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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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mob649e8155b018 - 多模態 Diffusion

在當前的信息時代，多模態 Diffusion 已經成為了人工智能和計算機視覺領域的熱門話題。它的應用包括圖像生成、文本理解和多模態信息處理等領域，同時面臨着如何有效融合和生成不同模態信息的挑戰。本文將對多模態 Diffusion 的背景、原理、架構、源碼及應用場景進行詳細探討，為讀者提供一個全面的理解。 背景描述 隨着人工智能技術的快速發展，多模態 Diffusion 模型因其能

數據 , aigc , 應用場景 , 模態

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u_16213354 頭像

mob64ca12ddcacc - spark saveAsTable 數據源拉了兩次數據

在使用 Apache Spark 進行數據處理時，我遇到了一個棘手的問題：使用 saveAsTable 方法將數據保存到 Hive 表時，數據源被拉取了兩次。這種情況不僅影響了處理效率，也浪費了計算資源。為了更好地記錄解決這個問題的過程，我着重從環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、配置調優和最佳實踐六個方面進行整理。 環境預檢 在進行解決方案之前，首先要確保我們的環境是配置正

spark , hive , aigc , apache

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u_16175515 頭像

mob649e81684ddc - GitHub Copilot 國內提示反應慢

在使用 GitHub Copilot 的過程中，很多開發者發現其提示反應速度在國內網絡環境下顯得格外緩慢。這篇博文旨在詳細分析造成這一問題的原因，並提供相關的解決方案，從而幫助開發者更高效地利用這個強大的工具。 背景定位 隨着人工智能技術的發展，GitHub Copilot 的出現標誌着編程效率的新紀元。開發者在編碼過程中，通過 Copilot 能夠獲得實時的代碼建議，從而更快地

aigc , 自動補全 , 基礎架構 , 開發者

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u_16175438 頭像

mob649e815574e6 - ollama ubuntu 開放API

ollama ubuntu 開放API 是一個強大的工具，可以幫助開發者快速集成並利用各種服務。本文將詳細介紹在 Ubuntu 中使用 Ollama 開放 API 的過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南和性能優化等方面。讓我們開始吧！ 環境準備 在開始之前，我們需要確保環境中已安裝必要的軟件。以下是支持 Ollama API 的版本和相應的技術棧兼容性。

API , bash , aigc , Ubuntu

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u_16099264 頭像

碼農小哥 - 編碼之道（二）：軟件的價值 - 御劍

代碼量陷阱：軟件開發的認知誤區 在軟件開發行業，“代碼量”曾長期被當作衡量開發能力與項目價值的硬指標。不少企業將日均代碼行數、功能模塊數量作為考核標準，甚至有團隊為追求“數據好看”而堆砌冗餘代碼。但隨着數字化深入，這種認知正在被現實擊碎——某企業投入百萬開發的客户管理系統，代碼量超10萬行卻因操作繁瑣被客户棄用；而微信早期核心功能代碼量有限，卻憑藉極致體驗成為國民級應用。

數據 , 軟件開發 , 商業價值 , aigc , bard

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u_16213392 頭像

mob64ca12e6f33c - aigc助手 沒有在系統找到軟件

aigc助手 沒有在系統找到軟件的描述： 在日常的IT工作中，我們常常會遇到諸如“aigc助手 沒有在系統找到軟件”的問題。這可能是由於軟件未安裝、環境配置不當或者依賴缺失等多方面原因。本文將詳細記錄解決這一問題的過程，涵蓋環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、服務驗證和擴展部署等方面。 環境預檢 為了確保系統的正常運行，第一步我進行了環境預檢，包括確認依賴的硬件和軟件環境

bash , aigc , ci , Python

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u_16213352 頭像

mob64ca12dd455e - ollama gpu加速 windows

在使用Ollama進行GPU加速時，Windows用户常常會遇到一些挑戰。從版本對比到實戰案例，再到排錯指南，本文將全面深入地探討如何解決這些問題。通過清晰的遷移指南和兼容性處理，我們希望可以幫助你順利完成Ollama在Windows上的GPU加速。 版本對比與兼容性分析 在選擇Ollama進行GPU加速時，瞭解不同版本間的差別是至關重要的。以下是Ollama的主要版本演變歷程：

windows , 不同版本 , 新版本 , aigc

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u_16213334 頭像

mob64ca12d8c182 - GitHub Copilot搜不到

遇到“GitHub Copilot搜不到”的問題可是令人頭疼的，不解決的話就像是編程時找不到合適的助手。接下來，我們一步步來捋清楚這個問題，看看怎麼解決它。 版本對比 在處理“GitHub Copilot搜不到”問題之前，瞭解不同版本之間的特性是很重要的，因它有助於我們逐步排查原因。以下是對比了幾個主要版本的特性差異。 版本 特性

User , aigc , 代碼補全 , Javascript

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u_16213400 頭像

mob64ca12e8d855 - ollama如何設置使用gpu推理

在本文中，我們將探討如何設置 ollama 以使用 GPU 進行推理。隨着人工智能模型的日益複雜，利用 GPU 的高速處理能力，使得推理過程得到顯著的加速，這也成為了當前技術環境中一個重要的課題。 問題背景 在開發和部署機器學習模型的過程中，尤其是需要實時推理的場景，單純使用 CPU 已經無法滿足性能要求。隨着深度學習框架的發展，許多開發者希望通過 GPU 來提升推理效率，使得複

User , aigc , 基礎設施 , memory

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mob64ca12da2d62 - stable diffusion 顯示面部修復

stable diffusion 顯示面部修復的描述 在人工智能圖像生成領域，Stable Diffusion因其強大的生成能力而備受關注。然而，近來出現了一些用户反饋，表示在使用Stable Diffusion處理人臉圖像時，修復效果未達到預期，尤其是在某些面部特徵上顯示畸變。為了解決這一問題，我對可能的錯誤現象、根因以及解決方案進行了深入研究和分析。以下是我整理的詳細過程。

aigc , 解決方案 , 圖像質量 , Python

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mob649e815574e6 - stable diffusion 文生圖生成一個美女

生成一個美女的“stable diffusion 文生圖”方案，涉及深厚的圖像生成技術與文本解析能力。下面記錄了這一過程的具體實施細節。 協議背景 Stable Diffusion 模型自2022年發佈以來，迅速演變併成為圖像生成領域的一項重要技術。結合深度學習和大規模語義理解，Stable Diffusion能夠根據文本輸入生成高質量的圖像。接下來將明確其發展進程：

抓包 , 字段 , server , aigc

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冴羽 - 太好看了！3 個動漫變真人 Nano Banana Pro 提示詞

前言 本篇我和你分享 3 個將動漫變成真人的 Nano Banana Pro 提示詞。 原圖以最近很火的《羅小黑戰記 2》中的鹿野為例： 動漫直接轉真人 提示詞： 1:1 變真人 生成效果如下： 這個提示詞也可以： 精確複製原插圖中的姿勢、體態、手勢、面部表情和拍攝角度,生成一張女孩在 Comiket 上 cosplay 這個插圖的高度細節照片。保持相同的角度、透視和構圖,不做任何偏離。

教程 , aigc , 人工智能 , nano-banana-pro , 前端

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mob64ca12e9cad4 - Python 安裝 llama 庫

在本文中，我將詳細記錄如何安裝 Python 的 llama 庫的過程，涉及到環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和排錯指南。無論你是新手還是有經驗的開發者，都能從中受益。 環境準備 在開始安裝 llama 庫之前，我們需要準備環境以及前置依賴。 前置依賴安裝 要安裝 llama 庫，首先需要確保 Python 環境的版本至少為 3.7，此外，還需安裝一些必要

User , System , 管理工具 , aigc

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u_16213458 頭像

mob64ca12f6aae1 - Spring ai ollama教程

在這篇博文中，我將詳細介紹如何構建一個基於Spring和Ollama的人工智能項目。這個教程將涵蓋從環境準備、分步指南到配置詳解和驗證測試等多個方面，確保你能夠順利運行和優化這個項目。 環境準備 首先，我們需要對項目的前置依賴進行安裝。請確保你的機器滿足以下硬件需求： quadrantChart title 硬件資源評估 x-axis 資源類型 y-a

spring , System , 應用程序 , aigc

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mob64ca12d78ba3 - copilot 自動生產測試案例

在現代軟件開發中，自動化測試扮演着至關重要的角色。尤其是在使用像Copilot這樣的智能工具來生成測試案例時，如何有效地解決“copilot 自動生產測試案例”問題，成為了技術團隊必須面對的挑戰。以下是我們在這一過程中所採取的步驟和決策的詳細記錄。 業務場景分析 隨着業務的不斷髮展，產品功能變得越來越複雜，手動編寫測試用例的效率大大降低。自動化測試的需求逐漸浮出水面。同時，團隊希

測試用例 , 自動生成 , aigc , 自動化測試

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小雯AIGC - 國內首個對標谷歌的多模態模型？Kling O1 發佈後，行業情緒明顯變了

作者 / 小雯AIGC Kling O1 的上線，讓國內多模態模型的討論突然變得清晰起來。 過去兩年，中國的大模型發展節奏以單項能力迭代為主：文本、圖像、視頻各自進步，但缺少統一方向。 而 Kling O1 的出現，使行業第一次認真討論—— 國產多模態模型是否正在進入與谷歌同類模型“體

ChatGPT初體驗 , Kling O1 , AI , aigc , AI作畫 , 可靈AI

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u_16213341 頭像

mob64ca12da726f - langchain mysql fastgpt

在本文中，我們將探討如何利用 LangChain 和 FastGPT 來與 MySQL 進行高效的數據交互和處理，展示出集成的整個過程。此外，我們會涵蓋性能優化及生態擴展的相關內容，幫助大家更好地整合這一技術棧，實現數據處理的高效性與靈活性。 環境準備 在開始之前，我們需要確保所有技術棧之間能夠完美兼容。以下是我們將使用的軟件及其對應版本： 技術

數據 , MySQL , aigc

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u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：十八、解密LangChain中的RAG架構：讓AI模型突破侷限學會“翻書”答題

一、相得益彰 在人工智能領域，我們常常遇到兩個核心挑戰：如何讓模型獲取最新知識，以及如何讓模型基於特定信息生成準確答案。RAG（Retrieval-Augmented Generation：檢索增強生成） 提供了一種解決這些挑戰的範式，而 LangChain 則提供了實現這一範式的完整工具箱。二者的結合，就像RAG給了建築師既有了設計藍圖，而LangChain又有了全套現代

yyds乾貨盤點 , API , 數據庫 , AI寫作 , aigc , 迭代

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gjnet - 乾貨｜洛谷P1330 封鎖陽光大學

【題目來源】 https://www.luogu.com.cn/problem/P1330 【題目描述】 曹是一隻愛刷街的老曹，暑假期間，他每天都歡快地在陽光大學的校園裏刷街。河蟹看到歡快的曹，感到不爽。河蟹決定封鎖陽光大學，不讓曹刷街。 陽光大學的校園是一張由 n 個點構成的無向圖，n 個點之間由 m 條道

aigc , 二分圖 , bard , .net , ci

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mob64ca12d52440 - llama_cpp_python 圖文輸入

llama_cpp_python 圖文輸入是一個強大的功能，它允許用户通過代碼處理文本和圖像輸入，使得機器學習模型的應用更加多元化和靈活。在這篇博文中，我將詳細記錄如何解決“llama_cpp_python 圖文輸入”相關問題的過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧與排錯指南。 環境準備 在進行圖文輸入的實現之前，需要確保系統的軟硬件環境滿足要求。 軟硬件

User , System , aigc , Python

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mob64ca12f43142 - Diffusion model面試題

關於“Diffusion model面試題”的描述： 在近年來，Diffusion model在各種領域的應用逐漸增多，包括計算機視覺、自然語言處理等。許多公司在面試中開始關注應聘者對Diffusion model的理解與實際應用能力。這篇博文將系統性地記錄如何應對相關的面試題，並提供有效的解決方案和最佳實踐。 版本對比 在討論不同版本的Diffusion model時，我們

性能優化 , 不同版本 , API , aigc

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mob64ca12e51ecb - copilot移動到vscode左邊

在使用 Visual Studio Code 的過程中，開發者常常需要根據個人習慣來調整界面，像“copilot移動到vscode左邊”這樣的需求便是其中之一。要實現這一功能，我們需要深入分析適用場景、核心性能指標、特性拆解及實戰對比，同時制定合理的選型指南與生態擴展方案。 背景定位 在現代開發環境中，IDE 的用户體驗越來越重要，而功能性和靈活性是最關鍵的維度。對於許多開發者來

code , aigc , 開發者 , Visual

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mob64ca12de62a6 - ollama服務的模型文件存儲在哪裏

在處理“ollama服務的模型文件存儲在哪裏”這個問題時，我經歷了一些探索和調試的過程。這個過程不僅揭示了服務的底層邏輯，還為我提供了豐富的實踐經驗。下面是我所整理的解決步驟和思考過程。 背景定位 在2023年初，隨着機器學習應用的迅速增加，我們開始接觸“ollama”服務。這個服務在全公司乃至行業中都變得越來越重要，使用它提供的模型有助於完成各種任務。不過，我發現團隊在使用這個

日誌文件 , 配置文件 , aigc , ci

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mob64ca12e0c608 - python二次開發stable diffusion

對“python二次開發stable diffusion”的覆盤記錄 在進行 "python二次開發stable diffusion" 的過程中，我們從環境配置開始，以確保一切能夠順利進行。以下是每一個步驟的詳細記錄： 環境配置 首先，確保安裝必要的依賴工具： 安裝Python及其包管理器pip 安裝CUDA和cuDNN（如果使用GPU加速） 克隆St

System , aigc , 環境配置 , Python

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