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ctaxnews - 達觀數據技術實踐：知識圖譜和Neo4j淺析 - 達觀數據的個人空間 -

視頻 vue+neo4j 體育文獻知識圖譜 Python Flask框架 1 系統簡介 一個基於Vue+Flask+Neo4j構建的體育知識圖譜平台，其核心功能圍繞體育文獻知識的展示、檢索、分析和用户管理展開。主要包括：首頁，用於展示系統概覽和最新文獻動態；文獻檢索模塊，供應體育文獻的檢索機制，支持通過關鍵詞模糊搜索和高級篩選；知識圖譜可視化模塊，通過D

d3 , Vue , 數據庫 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16099220 頭像

數碼精靈abc - 代碼隨想錄01：數組

** 704. 二分查找 ** leetcode鏈接：https://leetcode.cn/problems/binary-search/ 題目描述：給定一個 n 個元素有序的（升序）整型數組 nums 和一個目標值 target ，寫一個函數搜索 nums 中的 target，如果目標值存在返回下標，否則返回 -1。 核心思路：二分法。當數

數組 , 雙指針 , Css , 前端開發 , 暴力法 , HTML

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u_16099324 頭像

智能創新夢想家 - Java讀取excel表格（原理+實現）

一、引言 在企業應用中，Excel 是一種常見的數據存儲和交換格式。Java 通過 Apache POI 庫可以高效地讀取、修改和寫入 Excel 文件。本文介紹如何使用 Java 處理 Excel 文件，包括讀取、寫入和修改數據。 二、環境準備 2.1 安裝 Java 開發環境 下載並安裝 Java SDK：Oracle JDK 下載

System , JAVA , Css , 前端開發 , apache , HTML

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u_16213567 頭像

數碼墨魚 - 簡單探索Rust Web開發

深入 Actix-web 源碼：解密 Rust Web 框架的高性能內核 目錄 深入 Actix-web 源碼：解密 Rust Web 框架的高性能內核 摘要 一、Actix-web 探索起點 1.1 宏觀架構：連接器、Acceptor 與 Worker 1.2 與 Tokio 的共生關係 二、核心抽象：Serv

中間件 , 開發語言 , rust , ActixWeb , Css , 前端開發 , HTML , 前端

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u_16213594 頭像

mob64ca13fae001 - Mongo的bulkWrite介紹 - youyu歲月

文章目錄 如何批量更新MongoDB數據？`bulkWrite()`命令詳解 🚀📦 🌱 為什麼需要 `bulkWrite()`？ 問題：逐條操作的弊端 解決方案：`bulkWrite()` 🛠️ `bulkWrite()` 基本語法 🔧 `bulkWrite()` 支

List , System , mongodb , 數據庫 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16099361 頭像

16099361 - 前端緩存

你是否遇到過這樣的情況：觀看教學視頻時調整了播放速度，刷新頁面後又回到默認的1倍速？本文將基於 gh_mirrors/fr/frontend-stuff 項目技術棧，教你使用 localStorage（本地存儲）實現視頻播放速度的自動記憶功能，徹底解決重複調整的煩惱。讀完本文你將掌握： 視頻播放速度與 localStorage 的關聯方法 三步實現播放速度

視頻播放 , 技術棧 , 前端開發 , ide , Javascript

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u_16213597 頭像

mob64ca13fba42b - rust Rc 和 Arc

Rc 與 Arc 的引用計數機制——這兩個智能指針是 Rust 在"單一所有權"這個嚴格規則之外，為開發者提供的"共享所有權"解決方案。 Rust 深度解析：Rc 與 Arc 引用計數機制的設計哲學與實戰 Rust 的所有權系統是其內存安全的基石，但"單一所有權"規則在某些場景下會顯得過於嚴格。想象一下，你需要構建一個圖（Gr

Arc , 開發語言 , rust , 引用計數 , Android , Css , 前端開發 , HTML

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u_14444 頭像

lgmyxbjfu - 使用Kotlin高效地開發Android App(五）完結篇

第一章：Kotlin接口設計的核心理念與價值 Kotlin 接口不僅定義了類應遵循的行為契約，還支持默認方法實現和屬性聲明，極大增強了代碼的可複用性和靈活性。與 Java 中的接口相比，Kotlin 的接口允許包含具體實現，使開發者能夠在不破壞現有繼承結構的前提下擴展功能。 接口中的默認實現 Kotlin 允許在接口中為方法提

User , 加載 , 默認方法 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16213333 頭像

mob64ca12d8821d - docker下安裝的ollama的bin啓動文件安裝在哪裏

在Docker中安裝的Ollama的bin啓動文件的位置有時會引發困惑。本文將詳細記錄如何解決這個問題，涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧及排錯指南，幫助讀者快速定位其bin啓動文件。 環境準備 在開始之前，需要確認系統環境以及所需工具的安裝。 前置依賴安裝 首先，要確保Docker已經正確安裝。可以通過以下命令檢查Docker版本： docker

bash , aigc , Docker

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u_16213715 頭像

mob64ca1417eedd - [大模型] LLaMA系列大模型調研與整理-llama/alpaca/lora（部分）

目錄 1. Mixture-of-experts (MoE) 1.1 優勢 1.2 結構 1.3 訓練 2. Low-rank adaptation (LoRA) 3. 數的精度 -- 混合精度 + 量化操作 Task1：DenseMLPWithLoRA 一、任務背景 二、任務要求 Task2：Sparse ML

混合精度 , DenseMLP , Css , LoRA , 混合專家模型 MoE , 大模型 , 前端開發 , HTML

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u_16213355 頭像

mob64ca12de24b0 - ollama支持的向量模型

ollama支持的向量模型 在當前的人工智能和機器學習領域，向量模型的運用越來越廣泛，ollama作為一款新興的AI框架，正致力於為開發者提供高效的向量計算支持。“ollama支持的向量模型”旨在利用向量化的方式提升模型的表達能力與性能匹配，特別是對於自然語言處理、推薦系統等應用場景。 背景定位 業務場景分析 在多個行業中，基於向量的技術能夠增強數據分析和決策。以下四象限

User , System , aigc , 應用場景

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mob64ca12da726f - Stable Diffusion 有mac版嗎

在計算機視覺的快速發展中，模型生成圖像的效果日益引人注目，其中“Stable Diffusion”作為一個頗具知名度的圖像生成模型，因其優越的性能和質量吸引了廣泛的關注。然而，對於Mac用户而言，是否存在適合其系統的Stable Diffusion版本，成為了一個重要的問題。 初始技術痛點 在探索Stable Diffusion是否有Mac版之前，首先需要釐清用户的痛點。在大多數

aigc , ci , 迭代 , Mac

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u_16213393 頭像

mob64ca12e732bb - Springboot基於Ollama調用通義千問

在現代的開發環境中，結合Spring Boot和Ollama來調用通義千問，能夠有效提升我們的應用程序靈活性與智能性。接下來，我將詳細分析我們實現這個集成過程的具體步驟，確保你能順利完成這一任務。 環境準備 在開始之前，確保你的開發環境中安裝了必要的工具。以下是一些建議的技術棧及其兼容性： 技術 版本 兼容性説明

app , API , aigc , ci

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shuyixiaobututou 頭像

舒一笑不禿頭 - PandaCoder 的解構與新生：為中文開發者造一束專注的光

PandaCoder 的解構與新生：為中文開發者造一束專注的光“我不是在做工具，我是在為開發者造光；真正的創造，有時始於勇敢的拆解。” 寫下這兩句話時，“深圳的雨”剛剛停歇，窗外的空氣濕潤而清冽，像極了我此刻的心情——平靜中帶着決斷。PandaCoder，這個以國寶熊貓為名、為中文開發者而生的小插件，已經悄然走過了一段喧囂與靜默交織的旅程。它最初的模樣，是我對“高效編程”最樸素的想象

插件 , intellij-idea , JAVA , 程序員

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mob649e8169b366 - Fitten copilot

Fitten copilot 是一個集成了智能助手功能的工具，它具備了在多元化任務中提供高效輔助的能力。隨着計算技術的飛速發展，開發者們常常面臨如何簡化複雜邏輯和增強工作效率的挑戰。而“Fitten copilot”正是基於這一背景而孕育出來的解決方案，旨在幫助開發者提升生產效率，優化技術工作流程。 初始技術痛點 在開始這個項目時，我們面臨多個技術痛點，這些痛點主要體現在：

架構設計 , aigc , 解決方案 , 開發者

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mob64ca12f028ff - 設置ollama模型地址和遷移

設置Ollama模型地址和遷移 在進行Ollama模型地址設置和遷移時，我們需要全面瞭解各個版本的特性差異，如何進行配置，以及怎樣處理兼容性問題。接下來我們將深入探討這幾個步驟，提供圖表和代碼示例，確保你能順利完成遷移過程。 版本對比 在Ollama的不同版本中，各自的特性差異顯而易見。我們用一個表格來顯示這些差異，並用Mermaid四象限圖展示各個版本的適用場景匹配度。

性能優化 , 配置文件 , yaml , aigc

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mob64ca12ed4084 - llama factory微調訓練GPU利用率低

在使用llama factory進行微調訓練時，開發者們常常遇到GPU利用率低的問題，這不僅影響模型訓練的速度，還可能導致資源的浪費。為了有效解決這一問題，我整理了一個整體流程，從預檢環境、部署架構、安裝過程到依賴管理、版本管理及遷移指南等方面進行詳細記錄。 環境預檢 在開始微調訓練之前，我們需要確保系統和硬件的配置滿足最低要求。以下是系統和硬件要求的表格： 系統要求

bash , aigc , 安裝過程 , 版本管理

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mob64ca12e51ecb - aigc學習指南

在這篇博文中，我將分享創建“AIGC學習指南”的完整過程。此流程涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧以及排錯指南的所有細節，讓我們一起深入瞭解這一主題。 環境準備 在開始之前，我們需要確保所有前置依賴項安裝完畢。以下是安裝所需軟件的版本兼容性矩陣： | 軟件 | 版本 | 兼容性 | |-------------|--------

排錯 , aigc , 環境搭建 , Python

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tuzixiansen_63d4d65909d62 頭像

兔子先森 - uniapp微信小程序文件下載-自定義文件名

在微信小程序端是無法直接下載文件的，對於docx、excel、pdf等文件都是通過臨時緩存+打開的方式保存到本地 默認下載 const openFile = (url,fileType) = { uni.downloadFile({ url: url, success: function (res) { let filePath =

react , vue.js , HTML , 前端 , Javascript

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u_15742790 頭像

數據科技訊 - 2025年西藏自治區本級工傷預防培訓圓滿收官

為進一步提升區本級參保單位工傷預防意識和能力，深入貫徹落實工傷預防五年行動計劃要求，有效防範和減少工傷事故及職業病的發生，切實保障勞動者生命安全與健康，促進用人單位安全生產，11月20日至21日，西藏自治區人力資源和社會保障廳在拉薩成功舉辦2025年工傷預防培訓班。 本次培訓是我區深入實施工傷預防五年行動計劃的重要舉措，旨在通過精準化、專業化的培訓，將“安全第一，預防優先”

MySQL , 專家系統 , 數據庫 , 安全管理

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mob64ca12edea6e - 基於langchain4j開發的應用

基於 LangChain4j 開發的應用 在進行應用程序開發時，特別是與自然語言處理（NLP）相關的項目，選擇合適的工具和框架顯得尤為重要。LangChain4j 作為一個強大的工具，可以幫助我們快速構建基於語言模型的應用。在本文中，我將分享我在開發基於 LangChain4j 的應用時，如何處理版本對比、遷移指南、兼容性處理等問題，並通過實戰案例展示實踐中的技巧和經驗。 版本對

新版本 , 舊版 , 工具鏈 , aigc

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mob64ca12d8c182 - visual studio2019可以用copilot嗎

Visual Studio 2019 能否使用 Copilot，是許多開發者在進行開發的時候非常關心的問題。本文將深入探討這個問題，並提供相關的版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南以及生態擴展等詳細內容。 版本對比 首先，讓我們瞭解一下 Visual Studio 的不同版本與 Copilot 的兼容性，以及主要特性差異。以下是版本特性對比表：

不同版本 , 配置文件 , aigc , Visual

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靈芸小駿 - Rokid應用實踐：AI Glasses “大王巡山記”把自然百科裝在眼鏡裏，户外探索與自然嘮嘮嗑

夕陽將山野染成暖融融的橘紅，樟樹林與松枝交織成濃綠的網。風過處，葉片上未乾的露水滾落在鋪滿腐葉的地面，濺起潮濕的氣息。兩位登山者站在岔路口，腳下枯黃的蕨類發出細碎聲響——左邊小徑隱在灌木後，青苔覆石如被藏起的線索；右邊路沒入漸濃的暮色，只餘溪流潺潺隱約可聞。餘暉穿過枝葉，在他們沾滿泥土的褲腳投下斑駁光影，連登山杖都鍍上金邊。一人無意識摩挲着口袋裏的地圖，另一人盯着信號時斷時續的手機屏幕。晚風送涼，

Android , 人工智能

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mob64ca12da726f - ollama怎麼把別的機器下載下來的模型傳到另一個機器

在使用Ollama時，有時我們需要在不同機器之間共享或傳輸模型。然而，Ollama並沒有提供直觀的方式來實現這一點。以下是如何將其他機器上下載的模型傳到另一台機器的過程記錄。 問題背景 在我們的開發環境中，團隊中有幾位同事分別在不同的機器上使用Ollama進行機器學習模型的開發。我們採集了大型模型，這些模型具有特別大的體積和豐富的參數。為提高我們的開發效率，團隊希望能夠將一台機器

加載 , aigc , 解決方案 , ci

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