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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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程序員洲洲 - 【TextIn大模型加速器 + 火山引擎】用Coze+TextIn+飛書搭建全自動論文處理AI工作流

一、前言：科研文獻處理的痛點與AI工具的破局之道 上週三晚上十點，實驗室的燈還亮着。我對着電腦裏十幾篇待整理的英文論文，第5次打開 PDF 閲讀器、OCR 工具、Excel 表格來回切換 —— 剛把一篇多欄論文的摘要提取出來，格式就亂成了一團；公式識別錯誤導致數據核對返工，好不容易整理完的關鍵詞，還得手動複製粘貼到團隊共享表格裏。 作為一名科研工作者，文獻處理早已成了

鏈路 , 數據 , midjourney , aigc , 文檔解析

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mob64ca12eaf194 - redis stable 安裝包下載地址

在本文中，我們將詳細描述如何下載並安裝 Redis 的穩定版安裝包，並配置環境以便讓 Redis 在您的系統上正常運行。Redis 是一個開源的鍵值數據庫，極為流行且高效，適用於許多應用場景。接下來將從環境準備開始，將整個過程分解為多個步驟，提供詳盡的指南和優化技巧，確保您能順利完成安裝。 環境準備 在安裝 Redis 之前，需要確保您的系統滿足以下軟硬件要求：

redis , 安裝包 , aigc

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西安王曉楠 - 從SEO到GEO：AI搜索如何重塑企業流量獲取路徑？

從傳統SEO到GEO：企業如何應對AI搜索帶來的營銷新挑戰 AI搜索趨勢正深刻重塑企業營銷格局，生成式引擎優化（GEO）作為應對這一變革的核心策略，已在多個行業展現出顯著價值。以下結合理論框架和實踐展開分析： AI搜索趨勢對營銷的變革性影響 1.流量分配重構 生成式AI（如DeepSeek、ChatGPT）直接整合多源信息生成結構化答案，用户點擊需

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

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mob64ca12df9869 - python 使用langchain構建自己的RAG

在這篇博文中，我將詳細記錄“python 使用langchain構建自己的RAG”的整個過程，涵蓋從版本對比到生態擴展的各個方面，力求全面而直白地呈現相關技術知識和實踐經驗。 版本對比 隨着“langchain”庫的演進，不同版本之間的功能和性能也發生了顯著變化。為了幫助用户理解這些變化，這裏展示了兼容性分析的時間軸，以及性能模型的差異。 時間軸如下： timeline

新版本 , 舊版 , 依賴庫 , aigc

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mob64ca12f2c96c - stable diffusion seed值

在近年來生成模型的浪潮中，Stable Diffusion 技術廣受歡迎，尤其是其“seed值”的處理。seed值決定了生成內容的可重複性以及在相似輸入條件下輸出的多樣性。本文將圍繞如何解決相關問題進行探討，包括版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南、性能優化等內容，助力深入理解和高效應用Stable Diffusion技藝。 版本對比 在Stable Diffusi

性能優化 , 新特性 , 生成模型 , aigc

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Java後端的Ai之路 - AI模型-MCP詳解（秒懂版）

解釋 MCP (Model Context Protocol) = 模型上下文協議，簡單説就是AI界的"通用USB-C接口"，讓不同AI模型能用統一方式連接各種工具和數據源。 Function Call = 函數調用，是AI模型內置的"個人技能"，比如GPT-4自帶的"查天氣"功能。 一、MCP vs Function Call：核心區別

函數調用 , 文心一言 , 數據 , API , aigc

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mb6900529f6798c - SpringBoot 3.0實戰：用這5個冷門技巧讓你的啓動速度提升50%

SpringBoot 3.0實戰：用這5個冷門技巧讓你的啓動速度提升50% 引言 SpringBoot因其"約定優於配置"的理念和快速開發的特性，已經成為Java生態中最流行的框架之一。然而，隨着項目規模的擴大，啓動時間逐漸成為開發者關注的痛點。特別是在微服務架構下，服務重啓頻繁，啓動時間的優化直接影響到開發效率和部署體驗。 SpringBoot 3.0基於Spring Fr

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob649e81637cea - 微調LLAMA腳本

微調LLAMA腳本是提升大型語言模型性能的重要手段。通過對預訓練模型進行定製化調整，可以使其在特定任務上表現得更加優異。以下是我在這個過程中整理的實用指南，涵蓋從環境準備到生態擴展的各個方面。 環境準備 在開始之前，我們需要確保構建環境的正確性和兼容性。不同的技術棧版本之間可能會存在一些不兼容的地方，因此需要注意下面的版本兼容性矩陣： 組件

技術棧 , aigc , 代碼示例 , Python

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u_17513518 頭像

愛看C語言的BK - MySQL 21天學習計劃 - 第十三天：存儲過程與函數

今天我們將進入 MySQL 數據庫編程的核心部分——存儲過程與函數。如果你之前學過其他編程語言，你可以把存儲過程理解為數據庫中的"函數"或"子程序"，它們能幫你把複雜的 SQL 邏輯封裝起來，實現代碼複用和權限控制。想象一下，當你需要反覆執行一段包含十幾行 SQL 的業務邏輯時，存儲過程能讓你像調用函數一樣簡單地完成這一切！ 存儲過程基礎：從創建到調用 存儲過程（St

MySQL , 存儲過程 , AI寫作 , aigc , SQL

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mob649e815f494b - stable diffusion 數組越界

在使用 Stable Diffusion 生成圖像或文本時，開發者可能會遇到數組越界這類問題。數組越界通常指的是試圖訪問數組中不存在的元素，這可能導致程序崩潰或出現不穩定的行為。以下是如何解決 Stable Diffusion 數組越界問題的詳細過程。 背景定位 在機器學習和深度學習的應用中，Stable Diffusion 是一種廣泛使用的生成模型。根據技術文獻： “Stabl

生成模型 , 數組越界 , aigc , 深度學習

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mob649e815b5994 - VS2019安裝Copilot

在本文中，我們將詳細探討如何在Visual Studio 2019（VS2019）中安裝GitHub Copilot。這一過程將涵蓋從環境準備到擴展應用的各個方面，確保你可以順利完成安裝並進行有效配置。 環境準備 在安裝GitHub Copilot之前，確保你的開發環境滿足以下前置依賴。 組件 版本 狀態

User , aigc , 重啓 , Visual

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mob64ca12d12b68 - docker ollama 國內鏡像源

對於正在使用 Docker 和 Ollama 的開發者來説，配置國內鏡像源是一個相對常見的需求。尤其是在中國，由於網絡環境的制約，使用 Docker Hub 的原始鏡像常常會遇到速度慢、下載失敗等問題。因此，本文將圍繞如何解決“Docker Ollama 國內鏡像源”問題展開講述，描述這一過程的背景、演進歷程、架構設計、性能攻堅、覆盤總結以及擴展應用。 背景定位 隨着容器化技術的

鏡像源 , 架構設計 , aigc , Docker

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mob64ca12f8da8d - windows gpu模式下運行ollama

在“Windows GPU模式下運行Ollama”的過程中，我們遇到了一系列技術問題與解決方案。本文將系統地記錄這一過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南以及生態擴展，以便其他開發者能更好地參考和借鑑。 環境準備 搭建“Windows GPU模式下運行Ollama”環境的第一步是進行依賴安裝。以下是所需軟件及其版本的兼容性矩陣：

windows , aigc , ci , CUDA

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mob64ca12d9e536 - linux安裝ollama再gpu運行

在這篇博文中，我們將詳細記錄 Linux 上安裝 Ollama 並在 GPU 上運行的過程。以下內容將包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧及排錯指南，旨在提供一個全面的解決方案。 環境準備 在開始之前，我們需要確保我們的環境已經準備好。這包括安裝必要的依賴項和工具。以下是我們將要安裝的前置依賴項列表： Docker NVIDIA 驅動 NV

bash , aigc , Docker

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mob64ca12d74a10 - tdengine create table if not exists 報錯Table already exists in other stable

在使用 TDengine 數據庫時，我們可能會遇到 create table if not exists 報錯 Table already exists in other stable 的問題。這個問題通常是在嘗試創建表時，表名已經在其他關聯穩定的表中存在的情況下產生的。對此，我將分享我的思考過程以及如何解決這個問題。 問題背景 在進行大數據分析和實時數據處理時，TDengine

數據庫 , aigc , 解決方案 , Python

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mob64ca12df5e97 - Ubuntu 部署 ollama

Ubuntu 部署 Ollama 的完整指南 在這篇文章中，我們將詳細探討如何在 Ubuntu 系統上部署 Ollama。這一過程涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南和擴展應用。希望你能輕鬆順利地完成這項工作！ 環境準備 軟件與硬件要求 硬件要求： CPU：至少 2 核心 內存：至少 4GB RAM 存儲：至

配置文件 , bash , aigc , Ubuntu

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mob64ca12dedda8 - ollama Windows 怎麼使用GPU

在使用 Ollama 進行開發時，許多用户希望能夠利用其強大的 GPU 加速能力，尤其是在 Windows 操作系統上。然而，很多人可能會發現實現這一點並不那麼簡單。本文將詳細記錄如何解決“ollama Windows 怎麼使用GPU”這一問題，包括使用GPU的背景，可能遇到的錯誤現象，根因分析，具體的解決方案，以及後續的驗證和預防措施。 問題背景 在近年來的開發中，隨着數據處理

驅動程序 , aigc , 解決方案 , CUDA

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mob64ca12f2c96c - LLAMA 體驗

LLAMA體驗的描述 在現代信息技術的快速發展中，我們常常面臨着如何有效利用大規模語言模型（LLM）的問題。LLAMA（Large Language Model Meta AI）是由Meta開發的一款模型，其在自然語言處理的應用場景中展現出了強大的能力。但是，如何解決使用LLAMA過程中遇到的體驗問題，成為了技術演進的重要課題。在這篇博文中，我將詳細記錄解決LLAMA體驗問題的整個過

性能優化 , aigc , 應用場景 , 技術原理

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Chikaoya - 第10天：皮膚護理升級

今日核心任務： 像呵護一件珍貴的絲綢衣裳一樣，温柔對待您的皮膚。 一、瞭解人體反應：為什麼冬季皮膚首當其衝？ 皮脂腺與汗腺的“冬眠”：低温使得皮脂腺和汗腺的分泌功能顯著減弱。皮脂膜是皮膚最外層的保護層，它的變薄和缺失，導致皮膚鎖水能力急劇下降。 內外夾擊的“乾燥”：外部是乾燥寒冷的空氣，內部是暖氣房加劇的水分蒸發。皮膚角質層的水分被大量奪走，變得乾燥

eee , AI寫作 , aigc

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mob64ca12e77061 - llama運行命令

llama運行命令是一種強大的工具，能夠幫助我們更高效地進行各種計算和數據處理。在使用llama命令的過程中，我們可能會遇到一些問題。本文將通過環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、生態集成和進階指南等方面，指導大家如何成功解決“llama運行命令”的問題。 環境配置 首先，請確保你的環境已準備好。以下是適用於llama的環境配置思維導圖，幫助你直觀理解各個組件： mind

複雜度 , 數據可視化 , aigc , 數據處理

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愛看C語言的BK - MySQL 21天學習計劃 - 第十五天：視圖與遊標

視圖：數據的虛擬窗口 在數據庫操作中，我們經常需要反覆執行復雜的查詢語句。例如，人力資源部門可能需要頻繁查詢員工的基本信息和薪資情況，這通常涉及多表連接。如果每次都編寫完整的SQL語句，不僅效率低下，還容易出錯。這時，視圖就能幫我們解決這個問題。 視圖的創建與管理 視圖是基於SQL查詢結果的虛擬表，它本身不存儲數據，而是動態引用底層表的數據。創建視圖的基本語法如

字段 , 查詢語句 , 存儲過程 , AI寫作 , aigc

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mb6900529f6798c - React性能翻倍：6個被低估的useMemo實戰技巧讓組件重渲染減少70%

React性能翻倍：6個被低估的useMemo實戰技巧讓組件重渲染減少70% 引言 在React應用中，性能優化是一個永恆的話題。隨着應用規模的擴大，組件的重渲染問題逐漸成為性能瓶頸的關鍵因素之一。儘管React的虛擬DOM機制已經為我們提供了高效的更新策略，但在複雜場景下，不必要的計算和渲染仍然會拖慢應用速度。 useMemo是React Hooks中一個強大但常被低估的工

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mob649e815b1a71 - langchain手機端

在這篇博文中，我將記錄如何解決“langchain手機端”的一些問題。langchain是一個重要的框架，它能夠為移動應用提供強大的語言處理能力。通過本文，我會詳細描述整個過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、錯誤集錦以及部署方案。 環境配置 在準備好開發環境之前，我先定義了所需的工具和庫。以下是我的環境配置流程圖和依賴版本表格。 flowchart TD

aigc , 環境配置 , 開發環境 , 調優

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mb6900529f6798c - JavaScript性能優化：我從V8引擎源碼中總結出的7個關鍵實踐（附真實benchmark對比）

JavaScript性能優化：我從V8引擎源碼中總結出的7個關鍵實踐（附真實benchmark對比） 引言 在現代Web開發中，JavaScript性能優化是一個永恆的話題。隨着V8引擎的持續演進，我們對性能優化的理解也需要不斷更新。本文將通過深入分析V8引擎（Chrome和Node.js的核心JavaScript引擎）的源碼實現，揭示7個經過驗證的關鍵性能優化實踐。 為什麼

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