在智慧城市建設的浪潮中，一個核心痛點始終困擾着眾多系統集成商與城市管理者：海量的數據分散在成百上千個獨立系統中——交通流量、環境監測、公共安全、能源消耗、設施狀態……它們如同一個個“數據孤島”，難以匯聚，更難以形成全局性的洞察與聯動指揮。傳統的指揮中心往往依賴多個並排的大屏和複雜的系統切換，決策者需要在碎片化的信息中拼湊全貌，響應滯後，協同困難。 今天，我們通過一個真實的城市級數字孿生智能運
在這篇文章中，我將為大家帶來如何在 Linux 系統上本地部署 Llama3 的詳細步驟，幫助你一步步搭建自己的環境。內容涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧以及擴展應用，確保你能夠順利運行 Llama3。 環境準備 開始之前，我們需要確認我們的系統滿足一些基本的軟硬件要求。這個過程包括操作系統，內存，CPU等。核實這些要求能夠確保你的 Llama3 環境能順利運
作為一名在數字孿生領域摸爬滾打了快十年的應用開發者。這些年，我參與過不少“智慧城市”項目，從最初的二維GIS“一張圖”，到後來笨重的單體三維模型，再到如今追求實時、鮮活、可交互的數字孿生，我深知其中的挑戰與痛點。 今天，我想和你分享一個我們團隊最近交付的“城市運營管理中心”項目背後的故事。這不是一篇產品説明書，而是一個開發者視角的實戰覆盤，聊聊我們是如何用一套工具，把一座龐大、複雜的城市“搬
在智慧城市建設的宏大敍事中，城市公共安全始終是基石與核心。傳統的安防體系，依賴視頻監控、傳感器網絡與獨立業務系統，雖積累了海量數據，卻常常面臨“數據孤島、響應滯後、協同低效”的困境。指揮中心的大屏上，信息碎片化呈現，決策者難以在瞬息萬變的突發事件中，快速洞察全局、精準研判、高效指揮。 問題的根源，往往不在於數據的匱乏，而在於缺乏一個能夠深度融合數據、直觀呈現態勢、並支持智能決策的“數字大腦”
在近年來，隨着深度學習模型的不斷髮展，大規模預訓練語言模型（如 GPT-3、GPT-4 等）擁有了數百億、甚至數萬億的參數。然而，隨着模型規模的增加，計算和存儲的需求也大幅提高，這給模型部署帶來了挑戰。為了解決這些問題，量化技術（Quantization）成為了加速模型推理和降低部署成本的有效手段。 在本教程中，我們將介紹如何使用 QLoRA 和 TensorRT 來優化和
ollama 和 vllm 是當前 AI 領域裏常用的兩種工具，它們在構建與應用深度學習模型上都具有獨特的優勢。然而，很多人對它們的區別仍然感到困惑。下面我將詳細講解如何通過具體步驟來區分和使用這兩種技術。 環境準備 在使用 ollama 和 vllm 之前，首先要確保您的環境是兼容的。以下是支持的技術棧和兼容性矩陣。 # Ubuntu 安裝命令 sudo apt updat
在處理“ollama使用cpu或gpu”的問題時，我們需要從多個角度出發，包括環境的預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、擴展部署及最佳實踐。以下是對這一過程的詳細描述。 環境預檢 在開始之前，我們需要確保環境的兼容性和滿足相應的硬件要求。以下是我們需要關注的幾方面： 硬件拓撲：檢查你的系統是使用CPU還是GPU。你可以參考如下的思維導圖，幫助理解如何選擇合適的硬件。
本文介紹了Java中的類型轉換機制。主要內容包括：1) Java是強類型語言，不同類型運算時需要轉換；2) 類型轉換分為強制轉換(高轉低)和自動轉換(低轉高)；3) 強制轉換可能導致內存溢出或精度損失；4) 布爾值不能轉換，對象類型不能轉不相干類型；5) 大數運算時要注意溢出問題，可通過提前轉換類型解決；6) JDK7支持數字用下劃線分割提高可讀性。文中通過多個代碼示例演示了類型
AI元人文：在檔口前構築公平排隊的文明舞台 從混亂擁擠到有序協作，排隊這一日常小事揭示了價值原語在公共空間中的微觀運作機制。 在熙熙攘攘的小吃店門口，人羣自然地排成一列。當一位孕婦悄然走到隊伍前端時，並沒有引發不滿的騷動，反而迎來一片理解與默許。這一看似平常的場景，實則上演了一場精彩的“價值原語”實踐——不同的價值主張在特定情境中實現了動態平衡。 0
字節流與字符流的區別 在所有的流操作裏，字節永遠是最基礎的。任何基於字節的操作都是正確的。無論是文本文件還是二進制的文件。 如果確認流裏面只有可打印的字符，包括英文的和各種國家的文字，也包括中文，那麼可以考慮字符流。由於編碼不同，多字節的字符可能佔用多個字節。比如GBK的漢字就佔用2個字節，而UTF-8的漢字就佔用3個字節。所以，字符流是根據指定的編碼，將1個或多個字
近期公司積極組織我們這些開發人員學習進步，督促我們學習更多的技術來提高自己。為此我選擇了jQuery作為我學習的方向，同時我也是想將我的學習心得分享給大家，以後我會不斷的更新一系列jQuery方面的學習紀要，幫助大家學習。 對比了多個javascript框架，不得不承認JQuery真的是個很優秀的框架。如果你還沒有在你的框架中使用它，趕快扔掉那些臃腫、使用不方便的框
本週學習的內容是：1——13輸入輸出進階 一、新學知識點整理 1：切片操作：s[::-1] 可實現字符串 / 列表的逆序 2：map 函數：用於批量處理可迭代對象的元素，常與input()結合處理輸入 3：bool 類型與條件判斷：掌握布爾值的邏輯判斷與條件分支設計 4：print () 的
01. Hudi 數據模型分析 主題説明 Hudi 的數據模型是整個系統的核心抽象，説白了就是定義了數據記錄在系統中是怎麼表示的、怎麼操作的。理解數據模型是理解 Hudi 工作原理的基礎，就像蓋房子要先打地基一樣。 在 Hudi 裏，一條數據記錄不是簡單的字符串或者字節數組，而是一個結構化的對象，包含了記錄本身的數據、唯一標識、存儲位置等信息。這種設計讓 Hud
在這篇博文中，我們將探討如何在Linux服務器上下載並運行Llama2代碼。這個過程雖然一開始看起來複雜，但我們會一步步拆解，確保你能輕鬆實現。 Llama2版本對比及兼容性分析 在開始之前，我們先來看看Llama2的不同版本以及它們之間的兼容性。在版本比較方面，Llama2有多個演進歷史，每個版本都有所改進。以下是一個時間軸，展示了Llama2的版本演進史： timelin
異常的常見 Traceback 異常的追蹤信息，可以追溯到異常的具體位置 XXXXError 異常類型，包含具體信息 NameError :使用一個還未被賦值的變量 IndexError：下標/索引超出範圍 KeyError：字典不存在這個鍵值 AttributeError:對象沒有這個屬性 ValueError:傳入的值有錯誤 I
一、核心組件與類型 Android提供多種彈框實現方式，滿足不同交互需求： Dialog類：基礎彈框，支持自定義佈局 DialogFragment：推薦使用的彈框組件，與Activity生命週期同步 Material Components：MaterialDialog等第三方庫提供更豐富的樣式 二、主要彈框類型 AlertDialog：
在處理 "ollama wsarecv" 的問題時，環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧和進階指南都是必不可少的部分。本文將帶您逐步分析如何解決這一問題。 環境配置 首先，在開始之前，確保您已經配置好正確的開發環境。以下是需要的步驟： 安裝必要的軟件包 配置環境變量 驗證依賴項的版本 軟件包 版
在數字時代，消費與支付因網購而變得無比便捷，金錢也隨之漸漸抽象為屏幕上冰冷的數字，失去了曾經真實可握的温度。過去用現金交易時，每一張紙幣的遞出都伴隨着複雜的心緒——或許是計劃，是猶豫，抑或是不捨。那種實實在在的“付出感”，無形中讓人更懂衡量、更知節制。 如今，手機一掃、一鍵即付，消費變得輕而易舉，人與金錢之間的情感聯結卻日益稀薄。支付動作的簡化，也在不知不覺間削弱了我們對支出的敏感。
Redis 零基礎入門到實戰教程 Redis（Remote Dictionary Server）是一款開源、高性能、基於內存的鍵值對數據庫，支持多種數據結構，廣泛用於緩存、消息隊列、分佈式鎖等場景。本教程從基礎到實戰，幫你快速掌握 Redis 核心用法。 視頻教程：https://pan.quark.cn/s/10e98d3089
線性電源（Linear Power Supply）和開關電源（Switching Power Supply，SMPS）是電子設備中最常見的兩種電源轉換技術。它們的主要區別在於工作原理、效率、體積以及輸出電源的質量（紋波和噪聲）。 以下是針對這兩種電源的詳細解析： 一、 線性電源 (Linear Power Supply) 1. 定義與工作原理 線性
定義 原碼：符號位加上真值的絕對值（即：最高位為符號位，0正1負，其餘位為數值）。 反碼： 正數：與原碼相同。 負數：符號位不變，其餘各位（數值位）按位取反。 補碼： 正數：與原碼相同。 負數：在反碼的最低位加 1。 例子 假設字長為 4 位
在這個博文中，我們將探討如何解決“llamaindex mongo”相關問題，介紹其背景、演進歷程、架構設計、性能優化、經驗覆盤及擴展應用。llamaindex 是一個高效的檢索工具，而 MongoDB 是一個廣泛使用的非關係型數據庫組合，它們的結合可以提供強大數據處理能力和靈活的數據管理。 背景定位 隨着數據量的不斷增大，傳統的數據庫和索引手段逐漸顯得捉襟見肘。在某些高併發業務
如果把過去幾年的大語言模型（LLM）浪潮比作“電力被髮明”的階段，那麼 AI Agent 更像是“電氣化工廠”的開始：電不再只是點燈，而是接入生產線、帶動機器、形成一整套自動化體系。 從 AGI 分級的角度看，AI Agent 通常被視為 L3 級智能體： 不再只是“回答問題的工具”，而是具備明確目標、可持續運行、能主動決策和執行任務的智能實體。 技
在進行“docker部署stable diffusion”的過程中，我遇到了一個常見的障礙：“無法在root下運行”。這讓我不得不深入研究，探索並解決這個問題。此文將詳細記錄整個過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南和擴展應用。 環境準備 軟硬件要求 在開始之前，確保您的運行環境滿足以下硬件和軟件要求: 組件 要
