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06:36 AM · Nov 15 ,2025
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mob64ca12ddcacc - cygwin環境搭建ollama

在現今多元的開發環境中，Cygwin 是一套讓 Windows 用户能夠體驗類 Unix 環境的強大工具。本文將詳細記錄如何在 Cygwin 環境下搭建 Ollama 的步驟和過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南以及擴展應用。 環境準備 在搭建 Cygwin 環境之前，首先需要確認系統的基本需求和相應的依賴項。以下是前置依賴的詳細信息： 前置依賴安裝

環境變量 , User , aigc , ci

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u_16213319 頭像

mob64ca12d52440 - llama_cpp_python 圖文輸入

llama_cpp_python 圖文輸入是一個強大的功能，它允許用户通過代碼處理文本和圖像輸入，使得機器學習模型的應用更加多元化和靈活。在這篇博文中，我將詳細記錄如何解決“llama_cpp_python 圖文輸入”相關問題的過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧與排錯指南。 環境準備 在進行圖文輸入的實現之前，需要確保系統的軟硬件環境滿足要求。 軟硬件

User , System , aigc , Python

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mob64ca12d8c182 - llama 模型架構 損失函數

llama 模型架構 損失函數的描述：在當今的深度學習領域，LLaMA（Large Language Model Meta AI）已成為一個熱門的基礎模型。其架構設計與損失函數的選取對模型的性能至關重要。因此，在本文中，我將深挖 LLaMA 模型架構以及其對應的損失函數，逐步解析這些概念的本質。 背景描述 LLaMA 模型的設計理念源於大規模預訓練與高效的 fine-tuning

User , 損失函數 , aigc , ci

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u_16213426 頭像

mob64ca12ef217e - 使用transformer跑llama模型

在本文中，我將分享如何解決“使用transformer跑llama模型”的過程，這裏涵蓋了用户場景、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試以及預防優化等各個方面。 在實際應用中，許多開發團隊希望使用Hugging Face的Transformer庫來實現LLAMA模型以進行自然語言處理任務。因此，他們經歷了一系列的配置與調試過程。一個具體用户場景是，一個團隊正在搭建一個聊天機器人，旨

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智慧編織者 - 前端- Web Components - 個人文章

在現代Web應用開發中，組件化架構已成為主流實踐。Web Components作為一套瀏覽器原生API，允許開發者創建可複用的自定義元素。然而，組件間的數據傳遞一直是Web開發中的痛點——不同組件可能使用不同的數據格式，導致數據轉換邏輯冗餘且易錯。本文將展示如何使用class-transformer庫解決Web Components間的數據傳遞難題，通過類型轉換實現組件間的無縫通

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mob649e8159b30b - 如何使用AIGC

在使用人工智能生成內容（AIGC）的過程中，我遇到了一些挑戰。作為一個IT技術類專家，理解AIGC背後的原理和使用方法顯得尤為重要。接下來，我將詳細記錄我解決“如何使用AIGC”這一問題的過程。 問題背景 近年來，AIGC技術迅速發展，為各行各業帶來了新的可能性，尤其在內容創作方面。然而，在實際應用中，我發現了一個問題：許多用户在使用AIGC工具時，未能有效獲得所需的內容，甚至面

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mob64ca12f028ff - WIN10 STABLE DIFFU

WIN10 STABLE DIFFU 是指 Windows 10 內部在穩定性和可用性方面經過優化的分發版本，專注於為用户提供更好的使用體驗。但在應用中，許多用户可能會遇到兼容性和性能等各種問題。下面，我們將系統化地介紹如何解決這些問題，併為你提供相應的指導。 版本對比 在版本對比中，我們對比了WIN10 STABLE DIFFU與其他Windows 10版本的兼容性分析，特別是

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mob64ca12e4972a - ubuntu ollama 模型下載的默認路徑在哪

在使用 Ubuntu 系統中的 Ollama 下載和管理模型時，瞭解默認路徑是很重要的一步。許多用户在進行模型下載的過程中，可能會對默認的存儲路徑感到困惑。今天，我們將深入探討這一問題，並利用備份策略、恢復流程等框架，結合圖表和示例，旨在為您提供一個全面而清晰的解決方案。 備份策略 首先，我們需要明確 Ollama 模型的默認下載路徑。通常情況下，Ollama 將模型下載到用户的

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u_16175438 頭像

mob649e815574e6 - copilot用户切換

在使用Copilot的過程中，我遇到了一個棘手的“用户切換”問題。這個問題讓我的工作效率受到了嚴重影響，導致我在項目開發中反覆遭遇類似的困擾。因此，我決定記錄下這個問題的詳細過程，以便未來能夠更好地解決。以下是我對這一問題的分析與解決過程。 問題背景 在我的日常開發中，經常需要多次切換不同的用户身份以進行權限測試。比如，我在一次大型應用的開發中，需要切換至管理員、普通用户及訪客用

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mob649e8159b30b - diffusion 損失函數優化

在深度學習領域，使用“擴散模型”進行生成任務時，損失函數的優化至關重要。尤其是在處理複雜的圖像、文本或聲音數據時，優化這些模型可以大大提高生成的質量和效率。我們在我的項目中遇到了“擴散損失函數優化”的問題，下面詳細記錄了我們的探索過程。 問題背景 在處理圖像生成時，我們應用了一種擴散模型，該模型通過逐步去噪的方式生成高質量的圖像。針對的用户場景是生成藝術風格的圖像，以供設計師在創

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mob649e815b1a71 - maigc iperf

在現代網絡調試和性能測試中，maigc iperf 是一個非常有用的工具，它能幫助我們診斷網絡帶寬、延遲等問題。這個博文中，我們將詳細記錄解決 maigc iperf 類問題的過程，涵蓋環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、服務驗證和擴展部署六個部分。 環境預檢 在任何安裝和部署之前，我們需要先對環境進行預檢，確保所有的系統和硬件條件滿足要求。

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u_16213437 頭像

mob64ca12f1c6f8 - ollama docker配置允許跨域

配置 Docker 容器以允許跨域請求對於許多現代 Web 應用來説是一個重要的步驟，特別是當你在使用 Ollama 作為 AI 部署平台時。本文將詳細介紹 Ollama Docker 配置允許跨域的全流程，從環境準備到擴展應用，確保你能夠順利完成這個配置。 環境準備 在開始之前，我們需要做好一些基礎環境準備。確保你係統上安裝了 Docker 和 Ollama，以下是相應的安裝命

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u_16175443 頭像

mob649e8156b567 - llamafactory安裝命令

llamafactory安裝命令是一項相關配置的任務，涉及特定的環境要求和安裝步驟。本文將詳細記錄如何解決這一過程。 環境準備 為了順利安裝llamafactory，首先需要確認軟硬件要求： 硬件要求： CPU: 至少四核 內存: 推薦16GB及以上 存儲: 至少500GB SSD GPU: 推薦NVIDIA

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u_17590470 頭像

今晚加個牛腿吃 - Redux在iOS中的使用

Redux 是前端領域經典的狀態管理模式，核心遵循單向數據流和不可變狀態原則，在 iOS 開發中，可通過原生 Swift 實現 Redux 架構思想，也可藉助第三方庫（如ReSwift）快速落地，適用於複雜應用的全局狀態管理（如用户信息、主題設置、多頁面共享數據等場景）。以下從核心概念、實現方式、實戰案例展開解析： 一、Redux 核心概念（iOS 映射） Redux

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u_11508007 頭像

momingliu - ssh遠程登錄默認使用非默認端口22

新建文件 /root/.ssh/config，內容如下： Host 10.0.11.4 Port 50000 #默認ssh端口為50000 User root Host 10.0.11.5 Port 10000 #默認ssh端口為10000 User root 在本地服務器上 ssh root@10.0.11.4即可

User , 本地服務 , 遠程登錄 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16213606 頭像

mob64ca13fdd43c - TypeScript基礎常用知識點總結 -

TypeScript 是一種由微軟開發的開源編程語言，它是 JavaScript 的超集（superset）—— 意味着所有合法的 JavaScript 代碼都可以直接在 TypeScript 環境中運行，同時 TypeScript 還添加了靜態類型系統和其他增強特性，最終會被編譯為純 JavaScript 執行。 核心定位：為什麼需要 TypeScript？ Jav

User , 字符串 , 前端開發 , typescript , Javascript

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mob649e815b1a71 - ollama post 接口 示例

在這篇博文中，我們將深入剖析如何使用 ollama 的 post 接口，提供一個全面的示例，以及詳細的環境準備和配置步驟。這些信息將幫助你更好地理解和使用這個接口。 環境準備 首先，確保你的開發環境已準備好使用 ollama，我們需要安裝以下依賴： ollama: 這是我們將要使用的核心工具。 curl: 用於簡單的 HTTP 請求。 Python: 為了

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mob649e81637cea - Ubuntu如何關閉ollama

在使用 Ubuntu 時，用户可能會遇到需要關閉 Ollama 這個程序的情況。Ollama 作為一個強大的本地 AI 模型託管工具，在某些情況下，用户可能希望將其停止運行，尤其是在進行系統維護或優化資源使用時。接下來，我們將詳細探討如何在 Ubuntu 系統上關閉 Ollama，包括問題背景、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試以及預防優化等幾個要素。 問題背景 在日常使用中

User , aigc , 解決方案 , Ubuntu

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mob64ca12dc54c5 - idea copilot高級用法

在開發與構建項目時，"IDEA Copilot"無疑使得效率提升成為可能。本文將深入探討其高級用法，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧以及錯誤集錦，致力於為開發者們提供切實可行的方法和技巧。 環境配置 環境的正確配置是開發的基礎，接下來我們將創建一個流程圖展示配置過程，並列出所需依賴與版本信息。 flowchart TD A[安裝JDK] -- B[

User , aigc , 編譯過程 , ci

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mob649e815b5994 - VS2019安裝Copilot

在本文中，我們將詳細探討如何在Visual Studio 2019（VS2019）中安裝GitHub Copilot。這一過程將涵蓋從環境準備到擴展應用的各個方面，確保你可以順利完成安裝並進行有效配置。 環境準備 在安裝GitHub Copilot之前，確保你的開發環境滿足以下前置依賴。 組件 版本 狀態

User , aigc , 重啓 , Visual

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mob64ca12f09e0c - Stable duffusion是哪一年出來的

Stable Diffusion是一個在深度學習和圖像生成領域引起廣泛關注的模型，首次發佈於2022年。本文將詳細記錄如何系統地解決“Stable Diffusion是哪一年出來的”這一問題，將過程梳理為幾大關鍵模塊。 背景定位 在AI生成圖像的領域，存在一個明顯的技術痛點：生成高質量圖像的模型往往計算資源消耗巨大，普通用户難以接觸到。Stable Diffusion的出現正是為

User , API , 架構設計 , aigc

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江上清風山間明月 - Android的user版本詳解

與 userdebug 或 eng 版本相比，user 版本是 Android 系統中最安全、最難以破解的版本。 下面我將詳細解釋為什麼，以及不同版本之間的安全差異。 Android 構建類型的三個等級 Android 系統在編譯時有三種主要類型，其安全性從低到高排列： eng (工程師版本) - 安全性最低 userdebug (用户調試版本) -

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mob64ca12f028ff - conda llama_index

在Python環境中，許多用户會選擇使用conda來管理他們的包和環境。然而，使用conda在處理特定包時，可能會遇到一些問題，例如在安裝llama_index時遇到困難。本文將詳細記錄解決這些問題的過程，包括背景描述、技術原理、架構解析、源碼分析、應用場景和案例分析，幫助讀者更好地理解並解決類似問題。 在開始之前，值得一提的是，llama_index是一個用於處理文本和模型的庫，可

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mob64ca12d80f3a - Postrgres 存儲過程 stable

Postgres 存儲過程 stable 是一個在現代數據庫體系中被廣泛使用的重要功能。隨着時間的推移，越來越多的企業選擇將儲存邏輯封裝在數據庫中，以增強性能與一致性。在這篇博文中，我們將深入探討存儲過程的穩定性問題，結合實際案例進行分析和解析。 背景描述 自從 1986 年 PostgreSQL 開始發展以來，其存儲過程的功能已經逐漸完善。STABLE 存儲過程的定義是，

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