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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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mob64ca12cfa7d5 - ollama鏡像安裝

在本博文中，我們將探討如何解決“ollama鏡像安裝”問題的全過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和排錯指南。希望這個清晰的結構能夠幫助讀者高效地解決類似問題。 環境準備 在啓動“ollama鏡像安裝”之前，確保你的系統滿足以下軟硬件要求： 項目 最低要求 推薦要求

bash , aigc , Docker

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u_16213308 頭像

mob64ca12d26eb9 - llama_cpp_python 低級API

llama_cpp_python 低級API是一個用於Python環境中與Llama模型進行交互的重要工具，允許用户以底層API的方式訪問模型的各種功能。在這篇博文中，我將詳細記錄我在處理“llama_cpp_python 低級API”問題的整個過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化和生態擴展。 環境準備 在開始之前，需要準備好適合的開發環境，包括依賴的安裝。

API , aigc , ci , Python

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u_17513518 頭像

愛看C語言的BK - MySQL 21天學習計劃 - 第十九天：數據庫高可用架構

數據庫高可用架構核心技術 2025年12月17日，某電商平台因數據庫服務器突發故障，導致全國用户無法下單長達3小時，直接損失超千萬元——這樣的新聞是不是讓你意識到數據庫高可用的重要性？今天我們將深入學習如何構建能抵禦各種故障的MySQL高可用架構，讓你的數據庫系統像銀行ATM一樣全年無休。 主從複製：數據安全的第一道防線 想象一下，如果你的數據庫只有一台服務器，

數據 , MySQL , 數據庫 , AI寫作 , aigc

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u_16175507 頭像

mob649e8166179a - ollama 怎麼開啓顯卡計算

在現代深度學習的應用中，利用 GPU 進行加速計算顯得尤為重要。對於使用 Ollama 的開發者而言，掌握“如何開啓顯卡計算”是一項基礎而關鍵的技能。然而，在實際操作中，用户可能會遇到各種問題，導致顯卡計算未能正常開啓。接下來，我們將詳細記錄如何解決“ollama 怎麼開啓顯卡計算”的過程。 問題背景 在使用 Ollama 進行深度學習模型的推理以及訓練時，用户期待顯卡能夠提供加

配置文件 , aigc , 深度學習 , 顯卡驅動

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u_16213444 頭像

mob64ca12f37e8a - llamaindex pip ollama

在實際的AI和機器學習項目中，我們經常會遇到“llamaindex pip ollama”這樣的依賴管理和版本遷移問題。為了幫助開發者更好地應對這一挑戰，本文將從多個角度深入探討如何進行有效的版本對比、遷移指導、兼容性處理、實戰案例分享、性能優化和生態擴展。下面是詳細內容。 版本對比 在處理“llamaindex pip ollama”的問題時，首先需要清晰理解當前依賴庫的版本差

性能優化 , 依賴關係 , aigc , 開發者

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u_16175472 頭像

mob649e815da088 - ollama使用gpu啓動 docker

ollama使用gpu啓動 docker的過程並不簡單，特別是在需要訪問GPU資源以加速模型推理時。下面我們將詳細介紹備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、遷移方案及擴展閲讀方面的內容，以確保在處理這一問題時具備全面的解決方案。 備份策略 為了確保數據的安全與完整，我們需要制定合適的備份策略。首先，備份流程如下所示： flowchart TD A[開始備份] --

數據遷移 , bash , aigc , Docker

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mob64ca12f49f4b - huggingface llama downlaod

在這篇文章中，我們將詳細探討“huggingface llama download”相關的問題。這是一個在使用 Hugging Face 的 LLaMA 模型時，許多用户可能面臨的挑戰。下面的內容將涵蓋協議背景、抓包方法、報文結構、交互過程、多協議對比以及逆向案例等方面，幫助你更好地理解這個問題並找到解決方案。 協議背景 隨着人工智能技術的發展，Hugging Face 逐漸成為

抓包 , 數據 , HTTP , aigc

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u_16175508 頭像

mob649e81664bd9 - 離散diffusion

在現代網絡環境中，離散擴散（discrete diffusion）問題通常涉及數據在網絡中如何傳播和交互。理解這種現象對於有效地優化數據傳輸、提升通信效率至關重要。本文將系統地探討如何解決離散擴散問題，涵蓋相應的協議背景、數據抓包方法、報文結構、交互過程及工具鏈集成，最後通過一個逆向案例來進行分析。 協議背景 在離散擴散的背景下，關於數據交互可以利用四象限圖來分析各種通信協議的性

抓包 , 數據 , wireshark , aigc

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shiluodemugua_esfwwz 頭像

失落的木瓜_esfWwz - 【剪映API】向現有草稿中批量添加字幕

ADD_CAPTIONS API 接口文檔 接口信息 POST /openapi/capcut-mate/v1/add_captions 功能描述 向現有草稿中批量添加字幕。該接口用於在指定的時間段內添加字幕到剪映草稿中，支持豐富的字幕樣式設置，包括文本顏色、邊框顏色、對齊方式、透明度、字體、字體大小、字間距、行間距、縮放和位置調整等。 更多文檔 📖 更多詳細文檔和教程請訪問：https://d

aigc , Python

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u_16175493 頭像

mob649e8162c013 - ollama 多個gpu

ollama 多個gpu的描述 在當今快速發展的人工智能領域，多GPU的配置能夠顯著提升計算任務的處理能力。“ollama”是一個用於高性能機器學習的開源平台，但在多個GPU的使用中可能面臨一系列配置和性能優化的挑戰。本文將詳細記錄解決“ollama 多個gpu”問題的整個過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、性能對比和進階指南。 環境配置 為了開始使用多個GPU

性能對比 , aigc , 編譯過程 , 環境配置

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u_16213459 頭像

mob64ca12f6e9a0 - ollama的中文embedding效果

Ollama的中文embedding效果可以説是一個頗具挑戰性的課題。隨着自然語言處理技術的飛速發展，中文在embedding過程中的表現引起了越來越多的關注與研究。以下是我們在探索Ollama中文embedding效果這一問題時所經歷的過程，我們將從技術原理、架構解析、源碼分析、性能優化等多方面進行討論。 背景描述 在 2023 年初，Ollama 開始將其中文自然語言處理功能

性能優化 , aigc , 詞向量 , ci

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u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：十九、優化 RAG 檢索精度：深入解析 RAG 中的五種高級切片策略

前面幾篇文章已經深入討論過LangChain、RAG架構的細節，對RAG有了基礎的瞭解，今天重點梳理一下RAG的切片策略； 一、什麼是RAG切片 給定一個場景，我們有一本非常厚的百科全書（就像公司的員工手冊文檔或公司知識庫）。同時，我們有一個超級聰明的AI助手，他知識淵博，但有個弊端，他一次只能看一頁紙，而且給他哪一頁，他才能看哪一頁。他做不到直接從整本厚厚的書裏去尋

RAG應用 , yyds乾貨盤點 , AI寫作 , aigc , 人工智能 , RAG切片

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mob64ca12d2a342 - 40005 getStableAccessToken

在使用某個API時，有很多開發者遇到了“40005 getStableAccessToken”的問題。這個問題不僅影響了項目的實時數據訪問，還會導致服務的中斷，從而影響業務的正常運作。所以，瞭解這一問題的根源和解決方案至關重要。 背景定位 在現代應用中，【獲取穩定的訪問令牌】對於確保用户的無縫體驗十分重要。一個“40005 getStableAccessToken”的錯誤提示，通

API , 訪問令牌 , aigc , 解決方案

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Chikaoya - R語言學習計劃的第17天

今日學習主題：數據整理與清洗（二） 核心目標 掌握dplyr和tidyr包的高級數據操作，能夠靈活處理複雜數據。 一、dplyr 高級操作 1. 條件篩選與變形 # 示例數據 df - tibble( id = 1:10, value = c(5, 15, -3, 8, 20, -7, 12, 9, -1, 6), ca

數據 , AI寫作 , aigc , 嵌套 , ide

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mob649e815a6b81 - ollama指定顯卡 參數

要解決“ollama指定顯卡 參數”的問題，首先我們需要了解這個問題對業務的影響。顯卡是深度學習和模型推理的關鍵組成部分，正確的顯卡配置會顯著影響系統的運行效率和響應時間。 背景定位 在過去的幾個月裏，我們注意到使用 ollama 時，顯卡性能波動較大，導致模型推理速度不一致。這一問題使得我們在處理高併發請求時經常出現延時，直接影響了用户體驗。用户投訴率增加，這對業務的口碑造成了

正常運行 , 響應時間 , aigc , ci

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mob64ca12e91aad - vscode 安裝 GitHub Copilot Chat 失敗

在嘗試在 Visual Studio Code（VSCode）中安裝 GitHub Copilot Chat 時，我遇到了一些問題，導致安裝失敗。為了解決這個問題，我整理了一下環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南和擴展應用的相關過程，希望能幫助到其他遇到類似問題的開發者。 環境準備 在安裝 GitHub Copilot Chat 之前，需要確保以下前置依賴安裝：

code , github , aigc , 代碼塊

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u_16213411 頭像

mob64ca12eb7baf - Stable Diffusion 擴圖插件

Stable Diffusion 擴圖插件是一款強大的工具，允許用户在生成圖像時對其進行擴展和優化。本文將詳細記錄如何配置及集成該插件的整個過程，涵蓋從環境準備到實戰應用的各個方面。 環境準備 在使用Stable Diffusion 擴圖插件之前，我們需要確保我們的開發環境與技術棧是兼容的。以下是所需的技術棧及其兼容性。 # 安裝所需的庫 pip install torch

技術棧 , API , aigc , ci

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mob649e8167c4a3 - 桌面沒有copilot圖標

在使用 Windows 系統時，用户有時會發現桌面上缺少了 Copilot 圖標。這一問題可能由多種因素引起，包括系統設置、安裝問題或兼容性問題。以下是對解決“桌面沒有 Copilot 圖標”問題的詳細記錄。 環境預檢 在進行故障排查之前，首先需要對運行環境進行全面的檢查。以下是兼容性分析的四象限圖，可以幫助我們理解可能的兼容性問題： quadrantChart ti

office , bash , aigc , 安裝過程

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u_16213452 頭像

mob64ca12f55920 - centos7 安裝 ollama 很慢

在centos7安裝Ollama時，很多用户都會遇到安裝過程緩慢的問題，這可能是由於網絡條件、依賴環境等多種因素造成的。本文將詳細記錄如何解決“centos7安裝Ollama很慢”的問題，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧以及排錯指南等。 環境準備 在開始之前，確保你的服務器滿足以下前置依賴條件。我們需要安裝一些基礎庫，如curl、git等。 sudo yu

User , server , aigc , 安裝過程

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mb68738fa1c4e31 - AI 驅動下的 Google Chrome 擴展快速開發實踐：以屏幕標註工具的實現為例?

AI 驅動下的 Google Chrome 擴展快速開發實踐：以屏幕標註工具的實現為例🧣 CCF程序員大會碼力全開：方向1-工具提效-屏幕標註工具 | 圍巾哥蕭塵🧣 作者： 圍巾哥蕭塵 摘要： 本文記錄了利用百度文心快碼（Comate）參與 CCCF 大會“馬力全開 AI 加速”活動的作品開發過程。該項目目標是解決日常工作中的信息反饋效率問題，聚焦於

chrome , 開發過程 , AI寫作 , aigc , 開發者

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玫瑰互動GEO - 搜狗AI搜索GEO優化核心邏輯大揭秘附貝葉斯推理原理

摘要 本文科普搜狗AI搜索GEO優化的核心邏輯，從推理原理思路規則三方面拆解，揭示其讓品牌信息精準融入AI結果的底層邏輯，説明GEO優化對企業曝光的重要性，助力企業掌握AI時代流量密碼。 目錄 搜狗GEO優化推理原理 搜狗GEO優化推理思路 搜狗GEO優化推理規則 理解貝葉斯推理的三個核心環節 想象一

搜狗AI搜索結果優化 , 搜狗 , SEO優化技巧 , 搜索 , AI寫作 , aigc , 搜狗GEO優化

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西安王曉楠 - 楊建允：AI搜索趨勢對品牌營銷的核心影響

AI搜索趨勢下品牌營銷：從流量爭奪到AI認知權競爭 AI搜索趨勢對品牌營銷的核心影響：用户行為與流量邏輯重構 AI搜索通過多輪對話直接生成答案，改變了傳統“關鍵詞-鏈接”的單向模式。貝恩研究數據顯示，80%消費者在40%以上搜索場景依賴AI摘要，導致自然流量減少15%-25%。 極光月狐數據也顯示，AI搜索工具使用率與月活用户數呈幾何式增長，“零點擊”獲

AI搜索 , yyds乾貨盤點 , AI賦能 , AI搜索優化 , AI寫作 , aigc , AI搜索趨勢 , AI賦能品牌

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mob64ca12f86e32 - Linux ollama 下載模型命令

在我的探索過程中，我遇到了一個關於“Linux ollama 下載模型命令”的問題。在這個過程中，我採取了有效的備份策略以保證數據的安全，制定了詳細的恢復流程來應對潛在的災難場景，並整合了工具鏈以提高工作效率。此外，我還進行了日誌分析與驗證方法的研究，確保每個環節都能順暢進行。接下來，我將分享這個過程的詳細步驟。 備份策略至關重要，我的備份思路分為幾個層次。在這個基礎上，我設計了思維

System , Backup , aigc , ci

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mob649e816880fe - win版本ollama 設置指定顯卡

在Windows環境中，使用Ollama框架並希望指定特定顯卡進行圖形處理時，用户可能會面臨顯卡選擇和性能優化的問題。為了幫助解決這一問題，我將詳細描述設置顯卡的過程，包括參數解析、調試步驟、性能調優、排錯指南和最佳實踐。 背景定位 在高性能計算或深度學習的工作負載中，使用正確的顯卡是至關重要的。Windows版本的Ollama框架可能默認使用集成顯卡，這會影響性能。用户需要能夠

windows , 最佳實踐 , aigc , ci

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