tag aigc

標籤
貢獻378
473
05:52 PM · Oct 25 ,2025
miro 頭像 itchenhan 頭像 u_17171882 頭像 u_17513518 頭像 u_15795349 頭像 u_17469189 頭像 u_16213384 頭像 u_17513850 頭像 u_17507674 頭像 u_16213412 頭像 u_16213319 頭像 u_16213465 頭像

@aigc / 博客 RSS 訂閱

u_16213423 頭像

mob64ca12ee66e3 - diffusion rlhf

在使用“Diffusion RLHF”模型的過程中，我遇到了一些技術挑戰。這種模型結合了擴散模型與強化學習人類反饋（RLHF），在生成高質量數據和優化模型性能方面提供了很大的潛力。本文將記錄我解決“Diffusion RLHF”問題的經驗，具體分為幾個模塊。 背景定位 在開始之前，先給大家一個背景，講一講這個問題的起因和進展。 用户反饋：“我們的擴散模型在某些場景下生

性能調優 , 工具集 , 用户反饋 , aigc

收藏 評論

u_16213384 頭像

mob64ca12e51ecb - 如何搭建免費的Copilot

搭建免費的 Copilot：從問題到解決方案的全流程分析 在日常開發中，代碼助手工具如 Copilot 極大地提高了開發效率，幫助開發者減少了手動編碼的時間和精力。然而，商業版的 Copilot 費用不菲，因此很多開發者希望能借助免費工具或自建環境來實現類似的功能。接下來，我們將詳細講述如何搭建免費的 Copilot，涵蓋各個方面，從用户需求到實際操作，力求為大家提供一個完整的解決方

API , aigc , 解決方案 , 開發者

收藏 評論

u_16213459 頭像

mob64ca12f6e9a0 - copilot 自動測試

在 IT 行業中，隨着自動化工具的普及，"copilot 自動測試" 被越來越多的開發團隊作為提高效率和提升代碼質量的重要手段。本篇文章旨在詳細記錄解決“copilot 自動測試”相關問題的過程，並逐步深入到具體的抓包方法、報文結構、異常檢測等方面。 協議背景 首先，我們需要了解 copilot 自動測試的運行機制。以下是一個簡單的關係圖，描述了 copilot 與開發者之間的關

自動測試 , HTTP , aigc , 開發者

收藏 評論

u_17513850 頭像

Tezign特贊 - KOS 內容系統如何選型與落地？一份兼顧實踐深度與結構邏輯的全鏈路指南

過去三年，我深度參與了近20個品牌的KOS體系搭建，從快消美妝到汽車珠寶，幾乎每個團隊都走過相似的彎路：初期靠銷售熱情推進，沒兩個月就陷入“內容質量忽高忽低”的困境；銷售想做好卻摸不清方向，總部想管控又找不到抓手；好不容易產出些內容，多平台同步要反覆修改，合規風險更是像懸在頭頂的劍——尤其美妝、母嬰這類敏感行業，一次違規就能讓前期投入全白費。 這些問題的根源，從來不是“銷售

AI寫作 , aigc , KOS系統 , 小紅書KOS

收藏 評論

u_16213327 頭像

mob64ca12d70c79 - embedding 輸出維度 ollama

在處理“embedding 輸出維度 ollama”問題時，理解背景以及進行詳細的參數解析至關重要。該問題常常出現在需要對文本進行深度表示學習的場景中。接下來，我們將逐步記錄解決這一問題的過程，從背景定位到生態擴展，確保內容結構清晰且邏輯嚴謹。 在開始之前，瞭解具體場景會對分析有所幫助。 用户反饋: “我在使用 ollama 時發現嵌入的輸出維度不符合預期，導致下游模型的

使用場景 , 基準測試 , 性能調優 , aigc

收藏 評論

u_16213365 頭像

mob64ca12e08acf - llama修改

在處理 llm（大型語言模型）時，修改調整參數是個不容忽視的環節。讓我來分享一個關於如何解決“llama修改”問題的過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、錯誤集錦以及生態集成的步驟。 首先，我配置了一個乾淨的開發環境，確保所有必要的依賴都能滿足需求。以下是我的環境配置清單： 安裝依賴庫 設置Python環境 配置CUDA支持（如果需要）

API , aigc , 編譯過程 , 環境配置

收藏 評論

u_16213350 頭像

mob64ca12dcc794 - ollama 加載onnx

ollama 加載onnx的過程記錄 在使用 Ollama 加載 ONNX 模型的過程中，我遇到了一些挑戰。為了解決這些問題，我詳細記錄了整個解決過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、性能對比以及錯誤集錦。這將幫助其他開發者快速解決類似問題。 環境配置 首先，我需要確保我的開發環境正確配置以支持 Ollama 和 ONNX。下表列出了所需的依賴和版本：

加載 , aigc , 編譯過程 , 調優

收藏 評論

u_16213407 頭像

mob64ca12ea8117 - llamafactory data 數據集下載太慢

在使用 LlamaFactory 數據集時，有些用户發現下載速度緩慢，這會極大地影響數據集的使用效率。本文將詳細説明如何解決 “LlamaFactory 數據集下載太慢” 的問題，分為幾個模塊步驟進行解釋，以確保您順利下載並使用數據集。 環境準備 在開始之前，必須確保環境已準備好。這裏列出了所需的前置依賴和版本兼容性。 前置依賴安裝： 序號

數據集 , aigc , 創建目錄 , Python

收藏 評論

u_16175449 頭像

mob649e81583204 - Stable Diffusion 清理被佔用的顯存 秋葉包

在使用人工智能圖像生成模型如 Stable Diffusion 時，用户常常遇到顯存被佔用的問題。這一現象不僅會影響模型的性能，還可能阻礙用户的正常使用。用户的需求簡單明瞭：希望能有效地清理被佔用的顯存。這個問題的解決和優化過程可以分為幾個重要的部分。 背景定位 隨着生成對抗網絡（GAN）、擴散模型等技術的迅速發展，Stable Diffusion作為圖像生成領域的佼佼者，被越來

架構設計 , aigc , 解決方案 , 性能提升

收藏 評論

u_16175522 頭像

mob649e8169ec5f - ollama 顯卡 混搭

在深度學習領域，顯卡的種類和性能差異可能導致在使用“ollama”框架時出現“顯卡混搭”的問題。本博文將從多個方面記錄解決這一問題的過程，以便於將來的參考。以下將詳細介紹環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、配置調優和最佳實踐。 環境預檢 在開始之前，我們需要確保系統滿足所需的基本條件。以下是系統要求的表格： 組件 最小要求

優先級 , aigc , 安裝過程 , CUDA

收藏 評論

u_16213667 頭像

mob64ca140c75c7 - vue仿deepseek聊天

前言 本次算是做了一個小小的專題吧，“Nodejs + WebSocket + Vue實現聊天室功能”，目前還在一步一步推進，之前已經可以一對一、一對多聊天了，今天就來創建羣聊組，加入羣聊組等，同時項目中加入了全局message提示框，有興趣的可以去看看。 如果您還沒有看過之前的文字，請點擊下方鏈接查看！ 推薦文章：

vue仿deepseek聊天 , 一對一 , aigc , bard , 羣組 , Json

收藏 評論

u_16175443 頭像

mob649e8156b567 - python 直接調用stable diff

在這篇文章中，我將詳細記錄如何使用 Python 直接調用 Stable Diffusion。Stable Diffusion 是一款強大的文本到圖像生成模型，我將以自信的方式分享我的環境準備、集成步驟、配置詳細、實戰應用、排錯指南和生態擴展。 環境準備 要成功運行 Stable Diffusion 生成圖像，我們需要準備合適的環境。首先，我們需要確保使用的技術棧是兼容的。以下是

技術棧 , API , aigc , Python

收藏 評論

miro 頭像

mb6900529f6798c - React Hooks實戰：這5個自定義Hook讓我的開發效率提升了50%

React Hooks實戰：這5個自定義Hook讓我的開發效率提升了50% 引言 自React 16.8引入Hooks以來，函數式組件的能力得到了極大的擴展。Hooks不僅簡化了狀態管理和副作用處理，還通過自定義Hook實現了邏輯的複用。在實際開發中，合理地封裝和使用自定義Hook可以顯著提升代碼的可維護性和開發效率。 在這篇文章中，我將分享5個經過實戰檢驗的自定義Hook，

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

收藏 評論

u_16213349 頭像

mob64ca12dc88a3 - ollama linux國內下載

ollama linux國內下載的支持逐漸受到關注，但由於某些原因，直接下載可能會面臨困難。本文將詳細講解如何在國內順利下載和配置ollama Linux，幷包含環境配置、編譯、參數調優、定製開發、性能對比以及生態集成六個部分。 mindmap root 環境配置 ├─安裝依賴 │ ├─curl │ ├─gcc │

測試階段 , aigc , 環境配置 , Docker

收藏 評論

u_17171882 頭像

Chikaoya - 第二週：滋陰潤燥，內在平衡 (第8天 - 第14天)

本週重點： 外界寒冷乾燥，室內暖氣炙烤，人體津液易耗傷，出現“內燥”。本週目標是滋潤內外，維持體液平衡。 第8天：主動飲水，潤肺防燥 今日核心任務： 像灌溉一片亟待滋潤的園地一樣，有規律地為身體補充水分。 一、瞭解人體反應：為什麼冬天更易“缺水”？ “隱性失水”加劇：冬季雖然體感不熱，但通過呼吸（呼出的都是飽和水蒸氣）和皮膚（乾燥空氣會帶走更多水

AI寫作 , ee , aigc

收藏 評論

u_15795349 頭像

西安王曉楠 - 楊建允：AI搜索優化如何賦能私域電商？

AI搜索優化和私域電商的匹配，核心在於用AI精準捕獲流量，再用私域高效轉化和沉澱用户，形成“獲客-運營-復購”的閉環。 一、AI搜索優化如何賦能私域電商？ 1.精準捕獲流量： AI通過語義理解動態匹配用户搜索意圖，比如美妝品牌用AI優化後，答案提及率從12%提升至48%，轉化率增長2.3倍。 2.智能內容生成： 自動生成符合消費場景和消費需求的推薦內

AI搜索 , AI賦能私域 , GEO優化 , AI賦能 , AI搜索優化 , AI寫作 , aigc

收藏 評論

miro 頭像

mb6900529f6798c - Vue 3性能優化實戰：7個讓你的應用提速50%的必知技巧

Vue 3性能優化實戰：7個讓你的應用提速50%的必知技巧 引言 Vue 3作為當前最流行的前端框架之一，憑藉其響應式系統、組合式API和出色的性能表現，贏得了開發者的廣泛青睞。然而，隨着應用規模的擴大，性能問題往往成為制約用户體驗的關鍵因素。本文將深入探討7個經過實戰驗證的Vue 3性能優化技巧，幫助你將應用性能提升50%甚至更高。這些技巧覆蓋了從編譯時優化到運行時優化的多個層

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

收藏 評論

u_16099361 頭像

16099361 - Llama3大模型原理代碼精講與部署微調評估實戰 網盤

The Foundry Mari for Mac是Mac平台上一款能夠繪製任何你想要模型的3D紋理繪畫圖制軟件。The Foundry Mari Mac版具有充分的三平面投影的優勢，提供了多種模式和過濾器，以實現更高效的工作流程。 The Foundry Mari mac版功能特色 Mari是無限制的3D繪畫，它結合了強大的性能和性能，即使是

工作流程 , 3d , aigc , bard , 紋理貼圖

收藏 評論

u_16099325 頭像

數據小築 - git基本使用方法_51CTO博客

一：安裝 Windows下載安裝： https://git-scm.com/ Linux下載安裝： sudo apt update sudo apt install git 安裝完畢之後第一次使用會設置基本配置： git config --global user.name "你的用户名" git confi

暫存區 , 工作區 , aigc , bard , Git

收藏 評論

u_16099240 頭像

陌陌香閣 - 【數學】解方程

題目傳送門 題目大意 給定 \(n\) 個方程，\(Q\) 次詢問，每次詢問區間 \([l,r]\) 中有多少個數是這 \(n\) 解題思路 算法：離散化 + 前綴和（離線算法）。 前置算法模板：離散化、前綴和。 看到區間首先想到將這 \(n\) 個方程的解標記起來（一個數是方程的解則標記為 \(1\)，否則為 \(0\)），求這個標記數組的區

數組 , 前綴和 , i++ , aigc , bard

收藏 評論

miro 頭像

mb6900529f6798c - Vite 5大性能優化技巧：我的項目構建速度提升了50%，你也能做到！

Vite 5大性能優化技巧：我的項目構建速度提升了50%，你也能做到！ 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 作為下一代前端構建工具，憑藉其基於原生 ES Modules 的設計和快速的冷啓動能力，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。 在我的一箇中型項目中，通過一系列優化措施

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

收藏 評論

u_16175490 頭像

mob649e816209c2 - ollama linux連接GPU

在現代的計算機圖形學和深度學習領域，將處理大規模數據任務和快速運算的能力與高效的計算硬件結合是一個極具挑戰的技術需求。尤其是對於利用 GPU 進行加速的計算任務，確保 Linux 系統與 GPU 的良好連接和性能優化是實現高效運算的基礎。本文將詳細記錄解決“ollama linux連接GPU”問題的全過程，包括背景定位、演進歷程、架構設計、性能攻堅、故障覆盤以及擴展應用。 背景定位

數據 , 架構設計 , aigc , 迭代

收藏 評論

miro 頭像

mb6900529f6798c - SpringBoot3性能翻倍的7個冷門技巧，第5個連官方文檔都沒明説！

SpringBoot3性能翻倍的7個冷門技巧，第5個連官方文檔都沒明説！ 引言 Spring Boot 3作為Java生態中最流行的框架之一，其性能和易用性一直是開發者關注的焦點。雖然官方文檔提供了大量優化建議，但仍有不少隱藏的技巧可以顯著提升應用性能。本文將深入剖析7個鮮為人知的性能優化技巧，其中第5個甚至未被官方文檔明確提及，卻能帶來意想不到的性能提升。無論你是剛剛接觸Spr

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

收藏 評論

u_16175497 頭像

mob649e8163af7d - ollama訪問網絡插件

ollama訪問網絡插件是一種為了使開發者能夠更便捷地接入網絡服務而設計的工具。為了幫助大家更好地使用和配置該插件，本文將詳細記錄這個過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南和生態擴展。 環境準備 在開始之前，需要確保開發環境與ollama訪問網絡插件的兼容性。以下是兼容的技術棧四象限圖： quadrantChart title 技術棧兼容性

API , aigc , JAVA , 訪問網絡

收藏 評論