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07:13 AM · Nov 15 ,2025

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mob64ca1410eb61 - 〔記錄〕Debian 下面的時間設置

離線 Debian 系統如何正確設置東八區(Asia/Shanghai)時間 在離線 Debian 系統中,很多小夥伴會遇到 時間顯示不正確 的問題,尤其是系統時區、RTC(硬件時鐘)、NTP 服務交互不當時。本文就來詳細講解如何在離線環境下,把系統時間、硬件時鐘和時區正確設置為東八區(CST)。 1️⃣ 問題現象分析 執行 t

Universal , 離線 , Debian , 運維 , 系統時間 , Css , 前端開發 , HTML

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lu952450497 - 離線數倉與實時數倉的應用場景與對比

數據倉庫的建設從傳統離線架構逐步演進到實時架構,是企業數字化能力成熟的重要階段。離線數倉強調批處理、週期加工、結構穩定和歷史追溯;實時數倉強調秒級至分鐘級數據更新、事件驅動和業務反饋閉環。兩者不是互斥關係,而是面向不同業務訴求的差異化建設方向。 一、離線數倉的特徵 核心特徵 離線數倉基於批處理思想: 每日/每小時調度任務產出數據 以 T+

批處理 , 大數據 , 數據 , 離線 , 數據倉庫

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出手吧Glen - 開源最強數字人HeyGem,威力加強版!

大家好,我是立志替大家出手的AI區UP主格倫Glen。 友友們!以前提起 “數字人”,總覺得是影視大佬、科技巨頭的專屬玩法 —— 動輒幾小時建模、幾天渲染,還得有專業技術加持,普通人想碰?想都別想! 但今天必須給大家安利一個顛覆數字人行業的狠活:硅基智能推出的HeyGem!這款開源數字人神器,直接把 “數字人制作” 從 “高端局” 拉到 “新手

機器學習 , 數字人 , 建模 , 離線 , 上傳 , 人工智能

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巨浪888 - 讓聾啞人“開口”被聽見:我用Comate + 文心4.5,10分鐘搭了個「AI 無聲譯手」讓聾啞人“開口”被聽見:我用Comate + 文心4.5,10分鐘搭了個「AI 無聲譯手」

你試過和聾啞人聊天嗎? 我試過——在醫院的掛號窗口,一位聾啞大叔用手語比劃了半天,我和工作人員面面相覷,最後他默默掏出手機,打字:“我想掛號”。 那一刻我意識到:我們生活在同一個世界,卻彷彿隔着兩個次元。 中國有2800萬聽障人士,手語翻譯師卻只有1萬名。 供需比 2800 : 1。 一台專業手語翻譯機要6000-12000元,普通人根本看不懂手語。 於是我冒出一個想

code , 微信小程序 , zulu , 私藏項目實操分享 , 離線 , AI編程 , 人工智能 , 深度學習

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mob649e816a77bf - ollama 離線拉取保存在本地的模型

ollama 離線拉取保存在本地的模型 在使用機器學習和深度學習模型時,面對不穩定的網絡環境,能夠將模型離線拉取並保存在本地是一項非常有效的策略。本篇博文將詳細介紹如何通過適當的配置和優化,實現“ollama 離線拉取保存在本地的模型”這一目標。 環境配置 為了順利地實現離線拉取模型,我們需要正確配置開發環境。以下是環境配置的流程圖,以及對應的 Shell 配置代碼。 f

離線 , aigc , 編譯過程 , 開發者

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mob64ca12e3a791 - ollama linux離線部署大模型

在現代 AI 應用中,離線部署大模型成為了一個備受關注的話題。本文將詳細説明如何在 Linux 環境中離線部署 Ollama 大模型,儘可能覆蓋部署過程中遇到的各類問題以及解決方案。本文將圍繞環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南和擴展應用六個部分進行深入探討。 環境準備 在部署前,需要確保所有前置依賴已經安裝並配置好了。Ollama 對系統環境有一定要求,以下是必要的

離線 , bash , aigc , 解決方案

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u_15714439 - 京東金融鴻蒙端部署AI超分模型實踐

1. 背景 這可能是全網第一篇完整講解鴻蒙端使用CANN部署AI模型的文章, 滿滿乾貨。 社區作為用户交流、信息傳遞的核心載體,圖片內容(如理財產品截圖、投資經驗分享配圖、用户互動評論圖片等)的展示質量直接影響用户的信息獲取效率與平台信任感。從京東金融App社區的業務需求來看,當前用户上傳圖片普遍存在多樣性失真問題:部分用户通過老舊設備拍攝的圖片分辨率較低,部分用户為

軟件研發 , 數據 , 離線 , 加載

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mob64ca13ff5b03 - Windows離線激活和在線激活的方法_51CTO博客

Snipaste-2.10.8-x64 離線激活記錄 目錄 Snipaste-2.10.8-x64 離線激活記錄 離線激活流程 UnlockProDialog requestOfflineActivation_1401B22E0 xx_Licensing_desktop_OfflineActivation_14

v8 , 離線 , v9 , 後端開發 , Python

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mb6923acc0735dc - React Native鴻蒙開發實戰(九):複雜業務場景實戰與架構設計

React Native鴻蒙開發實戰(九):複雜業務場景實戰與架構設計 前言 在前8篇系列文章中,我們已經掌握了React Native鴻蒙開發的基礎知識、核心組件、狀態管理、路由導航、網絡請求、原生能力調用、性能優化以及打包發佈等全流程技能。本篇文章將作為進階篇,深入探討企業級應用開發中的複雜業務場景解決方案和架構設計思想,幫助大家從"會用"走向"精通"。 一

移動開發 , 離線 , 緩存 , Android , Json

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u_16421249 - 如何快速搭建一個本地私有化AI知識庫?(附完整流程)

在日常工作裏,大家應該都有這樣的痛點: 手上的文檔越來越多,想找某個內容,卻不知道存在哪個文件夾; 每次寫週報、寫方案、做調研,都要重複整理過去的資料; 用在線 AI 工具問問題時,又擔心把公司資料、會議紀要上傳到雲端; 想搭一套“私有知識庫 + 本地模型”的方案,但工具太複雜,部署成本太高。 所以,一個真正本地化、不上傳雲端

機器學習 , 本地部署 , yyds乾貨盤點 , 離線 , AI , AIPC , 人工智能 , 大模型

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