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04:15 PM · Nov 15 ,2025
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mob649e816ab022 - ubuntu ollama默認路徑

在使用 Ubuntu 系統時，我時常需要配置 Ollama 的默認路徑以保證該工具的高效運行。本文將詳細介紹如何解決“Ubuntu Ollama 默認路徑”的問題，按照環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南以及生態擴展的結構來展開。 環境準備 在開始之前，確保你的系統上已經安裝了以下軟件和工具： Ubuntu 20.04 或更高版本 Ollama（適用

技術棧 , 配置詳解 , aigc , Ubuntu

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mob64ca12f062df - sparksql的saveAsTable 後創建了表但是沒有數據

在使用Spark SQL時，很多用户可能會遇到“使用saveAsTable創建了表但沒有數據”的問題，這種情況可能由於多種原因引起。在本文中，我將詳細介紹如何解決此問題，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化和生態擴展等方面，以確保大家都能順利使用Spark SQL來保存數據到表中。 環境準備 在解決此問題之前，我們需要為Spark SQL設置適合的開發環境。以下是

spark , 技術棧 , hive , aigc

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mob64ca12da726f - copilot插件激活工具

copilot插件激活工具是一個非常有用的工具，它可以幫助開發者提高代碼編寫的效率，同時也能提升日常開發工作的自動化程度。然而，許多人在激活和配置這個插件的過程中遇到了各種問題。在這篇博文中，我將詳細闡述如何解決這些問題，並提供實用的步驟和技巧。 環境準備 在使用copilot插件之前，我們需要做好適當的環境準備。以下是依賴項的安裝指南。 | 依賴項目 | 安裝命

技術棧 , aigc , ci , Mac

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mob649e81637cea - 微調LLAMA腳本

微調LLAMA腳本是提升大型語言模型性能的重要手段。通過對預訓練模型進行定製化調整，可以使其在特定任務上表現得更加優異。以下是我在這個過程中整理的實用指南，涵蓋從環境準備到生態擴展的各個方面。 環境準備 在開始之前，我們需要確保構建環境的正確性和兼容性。不同的技術棧版本之間可能會存在一些不兼容的地方，因此需要注意下面的版本兼容性矩陣： 組件

技術棧 , aigc , 代碼示例 , Python

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mob64ca12e1881c - ollama vllm區別

ollama 和 vllm 是當前 AI 領域裏常用的兩種工具，它們在構建與應用深度學習模型上都具有獨特的優勢。然而，很多人對它們的區別仍然感到困惑。下面我將詳細講解如何通過具體步驟來區分和使用這兩種技術。 環境準備 在使用 ollama 和 vllm 之前，首先要確保您的環境是兼容的。以下是支持的技術棧和兼容性矩陣。 # Ubuntu 安裝命令 sudo apt updat

使用場景 , 技術棧 , aigc , ci

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mob64ca12ebb57f - ollama 本地通義千問

在構建以“ollama 本地通義千問”為核心的技術方案時，我發現了幾個關鍵的流程需要記錄。本文將通過環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化及生態擴展來詳細討論如何構建與管理這一系統。 首先，我準備了一個技術棧兼容性矩陣，以便我們可以清晰地知道所需要的各個組件之間的兼容性。 組件 版本 兼容性

技術棧 , API , aigc , ci

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mob649e816ab022 - langchain 詞性標註

在當今自然語言處理領域，詞性標註是理解文本中各個詞彙的關鍵技術之一。最近，我嘗試將這個功能與 LangChain 集成，以提升我的應用性能。本文將為你展示如何解決“LangChain 詞性標註”問題的全過程，現在就開始吧！ 環境準備 首先，我們需要確保我們的技術棧是兼容的，這對於順利集成至關重要。這裏是一個支持的環境的 Mermaid 四象限圖，展示了相關技術的匹配度： qu

技術棧 , aigc , 詞性標註 , 多環境

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mob64ca12dcc794 - springai集成ollama

在這篇文章中，我將記錄下如何將 springai 集成到 ollama 的整個過程。從環境準備到實際應用，我將逐步深入每個環節，並提供必要的代碼塊和圖形以幫助理解。 首先，讓我們準備好工作環境。 環境準備 在開始集成之前，確保你的技術棧與項目需求兼容。以下是我們需要的技術棧版本兼容性矩陣： 技術棧 版本 兼容性

技術棧 , spring , 數據 , aigc

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cnolnic - javascript - 實現 vue&react 混合開發項目步驟-微前端 - 個人文章

在前面的幾篇中，已經把 Lit 的原理層拉出來溜了一圈： 它為什麼不需要 Virtual DOM lit-html 如何通過 Part 精確更新 DOM 響應式系統為什麼極度剋制 生命週期為什麼貼近瀏覽器模型 為什麼幾乎沒有狀態管理 現在不再停留在“理解”上，而是發出靈魂的拷問，問出真正有工程價值的問題：

技術棧 , Vue , 後端開發 , Python , Web

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mob649e81563816 - AIGC大模型免費調用接口

AIGC大模型免費調用接口是在當今AI技術應用中不可或缺的一環，它提供了強大的模型能力，使得開發者在構建智能應用時更加高效。本文將從環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南以及生態擴展六個方面來闡述如何解決“AIGC大模型免費調用接口”的相關問題。 環境準備 在開始之前，確保你的開發環境支持以下技術棧，包括但不限於Python、Java和Bash。以下是個技術棧兼容性的四

技術棧 , API , aigc , Json

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mob649e816a77bf - ollama api調用不一次性返回

在使用Ollama API時，開發者可能會遇到“API調用不一次性返回”的問題。這種情況通常會導致程序在處理響應時出現延遲，影響用户體驗和系統的穩定性。本篇博文將詳細記錄解決該問題的過程，涵蓋環境準備、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，需要確保您的開發環境能夠順利調用Ollama API。您需要安裝相關的依賴包。 依賴安裝指南 這

技術棧 , API , aigc , JAVA

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mob64ca1408d5ff - #2020徵文-開發板# 用鴻蒙開發AI應用（一）硬件篇 - HarmonyOS技術社區的個人空間 -

AI、鴻蒙等新技術推動製品類型擴展，傳統制品庫難滿足新格式支持、多架構適配等需求。適配未來技術棧的製品管理平台，需覆蓋新興與傳統制品類型、具備高性能分發能力，國產方案在適配性上表現突出。企業選型應聚焦這些核心能力，築牢研發供應鏈基礎。 隨着AI大模型的爆發式增長、鴻蒙（HarmonyOS）生態的獨立演進、以及Rust等高性能語言的普及，軟件開發的範式正在發生革命性變化。企業

技術棧 , rust , 後端開發 , Docker , Python

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成都古河雲科技 - 智慧暖通節能構建建築熱力系統“智慧大腦”

暖通空調系統是現代建築中最大的能耗單元，其能耗佔比常高達40%-60%。傳統基於固定設定點與簡單時序控制的運行模式，已無法滿足“雙碳”目標下對能效極致追求的訴求。智慧暖通節能系統，應運而生，它不再是一個孤立的控制器，而是一個融合了物聯網、大數據與人工智能技術的建築熱力系統“智慧大腦”。 一、 系統架構：三層技術棧實現閉環優化 一個成熟的智慧暖通系統，通常構建在

技術棧 , 數據 , 全局優化 , 人工智能 , 數據分析

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mob64ca12d1a59e - aigc使用體會

在探索和使用 AIGC（人工智能生成內容）技術時，我積累了不少體會，今天來和大家分享一下。AIGC 的魅力在於它能夠生成高質量的文本、圖像等內容，但要想真正發揮其潛力，我們需要進行一系列的環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化與生態擴展。以下是我的詳細記錄，希望能幫助到正在探索這一領域的你。 環境準備 在使用 AIGC 技術之前，首先要做好環境的準備。這包括安裝必要的依

技術棧 , 配置文件 , aigc , Python

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mob64ca12d12b68 - 免費llama3接口

免費Llama3接口是一個令人期待的技術方案，帶來了數據處理與交互的新機遇。為了解決這一接口的使用與集成問題，我將分享一個全面的覆盤記錄，涵蓋環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化和生態擴展。 環境準備 在使用免費Llama3接口之前，首先需要確保你的技術棧兼容。它支持多種開發語言和平台，包括Python、Node.js等。接下來，我們將準備相關環境。 技術棧兼容性

技術棧 , 數據 , aigc , Docker

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mob649e8155edc4 - langchain completion_model

langchain completion_model 是一個日益流行的工具，用於構建增強的自然語言處理（NLP）應用，其架構及功能靈活，適合多種技術棧。下面是解決與 “langchain completion_model” 相關問題的詳細記錄。 環境準備 在開始之前，確保你的系統具備以下環境。本文檔適用於 Python 3.7 及以上版本，同時支持多個主流的 NLP 庫，例如 H

技術棧 , API , aigc , Python

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mob649e8163af7d - langchain調用Embeddings api

在使用Langchain調用Embeddings API的過程中，我們可以通過整合環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化和生態擴展來構建一個系統的框架。本篇博文旨在指導大家成功使用Langchain進行Embedding API的調用，下面我們將依次展開相關內容。 環境準備 在開始之前，我們需要準備必要的環境和依賴。首先安裝Langchain和相關的庫。 # Lin

技術棧 , API , aigc , 多環境

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mob64ca12e86bd4 - python DeepSeek 文件內容問答

在這篇博文中，我將討論如何使用 Python DeepSeek 來實現文件內容問答的功能。DeepSeek 是一種深度學習模型，能夠理解與處理文本數據，讓文件檢索和問答變得更加高效。我將以環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南和性能優化等方面來詳細闡述這個過程。 環境準備 首先，我需要為這個項目準備好合適的環境。在技術棧兼容性方面，我確認了以下工具和技術：

技術棧 , aigc , Python

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mob64ca12e732bb - aigc 發展歷程

在過去的幾十年裏，人工智能生成內容（AIGC）的發展經歷了顯著的變化，從最早的基於規則的系統到現代深度學習模型。AIGC技術的演進使得機器能夠按照人類的指令生成文本、圖像和音頻，從而在各個領域產生了深遠的影響。本文將通過具體的環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化和生態擴展等多個維度來探討AIGC的發展歷程，併為讀者提供全面的技術參考。 環境準備 在開始構建AIGC應用

性能優化 , 技術棧 , aigc , 深度學習

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mob64ca12eaf194 - idea中 copilot 插件 使用

在這篇博文中，我們將探討如何在 IntelliJ IDEA 中使用 Copilot 插件。這些步驟將引導你完成從環境準備到實際應用，以及如何優化性能和擴展生態系統的完整流程。無論你是新手還是經驗豐富的開發者，本文都將幫助你更好地利用這個強大的工具。 環境準備 首先，在使用 Copilot 插件之前，需要確認你的技術棧兼容性。以下是一個畫圖，展示了不同開發環境與 Copilot 插

技術棧 , User , aigc , ci

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