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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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mob649e8165596b - windows Ollama gpu運行

隨着人工智能的快速發展，很多開發者開始利用深度學習模型進行各種業務的賦能。最近，我在使用Windows下的Ollama進行GPU加速時遇到了一些問題，下面我將詳細記錄解決這一問題的過程。 問題背景 Ollama是一個方便的工具，可以輕鬆地運行大規模的深度學習模型。在業務上，我們需要使用這些模型進行實時預測，因此GPU的運行至關重要。此問題的發生直接影響到我們的開發進度。

bash , aigc , 深度學習 , CUDA

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mob649e81607bf3 - langchain知識庫上傳word文檔

在探索如何將Word文檔上傳至LangChain知識庫的時候，我發現了一些技術痛點。隨着信息時代的快速發展，如何高效地處理和存儲文檔信息對於任何一個技術團隊來説都是一項重要的能力。我意識到，現有的技術方案在支持文檔上傳時，往往面臨着文件格式多樣性、上傳速度慢、數據管理不便等問題。這些痛點促使我深入研究可行的解決方案，旨在提高整體效率。 在技術規模模型方面，假設企業的業務規模$S$與其

性能優化 , 上傳 , aigc , ci

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u_16213445 頭像

mob64ca12f3bbc7 - copilot 2019

在如今的開發環境中，"Copilot 2019" 問題成為許多人面臨的困難，尤其是在應用程序的遷移和兼容性處理中。為了更好地解決這些問題，我將這篇博文記錄下整個解決過程，涵蓋版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、性能優化與生態擴展等方面。 版本對比與兼容性分析 在分析不同版本的"Copilot 2019"時，我們需要認識到每個版本之間的顯著差異和兼容性。以下是一個版本特性對比

性能優化 , 舊版 , 新功能 , aigc

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mob64ca1401464d - llamaindex 怎麼import BM25Retriever

給定一個數組 A，如果 某個下標 i, 滿足 A[i] = i, 則 i 稱為 Magic Index。 現在假設 A 中的元素是遞增有序的、且不重複，找出 Magic Index. 更進一步，當數組中有重複的元素呢？？ 分析： 首先題目不難。 最簡單的當然是 掃描一遍數組，當然這個 O（N）的算法不是最優的。 進一步

數組 , 搜索 , aigc , bard , 數組元素

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itchenhan 頭像

IT陳寒 - Vite 3大性能優化技巧實測：我的項目構建速度提升了60%

Vite 3大性能優化技巧實測：我的項目構建速度提升了60% 引言 在現代前端開發中，構建工具的性能直接影響開發效率和部署速度。Vite 作為新一代的前端構建工具，憑藉其基於原生 ESM 的極速冷啓動和高效的 HMR（熱模塊替換）能力，已經成為許多開發者的首選。然而，隨着項目規模的擴大，即使是 Vite 也可能面臨構建速度下降的問題。 本文將分享我在實際項目中通過三大優化技巧

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob64ca12d8821d - 本地模型生成安全AIGC

本地模型生成安全AIGC是一個在當今信息技術領域引起廣泛關注的話題，隨着人工智能生成內容（AIGC）技術的快速發展，如何保證這些模型在本地環境中安全運行，成為了眾多開發者和企業關注的重點。接下來我們將探討解決“本地模型生成安全AIGC”問題的各個方面。 版本對比與兼容性分析 在不同的版本中，我們可以看到本地模型的演進歷程和關鍵變化。下面是一個簡要的版本演進史，以此説明各版本之間的

性能優化 , 排錯 , API , aigc

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mob64ca14163a4f - 人臉識別系列四 | DeepID1算法 - BBuf的個人空間 -

前言：為什麼需要深入理解 DeepSeek-R1？ 在大模型快速迭代的今天，DeepSeek-R1 憑藉其推理增強能力和創新訓練範式成為行業焦點。作為深度求索推出的第一代推理專用大模型，它不僅在數學、代碼等複雜任務上性能對標頂級模型，更通過混合專家架構（MoE） 和無監督強化學習等技術，為大模型效率與能力平衡提供了新範式。 本文從基礎概念到核

redis , 架構 , 數據庫 , 程序人生 , aigc , chatgpt , 人工智能

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u_16213363 頭像

mob64ca12e01b7d - llama3模型微調分享

llama3模型微調分享：如何順利過渡與優化 在機器學習領域，模型微調是提高模型性能的一個關鍵步驟。最近，llama3模型引起了很多討論，尤其是在如何進行微調和遷移方面。本文將深入探討如何進行llama3模型的微調，包括版本對比、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。 版本對比 首先，讓我們來看看不同版本之間的特性差異。llama3模型引入了許多新特

性能優化 , 適配層 , 複雜度 , aigc

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u_16175494 頭像

mob649e81630984 - github copilot前端自動測試

在現代軟件開發過程中，前端的自動化測試變得愈發重要，尤其是藉助 GitHub Copilot 等輔助工具，大大提高了我們的開發效率和代碼質量。在本文中，我將詳細記錄使用 GitHub Copilot 進行前端自動測試的完整過程，涵蓋環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧和進階指南。 環境配置 在開始之前，我們需要設置好開發環境。以下是所需的工具和版本： No

aigc , 編譯過程 , ci , 調優

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u_16099272 頭像

墨舞天涯 - 挑戰TensorFlow 與 PyTorch，3 月深度學習框架集中爆發 - 編輯部的個人空間 -

在這個“AI 生成內容（AIGC）”盛行的時代，模型不像以前一樣只在實驗室裏喝電、在服務器裏冒煙了。它們迫切希望“上網衝浪”，直接駐紮在用户的瀏覽器裏，為 Web 應用增添一點點靈性。問題來了：我們該用哪門“武功秘籍”把這些模型請進瀏覽器？ 今天的擂台，就擺在兩位“明星”之間： TensorFlow.js：正統科班出身，瀏覽器原生支

tensorflow , 加載 , aigc , bard , 前端 , Web

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u_16213438 頭像

mob64ca12f21246 - AIGC視頻人臉檢測 kaggle

在本文中，我將詳細記錄如何解決“AIGC視頻人臉檢測 kaggle”問題的過程。我們將從環境準備開始，逐步帶你走過核心的操作流程，深入配置詳解，進行驗證測試，分享優化技巧，並提供排錯指南。 環境準備 在進行任何人臉檢測相關工作之前，我們首先需要確保環境的正確搭建。這包括安裝必要的庫和工具。 前置依賴安裝 以下是我們將要安裝的一些主要依賴： Python 3.x

人臉檢測 , aigc , opencv , ide

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miro 頭像

mb6900529f6798c - Redis性能翻倍的5個冷門技巧：90%開發者不知道的第3個優化點

Redis性能翻倍的5個冷門技巧：90%開發者不知道的第3個優化點 引言 Redis作為當今最流行的內存數據庫之一，以其高性能、低延遲和豐富的數據結構著稱。然而，在實際生產環境中，很多開發者僅僅停留在基礎使用層面，未能充分挖掘Redis的性能潛力。本文將揭示5個鮮為人知的Redis性能優化技巧，其中第3個優化點尤其關鍵——根據我們的行業調研，超過90%的開發者從未意識到這個隱藏的

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob64ca12dab0a2 - stable diffusion forge

Stable Diffusion Forge是一個用於生成圖像的開源深度學習模型，它的靈活性和強大性能使得用户得以創造出各種風格各異的視覺作品。然而，在實際應用中，使用Stable Diffusion Forge時可能會遭遇一系列技術問題，本文將以覆盤的方式記錄解決這些問題的過程，包括背景定位、參數解析、調試步驟、性能調優、最佳實踐及生態擴展。 背景定位 在使用Stable Di

System , 性能調優 , aigc , 圖像質量

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mob64ca12e1881c - 如何通過python調用stable diffusion

如何通過Python調用Stable Diffusion 在機器學習和圖像生成領域，Stable Diffusion逐漸成為一種廣受歡迎的生成模型。它基於深度學習，通過條件生成模型生成高質量的圖像。隨着這一技術在商業環境中的應用日益廣泛，相關服務的可用性和性能分析變得尤為重要。 問題背景 隨着對圖像生成能力需求的增加，許多開發者開始探索如何通過Python調用Stable D

數據 , API , aigc , 開發者

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mob64ca12e7b5cf - 基於AIGC的人工智能應用框架圖

在這個博文中，我將詳細記錄如何構建一個"基於AIGC的人工智能應用框架圖"，並涵蓋以下核心內容：環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、錯誤集錦和進階指南。 首先，我們需要確保系統具有合適的環境配置。在環境配置階段，涉及依賴的安裝、配置與版本的管理。下圖即展示了該過程的流程圖，幫助大家理解整個步驟。 flowchart TD A[環境準備] -- B[安裝依賴]

System , aigc , 人工智能 , 解決方案

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mob64ca12f21246 - langchain4j文檔

langchain4j是一個用於構建對話式AI應用的框架，支持多種自然語言處理功能。隨着其版本迭代，不同版本之間的特性差異、兼容性處理以及性能優化等方面的調整也引起了廣泛關注。本文將詳細探討如何解決“langchain4j文檔”相關的問題，並進行結構化的覆盤記錄。 版本對比 在不同的langchain4j版本之間，有幾個顯著的特性差異。例如，新的版本在模型支持、API調用以及功能

不同版本 , 新版本 , API , aigc

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mob649e81583204 - endPostable already set

在軟件開發和IT運維過程中，遇到“endPostable already set”問題通常意味着我們在某個操作中重複設置了相同的狀態。這可能會導致系統的功能異常或者性能下降。本文將詳細記錄我們解決這一問題的全過程，包括背景定位、演進歷程、架構設計、性能攻堅、故障覆盤和覆盤總結。 背景定位 在最近的項目中，我們的業務場景要求有較高的併發能力，並且系統需要處理大量的用户請求。在處理過

System , 運維 , 架構設計 , aigc

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mob64ca12d9081f - 大模型 llama怎麼用

在本篇博文中，深入探討了如何有效使用大模型LLaMA（Large Language Model）相關的過程。LLaMA是Meta發佈的一種先進的大語言模型，廣泛應用於自然語言處理任務中。接下來，我將詳細描述在使用LLaMA時可能碰到的實際問題及其解決方案。 問題背景 在實際的項目中，用户希望利用LLaMA模型生成高質量的文本，例如撰寫文章、客服對話等。設想一下，一個在線客服系統希

響應時間 , aigc , ci , Python

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Chikaoya - R語言21天學習計劃 - 第十一天：數據庫連接與操作

📚 今日目標 學習連接不同類型數據庫（SQLite、MySQL、PostgreSQL） 掌握使用DBI和odbc包進行數據庫操作 學習使用dplyr操作數據庫 掌握SQL查詢與R代碼的整合 學習大數據處理策略和優化 🗄️ 第一部分：數據庫基礎 1.1 數據庫連接概述

數據庫 , AI寫作 , aigc , SQL

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mob64ca12dfd1d5 - Stable Diffusion 模型下載提供

Stable Diffusion 模型下載提供是一個複雜而又細緻的過程，需要對環境配置、依賴管理、安裝過程、故障排查等多個方面進行詳細規劃和實施。本文將全方位地記錄下這一過程，從環境預檢到最佳實踐分析，力求為後續的實際應用提供一個參考框架。 環境預檢 四象限圖 通過評估不同配置方案的有效性，可以合理選擇最優的配置。 quadrantChart title 四象限圖：配

User , System , 最佳實踐 , aigc

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mob64ca12dcc794 - stable diffusion lora代碼

在藝術和科技的交匯點，深度學習圖像生成技術如“Stable Diffusion”正在快速演進。在這個背景下，如何利用“LoRA”（Low-Rank Adaptation）技術來優化和定製模型，成為了一個重要的話題。通過記錄解決“stable diffusion lora代碼”問題的過程，我將其分為幾個模塊：背景定位、演進歷程、架構設計、性能攻堅、覆盤總結與擴展應用。 在背景定位中，我

技術選型 , 架構設計 , aigc , 深度學習

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mob649e8164659f - ollama 關閉顯卡加速

在使用Ollama進行深度學習推斷時，顯卡加速是提升運行效率的關鍵因素之一。然而，在某些情況下，用户可能會遇到Ollama無法啓用顯卡加速的問題。這篇文章將詳盡記錄解決“ollama 關閉顯卡加速”問題的整個過程。 問題背景 在高性能計算和深度學習領域，顯卡加速能顯著提高模型的推理速度。尤其是在使用Ollama等框架時，顯卡的計算能力可以大幅縮短處理時間。然而，用户在嘗試使用Ol

配置文件 , aigc , 重啓 , Json

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mob649e816aeef7 - linux安裝ollama模型

在這篇博文中，我將分享在 Linux 系統上安裝 Ollama 模型的詳細步驟。Ollama 是一個優秀的機器學習框架，提供了易於使用的 API 和強大的功能。下面的內容將涵蓋從環境準備到排錯指南的各個方面。 環境準備 在開始之前，我們需要確保硬件和軟件環境的準備。以下是所需的最小配置： 軟硬件要求： 操作系統：Ubuntu 20.04 或更高版本 內存：至

軟件安裝 , aigc , Git , Python

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數據探索者 - ollama默認是使用cpu

隨着微軟的步步緊逼，包括早先的Windows黑屏計劃、實施，逮捕番茄花園作者並判刑，種種跡象表明，中國用户免費使用盜版Windows的日子將不會太長久了，那麼這個世界上有沒有即免費又易用的操作系統呢？答案是有，那就是Ubuntu操作系統 。 Ubuntu是一個很易用的Linux操作系統，相當出名，基於Debian發行版和

ollama默認是使用cpu , windows , firefox , aigc , AI作畫 , Ubuntu

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