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mob649e816138f5 - idea copilot 插件速度

在使用“IDEA Copilot”插件的過程中，許多用户會遇到插件加載速度慢的問題，這不僅影響了開發效率，還可能影響開發者的體驗。本文將詳細記錄如何有效解決“IDEA Copilot 插件速度”問題。 環境準備 在開始之前，確保你的開發環境滿足以下要求。請按以下步驟進行依賴安裝。 依賴安裝指南： 安裝最新版本的 IntelliJ IDEA。

API , aigc , JAVA , 開發者

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趙渝強老師 - 【趙渝強老師】Oracle數據庫的PL/SQL編程語言

Oracle數據庫在SQL的基礎上提供了自己的開發語言PL/SQL。通過使用PL/SQL可以開發強大的應用程序，並且能夠進一步開發Oracle的存儲過程、存儲函數和Oracle數據庫的觸發器。百度百科中對PL/SQL做了如下的説明： PL/SQL也是一種程序語言，叫做過程化SQL語言（Procedural Language/SQL）。PL/SQL是Oracle數據庫對SQL語句的擴展。在普通SQL

oracle , 數據庫

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mob64ca12e732bb - 基於rag和langchain框架完成開發

基於rag和langchain框架完成開發的過程不僅涉及安裝和配置環境，還包括一系列的步驟以確保搭建成功並高效運行。在本博文中，我將輕鬆記錄這一過程，以期成為今後工作中的覆盤參考。 環境準備 在開始之前，需要明確軟硬件的要求。對於RAG（Retrieval-Augmented Generation）和LangChain框架，我們建議的環境如下： 軟硬件要求

配置環境 , aigc , Python

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mob64ca12d78ba3 - aigc設備清單

在AI生成內容（AIGC）領域中，設備清單的管理與配置是實現高效開發和應用的關鍵因素。本文將深入探討如何解決“AIGC設備清單”問題，從環境配置到錯誤集錦，涵蓋全流程，以便為開發者提供清晰的指引和實用的參考。 mindmap root AIGC設備清單 環境配置 編譯過程 參數調優 定製開發 性能對比

aigc , 編譯過程 , 環境配置 , Python

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bigdata1 - 大數據計算引擎正在拋棄 JVM

在寫這篇文章之前，Java 25正式發佈，其中JEP-508Vector API 迎來了第10次孵化，旨在提供一種向量計算的接口，從而獲得比等效標量計算更高的性能。傳統的基於Java虛擬機（JVM）的執行引擎在處理大規模數據時逐漸顯露出性能瓶頸 (標量計算) ，特別是在 CPU 密集型任務和內存管理方面。近年來，眾多大數據計算引擎開始轉向原生（Native）執行模型，採用 C++ 等語言實現向量化

大數據

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運維社 - 2025企業級ITSM產品推薦：年度IT服務管理升級指南

面對日益複雜的IT環境和數字化轉型挑戰，選擇一套合適的ITSM產品成為企業實現高效運維和價值提升的關鍵。本文將對市場主流ITSM產品進行深度解析，並提供一套清晰的選型邏輯，同時為企業帶來ITSM產品推薦，幫助企業做出明智決策。 一、主流企業級ITSM產品推薦 當前市場上的ITSM產品推薦依託不同的技術架構與功能特性，滿足企業多樣化的運維需求。我們根據其核心戰略定位，梳理分析六大主流ITSM產

it , 管理後台

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u_16213380 頭像

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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tuzixiansen_63d4d65909d62 頭像

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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