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風之谷啓航 - 國內優質設計素材資源站點分享~~~~~~~~~~~~~_國內設計視頻分享_qq

寶子們！不管是做自媒體的博主、電商運營，還是設計師、美工，找素材都是日常剛需 —— 既要正版不踩坑，又得覆蓋圖片、視頻、音樂，最好帶實用工具才省心。2025 年我整理了 10 款超實用素材網站，從基礎設計到商業商用全滿足，新手老鳥都適配，下面一起看看吧！ 圖片來源：卓特視覺（Droitstock） 一、卓特視覺（Droitstock） 作為 Adobe Stoc

商業 , 素材網 , aigc , bard , 自媒體

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mob64ca12d97dad - 怎麼用gpu跑llama windows

怎麼用GPU跑LLaMA Windows 在今日的AI領域，模型的性能和計算效率至關重要。LLaMA（Large Language Model Meta AI）是一種新興的預訓練語言模型，因其強大的生成和理解能力而受到了廣泛關注。而在Windows環境下高效地使用GPU來運行LLaMA，成為了許多研究者和開發者亟待解決的問題。模型的規模通常可以表示為： [ N = \text{l

windows , aigc , CUDA , Python

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IT陳寒 - Java 21新特性實戰：5個提升開發效率的殺手鐗功能解析

Java 21新特性實戰：5個提升開發效率的殺手鐗功能解析 引言 Java 21作為Oracle的長期支持（LTS）版本，於2023年9月正式發佈。這一版本不僅延續了Java平台一貫的穩定性和高性能，還引入了多項令人振奮的新特性，進一步提升了開發者的生產力。從模式匹配到虛擬線程，Java 21為現代應用開發提供了更多可能性。本文將深入解析其中5個最具實戰價值的特性，並結合代碼示例

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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Chikaoya - 第11天：保護血管，穩定血壓

今日核心任務： 像維護一條在寒冬中輸送暖流的關鍵管道一樣，呵護您的心腦血管。 一、瞭解人體反應：為什麼冬季是心腦血管的“高危季”？ 血管的“熱脹冷縮”：寒冷刺激會使體表的血管收縮（醫學上稱為“血管痙攣”），這是一種減少熱量散失的自我保護機制。但這會導致一個直接後果——外周阻力增加，血壓升高，心臟需要更用力地泵血才能維持循環。 血液變得“粘稠”：冬季人

休眠狀態 , AI寫作 , aigc , 活動狀態

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wx691d832271996 - Game-based Bilingual Learning: 革新語言學習的遊戲化平台

引言 在全球化日益加深的今天，掌握多種語言已成為個人和職業發展的關鍵優勢。然而，傳統的語言學習方法往往顯得枯燥乏味，難以持續激發學習者的興趣。為此，我們自豪地推出Game-based Bilingual Learning項目——一個融合了遊戲化元素、人工智能和教育學原理的創新型雙語學習平台。 本文將深入介紹這個由Comate ZuLu全流程開發的項目，展示其如何徹底改

遊戲化 , 文心一言 , API , 緩存 , aigc

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mob649e815c3b9e - 在Ollama中訓練模型

在Ollama中訓練模型是一項令人興奮的任務，它讓我們能在本地環境中進行模型訓練，進而改善自然語言處理的能力。在這篇博文中，我將詳細講解如何解決“在Ollama中訓練模型”問題的過程，從背景定位到最佳實踐，確保你能順利完成訓練過程。 背景定位 在當前的技術環境中，自然語言處理變得日益重要。使用Ollama訓練模型，可以靈活地自定義語言模型以滿足特定需求，但在實踐中，用户可能面臨訓

參數設置 , 初始化 , 默認值 , aigc

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mob64ca12ea10ec - ollama多顯卡分佈

在當今高性能計算需求日益增加的背景下，分佈式處理能力顯得尤為重要。在此情況下，Ollama多顯卡分佈的實施成為了一個技術聚焦點。利用多顯卡的優勢能夠顯著提高模型的訓練和推理速度，但同時也帶來了分佈式計算環境中資源管理的不確定性和複雜性。 背景定位 隨着AI模型的發展，對計算能力的需求也在不斷攀升。以深度學習模型為例，單張GPU往往無法滿足訓練複雜模型的要求，分佈式計算因此成為了必

技術選型 , 架構設計 , aigc , 資源管理

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追逐時光者 - 一款由字節跳動推出的 AI 提示詞生成和優化工具，為你提供更精準，專業，可持續迭代提示詞！

前言 在AI技術迅猛發展的當下，高效且精準的提示詞成為與AI模型有效交互的關鍵。今天大姚給大家分享一款由字節跳動推出的 AI 提示詞生成和優化工具，為你提供更精準，專業，可持續迭代提示詞！ 工具介紹 PromptPilot 是由字節跳動推出的一款專注於 AI 提示詞優化與提示詞生成的實用工具。該工具旨在幫助用户更高效地生成和優化 AI 提示詞，提升與 A

yyds乾貨盤點 , AI寫作 , aigc , 數據分析 , 應用場景 , 客户服務

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西安王曉楠 - 2025年企業有沒有必要進行GEO優化？

2025年企業有沒有必要進行GEO優化？ 2025年企業進行GEO（生成式引擎優化）優化已從“可選”升級為“必爭賽道”，尤其是AI搜索流量爆發和傳統搜索成本飆升的背景下，佈局GEO成為企業搶佔新流量入口的核心策略。以下是關鍵分析： GEO優化的必要性： 流量轉移不可逆 AI平台（如DeepSeek、豆包、通義千問）月活用户已破數億，商業查詢佔比41

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

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mob649e815e6170 - Stable Diffusion示例

在這篇博文中，我將詳細介紹如何解決“Stable Diffusion示例”的問題。Stable Diffusion是一種廣泛應用於圖像生成和處理的先進深度學習模型，旨在通過提供合成圖像來滿足用户的具體需求。以下將根據環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和排錯指南這幾個結構深入探討。 環境準備 軟硬件要求 組件 最低要求

數據集 , 硬件資源 , aigc , 優化技巧

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mob649e8162c013 - idea調出copilot

在現代軟件開發中，IDE（集成開發環境）是開發者們的得力助手。而 JetBrains 的 IntelliJ IDEA 更是憑藉其強大的功能成為了許多開發者的首選。然而，對於一些用户來説，如何在 IDEA 中調出 Copilot 卻成了一項挑戰。本文將詳細探討這個問題，包括背景定位、參數解析、調試步驟、性能調優、最佳實踐以及生態擴展。 背景定位 在開發過程中，IDE 提供的不僅是代

開發效率 , 性能調優 , API , aigc

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mob649e8162842c - github Copilot 的idea使用教程

github Copilot 的idea使用教程旨在幫助開發者更高效地利用GitHub Copilot這個智能編程助手，提升編碼體驗與效率。本文將詳細介紹環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧與排錯指南，以確保你能夠順利使用Copilot。 首先，我需要確保我的環境符合使用GitHub Copilot的要求。以下是我的軟硬件準備： 環境準備 軟硬件

排錯 , 響應時間 , aigc , 自動補全

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chooseAI - 僅憑感官，如何識別AI生成的內容？

目錄 前言 辨別AI生成的圖像、視頻 甄別AI生成的音頻 鑑別AI生成的文本 小結 今年雙十一，竟然有不少人，為了騙商家“僅退款”，用AI來p圖。 比如賣襪子的商家在網上怒斥某職校生買家用AI生成有質量問題的襪子。再比如有買了洗鼻器的男子，直接P了個圖，給商家説，

多模態 , midjourney , 技巧 , AI內容識別 , aigc

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mob64ca12dedda8 - AIGC 音頻生成工具 天工

AIGC 音頻生成工具 天工是一款致力於音頻生成的智能工具，能夠幫助用户輕鬆創建和修改音頻文件。本文將詳細記錄如何有效配置和使用這一工具的過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南以及擴展應用。 環境準備 在使用“AIGC 音頻生成工具 天工”之前，用户需要確保環境中的前置依賴已被成功安裝。以下是所需的依賴及其版本兼容性矩陣： 依

User , System , aigc , ci

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u_15082365 - 基於AI的質量風險管控

導讀 線上問題覆盤發現質量保障存在測試召回、有效性及排查止損時效性不足等痛點，根源在於保障對象多樣演進、線上問題處置複雜。為此我們構建質量風險管控系統，本文分別從風險管理系統的構建思想實踐、風險感知系統的AI效果提升、風險控制系統的智能化建設等維度展開介紹，整體風險管控系統在構建過程效果、使用效果和質量結果等層面均取得較好效果。未來，AI將更深度參與質量風險管控過程，與人工

監控報警 , AI值班人 , aigc , 風險管控 , 可觀測系統 , llama , 基於AI的風險管控

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jojo - ollama總是調用cpu

HTTP 錯誤 500.0 - Internal Server Error 調用 LoadLibraryEx 失敗，在 ISAPI 篩選器 "XXX.dll" 上 模塊 IIS Web Core 通知未知 處理程序 AboMapperCustom-281153691 錯誤代碼 0x8007007e 請求的 URL 。。。 物理路徑 F:\登錄方法尚未確定

服務器 , IIS , ollama總是調用cpu , aigc , bard , Web

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mob64ca12ef217e - centos7下載ollama

在 CentOS 7 上下載和安裝 Ollama 的過程可以説是一次有趣的技術探索。本文將從多個維度來闡述如何解決“centos7下載ollama”的相關問題。 時間軸（版本演進史） 首先，我們來看看 Ollama 的版本演進歷程。Ollama 經歷了多個版本的更新，每一版都有不同的特性和修復，下面的時間軸展示了這段歷史： timeline title Ollama

User , 新版本 , Centos , aigc

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AI4ELAB - 對話麓嘉科技CEO張航：一家裝修總包數字化的七年，90%需求還用不上AI

文｜秦明 封面｜企業供圖 建築裝飾總包企業的數字化AI轉型如何落地？麓嘉科技用七年時間給出了些許軌跡。先搞標準化，把企業管理體系立起來；再建ERP、CRM系統，上線跑通；然後選定成本方向，打通定額庫、材料庫、價格庫，做好數據流動；最後用AI來做成本報價分析，圍繞採購供應鏈做文章，一步步往前推進創新路徑。 麓嘉科技成立在北京，它的故事要從

項目管理 , 數據 , 項目經理 , aigc , Copilot

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愛看C語言的BK - MySQL 21天學習計劃 - 第二天

準備工作：選擇適合你的安裝方式 在開始MySQL學習前，我們需要先在電腦上搭建好運行環境。目前主流的安裝方式有三種，分別適合不同需求的學習者： 獨立安裝包（推薦有一定計算機基礎）：直接從MySQL官網下載對應操作系統的安裝程序，可精確控制版本和配置。訪問MySQL官方下載頁面選擇"MySQL Community Server"，根據你的系統（Windows/macOS

MySQL , 數據庫 , AI寫作 , aigc

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Java後端的Ai之路 - DeepSeek數據飛輪大揭秘

🌟 什麼是數據飛輪？簡單説就是"用數據餵養AI，AI越用越聰明" 想象一下，你開了一家咖啡館，顧客每次喝完咖啡都給你打分，你根據這些反饋不斷調整咖啡配方，越做越對顧客的口味。數據飛輪就是這個原理，但用在AI模型上。 專業術語圖説明 🚀 真實案例：海天瑞聲 × 華為 × DeepSeek 數據飛輪 📌 案例背景 2025年5月23日，在鯤鵬昇騰開發者峯

文心一言 , 數據 , aigc , 數據處理 , 性能提升

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mob64ca12d9b014 - windows ollama gpu啓動

在使用 Windows 操作系統時，許多開發者可能會遇到“windows ollama gpu啓動”相關的問題，這通常涉及到 GPU 加速的配置和優化。為了幫助大家順利啓動 Ollama 並利用其 GPU 功能，我將整個過程分解為幾個關鍵步驟：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。 環境準備 在開始配置之前，我們首先需要確保安裝了 Ollama 運行所需的

User , aigc , CUDA , Python

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mob64ca14085c24 - ollama modelfile格式 train

Lambda表達式的標準格式: 由三部分組成 　　a.—些參數 　　b.一個箭頭 　　c.一段代碼格式: （參數列表)-{一些重寫方法的代碼} 　　解釋説明格式: 　　():接口中抽象方法的參數列表,沒有參數,就空着;有參數就寫出參數,多個參數使用逗號分隔 　　-:傳遞的意思,把參數傳遞給方法體{} 　　{}:重寫

System , 匿名內部類 , aigc , 抽象方法 , bard

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mob64ca12d74a10 - deepseek怎麼用api提問

深度學習模型的應用越來越廣泛，而在這些應用中，如何通過API（應用程序編程接口）詢問DeepSeek特定信息，成為了開發人們面臨的一項挑戰。本文將詳細記錄我在解決“deepseek怎麼用api提問”問題的過程，以期對遇到相似問題的開發者有所幫助。 問題背景 在一個項目中，我需要通過DeepSeek API獲取特定數據。用户場景是這樣的：我們的團隊在開發一個推薦系統，將DeepSe

數據 , API , aigc , 解決方案

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編程藝術家 - Zotero 簡明介紹

Zotero Connectors開源項目架構解析與實戰指南 Zotero Connectors作為一款優秀的開源瀏覽器擴展項目，為學術研究者提供了強大的文獻管理功能。該項目採用模塊化架構設計，支持跨平台開發，為技術愛好者和開發者提供了深入瞭解瀏覽器擴展開發的機會。 項目架構深度剖析 🔍 核心模塊化設計理念 Zotero

chrome , 加載 , aigc , bard , Git

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