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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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mob64ca12da726f - springboot 整合ollama 及vue

在本文中，我們將探討如何整合 Spring Boot、Ollama 和 Vue，逐步構建一個完整的應用程序。本文將覆蓋環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、服務驗證以及擴展部署等方面，幫助開發者全面瞭解和實現這一整合方案。 環境預檢 為確保系統的正常運行，首先需要進行環境預檢。我們將提供一個思維導圖，幫助梳理所需的硬件資源和軟件環境。 mindmap root((環境預

Vue , bash , aigc , ci

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u_16175522 頭像

mob649e8169ec5f - transformers ollama vllm

在設計和實現高效的機器學習模型時，使用如“transformers”、“ollama”和“vllm”這樣的現代庫是至關重要的。作為研究者與開發者，我們經常會面臨構建、調試及優化模型的眾多挑戰。在這篇博文中，我將詳細描述如何處理這些問題的過程，包括協議背景、抓包方法、報文結構、交互過程、字段解析以及逆向案例。 協議背景 隨着深度學習、尤其是自然語言處理領域的快速發展，多種高效且靈活

抓包 , 字段 , 服務器 , aigc

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u_16213362 頭像

mob64ca12dfd1d5 - ollama3 大模型 使用

當我們談論使用“ollama3 大模型”時，我們正處於一個充滿機遇和挑戰的前沿技術領域。 ollama3 是一個可擴展的、強大的大模型，廣泛應用於NLP和許多其他領域。在這篇博文中，我將分享如何有效利用 ollama3 的完整過程，涉及版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、性能優化和生態擴展等方面的內容。這些內容是我在探索和使用過程中總結而成的，希望能為你的工作提供參考。 版本對

性能優化 , API , 壓測 , aigc

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u_16213337 頭像

mob64ca12d97dad - copilot窗口在左邊

在我的開發環境中，我遇到了一個問題，即“copilot窗口在左邊”。這個問題的出現使得我的開發體驗受到了影響，我決定記錄下我的解決過程，以幫助其他開發者們。下面是我解決這個問題的結構化步驟。 環境配置 首先，我需要確保我的開發環境是正確設置的，以便進行後續配置。以下是我所用的基本環境配置： 確保安裝以下工具： Python 3.8+ No

aigc , 環境配置 , 開發者 , Python

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u_15795349 頭像

西安王曉楠 - 楊建允：AI搜索趨勢下，品牌想要GEO優化應該怎麼做？

楊建允：AI搜索趨勢下，品牌想要GEO優化應該怎麼做？ AI搜索趨勢正推動品牌營銷從“流量爭奪”轉向“AI認知權競爭”，GEO（生成式引擎優化）成為核心策略，品牌可以通過內容結構化、權威背書與多平台邏輯適配，搶佔AI答案引用權以實現“零點擊”轉化。 品牌想要GEO優化應該怎麼做？ 楊建允給品牌GEO優化的行動優先級建議 內容結構化改造：將長篇內容拆

AI搜索 , yyds乾貨盤點 , GEO優化 , AI賦能 , AI搜索優化 , AI寫作 , aigc , AI搜索趨勢

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u_16213332 頭像

mob64ca12d84572 - idea中 copilot 插件 使用fix

在使用 IntelliJ IDEA 開發環境中，Copilot 插件的集成使用有時會遇到一些 Fix 的問題。本文將詳細記錄解決這些問題的過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化和生態擴展。希望通過這篇輕鬆的覆盤記錄，幫助大家更好地使用 Copilot 插件。 環境準備 在開始之前，我們首先需要確保開發環境的準備。以下是所需依賴的安裝指南及版本兼容性矩陣。

性能優化 , API , aigc , 代碼示例

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u_16213366 頭像

mob64ca12e0c608 - ollama gemma2

ollama gemma2是一款新興的IT工具，旨在幫助開發者和數據科學家處理各種任務。然而，隨着其不斷更新，我們也遇到了一些兼容性和性能問題。本博文將詳細探討這些問題，並提供相關的解決方案。 版本對比 在版本對比中，我們將對ollama gemma2的各個版本進行分析，並突顯出它們的兼容性。 quadrantChart title 版本兼容性分析 x-axi

新版本 , 配置文件 , 舊版 , aigc

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u_16213418 頭像

mob64ca12ed4084 - 利用llama開發一個ai聊天機器人

利用LLaMA開發一個AI聊天機器人 在本博文中，我們將深入探討如何基於LLaMA模型開發一個AI聊天機器人。整個過程將從環境配置開始，依次覆蓋編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧及生態集成。目標是構建一個高效、可擴展的聊天應用。 環境配置 在開始之前，需要確保我們的開發環境具備必要的依賴和配置。 必要軟件和工具： Python 3.8+

聊天機器人 , aigc , 環境配置 , 調優

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u_16213380 頭像

mob64ca12e41d46 - stable diffission

在當前的技術環境中，“stable diffusion”已經成為了圖像生成領域的一項關鍵技術。但與此同時，隨着用户需求的不斷提升以及業務量的激增，系統面臨的壓力也日漸增加。為了確保技術能夠持續高效運行，我們不得不深入探討並記錄下應對“stable diffusion”所涉及的方方面面。以下是一個系統化的解決方案。 在我們的最初階段，面對的技術痛點主要集中在以下幾個方面：

微服務 , 負載均衡 , aigc , 解決方案

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u_16175435 頭像

mob649e8154b5bf - ollama修改監聽全局端口

在現代的 IT 環境中，使用 Ollama 進行服務端口的監聽非常常見。然而，由於某些情況，有時我們需要修改 Ollama 監聽的全局端口。本文將詳細記錄如何解決“ollama修改監聽全局端口”的問題，涵蓋環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、部署方案以及進階指南等多方面的內容。 環境配置 在進行 Ollama 的配置之前，首先需要確認開發環境的正確設置。以下是所需環境的配置步

aigc , 編譯過程 , 調優 , go

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u_14499 頭像

coolfengsy - ollama裏的切片和arg的模型是哪些

OLAP和BI是日常工作中比較熟悉的了，也是經常會接觸到的，這裏總結下。 這裏先説一個概念：數據立方體 我們分析一堆數據報告時候通常這些數據報告採用二維表示，是行與列組成的二維表格。但在我們分析數據的角度很可能有多個，數據立方體可以理解為就是維度擴展後的二維表格。但更多時候數據立方體是多維的，如下圖數據立方體： 數據立方體中常規的五大操作：切片，切塊，旋

建模 , 數據 , 數據倉庫 , aigc , bard

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mob64ca12f18f13 - ollama 在 windows 中支持gpu

ollama 在 Windows 中支持 GPU 是一個備受關注的技術問題，尤其是在深度學習和大型語言模型的運算中。面對這一需求，本文將詳細探討如何在 Windows 環境下有效地啓用和優化 GPU 支持的 ollama。內容將從版本對比開始，逐步深入到遷移指南、兼容性處理、實戰案例、性能優化和生態擴展等方面。 版本對比 在 ollama 不同版本的比較中，我們關注其對 GPU

性能優化 , windows , aigc , CUDA

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u_16213429 頭像

mob64ca12efd81c - aigc檢測 免費

在數字化轉型大潮中，AIGC（人工智能生成內容）技術的應用日益廣泛。然而，伴隨其快速發展的同時，AIGC 內容的真實與否也屢成熱議。在這種背景下，aigc檢測 免費的需求日益迫切，特別是在教育、出版、新聞等行業。機構和個人希望藉助相關工具，確保內容的原創性和合規性。 quadrantChart title AIGC檢測工具場景匹配度 x-axis 易用性 -- 功能完

數據 , 壓力測試 , aigc , JAVA

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u_16099271 頭像

代碼魔術師之手 - LLM搜不到ollama

概述 在客户現場部署lync的時候，突然發現新安裝的lync客户端，搜索聯繫人功能無法使用，而將lync客户端安裝後，隔一段時間後，又可以查詢了，發現可能是數據沒有同步的原因。 解決方案 客户端地址簿同步時間 當你登錄Lync客户端時，客户端需要1-60分鐘從服務器ABS下載GalContact.db和GalContacts.db.idx這兩個地址簿文件。

服務器 , 上載 , 客户端 , aigc , LLM搜不到ollama , AI作畫

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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，

User , 存儲過程 , aigc , ci

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u_16213424 頭像

mob64ca12eea322 - ollama如何只用GPU推理

在當今的深度學習應用中，越來越多的用户希望通過高效利用硬件資源來加速模型推理。在這種背景下，Ollama逐漸受到關注。但在GPU推理時，用户常常會遇到一系列問題。在本文中，我們將通過一個具體案例，詳細分析如何解決“ollama如何只用GPU推理”的問題，幫助用户順利完成任務。 問題背景 用户場景還原：在某項目中，用户需要使用Ollama進行深度學習模型的推理任務，期望通過GPU來

aigc , 深度學習 , 解決方案 , CUDA

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u_16099330 頭像

網絡小墨 - 為什麼國內很多人都在説Python好，真正招聘的時候不需要呢？

今天咱聊聊Python後端的現狀——為什麼在國外大火的Python後端開發，在國內卻少有人問津呢？作為一個寫了多年的程序員，我經常聽到這個問題，尤其是當你跟人聊到Python後端時，許多人就開始搖頭嘆氣：“哎，Python寫爬蟲可以，搞後端嘛，就算了吧。” 我覺得這個問題不是沒有道理，但也有點偏激。今天咱就來深挖一下背後的原因和現狀。

開發效率 , 開發語言 , 後端開發 , aigc , bard , Python

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mob64ca12eb3858 - Stable Diffusion中run文件報錯

在使用Stable Diffusion進行圖像生成時，通常會遇到“run”文件報錯的問題。這個錯誤可能導致生成過程停滯不前，影響整個項目的進度和效果。下面，我將詳細記錄如何解決“Stable Diffusion中run文件報錯”的過程。 問題背景 在進行圖像生成的業務場景下，Stable Diffusion已經成為熱門的選擇。其強大的生成能力吸引了多方面的開發者與研究人員，但隨之

錯誤日誌 , 工具鏈 , 錯誤碼 , aigc

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miro 頭像

mb6900529f6798c - JavaScript性能優化：90%開發者忽略的7個V8引擎底層原理實踐

JavaScript性能優化：90%開發者忽略的7個V8引擎底層原理實踐 引言 JavaScript的性能優化一直是前端開發中的核心課題。儘管現代瀏覽器引擎（尤其是Chrome的V8）已高度優化，但許多開發者仍停留在"表面優化"層面，如減少DOM操作或使用requestAnimationFrame。事實上，深入理解V8引擎的底層工作原理，能解鎖更高階的性能提升手段。本文將揭示7個

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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愛看C語言的BK - Java21天學習計劃 - 第五天：類與對象基礎

從現實世界到代碼世界：理解類與對象 在編程世界中，我們經常需要描述現實中的事物。比如學生、汽車、手機等。Java 作為一種面向對象的編程語言，提供了類和對象的概念來幫助我們實現這一點。 類就像是一個模板，它定義了某一類事物的共同特徵和行為。例如，"學生"這個類可以包含姓名、年齡、學號等特徵，以及學習、考試等行為。而對象則是根據這個模板創建出來的具體實例。比如，根據"學

System , 成員變量 , AI寫作 , aigc , 構造方法

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mob64ca12df5e97 - Linux下載ollama失敗

Linux下載ollama失敗可能是一個常見問題，許多用户在嘗試使用該工具時都遇到過。隨着AI和LLM（大語言模型）技術的發展，ollama逐漸成為開發者的重要工具之一。然而，下載過程中的一些意外情況、網絡問題或配置不當，可能導致用户無法順利下載和安裝ollama。接下來，讓我們深入解析這個問題，幫助你更有效地處理。 引用塊 “對於軟件開發而言，便捷的包管理和安裝工具在提

軟件工具 , xml , aigc , 軟件工程

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mob64ca12d2a342 - Code Llama 70B顯存要求

Code Llama 70B顯存要求可能是許多AI開發者在實現和部署大型語言模型時面臨的一個重要問題。本文將為您詳細解讀Code Llama 70B的顯存需求，並提供對應的解決方案，包括版本對比、遷移指南、兼容性處理以及實戰案例等內容。 版本對比與兼容性分析 在考慮顯存需求的時候，我們首先需要對不同版本的Code Llama進行比較，以便了解它們在顯存上的要求和特性。以下是不同版

code , 不同版本 , 配置文件 , aigc

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mob64ca12f49f4b - langchain 怎麼掛載多個知識庫

在當今數據驅動的業務環境中，如何高效地利用多個知識庫成為缺乏技術支持企業的一大挑戰。特別是在使用 LangChain 框架的過程中，能夠有效整合各種知識庫，不但有利於提高信息獲取的效率，也能夠顯著增強客户體驗。以下將詳細闡述如何將多個知識庫掛載到 LangChain 中，以供參考。 問題背景 在我們的業務系統中，多個知識庫分別存儲着不同類別的重要信息，如產品文檔、客户支持FAQ和

工具鏈 , 加載 , aigc , 解決方案

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mob649e816ab022 - ubuntu ollama默認路徑

在使用 Ubuntu 系統時，我時常需要配置 Ollama 的默認路徑以保證該工具的高效運行。本文將詳細介紹如何解決“Ubuntu Ollama 默認路徑”的問題，按照環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南以及生態擴展的結構來展開。 環境準備 在開始之前，確保你的系統上已經安裝了以下軟件和工具： Ubuntu 20.04 或更高版本 Ollama（適用

技術棧 , 配置詳解 , aigc , Ubuntu

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