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mob649e816880fe - AIGC FOR MAC

AIGC FOR MAC 是一個集成各種人工智能內容生成工具的框架，旨在提升macOS用户的內容創作效率。隨着AIGC（人工智能生成內容）在各個領域的廣泛應用，許多Mac用户希望在其設備上能夠快速、便捷地生成高質量的文本、圖像和多媒體內容。然而，在使用AIGC FOR MAC時，用户常常面臨性能、兼容性、特性實現和技術選擇等多重挑戰。 背景定位 在當今迅速演變的數字化時代，AIG

HTTP , aigc , 人工智能 , Python

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u_16213320 頭像

mob64ca12d5604e - ubuntu ollama 下載模型 在哪裏

在使用 Ubuntu 系統的過程中，我遇到了一個問題：如何下載和管理 Ollama 模型。在這一過程中，我整理了相關的技術原理和架構解析，旨在幫助更廣泛的社區瞭解這個問題。 首先，我將簡單介紹一下 Ollama 模型的下載流程。這一流程可以分為以下幾步： flowchart TD A[準備環境] -- B[安裝 Ollama] B -- C[查看可下載模型]

數據 , API , 遠程服務器 , aigc

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u_16213430 頭像

mob64ca12f028ff - denoising diffusion probabilistic models for building extraction

在這篇博文中，我將向大家展示如何實現在建築提取任務中的去噪擴散概率模型（denoising diffusion probabilistic models），這一技術近年來在圖像處理領域展現了良好的表現。我們將系統性地覆蓋環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、錯誤集錦和生態集成等內容。 環境配置 首先，為了順利進行項目的構建，環境配置非常重要。以下是我所使用的環境和軟件包列表：

aigc , 編譯過程 , 環境配置 , Python

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u_16213325 頭像

mob64ca12d68df5 - LangChain4J

在當今的開發環境中，隨着技術的迅猛發展，開發者經常面臨不同版本之間的轉移和兼容性問題。其中，“LangChain4J”作為一種新興的工具，提供了更為高效的處理方式，但也帶來了遷移、兼容性及性能優化等諸多挑戰。本文將圍繞這些問題進行詳細探討，包括版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南及性能優化等方面。 版本對比：特性差異 在對比“LangChain4J”的不同版本時，我

性能優化 , System , 新版本 , aigc

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mob64ca12eab427 - llamafactory 全參數微調顯存

llamafactory全參數微調顯存問題的解決方案 在AI研發的過程中，全參數微調顯存問題逐漸顯露出其重要性。隨着模型規模的不斷擴大和訓練數據的增加，如何有效管理顯存變得尤為關鍵。llamafactory框架的使用也推動了這一問題的複雜性。在這篇覆盤記錄中，我們將深入分析和解決llamafactory的全參數微調顯存問題，確保在數據處理與模型訓練中能高效利用硬件資源。 背景定位

使用場景 , 數據 , aigc , 數據處理

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u_16213410 頭像

mob64ca12eb3858 - docker離線部署stable diffusion

在本篇博文中，我們將介紹如何“docker離線部署stable diffusion”的詳細過程。這一解決方案將涵蓋從環境準備到擴展應用的多個階段，確保您可以順利部署並運行Stable Diffusion模型。 環境準備 在進行Docker離線部署之前，確保您的系統符合以下硬件和軟件要求。 軟硬件要求 項目 規格

bash , aigc , Docker

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mb6900529f6798c - Python開發者必看：10個被低估的Pandas技巧，第三個讓我效率翻倍！

Python開發者必看：10個被低估的Pandas技巧，第三個讓我效率翻倍！ 引言 在數據科學和數據分析領域，Pandas無疑是Python生態系統中最強大的工具之一。然而，許多開發者僅停留在基礎的read_csv、groupby和merge操作上，忽視了Pandas隱藏的高效功能。本文將分享10個被嚴重低估的Pandas技巧，這些技巧不僅能提升代碼的可讀性，還能顯著提高數據處理

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob649e8156b567 - LangChain UnstructuredExcelLoader

LangChain UnstructuredExcelLoader 是一種用於處理和解析非結構化 Excel 數據的工具。隨着數據分析的複雜性增加，越來越多的企業需要在大量信息中提取有價值的洞見。在此背景下，如何有效使用 LangChain UnstructuredExcelLoader 變得尤為重要。本文將詳細探討在使用該工具時可能遭遇的問題及解決方案。 背景定位 在企業數據處

數據 , 初始化 , aigc , 數據處理

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u_16213464 頭像

mob64ca12f831ae - LangChain 集成android

在本文，我將詳細闡述如何將 LangChain 集成到 Android 應用程序中的過程。這個過程涵蓋了環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南以及性能優化，以確保你能順利完成集成。我們將漸進地探索每個部分，幫助你掌握整個流程。 環境準備 在開始之前，首先需要確保開發環境的兼容性。以下是所需的技術棧： Android Studio 4.1 及以上 Kot

技術棧 , aigc , Android , Python

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itchenhan 頭像

IT陳寒 - Redis性能翻倍的5個冷門技巧：從每秒2萬到5萬的實戰優化之路

Redis性能翻倍的5個冷門技巧：從每秒2萬到5萬的實戰優化之路 引言 Redis作為高性能的內存數據庫，廣泛應用於緩存、消息隊列和實時數據分析等場景。然而，隨着業務規模的增長，許多開發者會發現Redis的性能逐漸成為瓶頸。本文將從實戰角度出發，分享5個被大多數開發者忽略的冷門優化技巧，幫助你將Redis的QPS（每秒查詢率）從2萬提升到5萬甚至更高。這些技巧不僅基於Redis的

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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itchenhan 頭像

IT陳寒 - Vite 4.0 性能優化實戰：5個關鍵配置讓你的構建速度提升50%

Vite 4.0 性能優化實戰：5個關鍵配置讓你的構建速度提升50% 引言 在前端開發領域，構建工具的性能直接影響開發效率和部署速度。Vite 作為新一代前端構建工具，憑藉其原生 ES Modules 支持和極快的冷啓動速度，已經成為許多開發者的首選。隨着 Vite 4.0 的發佈，其性能進一步優化，但如何通過合理配置最大化發揮其潛力，仍然是許多團隊關注的重點。 本文將深入探

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob649e81586edc - 怎麼在idea中安裝Aone Copilot

如何在IDEA中安裝Aone Copilot 在這個快速發展的軟件開發領域，很多開發者在尋求提高工作效率的工具，其中Aone Copilot作為一款智能編程助手，越來越受到大家的關注。它能夠幫助我們智能補全代碼、解釋變量和提供使用建議，大幅提升開發效率。不過，如何在IDEA中安裝Aone Copilot呢？ 問題背景 在嘗試將Aone Copilot集成到IntelliJ I

新版本 , 加載 , aigc , 重啓

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itchenhan 頭像

IT陳寒 - React Hooks 最佳實踐：5個讓開發效率翻倍的高級模式

React Hooks 最佳實踐：5個讓開發效率翻倍的高級模式 引言 自React 16.8引入Hooks以來，函數式組件的能力得到了質的飛躍。Hooks不僅簡化了狀態邏輯的複用，還大幅提升了代碼的可讀性和可維護性。然而，隨着項目複雜度的增加，如何高效、優雅地使用Hooks成為了開發者必須面對的挑戰。本文將深入探討5個高級React Hooks模式，這些模式經過社區驗證，能夠顯著

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob64ca12ed4084 - 如何訓練stable diffusion python

在這篇博文中，我將詳細描述如何訓練Stable Diffusion Python模型的過程，解決過程中遇到的問題，分析根因並提出有效的解決方案，最後進行驗證測試和優化建議。這一系列的步驟將確保模型訓練的順利進行。 問題背景 在進行Stable Diffusion模型訓練的過程中，我遇到了多個技術性挑戰。具體來説，模型訓練效率低下，內存佔用過高，並且在GPU利用率方面表現不佳。這些

參數設置 , aigc , 解決方案 , CUDA

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mob64ca12ed4084 - langchain的LCEL

在處理“langchain的LCEL”問題時，我們需要從多個方面入手，制定詳細的備份策略、恢復流程、災難場景應對、工具鏈集成、預防措施以及具體的案例分析。以下是整理後的覆盤記錄。 langchain的LCEL問題描述 “langchain的LCEL”問題主要是指在使用LangChain進行鏈式任務時，鏈的執行過程中出現的異常情況。這可能導致數據丟失或跌出預期結果，因此，對其進行備

數據 , bash , 數據恢復 , aigc

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mob64ca12f028ff - 設置ollama模型地址和遷移

設置Ollama模型地址和遷移 在進行Ollama模型地址設置和遷移時，我們需要全面瞭解各個版本的特性差異，如何進行配置，以及怎樣處理兼容性問題。接下來我們將深入探討這幾個步驟，提供圖表和代碼示例，確保你能順利完成遷移過程。 版本對比 在Ollama的不同版本中，各自的特性差異顯而易見。我們用一個表格來顯示這些差異，並用Mermaid四象限圖展示各個版本的適用場景匹配度。

性能優化 , 配置文件 , yaml , aigc

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u_16213319 頭像

mob64ca12d52440 - deepin安裝ollama

在這篇博文中，我將詳細講解如何在Deepin上安裝Ollama，並記錄整個過程，涵蓋必要的環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和擴展應用。 Deepin安裝Ollama 在Deepin操作系統上，Ollama是一個有趣且強大的工具，用於處理大量數據和機器學習模型。為了確保順利安裝，我將以下內容整理成一個完整的指南。 環境準備 在正式開始之前，我們需要確保系統符

機器學習 , bash , aigc , 2d

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alijishu 頭像

阿里雲開發者 - 通義千問預體驗，如何讓 AI 模型應用“奔跑”在函數計算上？

AIGC 浪潮已來，從文字生成到圖片生成，AIGC 的創造力讓人驚歎，更多人開始探索如何使用 AI 提高生產效率，激發更多創作潛能，然而在實際應用中，AI 技術的高門檻仍然讓很多人望而卻步，普通開發者或者沒有太多編程經驗的人是否也能簡單、快速部署一個 AI 模型應用，享受到科技發展帶來的紅利呢？ 阿里雲函數計算團隊全新上線“Serverless 一鍵部署通義千問預體驗、文生圖、圖生圖、圖生文、文生

函數 , ai開發 , 阿里雲 , aigc , 人工智能

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rongyunrongcloud 頭像

融雲RongCloud - 《社交泛娛樂出海作戰地圖》加印領取啦！

全網都在找的、內容紮實形制精煉的 行業首款 融雲《社交泛娛樂出海作戰地圖》 響應需求，驚喜加印啦！ 久等的大家點擊上圖或閲讀原文獲取吧~ 關注【融雲全球互聯網通信雲】瞭解更多 發佈以來，《地圖》兩次加印均被搶購一空。 公眾號後台、朋友圈、一對一私聊各種渠道，加印呼聲持續不斷！ 感謝大家的喜歡，為回饋大家的久候和熱情，我們一次開放了兩種渠道： 需要一點耐心的免費通道，限量供應

音視頻 , 模塊化 , aigc , 地圖 , 社交

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ntksol 頭像

歐雷 - 對前端同行的最後一次勸誡

不知為啥，我有那種有點無法自控的愛管閒事兒的臭毛病，因而在有的微信羣中把自己羣暱稱改成了「熱心網友」。 最近有些同行在找工作，刷八股文，問某種面試題該怎麼回答，諸如此類。 看到他們那樣，我心裏就急得上躥下跳的——明明前方是火坑，咋還接二連三看似心甘情願地往裏跳呢？？？ 在當下這個時間點，我的同行絕大部分是以 HTML、CSS、JavaScript 等為核心的「Web 前端」，他們之中絕大部分是業務

職業發展 , 低代碼 , 前端工程師 , aigc , 人工智能

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德育處主任 - 推薦十幾款AI繪畫應用

點贊 + 關注 + 收藏 = 學會了 本文簡介 本文不講 Stable Diffusion 和 Midjourney，這兩個太火了，屬於AI繪畫屆的標杆產品。市面上的文章也很多，我也在寫 Stable Diffusion 相關的文章，有興趣的工友可以去瞧瞧。 本期推薦的是這兩個之外的AI繪畫產品。我以最温can柔bao的方式測試，畫手！這是所有AI都要過的一道坎。而且每款AI工具只給它一次機會（只

藝術家 , 圖片 , 照片 , aigc , 人工智能

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k21vin 頭像

德育處主任 - 『SD』平鋪紋理Tiling

點贊 + 關注 + 收藏 = 學會了 本文簡介 現在，Stable Diffusion 也可以生成平鋪圖了。 平鋪圖是什麼東東呢？它是一個可以無限拼接且不重疊、不留空隙的圖片。 舉個例子，我用 SD 生成一張內容是星星的平鋪圖。 這個圖片看上去沒啥特別，但如果我們把它橫向和豎向無限拼接，它又真的可以拼接上喔。 上面這張圖的分辨率是 512 512。我在 PS 創建一個 1024 1024 的

設計 , aigc , 人工智能 , stable-diffusion

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bobo_yf 頭像

球球 - stable diffusion 控制空間構圖 -ControlNet Depth

ControlNet，使得 Stable Diffusion 可以接受條件輸入來指導圖像生成過程，從而開啓了AI生圖的可控時代。其中，開源的 ControlNet 模型包括如 OpenPose 姿勢識別、Canny 邊緣檢測、Depth 深度檢測 等等，每種模型都有其獨特的特性。本文將深入探索 Depth 深度檢測 的工作流程和應用實例，展示其如何幫助我們控制姿勢、轉換性別或物種、修改材質以及創建

設計 , aigc , 人工智能 , stable-diffusion , depth

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維李設論 - 面向垂類場景的智能化低代碼引擎

背景介紹 在通信領域中，不同客户的數字化場景存在多種個性化大屏的定製需求，常見業務範圍涵蓋政務、金融、教育、工業、傳媒、互聯網等行業領域。然而，面對如此巨大的產業痛點訴求，傳統低代碼領域卻存在數據監控粒度不統一、定製化研發成本高、版本維護難度大等問題，嚴重影響了客户的交付效率及使用感知。 需求説明 基於產品的業務需求，通過抽離功能模板將整個產品層次的需求提升到企業級甚至行業級的痛點需求，而在當

大前端 , 低代碼 , 前端工程師 , 數據可視化 , aigc

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