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05:12 PM · Oct 25 ,2025
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u_14585161 頭像

beifu - 統信 UOS 將推 Rust 版 Bash 命令行工具 utshell(附下載地址)

近年來，Rust 重構的熱潮席捲整個開發圈，Rust在安全性、高效性和可維護性等方面都有一定優勢，包括 Windows、Linux 內核也帶來了Rust 支持。 統信軟件今日宣佈，統信 UOS 服務器版將於不久後推出 Rust 版 Bash，名為 utshell，旨在突破傳統 Shell 所面臨的安全/侷限。 注：Bash 是一種廣泛應用於各種 Unix 和

數組 , 運維 , rust , bash

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u_16213402 頭像

mob64ca12e95b2b - GitHub Copilot和通義靈碼

在當今的軟件開發過程中，GitHub Copilot 和通義靈碼作為先進的代碼生成和輔助工具，正在逐步改變開發人員的工作方式。然而，隨着這種技術的普及，如何高效地管理代碼及其備份、恢復以及災後響應成為了每個開發團隊都必須面對的重要課題。本文將詳細介紹如何通過一套完善的備份策略、恢復流程、災難場景分析、工具鏈集成、預防措施及遷移方案來應對這些挑戰。 備份策略 為了確保代碼數據的安全

數據丟失 , 數據 , bash , aigc

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u_16213301 頭像

mob64ca12d0a366 - stable diffusion 多GPU

在處理Stable Diffusion時，你可能會遇到“多GPU”的問題。這裏，我將分享一個詳細的過程，幫助你成功實現Stable Diffusion的多GPU配置。 環境準備 在開始之前，我們需要先準備好我們的環境，以確保基礎組件全部就位。 前置依賴安裝 首先，確保你的系統具備Python、CUDA、CuDNN等必要的依賴。下面是安裝這些依賴的命令： # 更新包管理

bash , aigc , CUDA , Python

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u_16213390 頭像

mob64ca12e676c8 - ollama fastgpt索引模型

在處理“ollama fastgpt索引模型”時，我們需要以一個嚴謹的方式記錄整個過程，以確保在面對類似問題時能夠迅速且高效地應對。以下是我整理的關於這一問題的覆盤記錄。 在構建系統時，首先要明確的是我們的備份策略，這將是我們防範數據丟失和系統故障的重要保障。我們的備份策略應該設計為雙層次結構：一層是邏輯備份，另一層是物理備份。 mindmap root((備份策略))

bash , 數據恢復 , aigc , SQL

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u_14191 頭像

索姆拉 - shell腳本openstack

目錄 1：#檢查用户家目錄中的 test.sh 文件是否存在，並且檢查是否有執行權限 2：#提示用户輸入100米賽跑的秒數，要求判斷秒數大於0且小於等於10秒的進入選拔賽，大於10秒的都淘汰，如果輸入其它字符則提示重新輸入；進入選拔賽的成員再進一步判斷男女性別，男生進男生組，女生進女生組，如果輸入錯誤請提示錯誤 3：3.用case語句解

shell腳本openstack , 系統服務 , 雲計算 , OpenStack , bash , Linux , 壓縮包

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u_16099346 頭像

雲端築夢者 - showmebug筆試題庫java 假設用户需要修改

1、創建目錄/data/oldboy，並且在該目錄下創建文件oldboy.txt,然後在文件oldboy.txt裏寫入內容“inet addr:10.0.0.8 Bcast:10.0.0.255 Mask:255.255.255.0”(不包含引號，相距一個空格) ①mkdir -p/data/oldboy 　　 ② 　　

運行級別 , bash , 文件複製 , 後端開發 , JAVA

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u_16213384 頭像

mob64ca12e51ecb - ollama部署千問模型

在當前的技術環境中，部署“ollama千問模型”顯得尤為重要。本文旨在分享這項任務的實施過程，幫助讀者通過一個清晰、系統的流程瞭解如何部署這一複雜的模型。 環境準備 前置依賴安裝 在開始之前，確保您已安裝以下依賴項，以便順利完成模型的部署。 # 更新包管理器 sudo apt-get update # 安裝 Python 及其工具 sudo apt-get instal

硬件資源 , bash , aigc , Python

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u_16864929 頭像

瘋狂迪霸戈 - idea中git暫存撤銷操作

在 IDEA 中，若已將不需要提交的文件 commit 但未 push，可按以下步驟取消該文件與 Git 的關聯且不提交： 步驟 1：撤銷最近一次 commit（保留工作區文件） 需要先撤銷包含該文件的 commit，但保留文件的本地修改（避免丟失代碼）。 在 IDEA 終端執行命令： git reset --soft HEAD~1 --soft

暫存區 , bash , 後端開發 , JAVA , Git

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u_17557740 頭像

wx68f7828fc9cb3 - 學習記錄：關於shell腳本

創建一個shell腳本 使用vim編輯器創建，也可以使用nano編輯器創建 nano lianxi.sh vim lianxi.sh #!/bin/bash 腳本的開頭 echo"Hello world !" echo 表示輸出 ./lianxi.sh 也可以使用./

數組 , 運維 , bash , 匹配模式

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u_16213349 頭像

mob64ca12dc88a3 - langchain router 語義路由

在當今的信息技術領域，langchain router 語義路由已經成為一種頗具盛名的工具，其在自然語言處理和數據處理任務上提供了強大的能力。本文將通過系統性的結構來詳細記錄如何解決相關問題，從環境預檢到擴展部署，確保實現高效的語義路由系統。 環境預檢 首先，通過思維導圖來梳理需要的相關環境與硬件構成，確保所有組件能夠正常協同工作。 mindmap root((環境預檢)

服務器 , API , bash , aigc

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u_16213457 頭像

mob64ca12f66e6c - macOS ollama配置

在這篇博文中，我將向大家介紹如何配置 macOS 中的 Ollama 工具。通過這一過程，你將能在你的 Mac 上輕鬆運行 Ollama，進行各類複雜的 AI 模型部署與交互。以下是詳細的配置過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧及擴展應用。 環境準備 在開始之前，請確保你已經安裝了以下前置依賴。下面的表格列出了組件的版本兼容性矩陣。

配置文件 , API , bash , aigc

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u_16175485 頭像

mob649e8160b585 - docker部署stable diffusion 無法root下運行

在進行“docker部署stable diffusion”的過程中，我遇到了一個常見的障礙：“無法在root下運行”。這讓我不得不深入研究，探索並解決這個問題。此文將詳細記錄整個過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南和擴展應用。 環境準備 軟硬件要求 在開始之前，確保您的運行環境滿足以下硬件和軟件要求: 組件 要

bash , aigc , Docker

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u_16213458 頭像

mob64ca12f6aae1 - ollama怎麼使用gpu加速

ollama怎麼使用gpu加速？對於許多AI開發者和數據科學家來説，這是一個常見而重要的問題。系統運行更快，運算能力得到提升，這不僅優化了資源的使用，還有助於模型的快速迭代和調試。 問題背景 在AI模型訓練和推理中，GPU的加速能力使得處理大量數據成為可能。ollama作為一個強大的開源工具，可以通過GPU加速實現更高效的模型處理。很多用户在嘗試啓用GPU後，發現一系列性能問題與

bash , aigc , 重啓 , CUDA

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u_16213463 頭像

mob64ca12f7e7cf - AIGC中提示詞中的上下文什麼意思

在學習和使用AIGC（生成式人工智能內容）時，我們常常會遇到“提示詞中的上下文”這一概念。提示詞本質上是與生成內容相關的指令或上下文信息，可以幫助模型更準確地理解用户的意圖。然而，在實際應用中，如何有效管理和配置這些提示詞中的上下文，成為了一項重要的任務。本文將以為您解答AIGC中提示詞中的上下文的意思為目標，記錄相關的技術細節。 環境預檢 在構建AIGC應用之前，首先需要進行環

bash , aigc , 安裝過程 , 版本管理

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u_16175485 頭像

mob649e8160b585 - MACBook Pro適不適合用StableDiffusion這個軟件嗎

MACBook Pro適不適合使用StableDiffusion這個軟件嗎？這是一個在目前AI和創意設計領域備受討論的話題。今天，我將深入探討這一問題，包括備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、預防措施以及擴展閲讀。通過這些內容，我們將全面瞭解在使用StableDiffusion時，MACBook Pro的適應性。 備份策略 在任何工作流程中，備份都是不可或缺的一部分。對於使

數據丟失 , 工具鏈 , bash , aigc

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u_16213297 頭像

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_12897 頭像

jordana - go容器下載

Gotty 是Golang編寫的可以方便的共享系統終端為web應用，是一個靈活強大的通過web訪問終端的工具。本文將主要通過搭建Gotty實現對K8S容器的訪問操作，開發如果想要正常的進行容器訪問以及測試環境代碼調試，最好是搭建一套與運維環境隔離的應用。方案很多，這裏主要用到Gotty進行代理。https://github.com/yudai/gotty為其主頁。下面講

github , 服務器 , go容器下載 , 雲計算 , bash , 雲原生

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xiuji 頭像

修己xj - 深入理解Linux ln命令：軟鏈接與硬鏈接的完全指南

在Linux系統中，文件鏈接是一個強大而實用的功能，它允許我們以不同的名稱訪問同一個文件。ln命令正是實現這一功能的工具。無論是系統管理員還是普通用户，理解鏈接的工作原理都能顯著提高工作效率。本文將深入探討ln命令的方方面面，從基礎概念到高級用法。 什麼是文件鏈接？ 簡單來説，文件鏈接就是給文件起一個"別名"。在Linux中，鏈接分為兩種類型：硬鏈接和軟鏈接（符號鏈接）。理解這兩

軟鏈接 , bash , 開源 , 硬鏈接

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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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u_16213663 頭像

mob64ca140b82e3 - 自動化運維工具Ansible保姆級攻略，讓你從入門到精通_51CTO博客

一、ansible介紹 Ansible是一個開源軟件，提供配置管理和應用程序部署等項目通用的管理功能。它主要運行在類Unix系統上，通過特性語言來描述各種資源對象，進而管理類Unix系統和Microsoft Windows系統等系統資源。 它是由Michael DeHaan基於Python語言編寫而成，2012年發佈第一個版本，並於201

Spring Boot , ansible , yaml , bash , 後端開發

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plcode 頭像

wx65dfdaaec020c - 微服務消息隊列監控與運維實戰指南

微服務消息隊列監控與運維實戰指南 摘要 本文將深入探討微服務架構下消息隊列的監控體系構建、運維管理策略以及故障應急處理方案，通過完整的監控指標、自動化運維腳本和實戰案例，幫助構建穩定可靠的消息中間件運維體系。 監控體系架構設計 多維度監控指標採集 監控架構全景圖 監控數據流架構： ┌─────────────────────────────────────

bash , 後端開發 , 消息隊列 , kafka , Python

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u_16175513 頭像

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_17113687 頭像

我是黑桃A - openEuler 24.03 LTS 雲原生環境部署與企業實踐

(目錄) 一、openEuler 發展歷程 openEuler 項目始於 2019 年 12 月開源代碼正式上線，同年 9 月華為宣佈開源 openEuler。2020 年 3 月發佈首個社區 LTS 版本 20.03，同年 12 月社區理事會正式成立。2021 年 9 月，openEuler 升級為數字基礎設施開源操作系統，同年 11 月華為攜手社區夥伴捐贈 openEuler

軟件研發 , 插入圖片 , 服務器 , bash

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u_16175491 頭像

mob649e81624618 - ollama linux 參數調整使用最大gpu進行計算

在使用 Ollama 進行深度學習計算時，充分利用最大 GPU 資源是提升性能的關鍵。本文將詳細介紹如何在 Linux 環境下，通過參數調整來實現最大 GPU 的計算，確保可以有效地執行深度學習任務。 環境準備 首先，確保我們有一個符合條件的 Linux 環境，並安裝必要的依賴包。在安裝之前，需要確定你有一個支持 CUDA 的 GPU，以便充分利用其計算能力。 以下是安裝前置

bash , aigc , CUDA , Python

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