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04:29 AM · Nov 04 ,2025
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fabarta 頭像

Fabarta - 告別耗時無果：迭代構建AI知識庫，幫業務部門輕鬆上手、早見效益

作者：王傳陽 楓清科技（Fabarta）技術合夥人 現狀與挑戰 企業在構建AI應用時，通常會由業務部門負責構建相關的業務知識庫。業務部門在構建AI知識庫時，普遍面臨兩大核心挑戰：其一，對AI知識庫與傳統知識庫的本質差異認知不足，缺乏適配AI語義理解的知識梳理方法，導致知識應用準確率難以達標；其二，存在 “一勞永逸” 的認知誤區，傾向於耗時數月構建覆蓋全場景的 “大而全”

最佳實踐 , 人工智能 , 深度學習 , 模態 , 迭代

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flywang 頭像

混沌福王 - 關於前端複用的幾點思考和建議——hook

複用 複用，在前端 vue 層面有多種形式：指令、filters(vue3 廢棄)、minx(vue 3 廢棄)、hook，計算屬性等。 這些不同的概念，是對不同場景和需求下框架層面的一種抽象，其中對使用者出錯的頻率 filter 指令 計算屬性 hook mixin 最前面兩種是純函數，輸入輸出確定，返回結果就能確定，調試和理解成本都非常低。計算屬性是帶緩存的函數，後面兩種分別是帶副作用

最佳實踐 , 複用 , hook , Web

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jueqiangdeqianbi 頭像

倔強的鉛筆 - 深入探討Node.js文件寫入：逐步教程

文件寫入是 Node.js 中的一項重要任務，它允許你將數據保存到本地文件系統中，供後續使用。這個功能在許多應用中都有廣泛的應用，包括數據備份、日誌記錄、配置文件更新等。在本文，我們將介紹如何在 Node.js 中執行文件寫入操作，提供基本概念、常用方法、使用場景和實踐案例。 基本概念 在開始之前，讓我們先了解一些基本概念。 文件系統模塊 Node.js 提供了內置的文件系統模塊 fs，它包含了

node.js , 最佳實踐 , 前端工程師 , 程序員 , 前端

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cubewise 頭像

Cubewise - Supply Focus一站式解決供應鏈管理難題定製化方案介紹

各行各業的產供銷差異，讓所有通用的解決方案都無法真正觸及供應鏈管理中的痛點。眾多企業都在承受着不同程度的生產、供應和成本壓力，其中跨國企業的壓力尤為巨大。 需求預測難以精確，供應鏈被動低效運營。 怎麼樣才能靈活、快速的響應市場需求的不確定和多樣性呢？ 用Supply Focus定製化解決方案，為公司設置三道防線，不再對供應鏈管理難題束手無策。 讓我們看看Supply Focus在供應鏈是

系統設計 , 最佳實踐 , 數據可視化 , ibm , 前端

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u_16213382 頭像

mob64ca12e4972a - ollama使用cpu或gpu

在處理“ollama使用cpu或gpu”的問題時，我們需要從多個角度出發，包括環境的預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、擴展部署及最佳實踐。以下是對這一過程的詳細描述。 環境預檢 在開始之前，我們需要確保環境的兼容性和滿足相應的硬件要求。以下是我們需要關注的幾方面： 硬件拓撲：檢查你的系統是使用CPU還是GPU。你可以參考如下的思維導圖，幫助理解如何選擇合適的硬件。

最佳實踐 , bash , aigc , 安裝過程

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u_16175516 頭像

mob649e816880fe - win版本ollama 設置指定顯卡

在Windows環境中，使用Ollama框架並希望指定特定顯卡進行圖形處理時，用户可能會面臨顯卡選擇和性能優化的問題。為了幫助解決這一問題，我將詳細描述設置顯卡的過程，包括參數解析、調試步驟、性能調優、排錯指南和最佳實踐。 背景定位 在高性能計算或深度學習的工作負載中，使用正確的顯卡是至關重要的。Windows版本的Ollama框架可能默認使用集成顯卡，這會影響性能。用户需要能夠

windows , 最佳實踐 , aigc , ci

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u_16213327 頭像

mob64ca12d70c79 - Stable Diffusion 主模型 下載

Stable Diffusion 主模型 下載所涉及的問題不僅僅是技術層面的瓶頸，更直接影響到圖像生成以及相關業務的發展。為了有效解決“Stable Diffusion 主模型 下載”問題，我們將進行詳細的分析和解決方案的規劃。 背景定位 在當前的圖像生成領域，Stable Diffusion 模型因其出色的性能而得到廣泛應用。然而，模型的下載速度和穩定性對日常業務的運行產生了顯

下載速度 , 最佳實踐 , 應用程序 , aigc

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u_13200571 頭像

鹽焗西蘭花 - @Provide與@Consume跨組件通信：狀態共享最佳實踐

@Provide與@Consume跨組件通信：狀態共享最佳實踐 文章簡介 在HarmonyOS應用開發中，組件間的狀態管理和數據通信是構建複雜應用的關鍵。本文將深入探討ArkUI提供的@Provide和@Consume裝飾器，這種響應式API能夠實現跨組件層級的狀態共享，讓數據流動更加高效和直觀。 官方參考資料： @Provide和@Consum

移動開發 , 最佳實踐 , text , Android , ide

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u_17213027 頭像

wx676be6175e246 - Android打印輸出

從基礎到實戰 在Android開發中，打印輸出是數據呈現的重要方式，尤其在需要將信息轉化為紙質媒介的場景下。本文將深入探討Android打印輸出的核心機制、實現步驟及最佳實踐。 打印輸出原理 Android打印系統通過PrintManager類提供打印服務，支持打印文本、圖片、網頁等多種格式。其核心流程包括： 權限配置 在AndroidManifest.xml中添

移動開發 , 最佳實踐 , Android , ide

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u_16213379 頭像

mob64ca12e3dd9e - 基於ollama進行網頁端對話 python

在當今的數字化時代，與用户進行高效的對話已經成為各類應用的基本需求。本文將探討如何基於 Ollama 進行網頁端對話的 Python 實現。Ollama 是一個強大的對話管理框架，適用於構建智能聊天機器人和對話系統。接下來我們將逐步深入，解析這個項目的背景、參數配置、調試步驟、性能優化、最佳實踐以及生態擴展，建立起解決方案的全貌。 背景定位 在現代業務場景中，企業對客户的響應速度

對話系統 , 性能調優 , 最佳實踐 , aigc

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u_17579295 頭像

mb6911caa73d1d1 - 數字孿生開發者的效率革命：如何讓園區管理變得智能又簡單

作為一名深耕數字孿生領域的開發者，我曾經每天都在與複雜的代碼和漫長的開發週期作鬥爭。直到最近通過圖觀引擎完成的一個智慧園區項目，讓我真正體驗到了開發效率的質的飛躍。今天，就讓我分享幾個實用技巧，希望能給同行們帶來新的啓發。 場景搭建：從"造輪子"到"拼積木"的轉變 還記得去年接手的那個大型科技園區項目，客户要求在十天內完成主要區域的精細化建模

開發效率 , 最佳實踐 , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生 , 開發者

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elhix0bg 頭像

阿里雲大數據AI - 基於PAI-ChatLearn的GSPO強化學習實踐

引言 近期，阿里通義千問團隊創新性提出了 GSPO 算法，PAI-ChatLearn 框架第一時間支持並復現了GSPO的強化學習訓練過程，本文將介紹在 PAI 平台復現 GSPO 的最佳實踐。 GSPO 算法介紹 強化學習(Reinforcement Learning， RL)是拓展語言模型、增加其深度推理與問題求解能力的關鍵技術範式。為了持續拓展 RL，首要前提是確保穩定、魯棒的訓練過程。現有的

大數據處理 , 強化學習 , 最佳實踐 , 人工智能 , 模型

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u_16213651 頭像

mob64ca14089531 - task5 模型融合 打卡

引言：突破架構界限的混合策略 在深度學習領域，單一架構往往難以在所有任務上都表現卓越。你還在為選擇狀態空間模型（State Space Model, SSM）還是Transformer而糾結嗎？本文將深入探討Mamba模型與其他架構的混合使用策略，為你提供一套完整的解決方案。 讀完本文，你將獲得： Mamba與Transformer混合架構的詳

最佳實踐 , 狀態空間 , 後端開發 , 模態 , Python

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mob649e81586edc - Windows ollamas 註冊 模型 gguf

Windows ollamas 註冊 模型 gguf 是近年來在AI模型管理方面逐漸受到關注的主題。在本篇博文中，我們將詳細探討如何成功解決“Windows ollamas 註冊 模型 gguf”這一問題，過程中涵蓋環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、故障排查及最佳實踐等重要方面。 環境預檢 在開始之前，確保您的環境符合要求。使用思維導圖可以幫助我們更清晰地梳理出所需的硬件和

System , 故障排查 , 最佳實踐 , aigc

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u_16213362 頭像

mob64ca12dfd1d5 - Stable Diffusion 模型下載提供

Stable Diffusion 模型下載提供是一個複雜而又細緻的過程，需要對環境配置、依賴管理、安裝過程、故障排查等多個方面進行詳細規劃和實施。本文將全方位地記錄下這一過程，從環境預檢到最佳實踐分析，力求為後續的實際應用提供一個參考框架。 環境預檢 四象限圖 通過評估不同配置方案的有效性，可以合理選擇最優的配置。 quadrantChart title 四象限圖：配

User , System , 最佳實踐 , aigc

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u_16213355 頭像

mob64ca12de24b0 - linux cuda cuDNN python pytorch Stable Diffusion

在我們處理“linux cuda cuDNN python pytorch Stable Diffusion”相關問題的過程中，值得強調的是如何設定合理的備份策略，進行高效的恢復流程，以及構建災難場景下的應對措施。以下是具體的處理流程與最佳實踐，助力我們的技術部署與維護。 備份策略 首先，我們需要制定明確的備份策略，確保系統數據的完整性和可恢復性。備份策略應分為定期備份和實時備份

最佳實踐 , Backup , bash , aigc

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u_16213450 頭像

mob64ca12f4d1ad - langchain連接ollama從數據庫查詢內容

在現代應用開發中，實現“langchain連接ollama從數據庫查詢內容”的過程變得越來越重要。這種實現不僅可以提高數據訪問的效率，還有助於構建智能應用。本文將以輕鬆的語氣覆盤這一過程，涵蓋備份策略、恢復流程、災難場景等多個方面，並使用合適的可視化工具幫助理解。 備份策略 為了確保數據的安全與可用性，我們需要制定全面的備份策略。這一策略可以用思維導圖概述，同時存儲架構也需要清晰

數據 , 最佳實踐 , aigc , SQL

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u_16213721 頭像

mob64ca14196783 - CSS樣式屬性——字體+文本_51CTO博客

# CSS 文本樣式與排版詳解 ## 一、基礎文本樣式屬性 ### 1. color - 文本顏色 ```css /* 關鍵字顏色值 */ p { color: red; }/* 十六進制顏色值 */ h1 { color: #ff0000; }/* RGB 顏色值 */ span { color: rgb(255, 0, 0); }/* RGBA 顏色值（帶透明度）

最佳實踐 , 後端開發 , Css , ci , Python

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mob64ca12db7156 - ollama 模型數據目錄

ollama 模型數據目錄的使用和管理可以讓我們更有效地利用該平台進行各種應用的開發。在這篇博文中，我將詳細記錄解決“ollama 模型數據目錄”的過程，涵蓋環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、故障排查和最佳實踐，希望能夠給大家一個清晰的思路。 環境預檢 在開始之前，我們首先需要確保環境滿足以下要求： 系統要求 版本

數據目錄 , 最佳實踐 , aigc , Docker

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技術博客達人 - 人工智能 - 2022 全球 AI 模型週報 - 個人文章

Skills 與 MCP：下一代 AI 工具集成的完美組合 在 AI 開發工具快速演進的今天，如何讓 AI 助手更好地理解和處理專業領域的任務成為了關鍵挑戰。Claude Code 通過 Skills 和 MCP（Model Context Protocol） 的創新組合，為開發者提供了強大而靈活的解決方案。本文將深入探討這兩項技術的特點、區別以及

專業知識 , 最佳實踐 , 工具集 , 人工智能 , 前端開發 , Javascript

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mob64ca12d84572 - langchain 向量化question es文檔召回

在今天的博文中，我們將深入探討如何利用 Langchain 實現向量化問答與 Elasticsearch 文檔的召回。這一過程涵蓋了環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、服務驗證和最佳實踐等多個方面。 環境預檢 在正式開始前，我們需要確保我們的環境滿足所有必要的條件。我們將用四象限圖來展示環境要求的兼容性，並做出分析。例如，確保 Python 版本、Elasticsearch

最佳實踐 , elastic , aigc , ci

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u_16175504 頭像

mob649e8165596b - 基於langchain開發的agent應用程序代碼

關於基於LangChain開發的Agent應用程序代碼，本文將詳細記錄整個開發和部署過程，從環境預檢到最佳實踐，旨在提供明確的指導和建議，以幫助開發者順利進行項目實施。 環境預檢 在開發之前，首先需要確保系統環境滿足最低要求。以下是系統要求的詳細信息。 系統要求 組件 最低要求 建議配置

最佳實踐 , aigc , 安裝過程 , 版本衝突

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