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mob64ca12e41d46 - stable diffission

在當前的技術環境中,“stable diffusion”已經成為了圖像生成領域的一項關鍵技術。但與此同時,隨着用户需求的不斷提升以及業務量的激增,系統面臨的壓力也日漸增加。為了確保技術能夠持續高效運行,我們不得不深入探討並記錄下應對“stable diffusion”所涉及的方方面面。以下是一個系統化的解決方案。 在我們的最初階段,面對的技術痛點主要集中在以下幾個方面:

微服務 , 負載均衡 , aigc , 解決方案

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mob649e81576de1 - Ollama使用api

在數字化轉型的背景下,Ollama作為一個現代化的API管理平台,日益成為開發者和企業對接和利用多樣化模型的重要工具。通過Ollama的API,業務用户可以靈活地執行機器學習任務,與其他系統集成。然而,在具體使用過程中,開發者遇到了若干問題,影響了系統的穩定性與性能。這篇博文將深入探討解決“Ollama使用API”過程中遇到的問題,包括背景、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試及優化策

API , 響應時間 , aigc , 解決方案

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兔子先森 - uniapp自定義uni-easyinput樣式

官網示例: uni-forms-item uni-easyinput trim="all" v-model="form.address" placeholder="請輸入地址" / /uni-forms-item 自定義顏色 uni-forms-item uni-easyinput trim="all" primaryColor="#FCB334" v

react , vue.js , HTML , 前端 , Javascript

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u_15650730 - 谷歌瀏覽器自帶翻譯的詭異Bug:ID翻譯後竟然變化了

當前負責的項目主打海外業務,總免不了和多語言打交道。但最近我在Vite+Vue3+Element Plus技術棧的項目裏,遇到了一個堪稱“玄學”的bug——Chrome瀏覽器自帶翻譯功能,居然能把表格裏的數字ID直接改了!從印度同事到國內運營,兩次觸發都讓我摸不着頭腦,今天把整個過程記錄下來,求大佬們看看這到底是怎麼回事。 一、兩次“詭異漂移”:翻譯按鈕成了ID篡改器 我們的後台

vue.js , chrome , 數據 , 解決方案 , 前端開發

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675173ff-65c2-413a-b556-576966012357 - 代理 IP 技術原理:它究竟是怎麼“替你上網”的?

談到代理 IP,很多人的第一反應是:“換個 IP,上網更安全。” 但實際上,代理遠不只是“換一個身份”,它更像是一個具備網絡調度、流量轉發、協議適配能力的“小型中轉站”。如果你是開發者、運營人員、爬蟲工程師、跨境從業者,理解代理背後的技術邏輯,會讓你在業務穩定性、成功率和效率上擁有明顯優勢。 這篇文章,我們用更容易理解的方式,講清楚代理 IP 的技術原理和真實作用。 一、代理 IP 的

php , android-studio , 前端

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mob64ca12d8c182 - GitHub Copilot搜不到

遇到“GitHub Copilot搜不到”的問題可是令人頭疼的,不解決的話就像是編程時找不到合適的助手。接下來,我們一步步來捋清楚這個問題,看看怎麼解決它。 版本對比 在處理“GitHub Copilot搜不到”問題之前,瞭解不同版本之間的特性是很重要的,因它有助於我們逐步排查原因。以下是對比了幾個主要版本的特性差異。 版本 特性

User , aigc , 代碼補全 , Javascript

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mob64ca12f6aae1 - docker 卸載ollama

在日常的開發和運維過程中,使用 Docker 來管理和運行應用已經成為一種越來越普遍的方法。然而,在使用某些特定應用時,如 Ollama,我們可能需要對 Docker 進行卸載。接下來,我將詳細記錄下解決“docker 卸載ollama”問題的過程,包括協議背景、抓包方法、報文結構、交互過程、異常檢測以及擴展閲讀。 協議背景 首先,為了直觀理解 Docker 與 Ollama 的

抓包 , aigc , 校驗和 , Docker

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mob649e8163af7d - copilot秘鑰

在當前的開發環境中,使用“copilot秘鑰”不僅提高了我們的編程效率,也帶來了新的挑戰。本博文將詳細記錄如何有效解決“copilot秘鑰”相關的問題,覆蓋備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、驗證方法及遷移方案。 備份策略 為了確保“copilot秘鑰”的安全和可恢復性,我設定了一個完善的備份策略。以下是甘特圖,展示了備份任務的時間安排: gantt title

User , System , 備份文件 , aigc

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mob64ca12d8c182 - deepseek code v2 多模態

深度學習在計算機視覺中的應用越來越廣泛,而“deepseek code v2 多模態”作為重要的框架,在處理多種數據形式時表現出了其強大的能力。本文將詳細記錄解決“deepseek code v2 多模態”問題的整個過程,涵蓋版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南及生態擴展等六個部分。 版本對比 對比不同版本的“deepseek code v2 多模態”,我們可以看到

數據 , aigc , 模態 , 代碼示例

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mob649e8167c4a3 - 怎麼判斷ollama 用的是cpu還是gpu

判斷Ollama使用的是CPU還是GPU的過程可以通過以下步驟進行詳細的記錄和分析。 在機器學習和深度學習的實施過程中,計算資源的有效利用是至關重要的,特別是在使用Ollama等框架時。我們需要明確Ollama是否在CPU上運行,還是在GPU上加速處理。這種判斷不僅對性能優化至關重要,還能在故障排查和資源管理時提供支持。 問題背景 在執行Ollama模型時,用户可能在意的是模

User , bash , 錯誤碼 , aigc

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ceshiren2022 - 避免人為漏測:Dify工作流成為你的“測試策略大腦”,全天候在線排查

關注 霍格沃茲測試學院公眾號,回覆「資料」, 領取人工智能測試開發技術合集 在軟件開發中,我們是否經常面臨這樣的困境?儘管測試團隊傾盡全力,但線上漏測問題依然像幽靈一樣不時出現。人為的測試總有極限:測試用例設計可能覆蓋不全、迴歸測試因時間緊張而被壓縮、疲勞可能導致誤判…… 這些“人性化”的漏點,單靠增加人力或延長工時往往收效甚微。 那麼,有沒有一種方法,能將我們的測試策

測試策略 , API , 測試類 , 人工智能 , 深度學習 , dify

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mob64ca12eee07b - phidata llama

在現代數據分析與處理領域,"phidata llama" 是一個頻繁出現的問題,主要涉及數據集成、處理與分析的複雜性。本文促使我們記錄學習和解決這一問題的整個過程,以幫助團隊及相關領域的從業者更好地應對類似挑戰。以下是針對這個問題的詳細覆盤記錄。 問題背景 在某大型數據業務的運作中,用户對數據分析的處理需求日益增加,尤其是對實時數據處理的要求。在一個複雜的數據流架構中,團隊經歷了

System , aigc , Processing , 數據處理

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mob649e81576de1 - 綠聯nas搭建ollama

在搭建高效的 nas 系統時,綠聯的 NAS 設備被廣泛使用。結合 Ollama 這一工具,能更好地進行機器學習模型的管理和應用。在這篇博文中,我將分享如何將綠聯 NAS 搭建 Ollama 的整個過程,包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和排錯指南。 環境準備 在進行搭建之前,確保你的環境中安裝了必要的軟件和庫。 【前置依賴安裝】 為確保兼容性,我們需要安裝

User , aigc , Docker

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掃地小沙彌J - 在阿里雲上部署Redis

首先確定一個下載目錄: cd /user #進入usr文件夾 mkdir redis #創建redis文件包 下載redis安裝包: wget http://download.redis.io.release.redis-6.0.1.tar.gz #獲取redis安裝包 解壓安裝包 tar -xzvf r

redis , redis安裝 , vim , 代碼人生

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SmalBox - 【URP】Unity光照陰影Light shadow

【從UnityURP開始探索遊戲渲染】專欄-直達 URP 光照陰影 使用 陰影貼圖 (Shadow Maps) 和 陰影級聯 (Shadow Cascades)。屏幕空間陰影渲染器功能 (Screen Space Shadows Renderer Feature),使 URP 通過單一渲染紋理計算並繪製主方向光的陰影,而不是使用多個陰影級聯貼圖。 URP陰影系統核心機制‌ ‌陰影貼

遊戲開發 , unity3d , 圖形學

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mob64ca12f58d71 - llama自定義分詞器

llama自定義分詞器是一種可以為特定需求定製的分詞工具,適用於各種文本處理任務。由於文本的多樣性,特別是在不同領域和用例之間,通用的分詞器往往無法滿足細緻的需求。因此,藉助llama自定義分詞器,開發者可以實現更高效的文本分析和處理。 “自定義分詞是指根據特定場景的需求,靈活構建分詞規則,以便滿足特定文本處理的需求。” — 數據處理專家 技術演進史 2

自定義 , aigc , 分詞器 , 開發者

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oioihoii - AI編程規模化實踐:從1到100的工程化之道

規模化階段的挑戰 在AI編程工具日益普及的今天,從0到1快速構建原型已不再是難題。然而,當項目進入從1到100的規模化階段,開發者面臨着全新的挑戰:如何確保AI生成代碼的質量、可維護性和系統架構的連貫性?本文將深入探討AI在規模化開發階段的最佳實踐,為團隊提供切實可行的解決方案。 核心原則:建立AI輔助開發的基礎 人類專家的核心地位 在規模化開發中,AI應明確定位為增強人

線程池 , 後端開發 , 模塊化 , 開發者 , harmonyos

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代碼魔術師之手 - 2021.11.17模擬賽部分題解

A. 聖誕樹 代碼 #include bits/stdc++.h using namespace std; namespace myb { using ll = long long; const int N = 2e5 + 10; const int Mod = 998244353; int a[N]; void m

include , i++ , ci , 前端開發 , Javascript

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oioihoii - Python與C#:從哲學到細節的全面對比

Python和C#都是現代、高級、面向對象的編程語言,擁有龐大的社區和廣泛的應用。然而,它們源於不同的生態系統,秉承不同的設計哲學,因此在語法、執行模型和典型應用上存在顯著差異。Python以其極簡主義和靈活性著稱,而C#則以其在強大類型系統和結構化框架下的優雅與一致性聞名。 下面,我們將從整體到細節,系統地剖析這兩種語言的差異。 一、整體與哲學 設計哲學與

封裝 , 多重繼承 , 後端開發 , harmonyos , Python

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雲端小夢 - 2020年人工智能論文總結 - deephub的個人空間 -

摘要:本文在“AI元人文三值糾纏理論”的基礎上,提出並系統論述了“閾值理論體系”。該體系認為,健全的個人、組織與文明並非追求自由、公*、安全三大核心價值的靜態*衡,而是致力於將其維持在動態的“健康閾值區間”內,並避免突破導致系統質變的“臨界閾值”。論文首先闡述了閾值理論從靜態*衡觀到動態閾值管理範式的哲學轉向;繼而深入剖析了自由、公*、安全三者各自的上、下限閾值內涵及其相

失序 , 數據 , 後端開發 , 人工智能 , Python

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oioihoii - Python與C++:從哲學到細節的全面對比

Python和C++是兩種在當今軟件開發領域佔據主導地位的語言,但它們的定位、設計哲學和應用場景有着天壤之別。Python以其簡潔、直觀的語法和“內置電池”的理念,致力於讓開發者用更少的代碼做更多的事,強調開發效率和可讀性。而C++則是由C語言發展而來,以其對硬件底層的控制能力、極高的運行效率和靈活性著稱,信奉“零開銷抽象”原則,即你不用的東西不需要付出代價,你用的東西則能被最優地實現。

後端開發 , harmonyos , 縮進 , 代碼塊 , Python

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雲端小夢 - AI與大數據的結合(個人理解)_ai 大數據 融合

為電商或遊戲平台引入AI智能體(特別是RAG技術)能顯著提升用户體驗和運營效率。為了幫助你快速進行技術儲備,我為你整合了一套從概念到實戰的學習路徑和資源。 下面的表格梳理了構建RAG智能體的核心環節及對應的實用工具與平台,你可以根據自身情況靈活選擇。

遊戲 , 大數據 , 數據 , API , 後端開發 , 人工智能 , Python

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温柔一刀 - 電源控制(PWR) - 天涼

【STM32】PWR電源控制 一、PWR 1.1 PWR簡介 1.2 STM32電源框圖 1.3 上電覆位和掉電覆位 1.4 可編程電壓監測器 二、低功耗模式 2.1 睡眠模式 2.2 停止模式 2.3 待機模式

C語言 , 單片機 , stm32 , 後端開發 , 嵌入式硬件 , mcu , Python

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mob64ca13f937ae - C++的智能指針 - 牆頭草的個人空間 -

前言 作為 C++ 開發者,你是否曾因以下場景頭疼不已? 函數中new了數組,卻因異常拋出導致後續delete沒執行,排查半天定位到內存泄漏; 多模塊共享一塊內存,不知道該由誰負責釋放,最後要麼重複釋放崩潰,要麼漏釋放泄漏; 用了auto_ptr後,拷貝對象導致原對象 “懸空”,訪問時直接崩潰卻找不

智能指針 , c++11 , 引用計數 , c++ , 後端開發 , Python

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