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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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mob649e81593bda - idea中 copilot 插件 基本使用

在這篇文章中，我們將詳細介紹“idea中 copilot 插件 基本使用”的過程，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。無論你是新手還是有一定經驗的開發者，這些內容都能幫助你更好地掌握 Copilot 插件的使用。 環境準備 在使用 JetBrains IDEA 的 Copilot 插件之前，確保你的開發環境滿足以下要求：

使用場景 , User , 新版本 , aigc

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u_16175523 頭像

mob649e816a3664 - stable Diffusion標籤翻譯選哪個

在進行“stable Diffusion標籤翻譯選哪個”的問題解決過程時，我們需要考慮到多方面的備份策略和恢復流程，以確保在緊急情況下數據的完整性和安全性。本文將詳細闡述相關的策略和實施過程。 在最開始的備份策略中，首先需要識別可供選擇的存儲介質及其優缺點。以下是不同存儲介質的對比表格： 存儲介質 優點 缺點

數據丟失 , bash , aigc , 監控工具

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mob64ca12ec3a08 - stable Diffusion裏面Python 運行時拋出了一個異常請檢查疑難解答頁面

在使用Stable Diffusion進行圖像生成任務時，我遇到了一個常見的錯誤：“Stable Diffusion裏面Python運行時拋出了一個異常請檢查疑難解答頁面”。在調試和解決這個問題的過程中，我將相關的背景、現象、原因、解決方案、驗證方式及預防優化流程整理如下，以便可以為他人提供參考。 問題背景 在使用Stable Diffusion生成高質量圖像時，我的用户場景具體

System , aigc , 解決方案 , Python

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u_16175451 頭像

mob649e8158a948 - Ubuntu 修改ollama下載模型目錄

在處理“Ubuntu 修改ollama下載模型目錄”的問題時，我深入探索了多個層面的實現和配置選項。從環境配置開始，我穩定了軟件依賴關係。接着，我順利地編譯了所需的工具，並進行了參數調優，確保系統性能達最佳。最後，我做了一些定製開發以符合我的需求，調試過程中的技巧也幫助我更快地解決了問題。下面是我詳細記錄的過程。 環境配置 在Ubuntu環境下，進行ollama配置時，確保安裝所

aigc , 編譯過程 , 環境配置 , 調優

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u_16213342 頭像

mob64ca12dab0a2 - windows Ollama 使用gpu

在近期的開發中，我開始探索在 Windows 環境下使用 Ollama 進行 GPU 加速，為了更好地記錄這次經歷，我將過程整理成這篇博文，希望對其他開發者有所幫助。 版本對比：Ollama 的發展歷程 Ollama 作為一個開源項目，經過多個版本的迭代，逐步增強了對 GPU 的支持。以下是各個版本的重要特性及其演進： 版本 發佈日期

初始化 , 新版本 , aigc , CUDA

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u_16175507 頭像

mob649e8166179a - aigc面試

在當今信息時代，AI生成內容（AIGC）正逐漸成為業務和技術領域的重要驅動力，它不僅改變了我們的工作方式，也為面試過程帶來了新的挑戰與機遇。針對"AIGC面試"的問題，我們將深入探討該面試的背景，技術演進歷程、架構設計、性能優化、故障覆盤以及擴展應用等方面的內容，以期為這個新興領域奠定紮實的基礎。 背景定位 隨着人工智能技術特別是AIGC的快速發展，越來越多的企業開始在招聘過程中

高併發 , 架構設計 , aigc , 模態

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Chikaoya - 第5天：通風與保濕的平衡

今日核心任務： 像打理一個健康的生態系統一樣，管理好您的室內環境。 一、瞭解人體反應：為什麼室內環境至關重要？ 呼吸道黏膜的“乾旱”：冬季室內供暖設備（空調、暖氣）會使空氣濕度大幅下降，變得異常乾燥。我們的呼吸道黏膜需要保持濕潤才能有效粘附並清除空氣中的病毒、細菌和灰塵。乾燥的空氣會使其防禦能力下降，變得異常脆弱。 病菌的“温牀”：緊閉門窗雖然保暖，

高效率 , AI寫作 , aigc

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u_17479937 - 我親測7款AI論文工具，巨鯨寫作讓寫論文效率飆升200%告別拖延！

大家好，我是小研，一名正在為畢業論文苦苦掙扎的準畢業生。就在兩個月前，我還在圖書館通宵達旦，對着空白的文檔和堆積如山的文獻焦慮到脱髮。導師那句“邏輯混亂，創新點不足，重寫！”的評語，像魔咒一樣盤旋在我腦海裏。我以為我的畢業季註定要在熬夜、查重和無限修改中度過，直到我係統地測試了市面上熱門的7款AI論文工具，並最終找到了我的“畢業神器”——巨鯨寫作。它不僅救了我的論文，更讓我的寫作

論文 , AI寫作 , 參考文獻 , aigc

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u_16175447 頭像

mob649e8157aaee - docker Ollama 安裝

在這篇博文中，我們將深入探討如何在 Docker 中安裝 Ollama，這一過程涉及環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南和擴展應用。通過系統化的方法，您可以更輕鬆地解決安裝過程中可能遇到的問題。 環境準備 在開始之前，我們需要確保系統符合以下軟硬件要求： 操作系統：Linux (Ubuntu 20.04 及以上版本) 或 Windows (Windows

User , aigc , Docker

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u_17588526 頭像

圍爐聊科技 - Windows系統設置Ollama使用GPU

[ ] ✅ 前提條件 系統已安裝 CUDA，且版本需與 Ollama 兼容。 以 NVIDIA 顯卡為例，驅動版本需 ≥ 452.39（官方要求）。 Ollama 支持 計算能力 ≥ 5.0 的 Nvidia GPU，具體兼容性請參考：CUDA GPU 列表。 其他顯卡支持情況見官方文檔：GPU 支持説明。 如果系統中有多個 NVIDIA GPU，並且希望

環境變量 , 命令行 , AI寫作 , aigc , CUDA

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u_16213357 頭像

mob64ca12dea1dc - vscode插件copilot

在今天的技術世界中，VS Code 插件 Copilot 無疑成為了許多開發者的得力助手。它能夠根據代碼上下文自動生成代碼片段和建議，極大地提高了編碼效率。然而，在使用過程中，我們常常面臨各種問題。本文將通過分析背景、核心維度、特性拆解、實戰對比、深度原理以及生態擴展來剖析如何有效解決 VS Code 插件 Copilot 遇到的問題。 背景定位 隨着開發效率的日益提高，自動化工

code , bash , 代碼重構 , aigc

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u_16213345 頭像

mob64ca12db7156 - ollama模型設置為多顯卡

在使用Ollama模型進行深度學習訓練時，能夠有效地利用多顯卡資源是提升訓練效率的重要手段。然而，實際上，在設置Ollama模型為多顯卡時，用户常常會遇到一些問題。本文將詳細記錄解決“ollama模型設置為多顯卡”問題的過程，並分享一些調試和優化的經驗。 背景定位 在現代深度學習任務中，隨着數據集的規模和模型複雜度的不斷增加，訓練時間往往會顯著增加。如果無法有效利用多顯卡，可能導

配置文件 , aigc , 深度學習 , CUDA

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u_17606904 頭像

mb694a37feede5d - 2025 年使用人數最多的 AI 寫論文工具是哪個？

ChatGPT 是 2025 年全球使用最廣泛的 AI 寫論文工具，無論從用户基數、活躍度還是市場影響力來看，均遙遙領先其他同類產品。 🌟 全球領先的數據支撐 月活躍用户：7 億 +（佔全球成年人口約 10%），周活躍用户已增至 8 億 市場份額：GPT-4.0 在文本生成模型中佔 35.8%，穩居全球第一 月收入：1.42 億美元，是第二

論文 , 數據 , AI寫作 , aigc

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mob64ca12f5c08e - ConfigurableListableBeanFactory 通過getBeansWithAnnotation獲取註解beanName為

在Spring框架中，有時會遇到“ConfigurableListableBeanFactory 通過getBeansWithAnnotation獲取註解beanName為”相關的問題。這種情況往往出現在多註解bean的管理和使用上，特別是在依賴注入和組件掃描過程中。以下是解決該問題的過程記錄，涵蓋了背景、參數解析、調試步驟、性能調優、排錯指南以及生態擴展等方面。 背景定位 在某

排錯 , 性能調優 , 獲取時間 , aigc

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u_17595790 頭像

AI時代原住民 - AI時代，你最大的能力變遷：從“我不行”到“我能行”！

擁抱AI，從重構認知開始 你有沒有過這樣的瞬間？ 看到一個酷炫的效果，讀到一個精彩的觀點，冒出一個絕妙的想法……但緊接着，一個聲音在腦海裏響起：“這個太難了，我不會編程”、“我做不出這個設計”、“我實現不了”。 在過去的時代，這個聲音或許意味着思維的終點。但在今天，它恰恰應該是你行動的起點。 一、A

輸入框 , AIGC二三事 , 背景圖片 , aigc , Copilot , HTML

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AI架構師湯師爺 - 釦子Coze變現實戰：一天產出50條爆款書單視頻，每月躺賺5位數！

大家好，我是湯師爺，分享1000個行業智能體案例，幫助100W人用智能體創富~ 今天給大家帶來一個超實用的Coze工作流，3分鐘讀完一本書視頻自動化生成智能體。 這個工作流能夠自動將書籍內容轉化為帶有分鏡圖片、語音解説和字幕的短視頻。 一鍵生成剪映草稿，幫你快速產出知識類短視頻內容。 1、為啥要搞視頻自動化 1.1 搞定知識類短視頻製作太慢的問題 以前做知識類短視

coze , agent , 智能體 , AI寫作 , aigc , 人工智能

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mob649e8160b585 - ollama模型默認存儲位置

Ollama模型默認存儲位置的問題，需要對存儲和配置進行細緻的分析，以便於我們能夠更有效地利用這些模型。針對這一問題，我將從背景定位、參數解析、調試步驟、性能調優、最佳實踐以及生態擴展幾個方面進行整理，幫助大家找出解決方案。 背景定位 在開發和部署Ollama模型的過程中，默認的存儲位置頻繁導致模型無法找到或無法讀取，從而影響了應用程序的性能和穩定性。特別是在處理大規模數據時，這

System , 加載 , 存儲位置 , aigc

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mob649e81593bda - 服務器 裝 copilot

在這篇博文中，我將探討如何在服務器上安裝和配置 Copilot，確保我們的環境安全、高效且具備良好的備份與恢復策略。以下是詳細分解的步驟和方法。 備份策略 為了確保數據的安全性，我會使用思維導圖來規劃我們的備份策略，並結合存儲架構的設計來展示不同的備份方案。在選擇備份存儲介質時，我將那些常用的方法以表格形式呈現，以便於對比分析。 | 存儲介質 | 特點

bash , bc , 數據恢復 , aigc

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架構師李哲 - 告別深夜批改：用Qwen3-VL大模型打造會“理解”的作文閲卷助手

深夜十一點，李老師揉了揉發酸的眼睛，面前還有三十多篇作文等待批改。 這是無數語文教師的日常寫照——繁重的批改負擔、難以完全統一的標準、反饋到達學生手中時已失去時效性。 而在AI技術日新月異的今天，我們能否讓機器真正“理解”一篇作文的優劣？ 答案是肯定的。基於Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct大模型，我們成功打造了一款能夠深度理解中文作文的智能閲卷

數據集 , 數據 , 數據結構 , aigc , llama

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mob64ca12d0a366 - centos linux docker 部署Ollama

在這篇博文中，我將詳細記錄在CentOS Linux中使用Docker部署Ollama的過程，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。通過該記錄，您將能夠順利完成Ollama的部署並解決可能遇到的問題。 環境準備 要在CentOS Linux上部署Ollama，我們需要確保操作系統和Docker環境準備妥當。以下是必要的前置依賴： CentOS

bash , aigc , Docker

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mob649e81684ddc - Ollama docker gpu wsl2

Ollama docker gpu wsl2 是一個結合了 Ollama 的 AI 功能、Docker 的容器管理以及 WSL2 的 Windows 子系統優勢的技術方案。此文將深入探討如何在這個複雜的技術棧中高效使用 GPU。 版本對比 首先，我們來對比一下 Ollama、Docker 和 WSL2 各自的版本，分析每個版本的特點及其兼容性。 兼容性分析 在選擇版本時，

舊版 , aigc , Docker

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西安王曉楠 - 楊建允：AI搜索趨勢對留學服務行業的影響

AI搜索正深刻重塑留學服務行業，通過技術賦能和模式創新推動行業升級，同時帶來新的挑戰。主要影響在以下幾個方向： 一、AI如何改變留學服務 1.效率革新 智能選校：AI通過分析學生成績、興趣等數據，快速匹配院校，精準度提升40%以上。 文書優化：AI提供語法檢查、結構建議，但需人工補充情感深度。 引流自動化：AI搜索根據語義理解，自動匹配相關內容，精準

AI搜索 , yyds乾貨盤點 , GEO優化 , AI賦能 , AI搜索優化 , AI寫作 , aigc

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mob64ca12d1a59e - llama_index windows

llama_index windows是一個用於構建和查詢索引的數據分析庫，最近在Windows環境下使用時出現了一些問題。很多開發者在配置和使用過程中，反饋了各種疑問與挑戰。這個博文將通過詳細的步驟和技巧，幫助大家解決“llama_index windows”相關問題。 “我總是遇到llama_index在Windows上配置的問題，不知道該如何調整，尤其是環境變量和依賴庫

windows , 依賴庫 , aigc , sqlite

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u_17182302 - 2025年底，我還在用哪些AI工具？

25年底了，我還在用哪些AI工具？ 留下來的8個工具 Copilot：每月10刀，性價比之王 這個可能很反常識。網上大量詬病Copilot的帖子，説它不如Cursor和Claude Code聰明。 但它一個月10刀能包含300次調用啊！而且每次超額只要4美分。處理超長上下文任務時按次計費的性價比無需多言，而且最新的模型包括gpt codex都有，後

AIGC二三事 , AI應用 , AI , AI工具 , aigc , 人工智能 , Copilot

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