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mob64ca12dea1dc - ubuntu 安裝ollama教材

為了順利完成“ubuntu 安裝ollama教材”的過程，我通過了一系列明確的步驟來整合和記錄這一過程。在這篇博文中，我將詳細涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧及擴展應用等多個方面，希望能為後續的用户提供參考。 環境準備 在準備在Ubuntu上安裝Ollama之前，需要確保相關的前置依賴已經安裝完畢。以下是我為此準備的版本兼容性矩陣，清晰展示了各個依賴項及其兼容

aigc , Docker , 優化技巧 , Python

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flydean 頭像

flydean - 一鍵自動化博客發佈工具,用過的人都説好(頭條篇)

雖然頭條現在非常強大，但是我還是不得不吐槽一下頭條的博客發佈，居然不支持markdown格式。 並且在某些瀏覽器上還會出現編輯頁面打不開的情況，讓我一度懷疑是我瀏覽器的問題。 不過，這都不重要，重要的是blog-auto-publishing-tools這個工具可以實現頭條的自動化。 前提條件 前提條件當然是先下載 blog-auto-publishing-tools這個博客自動發佈工具,地址如下

工具 , 自動化 , aigc , 博客

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u_16213400 頭像

mob64ca12e8d855 - AIGC大模型技術架構

AIGC大模型技術架構 在當今的人工智能領域，AIGC（AI Generated Content）大模型已成為研究的熱點。隨着技術的發展，這些大模型所需的架構支持也變得越來越複雜。本篇博文將詳細探討“AIGC大模型技術架構”的解決方案，包括其背景、技術原理、架構分析、源碼分析、性能優化以及擴展討論。 背景描述 隨着生成式AI的迅速崛起，AIGC大模型開始在內容創作、對話生成等

User , 數據 , 技術架構 , aigc

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u_15497017 頭像

藍海大腦GPU服務器 - 谷歌Nano Banana Pro來襲：會推理的AI，重塑視覺創作

AI圈剛被Gemini 3掀起狂歡，谷歌趁熱打鐵——當地時間11月20日，新一代圖像生成模型Nano Banana Pro（官方名Gemini 3 Pro Image）正式登場。這款背靠“全球首個突破1500分AI模型”架構的產品，不僅讓馬斯克轉發點贊“幹得不錯”，更在發佈次日（11月21日）就全面開放體驗，瞬間搶佔千億AI影像市場的焦點。 作為Gemini 3 P

Gemini 3 , AI 創作 , Gemini 3 Pro Image , aigc , 圖像生成 AI , Nano Banana Pro , AI作畫

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u_16213377 頭像

mob64ca12e36a1d - llamaFactory lora訓練GLM4參數設置為多少

llamaFactory lora訓練GLM4參數設置為多少 在當今的機器學習和自然語言處理領域，LLaMA（Large Language Model Meta AI）模型因其強大的表現成為熱議的焦點。近期，“llamaFactory lora訓練GLM4參數設置為多少”的問題引發了不少關注，本文將深度探討如何對此進行參數設置，解析新舊版本的差異，並提供遷移指南、兼容性處理、實戰案例

參數設置 , System , aigc , ci

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u_16213634 頭像

mob64ca14048514 - dify連接stablediffution

目錄 MySQL基本操作 1.登陸退出MySQL數據庫 2.創建用户連接遠程數據庫 3.本地管理員用户密碼忘記了 4.操作數據庫(操作文件夾) 5.操作數據表(操作文件) 6.操作記錄(操作表內表格數據) 7.數據類型 MySQL基本操作 語義檢查：判斷SQL語句的類型

字段 , MySQL , 數據庫 , aigc , Copilot

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itchenhan 頭像

IT陳寒 - JavaScript性能優化：10個V8引擎隱藏技巧讓你的代碼提速200%

JavaScript性能優化：10個V8引擎隱藏技巧讓你的代碼提速200% 引言 在現代Web開發中，JavaScript的性能直接影響用户體驗和應用的商業價值。作為最流行的JavaScript引擎之一，V8（驅動Chrome和Node.js的核心）不斷優化執行效率，但開發者仍有許多未充分利用的隱藏技巧可以顯著提升代碼速度。本文將深入探討10個基於V8內部機制的優化技巧，幫助你將

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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u_17507674 頭像

網易雲信IM - 前沿觀察 |情感陪伴智能體演化五階段

未來從未如此清晰,也從未如此充滿未知。撥迷霧,見真知,我們探索、記錄、思考,與您一起觀察行業的前沿點滴。 從感知智能到認知智能的突破,從算法推薦到智能交互的演進,我們正站在人機關係重構的歷史節點。 然而,當前階段的AI系統在情感認知維度仍存在顯著斷層,語音交互缺乏對話脈絡的連續性,生成式模型尚未建立真正的情感理解,這種情感鴻溝構成了人機協同進化的關鍵屏障。真正讓人類感

情感陪伴智能體 , 智能體對話 , aigc , bard , 對話智能體

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u_16213459 頭像

mob64ca12f6e9a0 - 將數據集加載到LangChain內存存儲中

將數據集加載到LangChain內存存儲中 在我們的數據驅動決策時代，許多想法和解決方案的成功依賴於能夠迅速且高效地加載和處理數據。在使用LangChain作為開發框架時，如何將數據集加載到它的內存存儲中成為一個關鍵問題。讓我們一起探討這個過程。 “目前正在嘗試在LangChain中加載我的數據集，但看起來我的數據無法被正常處理，能否提供一些有效的方法？” 通過

數據集 , 加載 , aigc , 數據加載

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mob64ca12d2317d - 怎麼用vscode python 使用Copilot

關於如何在VSCode中使用Python和Copilot的主題，這裏記錄下過程中的一些關鍵部分，以及遇到的問題和解決方案，以便於後續參考與覆盤。 問題背景 當我開始在VSCode中使用Python進行項目開發時，想要充分利用Copilot這一智能編程助手。然而，初始的配置過程並不順利，影響了我的開發效率。以下是我在這個過程中遇到的一些關鍵事件： 2023年10月1日:

User , API , aigc , Python

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mob64ca12e6f33c - llamaindex windows

llamaindex windows問題是近來在使用LlamaIndex時遇到的一種常見問題，影響了開發者在Windows系統下的集成與應用效率。本文將詳細闡述解決“llamaindex windows”的過程，從環境準備開始，逐步深入到集成步驟、配置詳解等，力求全面而專業。 環境準備 在Windows操作系統下使用LlamaIndex時，確保您的環境兼容性如下： W

User , windows , aigc , Python

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mob64ca12f1c6f8 - mac上安裝ollama 模型存儲路徑在哪

mac上安裝ollama 模型存儲路徑在哪 在這篇文章中，我們將探討如何在mac上安裝ollama，並找到模型的存儲路徑。這個過程包括環境的準備、分步的指南、詳細的配置、驗證測試、排錯和擴展應用。下面我們將一步一步來處理這些內容。 環境準備 首先，你需要確保你的mac環境具備了以下的前置依賴。這裏列出了必要的工具和相應的安裝命令： Homebrew：macOS的包

排錯 , 硬件資源 , bash , aigc

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IT陳寒 - Java 21新特性實戰：5個隱藏的殺手鐗讓你的代碼效率翻倍

Java 21新特性實戰：5個隱藏的殺手鐗讓你的代碼效率翻倍 引言 Java作為一門歷經27年發展的編程語言，始終保持着旺盛的生命力。2023年9月發佈的Java 21是繼Java 17之後的又一個長期支持(LTS)版本，它不僅鞏固了現代Java的特性集，更帶來了多項革命性的改進。本文將深入探討5個被大多數開發者低估的強大特性，這些"隱藏的殺手鐗"能夠顯著提升代碼質量、運行效率和

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob649e816138f5 - docker pull ollama 國內鏡像

為了在中國國內順利執行 docker pull ollama 的操作，首先必須確保有一個適宜的環境。以下是該過程的詳細記錄。 環境準備 在開始之前，必須確保你的硬件和軟件環境滿足以下要求： 組件 最低要求 推薦要求 CPU 2 核心 4 核心

aigc , Docker , Json

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mob64ca12e4d52e - tinkpad copilot怎麼顯示出來

在本次博文中，我將詳細記錄如何解決“tinkpad copilot怎麼顯示出來”的問題。隨着人工智能助手的普及，很多用户對其功能產生了依賴，而 ThinkPad Copilot 的問題直接關係到用户的工作效率與體驗，解決此問題將能夠大大提升用户的生產力。 問題背景 隨着業務依賴 AI 和智能助手的程度加深，ThinkPad 用户發現他們無法顯示 ThinkPad Copilot，

錯誤日誌 , aigc , 重啓 , 解決方案

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mob64ca12f770a6 - ptyhon 調用ollama 實現多輪對話

為了構建一個通過 Python 調用 Ollama 實現多輪對話的系統，我們需要實現一套清晰的邏輯流程，確保我們在此過程中能夠高效而有序地進行。這篇博文將詳細展示如何實現這個過程，從背景描述到性能優化，我們將一步一步來探討。 時間軸與背景描述 在過去的幾年中（2019年至2023年），人工智能領域發展迅速，多輪對話系統逐漸成為熱門話題。特別是語言模型的進步，使得創建智能對話代理變

對話系統 , API , aigc , Python

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mob64ca12e6f33c - llama pytorch tensorflow

在現代深度學習框架中，Llama模型的出現使得基於PyTorch和TensorFlow的模型開發和部署變得更加高效和靈活。作為開源的、可擴展的生成預訓練變換器，Llama模型展示了強大的文本生成能力，無論是在自然語言處理還是一般的機器學習應用中都有着廣泛的應用前景。下面，我們將深入探討Llama與PyTorch與TensorFlow的結合使用，分析它們的特點、差異和應用場景。 背景定

機器學習 , 電商平台 , aigc , 深度學習

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mob649e8157aaee - lora微調llama

在如今的自然語言處理（NLP）領域，微調技術已經逐漸成為大規模語言模型（如LLaMA）的重要組成部分。通過“LoRA”（Low-Rank Adaptation）微調方法，我們可以在豐富的數據集上快速調整模型，使其在特定任務上表現更優。本文將詳細描述如何進行“LoRA微調LLaMA”這一過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧及生態集成。 環境配置 在執行代碼之前

User , aigc , ci , Json

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mob64ca12e5502a - llama factory python調用

在這篇博文中，我歡迎大家一同探索如何調用 Llama Factory 這一機器學習庫，並在 Python 環境中進行集成。Llama Factory 提供了一系列強大的工具，以便於快速構建和訓練語言模型。在本文中，我將詳細涉及環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南以及生態擴展等方面的內容。 環境準備 在開始之前，我們需要做好相應的環境準備，以確保所有相關的技術棧都是兼容

數據 , aigc , 代碼示例 , Python

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mob64ca12d61d6b - langchain4j 提取大文本摘要

在現代信息處理的背景下，常常需要對大文本進行有效摘要，以提取關鍵信息。本文將深入探討如何使用 langchain4j 提取大文本摘要，從版本對比到實戰案例，以及問題排查和性能優化等多個方面進行詳細描述。 版本對比 在 langchain4j 的不同版本中，提取大文本摘要的特性也存在顯著的差異。新版本相比於舊版本在摘要質量、提取速度、 API 易用性等方面均有所提升。通過以下四象限

新版本 , 舊版 , aigc , ui

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mob649e8163f390 - ollama 使用gpu調優

ollama 使用 GPU 調優 在現代機器學習和深度學習的應用中，GPU 的使用已經成為提升性能的關鍵因素。特別是在使用開源框架（如 Ollama）時，合理地調優 GPU 參數可以顯著提高處理效率。然而，優化過程中的挑戰往往讓開發者感到頭疼。本文將詳細探討如何針對 Ollama 進行 GPU 使用調優，幫助開發者應對相關問題。 背景定位 當前，Ollama 框架在利用 GP

工具鏈 , aigc , 開發者 , 調優

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mob64ca12edea6e - Stable Diffusion 對話 gpt 生圖

在當前AI技術的快速發展中，Stable Diffusion與對話系統的結合，正逐漸成為一種流行的趨勢。特別是在生成圖像方面，通過GPT架構與Stable Diffusion技術的結合，可以實現令人驚歎且高效的生圖效果。今天，我將深入探討“Stable Diffusion 對話 gpt 生圖”的相關問題，包括其技術原理、架構解析、源碼分析、性能優化以及案例分析。 flowchart

性能優化 , 對話模型 , aigc , ci

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mob649e81637cea - langchain本地嵌入向量

本篇文章記錄的主題是“langchain本地嵌入向量”的應用和問題解決過程。在實際應用中，我們遇到了一些挑戰，包括向量的嵌入、處理及多人合作中配置的不一致性等，這些因素都可能影響整體性能。以下將詳細介紹解決這一問題的過程。 問題背景 在一個使用langchain實現嵌入向量的項目中，我們需要將文本數據轉化為向量以便進行後續的處理與分析。嵌入向量的計算量大且複雜度高，參與的人員需要

數據 , 依賴庫 , aigc , ci

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mob64ca12e4972a - ollama 內網穿透工具

ollama 內網穿透工具是一個高效的工具，旨在幫助用户在局域網環境中進行服務訪問和數據傳輸，通過建立安全的隧道實現內網與外網之間的通信。然而，在實際應用中，我遭遇了一些問題，這篇博文記錄瞭解決“ollama 內網穿透工具”相關問題的整個過程。 問題背景 隨着遠程辦公和雲服務的普及，越來越多的企業和開發者需要安全地將內網服務暴露給外網用户。使用“ollama 內網穿透工具”能夠有

連接超時 , 無法連接 , 內網穿透 , aigc

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