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02:44 PM · Nov 06 ,2025
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u_16099166 頭像

數據小香 - SonarQube 本地搭建及使用小結

一、sonarqube 的安裝與啓用 1. sonarqube 獲取 注意，我這邊為了能夠使用pdf插件（下載地址），選擇的sonarqube版本為9.9.9LTA版本，親測如果用目前官網最新25+版本，這個生產pdf的插件不支持，會各種錯誤。 與此對應，後續的SonarScanner也是下載的4.8.x版本。

SonarQube , 配置文件 , pdf , 後端開發 , SonarScanner , JAVA , Python

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u_16213314 頭像

mob64ca12d3dbd9 - ollama模型能力感覺弱一點

在使用“ollama”模型時，我發現其在處理某些任務時能力顯得有些不足。經過一番探索與實踐，我整理出了一套系統化的解決方案，旨在提高其性能。接下來，我將詳細介紹這個過程。 環境準備 首先，為了順利進行後續操作，我們需要確保合適的軟硬件環境。以下是對所需資源的評估： | 硬件要求 | 軟件要求 | |-------------------|-

User , 配置文件 , 加載 , aigc

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u_16213329 頭像

mob64ca12d78ba3 - langchain 調用zhipuai

在現代應用開發中，將多種技術無縫集成是至關重要的。對於利用 LangChain 調用 ZhipuAI 的場景，本文將詳細介紹環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南及性能優化等多個方面，以幫助開發者順利完成這一整合過程。 環境準備 在開始之前，我們需要確保所有必要的依賴項都已安裝。以下是針對不同平台的依賴安裝指南。 依賴安裝指南 # 對於Ubuntu用户 sudo

性能優化 , 配置文件 , API , aigc

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u_16175440 頭像

mob649e8155edc4 - ollama seed參數

ollama seed參數是一個用於確定生成模型輸出的一致性和多樣性的配置選項。在許多基於深度學習的生成模型中，seed參數的設置可以顯著影響生成內容的隨機性和可重現性。在這篇博文中，我將詳細記錄解決與“ollama seed參數”相關的問題的過程，包括背景定位、參數解析、調試步驟、性能調優、排錯指南和生態擴展，以幫助相關人員清晰理解並有效解決問題。 背景定位 在使用生成模型進行

生成模型 , 配置文件 , aigc , Json

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u_16175466 頭像

mob649e815c3b9e - LLaMaFactory多卡訓練結果比單卡差

LLaMaFactory多卡訓練結果比單卡差的問題引起了不少關注。面對這個技術挑戰，本文將通過多個結構模塊來逐步分析、解決、並記錄下這一過程。 版本對比 不同版本的LLaMaFactory在多卡訓練和單卡訓練中的表現上存在明顯差異。根據各版本的特性，我們可以通過以下四象限圖看出在多卡場景下的適用程度與表現。 quadrantChart title 性能對比四象限圖 x

正常運行 , 配置文件 , 依賴庫 , aigc

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u_16213305 頭像

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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u_16175512 頭像

mob649e81673fa5 - python 怎麼調用 llama

在當下的機器學習與人工智能技術快速發展的背景下，Python 作為一種廣泛使用的編程語言，尤其在調用大型語言模型方面表現出了強大的能力。其中，LLaMA（Large Language Model Meta AI）也是當前研究的熱點之一。然而，許多開發者在嘗試使用 Python 調用 LLaMA 時，遇到了各種各樣的問題。 問題背景 在使用 Python 調用 LLaMA 時，我經

配置文件 , 加載 , aigc , Python

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u_16213334 頭像

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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u_16866798 頭像

G佳偉123 - mysql 設置wait_timeout連接等待時間

擴展閲讀wait_timeout 是mysql在關閉一個非交互的連接之前所要等待的秒數，其取值範圍為1-2147483(Windows)，1-31536000(linux)，默認值28800。 1. 查詢當前mysql連接等待時間（wait_timeout） show variables like '%timeout%';

MySQL , 配置文件 , 數據庫

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u_16866798 頭像

G佳偉123 - 寶塔部署sll證書報錯CertificateFile: file ‘/etc/letsencrypt/live/域名/fullchain.pem‘ does not exist or is empty

報錯：CertificateFile: file '/etc/letsencrypt/live/域名/fullchain.pem' does not exist or is empty 🔧 基礎排查與快速修復 關閉後重新部署SSL證書：在寶塔面板中找到對應站點的SSL設置，先關閉SSL證書功能，然後重新提

ssl , 配置文件 , php , 後端開發 , Nginx

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u_16072958 頭像

半夏微光zhang - SpringBoot-yaml文件使用

yaml格式介紹 YAML（YAML Ain’t Markup Language）是一種基於層次結構的數據序列化格式，旨在提供一種易讀、人類友好的數據表示方式。 與.properties文件相比，YAML格式有以下優勢： 層次結構：YAML文件使用縮進和冒號來表示層次結構，使得數據之間的關係更加清晰和直

spring , 配置文件 , yaml , 後端開發 , JAVA

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u_17167612 頭像

wx674bbdaa2255a - GLM-4.7 與 MiniMax M2.1 工程實測：一次性交付與長期 Agent 的分水嶺

引言 一直以來，真正限制大模型落地的，往往不是“能不能用”，而是算力成本和穩定性。尤其是在需要反覆測試、對比不同模型和供應商的階段，算力消耗幾乎是硬門檻。 AI Ping 這次的做法比較直接：隨着 GLM-4.7 和 MiniMax M2.1 兩款旗艦模型上線，平台同步開放了算力激勵機制，把“體驗成本”壓到了接近零。通過模型聚合與加速調度，同一套接口即可調用多家供應商

軟件測試 , 配置文件 , API , Max

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u_16099272 頭像

墨舞天涯 - 如何查看logback 依賴得java版本

Logback簡介 1、logback和log4j是同一個作者，logback可以看作是log4j的升級版 2、logback分為三個模塊， logback-core， logback-classic 和logback-access，其中 logback-core是核心，其他兩個模塊依賴core，這個logback-classic是log4j

配置文件 , xml , 加載 , 後端開發 , JAVA

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u_16175473 頭像

mob649e815ddfb8 - ollama下載的模型保存位置

對於使用 Ollama 下載的模型，用户常常關心模型的保存位置。本文將系統地記錄解決“ollama下載的模型保存位置”問題的過程，從背景描述到技術原理，再到架構解析、源碼分析，以至於應用場景與案例分析。 Ollama 是一個用於下載和管理機器學習模型的工具，它為用户提供便捷的模型獲取方式。然而，很多用户在下載模型後發現，不知道模型存放在哪裏。這一問題對使用Ollama的用户造成了困擾

配置文件 , aigc , 應用場景 , ci

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u_13250 頭像

flybirdfly - 將new出來的類添加到spring容器

　　spring和web項目進行整合，其實就是在項目啓動時，就創建spring容器，然後在servlet中使用spring容器進行開。 注意：為了頁面可以訪問到servlet，因此servlet必須放進tomcat或者類似的服務器容器中，如果把servlet放進spring容器中，前端頁面是無法訪問的 第一步：導入spring-web.jar包，因為有一些別的

spring , 雲計算 , 監聽器 , 配置文件 , 將new出來的類添加到spring容器 , 雲原生

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u_16175498 頭像

mob649e8163f390 - ollama運行千問模型

在本文中，我們將深入探討如何解決“ollama運行千問模型”的問題，涵蓋環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南和性能優化等方面。在這個過程中，我們會提供實用的代碼示例和可視化圖表，助你輕鬆理解整個流程。 環境準備 在開始之前，確保你的系統已經安裝了所需的依賴。以下是不同平台的依賴安裝命令： # Ubuntu sudo apt-get update sudo apt-

性能優化 , 配置文件 , aigc , Python

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u_16099206 頭像

編程夢想翱翔者 - ＯＧＮＬ用法 - 零零零的個人空間 -

1. 背景與動機 在傳統的業務監控系統中，日誌往往只反映系統運行狀態，而無法映射到具體的業務行為。為了實現“從用户操作到業務鏈路”的監控，我設計了一套基於 OGNL 表達式 的規則解析引擎，使得監控邏輯可以通過配置動態生效。 2. 系統整體架構概覽 整體結構： 應用系統 → Logback 日誌擴展 →

數據 , 監控系統 , 配置文件 , linq , c , 前端開發 , Javascript

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u_16175462 頭像

mob649e815b5994 - LLAma 7b鏡像

LLama 7b鏡像是一種革命性的人工智能模型，能夠高效處理自然語言生成等任務。然而，在使用過程中，開發者可能會面臨一些具體問題，尤其是在遷移和兼容性方面。本文將從版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、性能優化及生態擴展等多個維度，深入探討如何解決“LLama 7b鏡像”相關問題。 版本對比與兼容性分析 我們來看一下LLama模型的版本演進史，下面的時間軸展示了不同版本的更新

性能優化 , 配置文件 , aigc , 開發者

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u_16213707 頭像

mob64ca1415f0ab - rabbitmq鏡像手動下載

下載 有windows版的，用得不多。 運維一般用的是tar.xz，最符合需求，但需要自己配置很多東西，有些麻煩。 我們使用最簡單的rpm即可。rpm對新手友好，環境變量什麼的自動給你配好，很簡單，但安裝配置使用的都是預置選項，有些地方可能不太符合需求。 RabbitMQ是Erlang寫的，需要配置E

erlang , 雲計算 , 配置文件 , rabbitmq鏡像手動下載 , 雲原生

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teayear 頭像

學技術贏未來 - WEB服務器軟件httpd`（Apache HTTP Server）目錄

在Linux系統中，httpd（Apache HTTP Server）的目錄分佈隨系統發行版（如CentOS/RHEL、Ubuntu/Debian）和安裝方式（yum/apt、源碼編譯）不同而有差異，以下是最常用的標準路徑（以CentOS/RHEL為例，Ubuntu/Debian會標註差異），涵蓋配置、運行、網頁根目錄等核心目錄： 一、核心目錄總覽（按用途分類）

配置文件 , 運維 , Centos , apache

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txzz8888 頭像

TXZZ8888 - CentOS-Stream-10 搭建DHCP服務器（二）

1.創建配置文件，這是最簡範本，可根據實際情況進行更改。 vim /etc/kea/kea-dhcp4.conf { "Dhcp4": { "interfaces-config": { "interfaces": ["ens160"] # 網卡名 }, "lease-database": {

服務器 , 配置文件 , 私藏項目實操分享 , centos系統 , kea-dhcp4 , 開源 , DHCP

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u_13250 頭像

flybirdfly - 如何查看rvm支持下載的ruby版本

rpm軟件管理 rpm選項： -i：安裝軟件 -v：顯示安裝過程 -h：用#表示進度 -U：升級或安裝軟件 -F：僅僅升級操作 -e ：卸載軟件

配置文件 , ruby , 如何查看rvm支持下載的ruby版本 , rpm包 , 後端開發 , 安裝軟件

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u_15675190 頭像

冰淇淋紅茶Q - openEuler軟件生態體驗：快速部署Nginx Web服務器

背景和適用場景 Nginx作為高性能Web服務器和反向代理服務器，在互聯網架構中扮演着核心角色。無論是搭建靜態資源服務、API網關，還是作為負載均衡器，Nginx都是首選方案之一。 這次實戰部署的環境是openEuler 22.03 LTS系統，主要驗證openEuler在軟件生態方面的完善程度。通過這次部署可以看到，從軟件安裝、依賴解決到服務配置，整個流程是否順暢，

配置文件 , 人工智能 , 深度學習 , Nginx

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u_16213377 頭像

mob64ca12e36a1d - 本地化langchain LLC

本地化langchain LLC 在我參與的項目中，我們在使用Langchain作為基礎框架時，遇到了一系列關於本地化的問題。隨着功能的拓展，如何有效地支持多種語言成為了亟待解決的核心挑戰。為了記錄解決過程，我將詳細分享到這個具有挑戰性的任務的各個方面。 背景定位 在這個多語言支持功能的實現過程中，我們面臨着以下幾個問題場景： 如何確保文本的準確翻譯？ 如何

多語言 , 配置文件 , aigc , 代碼塊

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