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mb68738fa1c4e31 - ?Comate 的高效實踐：半日獨立開發白板/畫板網頁工具?

Comate的高效實踐：半日獨立開發白板/畫板網頁工具🧣 CCF程序員大會碼力全開：方向1-工具提效-白板畫板工具 | 圍巾哥蕭塵🧣 關鍵詞： Comate；工具提效；無線創意；AI 編程；快速開發 1. 摘要與背景（Abstract and Background） 本項目響應 CCF活動的號召，旨在驗證 AI 編程工具在提升開發效率（工具提效

快速開發 , AI寫作 , aigc , ci , 全屏顯示

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mob64ca12eb7baf - Linux 部署 ollama fastgpt

在本篇博文中，我們將詳細記錄如何在 Linux 系統上部署 Ollama FastGPT，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧，以及擴展應用等多個方面的內容，以確保充分的邏輯順序和內容完整性。 在開始之前，Ollama FastGPT 是一款強大的工具，專為構建自然語言處理應用而設計，適合用於快速生成和測試 GPT 模型。以下是完整的指南。 環境準備 首先，我

bash , aigc , 應用場景 , Python

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u_16175522 頭像

mob649e8169ec5f - ollama api 多輪會話

在搭建以“ollama API”為基礎的多輪會話系統時，遇到了一些問題。多輪會話的處理可以極大提高用户與系統的交互體驗，但與此同時，也可能導致性能下降和響應不及時的情況。本博文將詳細記錄我們在解決這一問題的過程中所經歷的各個階段，幫助大家更好地理解並優化這一類型的系統。 問題背景 我們在實施“ollama API 多輪會話”功能時，發現該功能不能穩定運行，影響了用户的使用體驗。因

設計規範 , API , aigc , 解決方案

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u_16213427 頭像

mob64ca12ef5efc - 更改ollama 模型存儲地址

在日益複雜的 IT 環境中，更改 Ollama 模型存儲地址的需求日漸增加。貫徹以下步驟，可以高效完成此項改動。本文將詳細記錄這一過程，從環境預檢到配置調優，再到遷移指南，確保在解決該問題時能兼顧各方面的需求。 環境預檢 在實現更改 Ollama 模型存儲地址之前，需先進行環境預檢，以確保當前硬件和軟件配置滿足需求。以下是思維導圖，理清了預檢步驟。 mindmap roo

API , 依賴包 , aigc , ci

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lookingdream 頭像

yzy121403725 - kubeflow KSservice部署模型如何部署模型為推理服務

調整和管理自定義 Handler 在 KServe 中，自定義 Handler 的概念通常體現在Transformer組件上。Transformer是一個獨立的容器，負責處理請求的預處理（如數據轉換、特徵提取）和後處理（如格式化輸出、結果過濾），它與實際執行模型推理的Predictor容器分離。 這種架構的好處是： 關注點分離：模型推理和數據處理邏輯解

KSServe , aigc , llama , Kubeflow

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u_16175525 頭像

mob649e816ab022 - linux支持stable diffusion 最好

linux支持stable diffusion 最好 通過本文，我們將深入探索如何在Linux環境中最佳化支持Stable Diffusion，確保能夠高效運行這一高性能生成模型。以下是實現該目標的詳細步驟。 環境預檢 在部署Stable Diffusion之前，首先進行環境預檢。本節將通過四象限圖與兼容性分析確認Linux環境的適配性。 quadrantChart

複雜度 , bash , aigc , 子節點

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u_16213467 頭像

mob64ca12f8da8d - 微信stable_token緩存到redis 5分鐘

在微信的開發過程中，我們常常會面臨諸如“微信stable_token緩存到redis 5分鐘”這樣的問題。為了有效解決這一問題，我將詳細記錄解決過程，涵蓋版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南以及性能優化等方面。 版本對比 在構建解決方案前，首先需要分析微信 API 的幾種主要版本的差異，這將幫助我們理解不同版本之間的兼容性，以及如何選擇合適的環境進行緩存。 時間

微信 , 新版本 , 緩存 , aigc

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u_16213412 頭像

mob64ca12ebb57f - centos ollama 修改跨域

在使用 CentOS 操作系統時，當使用 Ollama 時，如果遇到跨域問題，通常需要進行一些配置調整以確保請求能順利通過。本篇博客記錄瞭解決“centos ollama 修改跨域”問題的過程，涵蓋了環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧和部署方案的詳細步驟。 首先，確定環境配置。這些步驟為解決跨域問題奠定了基礎。我們使用思維導圖來梳理各個步驟和要求，包括確保該環境能

aigc , Nginx , ci

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u_16175438 頭像

mob649e815574e6 - OLLAMA模型地址

在這篇博文中，我將詳細記錄如何解決“OLLAMA模型地址”相關的問題，確保讀者能夠清晰地理解整個過程。接下來，我將通過一系列結構劃分，來深入探討這一實現方式，包括環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、配置調優及擴展部署。 首先，我們需要考慮到基礎環境的要求，確保一切順利進行。在環境預檢中，我創建了一張思維導圖，具備硬件拓撲結構，以幫助我理解整體系統的組成，以及所需的軟件與硬件關係。

bash , aigc , 子節點 , Web

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u_12907270 頭像

wx5913f54fed3f3 - 小馬算力接入Cherry Studio技術分享

工具與算力相結合，僅需3步 一、獲取小馬算力API Key 點擊上述鏈接進入小馬算力平台 參考下述圖片創建API Key 二、調用Cherry Studio 創建好KEY之後，可通過小馬算力平台，直接調用Cherry Studio，操作如圖 三、Cherry Studio操作 1、Cherry Stud

小馬 , API , AI寫作 , aigc , 批量添加

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mob649e8168f1bb - ollama 訓練模型參數

ollama 訓練模型參數的描述 在人工智能和機器學習領域，模型的訓練參數直接影響到模型的性能和使用效果。作為一名IT技術類專家，我在處理“ollama 訓練模型參數”的問題時，積累了一定的經驗。接下來，我將詳細記錄解決此類問題的思路和過程，旨在幫助更多的用户理解和解決類似挑戰。 背景定位 在使用ollama進行模型訓練時，許多用户會遇到參數配置不足的問題，這可能導致模型性能

批處理 , 數據 , aigc , 調優

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mob64ca12d32849 - ollama anythingllm 流程

在現代 AI 領域，"ollama anythingllm 流程" 是一個讓人興奮而又複雜的話題。通過這篇文章，我將記錄下自己在解決這一問題過程中所經歷的步驟與技術細節，從環境準備到優化技巧，逐步深入探討每個環節。 環境準備 在正式開始之前，首先要確保我們有一個合適的軟硬件環境支持我們的操作。如下表為您提供了一些軟硬件要求，以及相關的版本兼容性矩陣。

數據 , aigc , ci , Python

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itchenhan 頭像

IT陳寒 - Python 3.12 新特性揭秘：這5個改進讓你的開發效率提升50%！

Python 3.12 新特性揭秘：這5個改進讓你的開發效率提升50%！ 引言 Python 3.12 已於2023年10月正式發佈，作為Python語言的最新版本，它帶來了許多令人振奮的改進和優化。這些新特性不僅提升了語言的表達能力，還在性能、開發體驗和工具鏈支持方面邁出了重要一步。本文將深入探討Python 3.12中最具影響力的5個改進，幫助你理解它們如何顯著提升開發效率。

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob64ca12e7f20c - sstableloader工具的使用

sstableloader工具是一個非常有用的工具，用於將數據導入到SSTable格式的數據庫中。它在許多數據遷移和變更場景下起到關鍵作用，尤其是在處理大規模數據時。為了使大家能夠更好地使用sstableloader工具，我將從版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、性能優化和生態擴展六個方面來詳細介紹。 版本對比 在版本對比方面，我們將探討不同版本之間的特性差異，並通過公式展

數據 , 配置文件 , 舊版 , aigc

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mob64ca12dc54c5 - windows ollama gpu運行

在高性能計算及機器學習模型的推理過程中，利用GPU加速是一項至關重要的技術。以“Windows Ollama GPU運行”為主題，我們將深入探討如何在Windows環境下成功部署和運行Ollama框架，以充分發揮GPU的計算潛力。 背景描述 當前的深度學習框架對計算資源的要求越來越高，尤其是在模型推理階段。GPU的並行計算能力讓其成為深度學習流程中不可或缺的部件。Ollama是一

機器學習 , 自然語言處理 , aigc , 深度學習

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mob64ca12d42833 - llama_cpp_python GPU運行

llama_cpp_python是一個Python庫，旨在利用Llama模型的能力，提供高效的推理和模型應用，尤其是在GPU上運行時，能夠顯著加速計算過程。在這篇博文中，我將詳細記錄解決“llama_cpp_python GPU運行”問題的過程，涵蓋環境配置、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 在開始之前，我們需要確保開發環境的正確配置。以下是我所需要的

aigc , 編譯過程 , 子節點 , Python

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mob64ca12de24b0 - ollama支持的向量模型

ollama支持的向量模型 在當前的人工智能和機器學習領域，向量模型的運用越來越廣泛，ollama作為一款新興的AI框架，正致力於為開發者提供高效的向量計算支持。“ollama支持的向量模型”旨在利用向量化的方式提升模型的表達能力與性能匹配，特別是對於自然語言處理、推薦系統等應用場景。 背景定位 業務場景分析 在多個行業中，基於向量的技術能夠增強數據分析和決策。以下四象限

User , System , aigc , 應用場景

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mob649e8163f390 - langchain 替代品

在當今迅速發展的技術背景下，“langchain”作為一種鏈式調用的架構，雖然極具優勢，但同樣也存在一些侷限性。因此，尋找“langchain”的替代品成為了不少開發者關注的話題。本文將詳細介紹如何在實現類似功能的同時，利用不同的環境和技術棧來構建解決方案。 環境準備 在開始之前，我們需要準備好所需的環境。以下是依賴的安裝指南： # Python 環境安裝 pip insta

bash , aigc , 示例代碼 , JAVA

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young4u 頭像

young - 薦書 - 這就是Chatgpt

圖靈社區又出新書了，還是跟Chatgpt相關，更是Mathematica發明人Wolfram寫的。作為一個對新技術較為關注的人，我立馬入手了一本，打算嚐嚐鮮。 一開始我還有點忐忑，因為雖然我也是搞技術的，也搞過一段時間的NLP，但是我並不打算逐字逐句去理解chatgpt的原理，大概看一看就好。因為太深的話，不僅牽扯到許多新名詞、新計算，心理上也會很有負擔。如果不能把這本書當成一本科普的“閒書”來看

aigc , 書籍

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u_16175495 頭像

mob649e816347dd - stablediffusion沒有vae

在當今的深度學習社區中，Stable Diffusion 無疑是一個備受關注的話題。許多用户在嘗試使用 Stable Diffusion 時會遇到“stablediffusion沒有vae”的問題，本文將詳細記錄我在解決這一問題的過程中所經歷的各個步驟。 首先，我想回顧 Stable Diffusion 的發展歷程。Stable Diffusion 是由 Stability AI 開

抓包 , 字段 , wireshark , aigc

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mob64ca12dc54c5 - ubuntu上ollama 使用 gpu 運行

在Ubuntu上運行Ollama並利用GPU加速，的確是個非常實用的場景。讓我來分享一下如何通過具體步驟來配置、編譯、優化及調試，以便讓Ollama成功使用GPU。 首先，我們需要對環境進行必要的配置，確保所有的依賴都已經安裝到位。以下是一個思維導圖，幫助我們理清環境配置的思路，包括必要的軟件和庫。 mindmap root 環境配置 必要軟件

aigc , CUDA , Python , Ubuntu

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u_16213374 頭像

mob64ca12e2ba6f - aigc大語言模型安裝

在進行aigc大語言模型的安裝和配置時，整個過程包括多個步驟，從環境準備到Verif方法，然後是優化和排錯指南。以下便是我記錄的整個過程，希望對在安裝過程中碰到各類問題的人有所幫助。 環境準備 在開始之前，首先需要確認系統的環境是否適合安裝aigc大語言模型。在這一階段，我們需要確保所有前置依賴都已安裝，如Python、TensorFlow或PyTorch等。 四象限圖（硬件

User , System , aigc , Python

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犀思雲CXP - 犀思雲《AIGC全球混合雲網絡解決方案》榮獲“至臻典範·實踐創新獎”

11月22日，2025第八屆智能雲網產業發展大會在北京圓滿落幕。本屆大會以 “智驅未來，網連天下” 為主題，由中國通信學會指導，江蘇省未來網絡創新研究院主辦，匯聚阿里雲、中國電信、中國移動、天翼雲、華為、新華三等產學研用領軍力量，共繪AI時代智能雲網新藍圖。 左二：犀思雲代表 在備受矚目的 “2025智能雲網行業年度獎項” 頒

雲計算 , 雲服務 , aigc

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愛看C語言的BK - MySQL 21天學習計劃 - 第三天

SQL查詢入門：從數據表中獲取信息 經過前兩天的學習，我們已經掌握了MySQL的基礎概念和環境操作。今天將正式進入SQL語言的核心——數據查詢。想象一下，當你面對一個裝滿數據的數據庫時，如何快速找到需要的信息？這就像在圖書館中根據索引找書，而SQL的SELECT語句就是你的"數據庫檢索引擎"。 SELECT基礎語法：獲取列數據 最基礎的查詢語句用於獲取表中的一列

字段 , 數據 , AI寫作 , aigc , SQL

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