團隊希

測試用例 , 自動生成 , aigc , 自動化測試

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英俊的鼠標 - PyTorch深度學習開發醫學影像端到端判別項目完結無密

PyTorch深度學習開發醫學影像端到端判別項目完結無密這個標題太有分量了👇🏻ke🍊：xingkeit點top/9070/！“無密分享”和“完結”這兩個詞，直接定義了這篇文章的價值——它不是一份普通的項目總結，而是一份為後來者照亮前路的實戰地圖。 從“深度學習醫療落地”這個宏大命題出發，這篇文章可以聚焦於連接“算法模型”與“臨牀價值”之間的那條最關鍵、也最崎嶇的路。 跨越“技術-醫學”鴻

觀點 , pytorch , 深度學習

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子午 - 【垃圾識別系統】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積網絡+resnet50算法

一、介紹 垃圾識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對10種常見的垃圾圖片數據集（'剩飯剩菜', '塑料', '乾電池', '舊衣服', '玻璃', '紙張', '紙板', '金屬', '陶瓷器皿', '鞋'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷

圖像識別 , 人工智能 , 深度學習 , Python

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mob649e815f494b - stable diffusion python 源更新

在使用Stable Diffusion的過程中，更新Python源的問題時常出現，可能導致依賴問題和運行故障。為了能夠有效地備份、恢復、應對災難場景、實現工具鏈集成、驗證與預防問題，我將以下內容進行總結歸納。 首先，在備份策略方面，我們需要通過思維導圖來展示數據備份的內容，以及我們所使用的存儲架構。同時，為了體現出存儲介質的優缺點，我們也可以使用表格進行比較。 mindmap

User , 數據 , aigc , ci

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靈芸小駿 - 我的 HarmonyOS - Gauge 自學指南：從 0 到能上實戰的環形量規組件

1. Gauge 是什麼？ Gauge 是 ArkUI 信息展示類組件中的 數據量規圖表組件，可以把一個數值用 環形儀表盤 的方式展示出來。 典型場景： 設備健康度 / 電量 / 評分展示； CPU/內存佔用、網絡質量等系統指標可視化； 運動完成度、睡眠質量等健康數據面板； 任意「當前值 + 範圍（min~max）」的 KPI 儀表盤。 特性小結： 支持 單色 / 漸變 / 分段多

harmonyos-next

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大丸子 - 使用 C# 在 Word 文檔中自動化創建與定製圖表

在辦公自動化需求不斷增長的今天，越來越多的企業希望將數據可視化工作融入自動化文檔生成流程中。過去，我們通常依賴 Excel 或 PowerPoint 來製作圖表，再手工插入到 Word 文檔中。然而，當需要生成大量報告、需要頻繁更新數據、或需要根據程序邏輯動態繪製不同結構的圖表時，手動操作顯然變得低效且容易出錯。 將圖表直接通過代碼生成到 Word 文檔裏，可以讓整個流程變得更加自動化、可複用且更

word , 圖表工具 , c# , .net , 圖表

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雲端築夢工匠 - 軟件裏的數據archive

隨着網絡的普及，我們的各種數據基本上都存儲到了電腦、手機、以及各種軟件當中，數據的重要性已經不言而喻，如果重要的數據有丟失或者誤刪，可能會給我們帶來很大的損失。因此，擁有一個好的數據恢復工具很重要，在數據有丟失、誤刪等情況下快速恢復數據，推薦大家用數據恢復軟件EasyRecovery，可以輕鬆恢復各類文檔、音頻、視頻等文件，恢復率高，操作簡單，讓本以為找不到的文件，重現眼前。

大數據 , 數據 , hive , 誤刪 , 數據恢復 , 軟件裏的數據archive

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商湯萬象開發者 - LazyLLM教程 | 第18講：高階RAG：Agentic RAG

前面教程中，我們學習到了如何構建 RAG 系統，以及對 RAG 系統進行效果提升、速度優化、功能擴展等等方面。 本教程我們將在此基礎上進一步介紹最近很火的Agentic RAG，它是RAG的變種，但更加智能，讓我們開始吧！ 如果把RAG比作帶着書本去考試的考生，那麼Agentic RAG就是同時帶着老師和書一起去考試的考生！ Agentic RAG 就是整合了 AI Agent 的 R

機器學習 , 自然語言處理 , 教程 , 知識 , 人工智能

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雨大王 - 從“單兵作戰”到“集團軍協同”：工業設備互聯如何打造智造新生態？

工業互聯網作為第四次工業革命的核心載體，正在全球範圍內推動製造業的深刻變革。在這場變革中，工業設備互聯作為基礎中的基礎，扮演着至關重要的角色。它不僅打破了傳統制造系統中設備之間的信息壁壘，還通過數據共享與協同，推動了從“製造”到“智造”的轉型。 工業設備互聯的定義與價值 工業設備互聯是指通過先進的傳感技術、通信協議、數據採集系統以及工業互聯網平台，實現不同廠商、不同型號的工業設備在統一

人工智能

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張老師講數字孿生 - 古今對話！都江堰治水智慧借數字孿生實現現代化躍遷

2024年10月，中央紀委國家監委網站刊登 《全國水利數據底板基本建成》 一文，重點介紹了都江堰渠首數字孿生系統在防汛調度中的成功應用，標誌着我國數字孿生水利建設從先行先試進入全面深化新階段。 公元前256年，李冰父子修建都江堰，以 “深淘灘、低作堰”的治水智慧實現了人與自然的和諧共生。2200多年後的今天，都江堰灌區建成了覆蓋26.7平方公里的數字孿生系統，通過數字線程將千年治水經驗轉化

數字化轉型 , 觀點 , 知識 , 人工智能 , 前端

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編程夢想編織者 - vcsa擴容archive log

原理： 使用lvm對磁盤擴容 通過轉置sdb的pe到sda中達到對sda擴容的目的。 當前狀態： unbutu18.04 新增100G硬盤，為根目錄擴容 操作： 查看新增磁盤：fdisk -l 對sdb進行分區

服務器 , 大數據 , vcsa擴容archive log , hive , 運維 , Linux , Ubuntu

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漫步雲端的豬 - yarn ACCEPTED 優化

最近玩家爆炸性增長，使得原來設計的WS和數據庫那塊承受了更大的壓力，開始有點受不住了，於是理所當然的優化開始了。。。 這裏説幾個數據庫優化的建議和方法： 在數據庫優化工作中，使數據儘可能的小，使表在硬盤上佔據的空間儘可能的小，這是最常用、也是最有效的手段之一。因為縮小數據，相對來説可以提高硬盤的讀寫速度，並且在查詢過程中小表的內容處理時所

服務器 , 大數據 , yarn , 存儲 , 數據庫 , 工作 , yarn ACCEPTED 優化

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mob64ca12ed4084 - 如何訓練stable diffusion python

在這篇博文中，我將詳細描述如何訓練Stable Diffusion Python模型的過程，解決過程中遇到的問題，分析根因並提出有效的解決方案，最後進行驗證測試和優化建議。這一系列的步驟將確保模型訓練的順利進行。 問題背景 在進行Stable Diffusion模型訓練的過程中，我遇到了多個技術性挑戰。具體來説，模型訓練效率低下，內存佔用過高，並且在GPU利用率方面表現不佳。這些

參數設置 , aigc , 解決方案 , CUDA

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苦惱的海龜 - 亞馬遜公佈新款自研 AI 芯片

這裏是 「RTE 開發者日報」，每天和大家一起看新聞、聊八卦。我們的社區編輯團隊會整理分享 RTE（Real-Time Engagement） 領域內「有話題的技術」、「有亮點的產品」、「有思考的文章」、「有態度的觀點」、「有看點的活動」，但內容僅代表編輯的個人觀點，歡迎大家留言、跟帖、討論。 本期編輯：@瓚an、@鮑勃 01 有話題的技術 1、亞馬遜公佈新款自研 AI 芯片 Trainiu

人工智能

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pannideniupai 頭像

雨大王 - 告別生產混亂！看智能調度系統如何為汽車工廠帶來“史詩級”優化

一、智能調度的必要性與行業背景 隨着全球汽車製造業向電動化、智能化轉型，傳統工廠的調度模式已難以應對多品種、小批量、短交期的複雜訂單需求。以新能源汽車滲透率快速提升的2025年為例，某合資汽車製造廠僅能完成訂單需求的72%，頻繁的插單與設備波動導致生產效率波動在55%-88%之間。這一困境凸顯了智能調度在現代汽車工廠中的戰略重要性。 智能調度作為製造業數字化轉型的核心環節，其本質是通過

人工智能

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不愛吃香菜 - Python 的內置函數 chr

Python 的內置函數 chr() 是一個非常有用的函數，它可以將整數（Unicode 碼點）轉換為對應的字符。該函數的語法非常簡單： chr(i) 其中參數 i 是一個整數，範圍在 0 到 1,114,111（即 0x10FFFF）之間。函數會返回表示 Unicode 碼點為 i 的字符字符串。 功能説明 chr() 函數的主要功能是： 將 Unicode 碼點轉換為對應的字符 與 or

知識 , Python

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mob64ca12df5e97 - Linux下載ollama失敗

Linux下載ollama失敗可能是一個常見問題，許多用户在嘗試使用該工具時都遇到過。隨着AI和LLM（大語言模型）技術的發展，ollama逐漸成為開發者的重要工具之一。然而，下載過程中的一些意外情況、網絡問題或配置不當，可能導致用户無法順利下載和安裝ollama。接下來，讓我們深入解析這個問題，幫助你更有效地處理。 引用塊 “對於軟件開發而言，便捷的包管理和安裝工具在提

軟件工具 , xml , aigc , 軟件工程

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雲端創新夢想家 - 人工智能+智能製造--中國製造未來方向_人工智能製造

引言 人工智能（AI）正在全球範圍內迅速發展，並深刻影響各行各業。尤其在製造業，AI技術的應用已成為提升生產力、優化供應鏈、減少成本和提升產品質量的重要工具。智能製造是工業4.0的核心，而人工智能無疑是這一進程的核心驅動力。AI的引入不僅僅是為了實現自動化，更在於通過數據驅動的智能決策來提升生產效率和響應市場需求的能力。 本文將探討人工智能在

機器學習 , spark , 大數據 , 數據 , hadoop , 人工智能

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