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u_16213367 頭像

mob64ca12e10b51 - ollama python調用單次對話

在本文中，我將分享如何解決“ollama python調用單次對話”的問題，並將這個過程整理為一個完整的文檔。通過細分每一個步驟，我將從環境準備到生態擴展，詳細介紹每一個環節。 在編寫這篇文章時，我強調了需求的整合和清晰的步驟闡述，以便於實現一個流暢的單次對話體驗。 環境準備 首先，我們需要確保開發環境中所需的庫和工具已經安裝。這些庫將幫助我們順利調用 Ollama 接口進行

技術棧 , API , aigc , Python

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chiqingdechouti 頭像

codigger - 什麼是分佈式操作系統？

你手機裏那個流暢刷視頻的App，背後可能藏着上千台電腦在同時發力——它們有的負責存你的賬號信息，有的處理視頻流，有的推薦你可能喜歡的內容。這些電腦彼此不認識，卻像一支默契的交響樂團，共同完成你的一次點擊。而讓這支“數字樂隊”不亂套的指揮家，就是分佈式操作系統。 從一家小餐館到連鎖帝國 想象你開了一家小餐館。最初只有一間廚房、一位大廚，所有活兒他一個人扛：切菜、炒菜、上菜。這叫單機操作系

資訊 , 操作系統 , 教程 , 知識

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u_16099268 頭像

碼海探險先鋒 - 哪些雲是OpenStack 國內openstack雲廠商

導讀： Openstack作為雲環境下的一股無法忽視的力量，已經被越來越多的人所熟識。筆者受邀參加了該峯會，藉此機會給大家介紹一下2013年openstack香港峯會中的中國參展商。希望有越來越多的中國公司在雲計算的市場中取得一席之地。 正文： Openstack 相信大家都已經不再陌生了，在這裏給沒有接觸過的朋友簡單介紹一下：

雲計算 , OpenStack , 分佈式存儲 , 哪些雲是OpenStack , 存儲 , 雲操作系統

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u_17487639 頭像

春華秋實2025 - jQuery 事件表單focus() 使用

一、什麼是focus()方法？ focus()是jQuery中處理元素獲得焦點的事件方法。當用户通過鼠標點擊或通過tab鍵定位到表單元素（如輸入框、下拉框等）時，就會觸發focus事件。 簡單説：當你點擊輸入框或按tab鍵切換到輸入框時，就是"獲得焦點"，這時候就可以用focus()方法做些事情啦！ 二、focus()方法的語法 1. 觸發focus事件（

輸入框 , 搜索 , Css , jquery , 前端開發

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qibaimadejianpan 頭像

IT課程999it與top - 人人都要學的項目管理課|完結無秘 (系統提升開發者管理能力)

從技術精英到團隊核心：如何高效掌握《人人都要學的項目管理》的硬核實力 在技術驅動的世界裏，一個普遍的誤區是：只要代碼寫得好，就能平步青雲。然而，無數開發者的職業發展軌跡都揭示了一個殘酷的現實：當技術能力達到一定瓶頸後，項目管理能力，而非更深的編程技巧，才是決定你能否向上突破的關鍵。 《開發者必備！人人都要學的項目管理升級版》這門課程，正是為打破這一職業天花板而設計的“破局利器”。它的標題直截了當，

項目管理

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u_17517037 頭像

前端碼農2025 - JavaScript中var變量的使用技巧

一、var的基本語法 var是JavaScript中用於聲明變量的關鍵字，語法如下： var 變量名 = 初始值; // 聲明並初始化 var 變量名; // 聲明但不初始化 二、var的主要特性 1. 函數級作用域 var聲明的變量具有函數級作用域，而不是塊級作用域（如if、for等語句塊）。 function t

作用域 , 初始化 , 賦值 , 前端開發 , React.js

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u_16213356 頭像

mob64ca12de62a6 - ollama模型 gguf文件

ollama模型 gguf文件是專為大規模機器學習模型設計的文件格式，它在模型的存儲和加載過程中發揮着至關重要的作用。本文將詳細介紹如何解決與“ollama模型 gguf文件”相關的問題，具體涉及環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、故障排查及最佳實踐等方面。 環境預檢 在開始之前，首先確保以下系統要求以順利運行 ollama模型 gguf文件。

加載 , aigc , 安裝過程 , Python

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secretflow 頭像

隱語SecretFlow - 【隱語Secretflow】輕量級隱私計算任務編排框架Kuscia架構解析

打開鏈接點亮社區Star，照亮技術的前進之路。每一個點贊，都是社區技術大佬前進的動力 Github 地址： *https://github.com/orgs/secretflow/kuscia 架構 Kuscia（Kubernetes-based Secure Collaborative InfrA）是一款基於 K3s 的輕量級隱私計算任務編排框架，旨在屏蔽異構基礎設施和協議，並提供統一的隱私計

架構設計

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u_16213561 頭像

技術極客俠 - 靜態分析法三——六場預測法（含自研算法）

0.前言 寫不出來前言了，沒啥靈感。 1.正文 優點 暫無。 缺點 不會卡時間/空間了。 在 20251118 模擬賽中，T2 是一個區間 DP，複雜度是 \(O(TN^2)\)，其中 \(T=20,N=5000\)。算出來很離譜，我寫出來跑得也很慢。然後我也不會卡常。正確卡常方法應該是改變枚舉順序，然後數組訪問會變快。

卡時間 , 複雜度 , 數據結構 , 前端開發 , Javascript

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u_13416 頭像

detailtoo - api對接專題

摘要：本文面向 IIoT 開發者，深度解析醫療配送機器人的自主乘梯解決方案架構。我們探討了 EC6200 如何通過非侵入式採集、邊緣調度軟件與 MQTT 實現 OT/IT 解耦，賦能院內物流效率升級。 導語：醫療配送機器人的垂直運輸，是樓宇 IT 系統與電梯 OT 系統的安全通信與解耦問題。開發者的目標是建立一個既能高效調度機器人，又不對電梯控制系

醫療配送機器人 , 機器人 , 非侵入式採集 , AGV梯控 , 機器人梯控 , 前端開發 , Javascript

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u_16099177 頭像

雲端小夢 - TikTok如何判定賬號是否限流？該怎麼解決？

做TikTok的人，最怕三件事——賬號沒流量、視頻零播放、內容突然掉權。 有時候你明明在按爆款邏輯做內容，卻發現： 視頻剛發就不推流 平常幾千播放，突然變成幾十甚至個位數 換內容也沒用，賬號像“死號” 甚至發一條限一條、換號又廢一個 這就是TikTok最常見的隱形風控機制：限流。本篇文章拆解Ti

音視頻 , 限流 , 風控 , 權重 , 前端開發 , Javascript

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hefty 頭像

對角另一面 - 用 Gemini 3 復刻了 X 上爆火的復古拍立得， AI 也能寫小程序了？

最近看到 X 上有位小姐姐使用 Gemini 3 做了一個復古拍立得相機，被 Gemini 3 的前端能力震撼到了。然後又看到了很多復刻的版本，但做的都是 web 版，在和朋友聊得時候，他説做個小程序版就好了，小程序更容易瘋傳。 之前一直懷疑 AI 的小程序代碼能力，畢竟外國人搞出來的東西，能學習到我們國人的精髓嗎？肯定會水土不服。趁着這個機會，剛好來試一下。 説幹就幹，使用寶玉的 prompt

小程序 , ai開發 , gemini-pro , 人工智能 , Javascript

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lying7 頭像

躺柒 - 讀社會工程：防範釣魚欺詐（卷3）01釣魚攻擊

1.概述 1.1.自從人類發明電子郵件以來，它就被騙子和社會工程人員用來進行信用卡、金錢和信息等方面的欺詐 1.2.隨着人們的生活壓力和工作負擔加重，以及科技產品的日益普及，騙子和社會工程人員知道電子郵件是滲透進我們的工作和生活的利器 1.2.1.網絡釣魚郵件（phishing e-mail） 1.2.2.魚叉式網絡釣魚（spear phish） 1.2.3.惡

企業信息化

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servicedeskplus 頭像

ServiceDeskPlus - ManageEngine卓豪-cmdb官網登錄入口

我有個朋友，他在微信上跟我説，對CMDB的入口表示困惑，我便給他語音講，但講的比較多，他似乎聽的雲裏霧裏；於是，我便用文檔的形式發給他，下面，我就來詳細瞭解一下 CMDB 的幾種常見入口。搜索結果入口是用户進入 CMDB 最直接、最常用的方式之一。 在企IT 管理系統中，通常會提供一個搜索框，用户可以輸入關鍵詞，如服務器名稱、設備型號、軟件版本等。系統會根據用户輸入的關鍵詞在 CMDB 中進行全面

運維

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最多選5個技能 - AI運維革命：從救火隊員到自動駕駛的實踐與思考

最近深度體驗了阿里雲DAS Agent，結合我過去五年在電商和金融行業的數據庫運維經歷，聊聊AI運維的現狀與未來。 一、AI運維的理想與現實 理想中的AI運維應該具備三大核心能力： 預測性防護：去年雙十一大促前，我們的MySQL集羣突然出現慢查詢激增，傳統監控系統在問題爆發後才報警。而AI系統應該能基於歷史模式（如去年大促的查詢特徵）提前3天預測風險點

運維 , 測試環境 , Css , SQL , 前端開發 , HTML

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aloudata 頭像

Aloudata大應科技 - AI 數據分析如何保障準確性？Aloudata Agent 構建可信數據基礎

前言： 在數字化轉型浪潮中，企業數據分析決策的時效性與準確性已成為競爭勝負的關鍵。隨着“Data + AI”融合加深，ChatBI 產品爆發式增長。但在當前市場中，大多數 ChatBI 產品依賴大模型直接生成 SQL 的技術路徑（NL2SQL），普遍面臨“大模型幻覺”導致的數據不可信問題——模型可能生成與事實不符、計算邏輯矛盾、口徑不一致甚至完全虛構的數據結果，直接影響分析決策質量。 如何突破這一

agent , 大數據 , 人工智能 , 數據分析 , 大模型

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langrisser - excel數據分析常用的功能

數據説·實操季 先相信自己，然後別人才會相信你。 ——羅曼·羅蘭 導讀：今天我們要介紹的關於Excel功能的系列內容，在數據分析行業裏面的地位是舉足輕重的。從使用範圍來看，微軟辦公軟件Office套裝（Word/Powerpoint/Excel）隨着windows的普及，用過電腦的人十個裏面有八九個肯定都知道這款軟件；從影響範圍來看，

數據可視化 , 編程語言 , 人工智能 , 數據分析 , excel數據分析常用的功能

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Lu_Lu - 通過HTML添加內容到PowerPoint：Java教程

在Java應用程序中處理PowerPoint文檔常常面臨挑戰，尤其是需要動態生成或更新內容時。傳統的通過API逐個元素添加文本、圖片的方式不僅繁瑣，而且難以保持複雜的格式。幸運的是，通過將HTML內容直接添加到PowerPoint中，我們可以極大地簡化這一過程，實現更靈活、更高效的內容管理。本文將深入探討如何利用 Spire.Presentation for Java 庫，將HTML字符串中的文本

JAVA

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flyingsmiling - pytorch卡爾曼濾波

卡爾曼濾波是什麼 卡爾曼濾波適用於估計一個動態系統的最優狀態。即便是觀測到的系統狀態參數含有噪聲，觀測值不準確，卡爾曼濾波也能夠完成對狀態真實值的最優估計。網上大多數的教程講到卡爾曼的數學公式推導，會讓人很頭疼，難以把握其中的主線和思想。所以我參考了國外一位學者的文章，講述卡爾曼濾波的工作原理，然後編寫了一個基於OpenCV的小程序給大家做一下説明

pytorch卡爾曼濾波 , 協方差矩陣 , 初始化 , pytorch , 人工智能 , 卡爾曼濾波

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PM老周 - 2025 年項目經理必備的 5 款效率神器：從混亂到清晰的項目管理工具組合

進入 2025 年，敏捷幾乎成了大多數組織的“標配”口號，但很多項目經理的真實感受卻是：會議更多、系統更多，清晰更少。工具鋪得越多，團隊越容易陷入新的混亂。本文從顧問視角拆解 5 款值得關注的敏捷項目管理工具與協作平台，幫助中高層管理者、項目經理、產品經理和 PMO，在“方法–流程–工具”之間搭建一套可落地的數字化項目管理體系。 過去幾年，我在不同類型的組織（互聯網企業、金融科技公司、製造業研發中

觀點 , 工具 , 項目管理軟件 , 敏捷開發 , 教程

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u_16213690 頭像

mob64ca1411e411 - chatgpt在安卓手機上使用

據iafrica 網站4月24日報導，三星是國際上最受期待的安卓手機之一，它的旗艦手機上都有各種預裝軟件，從交際通訊類到聲控查找類，包羅萬象，可是這些軟件卻不受用户期待。 　　美國研討公司Strategy Analytics研討了超越250位三星Galaxy SIII 和Galaxy S4的用户，記載他們在一個月內

app , chatgpt在安卓手機上使用 , 3d , 人工智能 , 深度學習 , HTML

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福大大架構師每日一題 - 2025-11-25：統計極差最大為 K 的分割方式數。用go語言，給定一個整數數組 nums 和一個整數 k。 要求把 nums 劃分成若干個相鄰且非空的子數組（分段），使得每一段內元素的最大值與最

2025-11-25：統計極差最大為 K 的分割方式數。用go語言，給定一個整數數組 nums 和一個整數 k。 要求把 nums 劃分成若干個相鄰且非空的子數組（分段），使得每一段內元素的最大值與最小值之差不超過 k。 求符合條件的所有劃分方案的數量。結果可能很大，請對 1000000007 取模後輸出。 2 = nums.length = 50000。 1 = num

Go語言 , 子數組 , 最小值 , 後端開發 , 取模

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rivers_chaitin 頭像

百川雲開發者 - 售後羣爆炸、問題全在聊天記錄裏？這套“AI + 社區”方案救了我們

去年年底，我們產品的售後羣爆掉的那幾天，我一度覺得自己不是在做 SaaS，而是在做“高級羣管”。 每天睜眼，手機上十幾個紅點： 客户甲在微信羣裏問：“這個接口的限流是多少？” 客户乙在企業微信單聊裏追問：“昨天説的那個配置，你幫我再看下？” 客户丙在另一個羣裏發：“你們文檔這個地方是不是寫錯了？” 看起來只是一些零散的問題，但幾個月下來，我們發現自己踩進了一個經典的坑： 所有售後信息

觀點 , 開源軟件 , 問答系統 , 人工智能 , 問答

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qife122 - 在AI技術唾手可得的時代，挖掘新需求成為制勝關鍵——某知名Android通訊應用框架功能探索

a.內容描述 核心功能定位：該項目是一個針對Android平台上某知名通訊應用的修改版本，提供了無需root權限的插件系統，允許用户通過安裝插件來擴展應用功能，同時攔截大部分追蹤和分析數據。 關鍵應用場景：主要面向希望增強通訊應用功能的Android用户，特別是那些希望在保持應用核心功能的同時，獲得更多自定義選項和隱私保護功能的用户羣體。 b.功能特性

功能擴展 , yyds乾貨盤點 , 需求挖掘 , 辦公效率 , AI技術 , 移動應用

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