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網易雲信IM - 領跑招採數字化！招採會議組件，以合規與效率重構行業標準

在國家加快建設全國統一大市場、推廣遠程異地評標的政策導向下，招採行業正迎來數字化轉型的關鍵拐點。遠程異地評標、在線開標、多方會商等場景已從 “可選” 變為 “必選”，但招採平台廠商普遍面臨三大核心痛點：音視頻技術研發門檻高、系統集成成本高昂、政策適配響應滯後。作為深耕音視頻通信領域十餘年的頭部企業，網易雲信依託億級用户服務經驗與深厚技術沉澱，重磅推出業界首個全面遵循《遠程異地評標

音視頻 , 會議組件 , aigc , bard , 招採 , 解決方案 , 遠程異地評標

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mob64ca12e86bd4 - python DeepSeek 文件內容問答

在這篇博文中，我將討論如何使用 Python DeepSeek 來實現文件內容問答的功能。DeepSeek 是一種深度學習模型，能夠理解與處理文本數據，讓文件檢索和問答變得更加高效。我將以環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南和性能優化等方面來詳細闡述這個過程。 環境準備 首先，我需要為這個項目準備好合適的環境。在技術棧兼容性方面，我確認了以下工具和技術：

技術棧 , aigc , Python

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mob64ca12e732bb - aigc 發展歷程

在過去的幾十年裏，人工智能生成內容（AIGC）的發展經歷了顯著的變化，從最早的基於規則的系統到現代深度學習模型。AIGC技術的演進使得機器能夠按照人類的指令生成文本、圖像和音頻，從而在各個領域產生了深遠的影響。本文將通過具體的環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化和生態擴展等多個維度來探討AIGC的發展歷程，併為讀者提供全面的技術參考。 環境準備 在開始構建AIGC應用

性能優化 , 技術棧 , aigc , 深度學習

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googlingman - 未來戰士：機器狗與無人機

“偵察兵的前方，是扛着槍的機器狗；特戰隊員的頭頂，是無人機‘智能蜂羣’……”這不是科幻電影，而是如今演兵場上的真實場景。機器狗、無人機、智能機器人——這些曾經只存在於想象中的“未來戰士”，正一步步走進現實，成為現代軍事中不可或缺的力量。今天，就讓我們一起走進這個充滿科技感的“動物世界”，看看它們是如何改變戰場的！ 如果你在短視頻平台上刷到過一隻揹着步槍、靈活穿梭在廢

無人機 , 機器狗 , aigc , 人工智能 , AI作畫

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mob649e81607bf3 - Nginx Stable download

Nginx Stable download是一個常見問題，本文將詳細記錄解決這一問題的完整過程，包括環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、服務驗證和遷移指南。以下是具體步驟。 環境預檢 在進行Nginx的穩定版本下載前，我們需要進行環境預檢，以確保系統的硬件和軟件環境滿足Nginx運行的要求。通過四象限圖，我們將可以分析不同環境配置對Nginx的兼容性，確保資源的高效利用。

server , aigc , Nginx

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愛看C語言的BK - Java21天學習計劃 - 第七天：多態的實現原理、抽象類與接口、Object類常用方法

多態的動態綁定機制 當你在代碼中寫下 Animal animal = new Dog(); animal.makeSound(); 時，明明 animal 聲明為 Animal 類型，為什麼最終執行的是 Dog 類的 makeSound 方法？這背後正是Java多態的核心——動態綁定機制在起作用。 多態的實現依賴三個條件：繼承關係、方法重寫和父類引用指向子類對象。當調

抽象類 , AI寫作 , aigc , 多態 , 抽象方法

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老IT人 - 告別「文生圖」顯存焦慮

Flux 模型今年發佈之後，帶來了文生圖的一次升級，圖像生成的質量效果飛躍提升。 但 Flux 對顯存提出了要求。Flux.1 擁有高達12B的訓練參數。FLUX.1 [dev] 和 FLUX.1 [schnell]兩個版本官方原配模型大小為23.8GB，需要至少24GB的顯卡才能順利運行。不過得益於FP8的支持，經過優化之後模型體積可縮減至11.9GB，不過跑起來也至少需要16GB顯存的顯卡。

flux , 自然語言處理 , aigc , 人工智能 , stable-diffusion

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IT陳寒 - Vite 4.0 實戰：3個性能優化技巧讓你的開發體驗快如閃電

Vite 4.0 實戰：3個性能優化技巧讓你的開發體驗快如閃電 引言 在現代前端開發中，構建工具的性能直接影響開發者的效率和體驗。Vite 作為新一代的前端構建工具，憑藉其基於原生 ESM（ES Modules）的設計理念和極快的冷啓動速度，已經成為許多開發者的首選。Vite 4.0 進一步優化了性能和功能，為開發者提供了更流暢的體驗。 然而，即使使用 Vite，如果不合理配

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob64ca12eb3858 - langchain textsplitter支持正則嗎

在進行文檔處理和文本分割時，我們常常需要考慮如何有效地從長文本中提取有用信息。《LangChain》框架中的 TextSplitter 組件提供了一種靈活的方式來對文本進行分割，但它是否支持正則表達式是一個值得深入探討的問題。本文將逐步分析這個問題，並論述我們的解決方案。 背景定位 在現代的自然語言處理（NLP）應用程序中，文本的劃分是一個關鍵的步驟，尤其是在處理大量數據時。用户

正則 , aigc , 正則表達式 , 代碼塊

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mob649e8163f390 - ollama運行千問模型

在本文中，我們將深入探討如何解決“ollama運行千問模型”的問題，涵蓋環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南和性能優化等方面。在這個過程中，我們會提供實用的代碼示例和可視化圖表，助你輕鬆理解整個流程。 環境準備 在開始之前，確保你的系統已經安裝了所需的依賴。以下是不同平台的依賴安裝命令： # Ubuntu sudo apt-get update sudo apt-

性能優化 , 配置文件 , aigc , Python

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mob649e81563816 - langchain while true

在使用LangChain開發應用時，遇到了“langchain while true”類型的問題。這個問題通常是因為無限循環或者錯誤的模型調用導致的。為了解決這一問題，我記錄下整個解決過程及相關配置，供大家參考。 環境預檢 在開始解決問題之前，確保滿足以下系統要求： 要求項目 版本 操作系統

bash , aigc , ci , Database

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IT陳寒 - Vite 4.0實戰：5個被低估的配置技巧讓你的構建速度翻倍

Vite 4.0實戰：5個被低估的配置技巧讓你的構建速度翻倍 引言 在前端開發領域，構建工具的性能直接影響開發體驗和生產力。Vite作為新一代前端構建工具，憑藉其基於原生ESM的極速冷啓動和熱更新能力，迅速成為開發者們的首選。隨着Vite 4.0的發佈，其性能和功能進一步提升。然而，許多開發者僅使用默認配置，未能充分挖掘其潛力。本文將深入探討5個被低估的Vite配置技巧，幫助你顯

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob64ca12d12b68 - ollama用多個gpu

在當今深度學習和高性能計算的領域，使用多個 GPU 能顯著提高模型訓練的效率。然而，在實施過程中可能會遇到一些挑戰。本文將詳細記錄如何解決“ollama用多個gpu”的問題，具體涵蓋備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、日誌分析以及驗證方法。 首先，我們需要制定一個可靠的備份策略，以確保在出現問題時能夠快速恢復。備份策略的流。以下是該策略的流程圖： flowchart TD

數據 , Backup , aigc , storage

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mob64ca12ec8020 - llama2的使用代碼

lLaMA 2 是一個高級的語言模型，旨在為各種自然語言處理任務提供強大的支持。在本文中，我將記錄如何有效地解決 "lLaMA 2 的使用代碼" 的各種問題，包含了版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南和性能優化等方面的內容。 版本對比 lLaMA 2 的不同版本在特性上有顯著差異。通過下面的特性對比，我總結了主要差異： 特性

code , 性能優化 , aigc , 代碼塊

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世間萬物皆不及你 - AIGC 基礎知識

一、AIGC 概述 AIGC（人工智能生成內容）是指利用人工智能技術自動生成文本、圖像、音頻、視頻等內容的技術。主要技術包括： 生成對抗網絡 (GANs) - 用於圖像生成 變分自編碼器 (VAEs) - 用於數據生成和壓縮 擴散模型 (Diffusion Models) - 當前主流的圖像生成技術 大語言模型 (LLMs) - 如GPT系列，用於文本生

List , 生成器 , AI寫作 , aigc , 人工智能

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mob64ca12f8da8d - ideacopilot設置

在現代軟件開發中，"ideacopilot"作為一個智能輔助工具，被廣泛應用於各種開發環境中，以提升工作效率。在這篇文章中，我們將探討如何設置和優化"ideacopilot"，解決用户在這個過程中的常見問題。通過以下內容，我們將詳細地分析背景、參數、調試步驟、性能調優、排錯指南，以及生態擴展，幫助大家更好地理解和應用這一工具。 問題場景 在使用"ideacopilot"時，開發者

aigc , 自動補全 , 開發者 , ide

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mob64ca12dd8bce - stable diffusion git

stable diffusion git 是一個用於圖像生成的深度學習模型，其背後的原理和實現架構吸引了許多開發者與研究者。本文將對 stable diffusion git 的運作機制、架構設計和源碼實現進行詳細剖析，幫助大家更好地理解和應用該技術。 背景描述 在人工智能領域，圖像生成技術正逐步成熟，尤其是在生成對抗網絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs）等模型的推動下，圖像

預處理 , 數據 , aigc , Git

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mob64ca12eee07b - LlamaFactory二次開發案例

LlamaFactory二次開發案例是一項關於如何利用LlamaFactory平台進行高效且可定製化開發的探討。在這個案例中，我們面對的技術痛點是如何提升開發效率以及系統的靈活性。通過對Platform的二次開發，我們嘗試解決行業面臨的挑戰，使得我們的產品能夠更精準地符合用户需求。 用户原始需求： "我們需要一個靈活且高效的開發平台，以滿足不同客户的個性化需

性能優化 , 二次開發 , 模塊化 , aigc

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mob64ca12f43142 - postman調用ollamaapi

在這篇博文中，我們將詳細探討如何使用 Postman 調用 Ollama API，實現順暢的數據交互和集成。Ollama API 提供了強大的功能，讓開發者能夠快速構建和擴展應用。現在，讓我們一起進入這個技術世界，看看如何順利地完成這個調用。 環境準備 首先，我們必須確保所用的技術棧兼容性。我們將使用以下技術： Node.js（服務端） Postman（API測

API , postman , aigc , JAVA

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mob64ca12d4a164 - AIGC製作途中有什麼心裏體會

AIGC製作途中的心理體會 隨着人工智能生成內容（AIGC）技術的不斷髮展，越來越多的公司開始關注如何利用這一技術來提升生產效率和創作質量。而在這一過程中，不同的團隊與個人面臨着種種心理挑戰和成長體驗。這篇博文將分享我在AIGC製作途中所感受到的心理體會，同時深入探討這一項目的各個階段，從背景定位到擴展應用，全面分析技術架構、性能優化以及經驗總結。 背景定位 隨着數字內容需求

技術選型 , 數據 , aigc , 迭代

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mob649e81673fa5 - AIGC 神經網絡的可視化

AIGC 神經網絡的可視化是一項涉及到深度學習算法和圖形化表示技術的複雜任務，其目的是通過可視化手段幫助開發者和研究人員理解神經網絡的結構和性能。本文將圍繞這一主題，詳細探討可視化技術的適用場景、核心維度、特性拆解、實戰對比、深度原理及選型指南，力求給讀者以全方位的理解。 背景定位 在近年來，人工智能的飛速發展推動了 AIGC（人工智能生成內容）相關技術的廣泛應用。尤其是在圖像生

神經網絡 , aigc , 開發者 , 可視化工具

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mob649e8167c4a3 - 怎麼判斷ollama 用的是cpu還是gpu

判斷Ollama使用的是CPU還是GPU的過程可以通過以下步驟進行詳細的記錄和分析。 在機器學習和深度學習的實施過程中，計算資源的有效利用是至關重要的，特別是在使用Ollama等框架時。我們需要明確Ollama是否在CPU上運行，還是在GPU上加速處理。這種判斷不僅對性能優化至關重要，還能在故障排查和資源管理時提供支持。 問題背景 在執行Ollama模型時，用户可能在意的是模

User , bash , 錯誤碼 , aigc

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mob649e816138f5 - Ollama parameter

Ollama parameter 是一種用於配置和調整計算性能的參數，它在機器學習和人工智能模型的優化中發揮着重要的作用。本文將從各個方面詳細解析“Ollama parameter”相關的技術問題，以及如何有效解決這些問題。 版本對比 為了更好地理解Ollama parameter在不同版本中的特性差異，我們將從歷史演進和適用場景對比兩方面進行分析。 時間軸（版本演進史）：

常見錯誤 , 新版本 , 自定義 , aigc

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mob64ca12e1497a - LangchainGo

LangchainGo是一個基於Go語言構建的高性能鏈式模型框架，旨在為開發者提供更靈活和高效的鏈式處理能力。在實踐中，我們可能會遇到一些常見和複雜的問題，本文將詳細記錄如何解決這些“LangchainGo”相關的問題。 背景定位 在實際應用中，大規模數據處理及其對鏈式任務調度的需求不斷增加，因此我們在使用LangchainGo時可能會面臨性能瓶頸和配置複雜度等問題。特別是在處理

錯誤信息 , 數據丟失 , aigc , 配置項

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