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u_16099317 頭像

錦繡前程未央 - stream 循環demo

Stream流的特點_只能使用一次 public class FilterStudy04 { public static void main(String[] args) { //創建一個Stream流 StreamString stream = Stream.of("張三丰", "張翠山", "趙敏", "周芷若", "張

機器學習 , stream 循環demo , System , 函數式接口 , 人工智能 , JAVA

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u_16213465 頭像

mob64ca12f86e32 - Linux ollama 下載模型命令

在我的探索過程中，我遇到了一個關於“Linux ollama 下載模型命令”的問題。在這個過程中，我採取了有效的備份策略以保證數據的安全，制定了詳細的恢復流程來應對潛在的災難場景，並整合了工具鏈以提高工作效率。此外，我還進行了日誌分析與驗證方法的研究，確保每個環節都能順暢進行。接下來，我將分享這個過程的詳細步驟。 備份策略至關重要，我的備份思路分為幾個層次。在這個基礎上，我設計了思維

System , Backup , aigc , ci

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u_16175454 頭像

mob649e81597922 - ollama怎麼使用GPU而不是cpu

在這個數字化的時代，很多AI模型和任務的計算都依賴於GPU來進行高效處理。最近，我的團隊正在使用Ollama這個工具，但發現它默認運行在CPU上，性能受限於計算資源，嚴重影響了我們的工作效率。這導致了項目進度的滯後和計算時間的延長，進而影響到了業務的及時響應和客户滿意度。為了高效使用Ollama，我們必須弄清楚如何切換到GPU模式。 flowchart TD A[用户啓動Ol

System , 錯誤代碼 , aigc , 系統資源

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u_16213387 頭像

mob64ca12e5c0c2 - aigc 模型訓練

在當今人工智能的快速發展中，AIGC（AI Generated Content）模型訓練成為了一個日益重要的課題。為了更好地理解和掌握這一過程，本文將詳細記錄“aigc 模型訓練”的基本步驟，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧以及排錯指南。 環境準備 在開始AIGC模型訓練之前，首先需要確保所有的前置依賴均已正確安裝。以下命令將幫助你快速安裝所需的包。 #

User , System , bash , aigc

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u_17562097 頭像

wx68fe051338153 - 使用ascpectj框架做切面

一、AspectJ 框架簡介 AspectJ 是一個基於 Java 語言的 AOP 框架。在 Spring 2.0 以後，新增了對 AspectJ 框架的支持。在 Spring 框架中建議使用 AspectJ 框架開發 AOP。 1、 AspectJ 框架中的通知類型 2、 AspectJ 框架配置 AOP 方式 通過 XML 文件配置 AOP

sed , System , 後端開發 , JAVA , ide

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wx661607c93692e - Java 獲取 Json串中的以中文為key的數據

方法一：使用 Jackson（推薦，Spring Boot 默認） import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; public class JsonChineseKeyExample { public

System , 後端開發 , JAVA , ci , Json

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u_12855 頭像

西門吹雪 - vfp 容器控件屬性方法

本節詳細介紹Windows Phone控件的Panorama控件和Pivot控件，並進行了分析比較。。。 Windows phone 7的基本控件，前面屏幕方向與常用控件【WP7學習札記之六】已經學習過，現在繼續學習Panorama控件和Pivot控件。 Part I Panorama控件 全景體驗是本機 Windows Phone 外觀的一部分。與旨在適合手

控件 , System , 雲計算 , vfp 容器控件屬性方法 , xml , 雲原生

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u_16213650 頭像

mob64ca14085c24 - Nacos與Zookeeper對比

1. 核心定位與設計理念 ZooKeeper： 核心定位是分佈式協調服務，設計初衷是解決分佈式系統中的一致性問題（如配置同步、分佈式鎖、Master 選舉）。它是一個偏底層的基礎組件，API 偏向通用化，需要結合其他工具 / 代碼才能實現完整的服務發現、配置管理功能。 類比：像一把 “多功能螺絲刀”，功能基礎但強大，需要自己搭配 “配件” 才能完成特定任務。 Naco

System , 微服務 , 服務發現 , 前端開發 , Javascript

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u_16099179 頭像

互聯網小墨風 - java 報錯index 0 size 0

Java基礎細節記錄 Java的index不是從0開始的情況: 　　格式化參數索引是從1開始的，而不是0：System.out.println(%1$s %2$s, "Test: ", "OK"); Java中在使用while loop的時候要小心endless loop的情況, 因為while是當什麼時候的意思, 容易沒有終止條件而不停的運行無法終止;

System , 賦值 , 後端開發 , JAVA

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u_16213567 頭像

數碼墨魚 - CUBEMX計時器多通道輸出比較

C# 的計時器是通過多線程來實現的。主要思路是，創建一個做死循環的線程，讓該線程週期性的委託UI線程 法一：利用system.Timers命名空間下的Timer類，使用Elapsed事件另開一個線程（Timer類中的Interval方法可以循環觸發Elapsed事件） 1 private void Form1_Load(object sender, Eve

sed , 機器學習 , Threading , System , CUBEMX計時器多通道輸出比較 , 人工智能

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u_16213451 頭像

mob64ca12f51824 - llama微調 CUDA_VISIBLE_DEVICES

在進行“llama微調 CUDA_VISIBLE_DEVICES”的相關問題解決之前，首先要了解環境的基本要求和預檢工作。以下是我記錄的整個解決過程。 環境預檢 要開始微調llama模型，需要確認系統環境滿足以下要求： 項目 要求 操作系統 Ubuntu 20.04及以上

System , bash , aigc , CUDA

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u_16213667 頭像

mob64ca140c75c7 - Java conn表達式 java中condition

condition 介紹及demo 　Condition是在java 1.5中才出現的，它用來替代傳統的Object的wait()、notify()實現線程間的協作，相比使用Object的wait()、notify()，使用Condition的await()、signal()這種方式實現線程間協作更加安全和高效。因此通常來説比較推薦使用Condit

Java conn表達式 , System , 後端開發 , JAVA , 等待隊列

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u_16099244 頭像

码海舵手之心 - Elasticsearch: 基於Text Embedding的文本相似性搜索

語義檢索學習 1. 基礎概念篇 1.1 什麼是語義搜索？ **語義搜索是一種解讀單詞和短語含義的搜索引擎技術。**語義搜索的結果將返回與查詢含義相匹配的內容，而不是與查詢字面意思相匹配的內容。 語義搜索是一系列的搜索引擎功能，包括從搜索者的意圖及其搜索上下文中理解單詞。 這種類型的搜索旨在根據上下文更準確地解讀自然語言來提高搜索結果的質量。語義搜索藉

System , 搜索 , 相似度 , 後端開發 , Python

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u_16099333 頭像

煙雨江南的秋 - aggretegateport 1的屬性是什麼

什麼是特性？ 　　MSDN中定義為：公共語言運行時運行添加類似關鍵字的描述聲明，叫做Attribute，它對程序中的元素進行標註，如類型、方法、字段和屬性等。attribute和Microsoft.Net Framework文件的元數據保存在一起，可以用來在運行時描述你的代碼，或者在程序運行時影響應用程序的行為。 　　我們簡單地總結：定製特性attribute，本質上

字段 , System , 封裝 , 雲計算 , 雲原生

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u_17578016 頭像

wx690f58fc7961b - java測驗

Java 基礎測驗 一、選擇題（共 10 題，每題 5 分） 下列關於 Java 語言的説法，錯誤的是（ ） A. Java 是跨平台的，因為它運行在 JVM 上B. Java 支持多重繼承C. Java 是一種面向對象的語言D. Java 程序的入口方法是main方法 以下代碼的輸出結果是（ ）

System , 後端開發 , JAVA , Python

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wx690f565d7bc78 - java決策者模式實戰

Java 策略模式（決策者模式）實戰：從原理到落地 策略模式（Strategy Pattern）是一種行為型設計模式，核心思想是：定義一系列算法（策略），將每個算法封裝起來並使它們可互換，讓算法的變化獨立於使用算法的客户端。它解決了“算法切換”與“代碼耦合”的問題，讓代碼更易擴展、維護和測試。 本文將從“應用場景→核心原理→實戰案例→優缺點分析”逐步拆解，用 Java

System , MySQL , 微信支付 , 客户端 , 數據庫

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u_16213461 頭像

mob64ca12f770a6 - ollama 下載模型位置

在進行機器學習或深度學習項目時，模型下載和管理往往成為重要環節，特別是使用工具如 Ollama。當處理“ollama 下載模型位置”這個問題時，確保有良好的備份、恢復和監控策略是至關重要的。接下來的內容將詳細闡述我的解決方案和策略。 備份策略 為了確保模型資料的安全，需要設立合理的備份策略。根據項目需求，可以採用不同的數據存儲介質。以下是一張存儲介質對比表格，闡明各種存儲方案的優

System , bash , aigc , ci

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u_16213354 頭像

mob64ca12ddcacc - langchain OpenAIEmbeddings

在這個博文中，我將深入探討如何解決“langchain OpenAIEmbeddings”問題，並記錄下整個過程的各個環節。這不僅是一個技術挑戰，而且對於業務場景的優化具有關聯性。通過以下各個方面的分析，讀者可以更清晰地理解這個問題的解決路徑及其對業務的影響。 在過去的項目中，我意識到，隨着業務的不斷拓展，數據處理和生成一系列信息變得愈加重要，而使用“langchain OpenAI

System , data , API , aigc

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 深入解析：【JAVA】Java8的 Stream相關學習分析總結

Stream 操作按“核心需求場景”分類歸納，每個類別下整合 “操作目的、核心方法、案例代碼、關鍵説明” 四個基本語法概念： Stream:的操作是鏈式執行的，每個操作都會基於上一步的結果生成新的流。 map:將流中的每個元素按照指定的規則（函數）進行轉換，生成一個包含轉換後元素的新流。 collect() 方法是一個終端操作, “執行收集動作

List , System , 數據 , 後端開發 , Python

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u_16213314 頭像

mob64ca12d3dbd9 - 怎麼將ollama移植到沒有網絡環境的新電腦上面

在這篇博文中，我們將探討如何將 Ollama 移植到沒有網絡環境的新電腦上。隨着很多用户越來越依賴本地模型進行開發工作，這一過程顯得尤為重要。 問題背景 在某些情況下，用户可能面臨無網絡環境的困境，然而又需要將 Ollama 遷移並使用。要確保該過程順利進行，我們首先需要了解一些時間線事件： 第 1 步：識別需要遷移的模型。 第 2 步：將模型文件從在線環境下載

System , 離線 , 系統架構 , aigc

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u_16099168 頭像

代碼匠人之心 - 在文本類型上設置索引 會生效麼

在建立索引前，先了解下lucene中的一些與索引相關的重要類。 為了對文檔進行索引，Lucene 提供了五個基礎的類，他們分別是 Document, Field, IndexWriter, Analyzer, Directory。下面我們分別介紹一下這五個類的用途： Document Document 是用來描述文檔的，這裏的文檔可以指

在文本類型上設置索引 會生效麼 , System , 大數據 , 數據倉庫 , text , HTML

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u_16175442 頭像

mob649e81567471 - langchain的models

在這個博文中，我將詳細闡述如何解決“langchain的models”相關問題的過程。這個過程將涵蓋環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、性能對比和部署方案等環節。 環境配置 在配置環境之前，我們首先要確保以下依賴項。下面是我所使用的版本及相關配置信息。 Python 3.8+ Langchain 0.0.0（根據文檔要求選擇對應版本） 安裝必要的庫

System , aigc , 編譯過程 , 開發者

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boyboy - javaTreemap通訊錄

String作為Java中最常用的引用類型，相對來説基本上都比較熟悉，無論在平時的編碼過程中還是在筆試面試中，String都很受到青睞，然而，在使用String過程中，又有較多需要注意的細節之處。 String的連接 如果新字符串長度大於value數組長度則進行擴容 AI寫代碼 @Test public void conta

javaTreemap通訊錄 , System , 後端開發 , JAVA , ci , 常量池

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u_16175505 頭像

mob649e816594b7 - Ollama ip和端口 from mac

作為一名IT技術類的專家，我最近在解決“Ollama ip和端口 from mac”的問題時，經歷了一系列的挑戰。為了更好地記錄這個過程，我決定將問題背景、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試和預防優化等內容整理成博文，以供將來參考。 問題背景 在嘗試連接Ollama服務時，許多用户，包括我自己，發現無法正常獲取到Ollama的IP和端口。現象如下： 現象描述：基於

System , ip , aigc , Mac

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