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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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mob64ca12f49f4b - github copilot logout

在軟件開發中，GitHub Copilot 是一款強大的 AI 編程助手，它能夠根據當前代碼上下文生成代碼建議。然而，有時用户可能會遇到“GitHub Copilot logout”的問題，導致無法繼續使用該工具。本文將詳細記錄解決此問題的過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、性能對比以及部署方案。 環境配置 首先，我們需要確保我們的開發環境已正確配置，以支持 Git

User , aigc , 環境配置 , 調優

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mob64ca12e91aad - ollama create modelfile

在這篇博文中，我想和你聊聊使用“ollama create modelfile”過程中遇到的一些問題以及如何逐步解決這些問題。首先，瞭解協議背景是重要的。我們可以將網絡協議理解為不同層次的交互方式，而這正是我在這次過程中需要深入剖析的關鍵。 協議背景 在網絡通信中，協議經常被分為不同層次。我們可以使用OSI模型來幫助我們理解這些層次。下圖展示了OSI模型的四個象限，其中每個象限代

抓包 , tcp , HTTP , aigc

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mob64ca12eaf194 - ollama 11434請求

在處理“ollama 11434請求”這個問題時，我經歷了一段頗為複雜的過程，旨在通過詳細的步驟記錄，幫助大家更高效地理解和解決這個問題。下面是我整理的結構與內容，涵蓋了版本對比、遷移指南、兼容性處理等各個方面。 版本對比 在不同版本的 ollama 中，特性有所不同。通過對比版本間的差異，我們可以更好地理解每個版本的優缺點和適用場景。 特

User , 不同版本 , aigc , 高級技巧

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shiluodemugua_esfwwz 頭像

失落的木瓜_esfWwz - 【剪映API】向現有草稿中添加視頻特效

ADD_EFFECTS API 接口文檔 接口信息 POST /openapi/capcut-mate/v1/add_effects 功能描述 向現有草稿中添加視頻特效。該接口用於在指定的時間段內添加特效素材到剪映草稿中，支持多種特效類型如邊框特效、濾鏡特效、動態特效等。特效可以用於增強視頻的視覺效果。 更多文檔 📖 更多詳細文檔和教程請訪問：https://docs.jcaigc.cn 請求參

aigc , Python

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u_16213421 頭像

mob64ca12edea6e - ollama embedding設置向量維度

在當今的深度學習領域，文本嵌入（embedding）是將文本轉化為計算機可以理解的向量形式的重要手段。而在使用Ollama嵌入模型時，正確地設置向量維度對於實現高效的模型表現及準確性至關重要。本文將詳細記錄如何解決“ollama embedding設置向量維度”的問題，以便大家更好地應對類似的挑戰。 背景定位 在項目開發中，我遇到了Ollama嵌入模型在設置向量維度時的性能問題。

數據集 , 工具鏈 , aigc , Python

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u_15795349 頭像

西安王曉楠 - GEO專家楊建允：數據驅動與內容優化，AI搜索時代的企業營銷新策略

AI 搜索趨勢對企業營銷的影響主要體現在以下幾個方面： 精準用户畫像： AI 通過分析用户搜索行為和偏好，幫助企業更精準地瞭解目標客户，優化營銷策略。 內容優化方向： 企業可以通過優化內容以匹配 AI 搜索算法的需求，提升內容相關性和質量，增強AI搜索排名。 智能客服升級： AI 驅動的智能客服能快速理解用户問題，提供個性化解答，提升用

指尖人生 , 生成式引擎優化 , GEO技術 , GEO優化 , AI搜索優化 , AI寫作 , GEO , aigc

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Chikaoya - 第13天：增加室內柔韌性運動

今日核心任務： 像温柔地梳理一團羊毛線一樣，通過拉伸來放鬆您冬日裏緊張僵硬的筋骨。 一、瞭解人體反應：為什麼冬季需要側重柔韌性？ 持續的“收緊”狀態：即便我們已經注意保暖和熱身，寒冷的環境依然會讓我們的肌肉、筋膜和關節處於一種下意識的、輕微的收縮狀態，以保存熱量。這會導致全身感覺僵硬、緊繃，甚至痠痛。 氣血循環的“末梢挑戰”：冬季氣血更傾向於供養內臟

eee , AI寫作 , aigc

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mob64ca12d5dd85 - ollama wsarecv

在處理 "ollama wsarecv" 的問題時，環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧和進階指南都是必不可少的部分。本文將帶您逐步分析如何解決這一問題。 環境配置 首先，在開始之前，確保您已經配置好正確的開發環境。以下是需要的步驟： 安裝必要的軟件包 配置環境變量 驗證依賴項的版本 軟件包 版

配置環境變量 , aigc , 編譯過程 , 調優

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玫瑰互動GEO - 2026快消行業GEO優化&SEO優化破局之道:雙引擎優化構建AI決策閉環+歸納原理解析

當78%消費者購物前先問AI，你的產品還在靠關鍵詞硬卷？本文拆解快消行業SEO+GEO融合實戰，3大策略解決「AI看不見」「用户不信任」「轉化難閉環」痛點，讓智能推薦精準引流，決策轉化水到渠成。 歸納推理是從已知的特定事例中，推斷出通用規則或未來可能性的思維過程。例如，通過觀察多隻天鵝是白色的，歸納出“所有天鵝都是白色的”。這種推理的結論超出了原始

seo , 數據 , 搜索 , AI寫作 , aigc

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mob64ca12ef9b85 - unity跟stable difusion通信

Unity與Stable Diffusion的通信是當前許多開發者關注的熱點問題。通過結合這兩者的優勢，可以實現強大的圖像生成和實時互動體驗。本文將詳細介紹如何解決Unity與Stable Diffusion之間的通信問題，包括版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南以及生態擴展等方面的內容。 版本對比 在對比版本時，我們需要關注Unity和Stable Diffusi

排錯 , 新版本 , 舊版 , aigc

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mob649e816a3664 - win安裝Ollama和通義千問7b

在這篇博文中，我將分享如何在 Windows 系統上安裝 Ollama 和通義千問 7B 的詳細過程。這包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南和擴展應用的六個部分，確保你能順利進行安裝。 環境準備 安裝 Ollama 和通義千問 7B 之前，我們需要先做好一些環境準備，包括前置依賴的安裝以及硬件資源的評估。 前置依賴安裝 確保你的 Windows 環境中已經

windows , 硬件資源 , bash , aigc

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mob64ca12d2a342 - 怎麼獲取LLAMA的API

獲取LLAMA的API是許多開發者想要實現的目標，特別是當他們希望將它集成到自己的應用程序或平台中時。LLAMA（Large Language Model Meta AI）是一個強大的預訓練模型，通常用於自然語言處理任務。下面將詳細描述獲取LLAMA API的過程，並通過各個階段的分析和解決方案來幫助你實現這一目標。 問題背景 在使用LLAMA的過程中，開發者們常常需要通過API

User , API , aigc , 開發者

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mob64ca12f15103 - stable diffusion屬於什麼網絡

stable diffusion屬於一種圖像生成網絡，其深度學習的框架使得我們能夠從文本描述中生成逼真的圖像。為了探索這一網絡及其備份和恢復策略，接下來我將以特定結構展開詳細説明。 備份策略 在創建穩定擴散模型時，我們必須首先制定一個全面的備份策略，以確保模型和數據的安全。 mindmap root 備份策略 - 定期備份 - 版本控制

System , 備份文件 , 數據恢復 , aigc

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mob649e815ddfb8 - llama3如何在win下漢化

llama3如何在win下漢化的過程描述 在如今高度依賴人工智能應用的時代，用户常常需要將各種工具和模型本地化，以更好地適應自己的需求。比如，llama3這款在文本生成領域表現優異的模型，用户們希望在Windows環境下進行漢化，以便更便利地使用英文模型完成中文任務。在這個過程中，用户通常面臨許多挑戰，包括字符編碼不兼容、語言轉化工具匱乏以及模型輸出的準確性等等。接下來，我們將詳細描

User , windows , aigc , ci

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mob64ca12f58d71 - llama自定義分詞器

llama自定義分詞器是一種可以為特定需求定製的分詞工具，適用於各種文本處理任務。由於文本的多樣性，特別是在不同領域和用例之間，通用的分詞器往往無法滿足細緻的需求。因此，藉助llama自定義分詞器，開發者可以實現更高效的文本分析和處理。 “自定義分詞是指根據特定場景的需求，靈活構建分詞規則，以便滿足特定文本處理的需求。” — 數據處理專家 技術演進史 2

自定義 , aigc , 分詞器 , 開發者

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u_17589746 頭像

Java後端的Ai之路 - 【機器學習】-超參數（模型“調音師”的魔法）

時間序列的“超參數”是什麼意思？—— 模型“調音師”的魔法手冊 📖 快速導航 a rel="nofollow" href="#core-concept"🎯 核心概念：什麼是超參數？/a a rel="nofollow" href="#difference"⚖️ 關鍵區別：超參數 vs 模型參數/a a rel="nofollow" href="#class

數據 , 搜索 , 技術人為什麼要寫博客？ , 差分 , aigc , Copilot

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mob64ca12d1e6a9 - langchain HuggingFaceEmbeddings 如何加載遠程embeddings模型

在構建複雜的自然語言處理應用時，我們往往需要使用各種嵌入模型（embeddings）來進行文本表示與計算。最近，我遇到了一個問題，要求在langchain中加載遠程的HuggingFace嵌入模型。這一過程的重要性不僅在於提升模型性能，更關乎業務數據處理的效率與準確性。 問題背景 在實際應用中，嵌入模型常常決定了文本表示的質量，從而影響後續的解析與分析能力。正如以下公式所示，嵌入

文本處理 , System , 加載 , aigc

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西安王曉楠 - 楊建允：AI搜索趨勢下，企業如何應該如何應對？

2027年AI搜索流量佔比將達70%：企業如何搶佔營銷先機？ 未來展望：AI搜索營銷的長期趨勢 格局：預計到2027年，AI搜索流量將佔整體搜索流量的70%，形成"7:3"長期比例。 商業模式：頭部AI搜索平台或將效仿搜索引擎，通過競價廣告等方式進行商業變現。儘早佈局GEO、儘早進行AI搜索優化，即能實現低成本、高效率的營銷策略轉型，掌握先手優勢，快馬一

AI搜索 , yyds乾貨盤點 , AI搜索優化 , AI寫作 , AI賦能企業營銷 , aigc , AI搜索趨勢 , AI賦能營銷

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mob649e815b5994 - LLAma 7b鏡像

LLama 7b鏡像是一種革命性的人工智能模型，能夠高效處理自然語言生成等任務。然而，在使用過程中，開發者可能會面臨一些具體問題，尤其是在遷移和兼容性方面。本文將從版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、性能優化及生態擴展等多個維度，深入探討如何解決“LLama 7b鏡像”相關問題。 版本對比與兼容性分析 我們來看一下LLama模型的版本演進史，下面的時間軸展示了不同版本的更新

性能優化 , 配置文件 , aigc , 開發者

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mob64ca12f63d4f - vs2019配置copilot

在這篇博文中，我將和大家分享如何在 Visual Studio 2019 中配置 Copilot 的步驟以及一些優化技巧。從準備環境到每一步的細節，我會盡量做到全面，讓你輕鬆暢享 AI 輔助編程的樂趣。 環境準備 在開始前，確保你的系統符合以下要求： Windows 10 或 11 Visual Studio 2019 版本 16.8 或以上 安裝 Vis

硬件資源 , aigc , 重啓 , Visual

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mob64ca12f4d1ad - langchain連接ollama從數據庫查詢內容

在現代應用開發中，實現“langchain連接ollama從數據庫查詢內容”的過程變得越來越重要。這種實現不僅可以提高數據訪問的效率，還有助於構建智能應用。本文將以輕鬆的語氣覆盤這一過程，涵蓋備份策略、恢復流程、災難場景等多個方面，並使用合適的可視化工具幫助理解。 備份策略 為了確保數據的安全與可用性，我們需要制定全面的備份策略。這一策略可以用思維導圖概述，同時存儲架構也需要清晰

數據 , 最佳實踐 , aigc , SQL

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mob64ca12e86bd4 - langchain 實現對網頁搜索之後進行排序

在現代信息檢索中，對網頁搜索結果進行排序是提高用户體驗和信息獲取效率的關鍵。Langchain 作為一個強大的框架，使得這一過程變得更加簡單和靈活。在本篇文章中，我將詳細探討如何利用 Langchain 實現對網頁搜索結果進行排序的技術原理和具體實現，分步走，逐步深入。 背景描述 在信息紛繁複雜的網絡環境中，用户常常面臨大量搜索結果的挑戰，而僅僅依靠關鍵詞匹配可能會導致結果的相關

排序算法 , 搜索 , 網頁內容 , aigc

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mob64ca12e86bd4 - 利用AIGC自動生成目錄

在當今的信息時代，內容創作的需求日益增長。而利用AIGC（人工智能生成內容）自動生成的目錄不僅提高了效率，還能確保內容的結構清晰。本文將詳細探討如何實現這一過程，包括技術原理、架構解析、源碼分析和擴展討論。 背景描述 隨着信息的激增，自動生成內容的需求顯得尤為重要。AIGC的崛起為內容創作帶來了新的可能性。為了更好地探索這一領域，我將以四象限圖的形式進行分析：

數據 , 自動生成 , aigc , 應用場景

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mob649e815cb099 - ollama list顯示隱藏

在使用“ollama list”命令時遇到“顯示隱藏”問題是一個較為普遍的技術難題，解決此類問題對於確保系統穩定性和數據完整性是至關重要的。本博文將從多個維度梳理備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、驗證方法，為開發人員和運維人員提供清晰的參考。 備份策略 備份策略是確保數據安全和可恢復性的首要步驟。通過以下甘特圖可以清楚地看到備份任務的安排： gantt tit

System , bash , 數據恢復 , aigc

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