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06:36 AM · Nov 15 ,2025
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u_16213365 頭像

mob64ca12e08acf - stable diffusion怎麼讓人物和生成的背景融合

在探索如何讓“stable diffusion”生成的人物與背景進行融合的過程中，我們需要對多個因素進行分析和調整。這是一項挑戰性任務，尤其是在生成的圖像中，確保人物看起來自然地與背景相融合。以下是對這個問題的詳細記錄與解決過程。 問題背景 在圖像生成領域，Stable Diffusion 被廣泛用於生成高質量的藝術作品。然而，我們在生成的圖像中往往會遇到人物與背景的融合效果不佳

User , aigc , 解決方案 , ci

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u_16175452 頭像

mob649e8158ed1f - 微信公眾號getStableAccessToken和getAccessToken的區別

微信公眾號的getStableAccessToken和getAccessToken是兩個常用的接口，處理不同的令牌獲取方式。為了更好地理解和運用這兩個接口，下面將詳細描述處理備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、日誌分析及最佳實踐的過程。 備份策略 首先，我們需要建立一個有效的備份策略，以確保令牌數據的安全和可靠性。 流程圖 flowchart TD A[用户

User , System , API , aigc

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u_16175473 頭像

mob649e815ddfb8 - GitHub Copilot Device Activation

GitHub Copilot Device Activation問題的解決方案 GitHub Copilot 是一個強大的編程助手，能夠根據上下文生成代碼片段。但在設備激活過程中，用户有時會遭遇“GitHub Copilot Device Activation”相關的問題。本文將詳細説明如何準備環境、分步指導操作、配置詳解、驗證測試、排錯指南和擴展應用，以幫助用户順利完成設備激活。

code , 排錯 , User , aigc

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qian5201314 頭像

代碼保安 - Go中的反射機制：靈活操作類型與數據的利器

Go語言的反射機制提供了在運行時檢查類型信息和操作變量的能力，使得程序能夠動態地處理未知類型的值。下面我將詳細介紹Go反射的核心概念、常用方法，並提供實用示例。 反射的基本概念 核心類型：reflect.Type 和 reflect.Value package main import ( "fmt" "reflect" ) type User struct

字段 , User , Go語言 , 後端開發 , go

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u_16213452 頭像

mob64ca12f55920 - Github Copilot 可支持幾個設備

Github Copilot 可支持幾個設備的相關信息： 在我探索Github Copilot的過程中，我發現它的多設備支持能力對於多平台開發者至關重要。我就如何解決“Github Copilot 可支持幾個設備”的問題形成了以下結構化的記錄。接下來的內容將詳盡説明其版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南及生態擴展。 版本對比 Github Copilot的版本更

User , aigc , 開發者 , ci

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u_16213319 頭像

mob64ca12d52440 - aigc軟件補全代碼

在現代軟件開發中，"aigc軟件補全代碼"是一個引人注目的技術難題。通過探索這一領域，我們希望能為開發者提供一套解決方案，幫助他們高效地實施、優化和擴展其應用。以下是我們關於如何解決該問題的詳細記錄，涵蓋了一系列必要的步驟及其細節。 環境準備 本部分介紹了進行aigc軟件代碼補全所需的軟硬件要求及環境搭建的時間規劃。 軟硬件要求 組件

補全 , User , aigc , 代碼補全

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u_16213308 頭像

mob64ca12d26eb9 - windows 上ollama啓動

在Windows上啓動Ollama的過程，對於很多開發者來説，可能會遇到各種各樣的問題。本文旨在為大家提供一個詳盡的解決方案，涵蓋背景定位、核心維度、特性拆解、實戰對比、深度原理和生態擴展等多個角度，以便更好地理解和解決該問題。 背景定位 Ollama 是一個用於機器學習和自然語言處理的高效工具，能夠在多個平台上運行。然而，由於Windows系統的特性，很多用户在啓動Ollama

User , windows , aigc , Git

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u_16213385 頭像

mob64ca12e5502a - ollama怎麼看運行在cpu還是gpu

在現代計算的領域中，瞭解使用「ollama」運行的模型是基於 CPU 還是 GPU 是越來越重要的。尤其是在大規模模型訓練和推斷時，正確配置硬件可以顯著提升性能。這篇博文將通過詳細的過程分析，幫助讀者解決如何判斷「ollama」運行在 CPU 還是 GPU 的問題。 問題背景 在開發與機器學習相關的應用時，用户經常面臨需要判斷計算任務在 CPU 還是 GPU 上運行的問題。例如，

User , 錯誤提示 , aigc , ci

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u_16099315 頭像

編程藝術之光 - node.js - NestJS入門教程（一）-簡介 - 個人文章

NestJS + TypeScript 是當前後端開發中高規範、易維護的主流組合，NestJS 基於 TypeScript 構建，借鑑 Angular 架構思想打造了模塊化、面向對象的 Node.js 後端框架，二者結合既能發揮 TypeScript 強類型的優勢，又能讓 Node.js 開發具備企業級項目所需的規範性和可擴展性，是開發中大型後端服務（如 REST API、微服務

User , 微服務 , 後端開發 , 前端開發 , typescript

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u_16099278 頭像

代碼工匠傳奇 - thyemleaf模板注入

Thymeleaf模板註釋分為標準HTML/XML註釋、解析層註釋、原型註釋三種。 一、註釋説明 1、標準HTML/XML註釋 直接通過瀏覽器打開，不顯示，Thymeleaf模板引擎解析也不處理，但查看網頁源代碼，註釋有在裏面。 語法： !-- 內容 -- 瀏覽器界面不顯示，查看瀏覽器網頁源碼有顯示； 2、解

機器學習 , User , 人工智能 , JAVA , thyemleaf模板注入 , HTML

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u_17575814 頭像

mb690cc2a30bc41 - Python Requests庫使用代理池的完整教程

一、什麼是Proxy代理池 Proxy代理池是一個收集了大量代理服務器IP地址的資源庫。當我們使用Requests庫向服務器程序發起HTTP請求時，通過配置不同的代理會隱藏我們的真實IP地址。 二、有什麼優勢 隱藏真實IP：大規模網頁放問不容易下來，代理IP能幫你轉移IP，隱藏真實IP 橫止IP封IP：一個IP被封了，我們可以申請需查起第三方I

Spring Boot , User , ip , 代理服務 , 後端開發

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u_16213324 頭像

mob64ca12d652c7 - langchain tool的入參是json

langchain tool的入參是json，如何解決這個問題？在這篇博文中，我將詳細記錄下我在實施這一過程中的環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、性能對比以及生態集成等各個方面，最終形成一個系統的解決方案。 環境配置 為了開始，我需要確保合適的開發環境。以下是我所需的依賴版本： 依賴包 版本

User , API , aigc , Json

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u_14499 頭像

coolfengsy - mybatis plus怎麼使用PreparedStatement

目錄 wrapper介紹： CURD接口 Mapper CRUD接口 Service CURD接口 構造器方法 常用方法 修改指定值 查找不為空 查詢為某列為空或等於某值/查詢A列等於某值或B列等於某值 根據時間區間查詢 and or

機器學習 , User , List , 區間查詢 , 人工智能

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u_16213559 頭像

時光機3號 - istio和feign

Feign的使用優化和抽取方式的服務構建。 一、Feign的抽取使用方式 將Feign的Client抽取為獨立模塊，並且把接口有關的POJO、默認的Feign配置都放到這個模塊中，提供給所有消費者使用。 項目結構如下： cloud-demo (父工程) feign-api

User , spring , 雲計算 , istio和feign , 雲原生 , ci

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u_16213452 頭像

mob64ca12f55920 - centos7 安裝 ollama 很慢

在centos7安裝Ollama時，很多用户都會遇到安裝過程緩慢的問題，這可能是由於網絡條件、依賴環境等多種因素造成的。本文將詳細記錄如何解決“centos7安裝Ollama很慢”的問題，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等。 環境準備 在開始之前，確保你的服務器滿足以下前置依賴條件。我們需要安裝一些基礎庫，如curl、git等。 sudo yu

User , server , aigc , 安裝過程

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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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mob64ca12d3dbd9 - 文生圖stable diffusion教程

在這篇博文中，我將為大家詳細講解如何使用文生圖的Stable Diffusion模型，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和排錯指南。希望這個教程能幫助大家更快上手Stable Diffusion。 環境準備 在開始之前，我們需要準備好Stable Diffusion運行的環境。以下是一些重要的前置依賴以及硬件資源的評估。 前置依賴安裝 確保你的系統已安裝

排錯 , User , aigc , Python

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goody 頭像

goody - greendao插入大批量數據使用哪個方法

今天用到了GreenDao數據查詢，非常的簡單，就是剛開始配置的時候有點小麻煩，用起來還是可以的，總之不用再去寫sql語句了，！ 接下來就給大家帶來GreenDao的配置： 在App.build中： apply plugin: 'org.greenrobot.greendao' 然後寫入

GrenDao配置 , 字段 , User , 增刪改查 , 數據 , 雲計算 , 雲原生

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mob64ca12dd07fb - 假設DeepSeek API使用ChatOpenAI作為構造函數

假設DeepSeek API使用ChatOpenAI作為構造函數，這是一個非常有趣的設想。結合這兩種強大的技術，我們可以創建一個功能強大且靈活的API接口。接下來，將通過以下幾個部分詳細介紹如何將它們集成及優化。 環境準備 請確保我們的開發環境符合以下要求： 依賴安裝指南： 依賴項 版本要求 備註

User , API , aigc , ci

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字節墨海星 - .NET5.0 Code First 建立索引方法_codefirst 索引

具體實現可參考NetCoreKevin 一個基於NET8搭建DDD-微服務-現代化Saas企業級WebAPI前後端分離架構：前端Vue3、IDS4單點登錄、多級緩存、自動任務、分佈式、AI智能體、一庫多租户、日誌、授權和鑑權、CAP事件、SignalR、領域事件、MCP協議服務、IOC模塊化注入、Cors、Quartz自動任務、多短信、AI、AgentFramework、S

字段 , User , github , 後端開發 , Python

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u_14691 頭像

lemon - 租户工作空間角色菜單部門人員 在開發中是什麼架構

一 keystone簡介 keystone(openstack identity service)是openstack框架中負責身份驗證、服務規則和服務令牌的功能， 它實現了openstack的Identity API。 keystone類似一個服務總線，或者説是掙個openstack框架的註冊表， 其他服務通過keystone來註冊其服務的Endpoin

endpoint , User , swift , 架構 , 後端開發

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u_16099166 頭像

數據小香 - 《Java和Android開發實戰詳解》——1.2節Java基礎知識_weixin

簡介：Java移動開發是基於Android平台的核心開發技術，廣泛應用於各類移動應用的構建。憑藉Java“一次編寫，到處運行”的優勢，結合Android SDK與現代開發工具如AIDE和Android Studio，開發者可高效實現從界面設計到後台邏輯的完整開發流程。本文系統介紹Java在Android開發中的關鍵技術體系，涵蓋Java基礎、UI設計、數據存儲、網絡編程、

User , Android , JAVA , 前端開發 , Javascript

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mob64ca12d68df5 - 文本類AIGC

隨着人工智能技術的快速發展，文本生成技術（AIGC）逐漸興起。從最初的簡單模板化生成到如今的深度學習模型驅動的複雜生成過程，文本類AIGC在多個領域展現了巨大的潛力和應用前景。以下是我對文本類AIGC問題的整理和解決過程的覆盤記錄。 一、背景描述 回顧過去幾年，文本生成技術經歷了幾個關鍵的發展階段： 2018年：GPT-1模型發佈，開啓了自迴歸文本生成的新階段。

User , text , aigc , ci

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liutao988 - [推薦系統]粗排之引言

第五章：計算機視覺-項目實戰之推薦/廣告系統 第二部分：粗排算法 第三節：理解粗排模型之在線部分：在線架構及對雙塔的應用 一、粗排模型從“訓練”走向“線上”的最大挑戰是什麼？ 上一節我們完成了粗排雙塔的離線訓練部分（Embedding 學習 + Faiss/HNSW 索引）。 但模型訓練完，並不等於能上線。真正落地粗排系統，需要解

解耦 , User , 離線 , 後端開發 , Python

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