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u_16213377 頭像

mob64ca12e36a1d - docker集成ollama

將 Docker 集成 Ollama 是一個很有趣且有用的過程。通過這篇文章，我將展示完整的實現步驟，包括必要的環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化以及生態擴展。 環境準備 在開始之前，我們需要先準備好本地的開發環境，確保 Docker 和 Ollama 都能夠順利運行。 依賴安裝指南 以下是各平台的安裝命令： # Ubuntu sudo apt upda

aigc , Docker , Json

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u_16213364 頭像

mob64ca12e04e7a - 關於LangChain中的聊天提示詞模板

關於LangChain中的聊天提示詞模板，如何利用這一工具來搭建符合自己需求的應用是一項非常有趣的挑戰。接下來，我將手把手帶你走過整個過程，希望你能順利掌握這個概念，並能夠靈活運用。 環境準備 首先，確保你有合適的開發環境來運行LangChain。你的環境應當包括以下軟件和硬件要求： 軟件 版本要求

新版本 , aigc , Python

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smalbox 頭像

SmalBox - 【URP】Unity[內置Shader]簡單光照SimpleLit

【從UnityURP開始探索遊戲渲染】專欄-直達 SimpleLit Shader的作用與原理 SimpleLit Shader是Unity通用渲染管線(URP)中的一種輕量級着色器，主要用於低端設備或需要高效渲染的場景。它採用簡化的Blinn-Phong光照模型，不計算物理正確性和能量守恆，從而實現了比標準Lit Shader更快的渲染速度。 核心原理 ‌簡化光照模型‌：使用Blinn

遊戲開發 , unity3d , 圖形學

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u_16213325 頭像

mob64ca12d68df5 - AIGC成功應用案例分析

AIGC成功應用案例分析的描述 在當今數字化轉型的浪潮中，生成性人工智能（AIGC）的成功應用案例不斷涌現，成為推動企業創新與效率提升的重要力量。本文將以一個具體的AIGC應用案例為基礎，通過從初始技術痛點到成果覆盤的全過程，詳盡剖析其背後的技術演進與架構設計，為相關從業者提供有價值的參考與借鑑。 初始技術痛點 在項目啓動階段，團隊發現原有的內容生成工具無法滿足快速增長的業務

技術選型 , 架構設計 , aigc , 迭代

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b2proxy 頭像

675173ff-65c2-413a-b556-576966012357 - MCP 爬蟲為什麼離不開B2Proxy？

對於任何爬蟲系統來説，IP 是最基本的身份標記。當一個進程持續從同一出口訪問網站，或當大量併發流量集中在同一個 IP 時，系統幾乎瞬間就能判斷出異常行為。尤其是國際電商網站、社媒平台、內容平台和廣告系統，它們的風控模型會基於 IP 地域、ISP 分類、IP 信譽度、頻率波動等因素進行判定。 這意味着 MCP 雖然能啓動大量進程，但若缺乏合適的代理 IP，就相當於讓幾十個“工人”共用一扇門進出

typescript , 前端 , Javascript

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u_16175491 頭像

mob649e81624618 - 國內如何用GitHub Copilot

在國內使用 GitHub Copilot 已經成為許多開發者日常工作中的一部分。然而，由於國內對外部服務的限制，我們需要經過一些配置才能順利使用 GitHub Copilot。接下來，我將詳細記錄這個過程，包括問題背景、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試和預防優化。 問題背景 許多開發者在國內使用 GitHub Copilot 時面臨諸多困難。以下是我進行配置的關鍵步驟：

API , aigc , JAVA , 解決方案

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docpartner 頭像

文檔伴侶 - 打造專屬知識大腦：個人電腦上的本地私有知識庫全攻略

打造專屬知識大腦：個人電腦上的本地私有知識庫全攻略 為什麼你需要一個本地私有知識庫？ 想象一下：當你突然需要查找半年前讀過的那篇精彩文章，或者在會議中急需某個重要數據，卻發現自己收藏的內容散落在微信、瀏覽器、筆記軟件等十幾個地方...這種場景是不是很熟悉？ 在信息爆炸的時代，我們每天都在接收海量信息，但真正能內化為個人知識資產的卻少之又少。這就是為什麼你需要一個本地私有知識庫——它就像是為你的大腦

opensource

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sysin 頭像

sysin - Nessus 10.11 Auto Installer for Ubuntu 24.04 - 自動化安裝程序

Nessus Professional 10.11 Auto Installer for Ubuntu 24.04 - Nessus 自動化安裝程序 發佈 Nessus 試用版自動化安裝程序，支持 macOS Tahoe、RHEL 10、Ubuntu 24.04 和 Windows 請訪問原文鏈接：https://sysin.org/blog/nessus-auto-install-for-ubu

安全

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mt-joer 頭像

MT-Joer - uni-app - switchTab 跳轉到 頁面後不走onLoad,option無法更新

場景：tabbar頁面是展示一個列表，頁面中有一個搜索按鈕，點擊按鈕進入搜索頁面，輸入字段以後返回tabbar頁面展示相應的搜索結果，切換tabbar頁面後搜索條件置空 方案1：使用 navigateTo跳轉傳值 坑1：因為搜索頁要跳轉的是tabbar頁面，不能直接使用navigateTo 跳轉，只能使用switchTab，但是switchTab不支持傳參 方案2：使用reLaunch跳轉傳值 坑

前端

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u_16213425 頭像

mob64ca12eee07b - LlamaFactory二次開發案例

LlamaFactory二次開發案例是一項關於如何利用LlamaFactory平台進行高效且可定製化開發的探討。在這個案例中，我們面對的技術痛點是如何提升開發效率以及系統的靈活性。通過對Platform的二次開發，我們嘗試解決行業面臨的挑戰，使得我們的產品能夠更精準地符合用户需求。 用户原始需求： "我們需要一個靈活且高效的開發平台，以滿足不同客户的個性化需

性能優化 , 二次開發 , 模塊化 , aigc

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u_16213394 頭像

mob64ca12e77061 - 查詢ollama模型

查詢Ollama模型是一項技術任務，涉及到模型的獲取和數據交互。在這篇文章中，我們將深入探討如何實現對Ollama模型的查詢，涉及一系列技術細節，包括協議背景、抓包方法、報文結構等。通過這些信息，你將能夠更順利地進行相關操作。 協議背景 首先，我們需要理解Ollama模型在技術架構中的背景。Ollama模型通常使用HTTP協議進行數據交互。根據OSI模型的四層架構，我們可以將其分

抓包 , 數據 , HTTP , aigc

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tong_6816038415d24 頭像

小童童 - 申威架構SW64 KY10系統安裝tomcat-9.0.10-25.ky10.sw_64.rpm詳細步驟（附安裝包）

​申威是咱們國家自己搞的一種CPU架構，和常見的x86、ARM不一樣，所以裝軟件的時候得用專門給它編譯好的版本，這個RPM包就是給KY10系統（也就是基於申威的系統）準備的Tomcat 9，版本號是9.0.10。Tomcat呢，就是一個跑Java Web應用的服務器，很多Java網站或者後台服務都靠它來跑。 先看看有沒有裝Java環境​ Tomcat跑起來得有JDK，你先在終端裏敲j

tomcat

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u_16213395 頭像

mob64ca12e7b5cf - chatglm和llama的模型區別

ChatGLM和LLaMA是當前AI模型的兩個重要代表，在架構、功能和應用範圍上存在一些差異。本文將為你詳細分析這兩個模型的具體區別，以便於開發者選擇合適的模型進行應用。 版本對比 首先，從基本功能和應用場景的差異來看，ChatGLM與LLaMA有顯著的特性區別。以下是它們的特性對比表： 特性 ChatGLM LLaMA

排錯 , 自動化工具 , 加載 , aigc

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u_16213349 頭像

mob64ca12dc88a3 - 物聯網使用AIGC

在當前的科技背景下，物聯網（IoT）和人工智能生成內容（AIGC）的結合正迅速成為一個熱門話題。物聯網的應用場景不僅包括智能家居、智能交通、智慧城市等，也涵蓋了各行各業數據採集、處理和自主決策的潛力。而在這些應用的推動下，AIGC可以為數據分析、決策支持和個性化服務大幅度提升價值。 背景定位 物聯網的主要目標是實時收集和傳輸數據，以便進行進一步的分析和決策。結合AIGC的優勢，物

數據 , 物聯網 , aigc , 數據分析

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u_16175491 頭像

mob649e81624618 - ollama linux 參數調整使用最大gpu進行計算

在使用 Ollama 進行深度學習計算時，充分利用最大 GPU 資源是提升性能的關鍵。本文將詳細介紹如何在 Linux 環境下，通過參數調整來實現最大 GPU 的計算，確保可以有效地執行深度學習任務。 環境準備 首先，確保我們有一個符合條件的 Linux 環境，並安裝必要的依賴包。在安裝之前，需要確定你有一個支持 CUDA 的 GPU，以便充分利用其計算能力。 以下是安裝前置

bash , aigc , CUDA , Python

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wuxiedekeben 頭像

無邪的課本 - JK2連接器使用教程：jakarta-tomcat-connectors-jk2 安裝配置步驟詳解

jakarta-tomcat-connectors-jk2-src-current.zip包含的是 Apache 和 Tomcat 之間通信的老式連接器 JK2 的源代碼。通過編譯和配置，可以讓 Apache HTTP Server 把請求轉發給後端的 Tomcat 處理 先解壓 安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/95945d4f20cb，把你下載的jakar

tomcat

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mob649e8154f2e5 - windows使用GPU運行 ollama

在當今的計算環境中，深度學習模型的訓練和推理通常會依賴於強大的GPU進行加速。Ollama是一個流行的開源框架，旨在簡化與GPT模型的交互。然而，許多用户在Windows平台上運行Ollama並嘗試啓用GPU支持時，會遇到各種問題。此博文將詳細探討如何解決“在Windows上使用GPU運行Ollama”的相關問題。 問題背景 用户在Windows上使用Ollama時，期望能通過G

windows , bash , aigc , CUDA

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mob64ca12df277e - ollama generate

在當今技術迅猛發展的時代，“ollama generate”功能的出現引發了廣大開發者、數據科學家和技術愛好者的關注。此功能旨在生成交互式內容，賦能用户實現快速原型和創意的表達。在這篇博文中，我們將詳細探討如何解決與“ollama generate”相關的問題，全面分析其背景、演進歷程、架構設計、性能優化、覆盤總結及擴展應用。 背景定位 在“ollama generate”功能推

API , aigc , 開發者 , 迭代

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mob649e8163f390 - langchain 替代品

在當今迅速發展的技術背景下，“langchain”作為一種鏈式調用的架構，雖然極具優勢，但同樣也存在一些侷限性。因此，尋找“langchain”的替代品成為了不少開發者關注的話題。本文將詳細介紹如何在實現類似功能的同時，利用不同的環境和技術棧來構建解決方案。 環境準備 在開始之前，我們需要準備好所需的環境。以下是依賴的安裝指南： # Python 環境安裝 pip insta

bash , aigc , 示例代碼 , JAVA

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最多選5個技能 - PHP現代化全棧開發：微前端架構與模塊化實踐

隨着前端應用日益複雜，微前端架構已成為解決單體前端應用痛點的有效方案。本文將深入探討如何在PHP全棧應用中實現微前端架構，包括模塊化設計、組件共享、狀態管理和部署策略。 微前端基礎架構 主應用集成 // src/Controller/MicroFrontendController.php namespace App\Controller; use S

加載 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16213455 頭像

mob64ca12f6066e - 家庭怎麼部署aigc

在家庭中部署AIGC（人工智能生成內容）是一項充滿挑戰的任務。很多家庭希望利用AIGC來提升生活質量，或是提高工作效率。然而，實際部署過程中卻常常面臨各種問題與困擾。例如，設備的配置、網絡環境、軟件選擇等等，都會影響AIGC的效果和使用體驗。本文將詳細記錄在家庭環境下部署AIGC的完整過程，包括遇到的問題、錯誤現象的分析、根因探討、解決方案以及後續的驗證測試和預防優化。 問題背景

server , 用户反饋 , aigc , 解決方案

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mob64ca140bbb8b - BGA100EMMC定義圖

電路框架 如上。 UJA1169是一款微型高速CAN系統基礎芯片（SBC），包含符合ISO 11898-2：201x（即將合併的ISO 11898-2 / 5/6）的HS-CAN收發器和集成的5 V或3.3 V 250 mA微控制器和/或其他負載的可擴展電源（V1）。它還具有看門狗和串行外圍設備接口（SPI）

機器學習 , 看門狗 , 引腳 , 人工智能 , 寄存器 , BGA100EMMC定義圖

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liutao988 - list調用remove後空指針

1. 定義： 　　list是一種序列式容器。 　　每一個節點都包含三個域：前驅元素指針域（指向前一個元素的指針）、後驅元素指針域（指向後一個元素的指針）、數據。 　　同時，頭節點的前驅指針指向尾節點，尾節點的後繼指針指向頭結點。這一特性與循環鏈表又相同。 　　因此，list就構成了一個雙向循環鏈。 　　由於list的用的是指針，因此在存儲空間上，它並

機器學習 , list調用remove後空指針 , 迭代器 , include , 人工智能 , HTML

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西門吹雪 - 開源javascript流程包

機器學習開源框架 機器學習領域的巨大增長是由開放源代碼工具推動的，這些工具使開發人員可以輕鬆地構建應用程序。 （例如，來自德國的AndreyBu在機器學習方面擁有超過5年的經驗，他一直在利用各種開源框架來構建引人入勝的機器學習項目。） 儘管Python編程語言支持大多數機器學習框架，但JavaScript並沒有被拋在後面。 JavaScrip

大數據 , 神經網絡 , 網絡 , 前端開發 , 開源javascript流程包 , Javascript , Python

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