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05:12 PM · Oct 25 ,2025

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mob64ca12d8821d - input添加distable

在現代開發和運維環境中,我們常常遇到“input添加distable”這樣的問題。這通常表明某些輸入框的狀態被標記為不可用,而我們需要確保能夠有效地備份、恢復和管理這些狀態。以下是對這一問題的完整解決方案,涵蓋備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、日誌分析與最佳實踐,逐步解析如何應對這一挑戰。 備份策略 首先,我們的解決方案需要有一個清晰的備份策略。這包括全面的備份與恢復機制

Backup , 工具鏈 , bash , aigc

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老金帶你玩AI - Claude Code 2.1.2超詳細更新説明,小白也能10分鐘上手

前天刷論壇,看到某A官方推文:Claude Code 2.1.0發佈。 1096次提交? 好傢伙,這得憋了多久的大招。 半天后2.1.1來了,修了109個CLI問題。 然後2.1.2又來了,繼續修復穩定性問題。 兩天連發三個版本,某A這迭代速度,絕了。 老金用Claude Code寫文章、管項目、

code , bash , aigc , Copilot , 開發者

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mob64ca12ed4084 - llama factory微調訓練GPU利用率低

在使用llama factory進行微調訓練時,開發者們常常遇到GPU利用率低的問題,這不僅影響模型訓練的速度,還可能導致資源的浪費。為了有效解決這一問題,我整理了一個整體流程,從預檢環境、部署架構、安裝過程到依賴管理、版本管理及遷移指南等方面進行詳細記錄。 環境預檢 在開始微調訓練之前,我們需要確保系統和硬件的配置滿足最低要求。以下是系統和硬件要求的表格: 系統要求

bash , aigc , 安裝過程 , 版本管理

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mob649e8154f2e5 - windows使用GPU運行 ollama

在當今的計算環境中,深度學習模型的訓練和推理通常會依賴於強大的GPU進行加速。Ollama是一個流行的開源框架,旨在簡化與GPT模型的交互。然而,許多用户在Windows平台上運行Ollama並嘗試啓用GPU支持時,會遇到各種問題。此博文將詳細探討如何解決“在Windows上使用GPU運行Ollama”的相關問題。 問題背景 用户在Windows上使用Ollama時,期望能通過G

windows , bash , aigc , CUDA

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mob649e8168b406 - linux 上ollama配置文件位置

在Linux上,配置Ollama的配置文件位置可能是許多開發者在使用過程中最常遇到的問題之一。本文將詳細記錄如何在Linux上找到和配置Ollama相關的配置文件。 環境準備 為了確保順利進行Ollama的配置,首先需要確認系統的軟硬件要求。 軟硬件要求: 操作系統: 64位Linux發行版(例如Ubuntu 20.04及以上版本) RAM: 至少 4GB

配置文件 , bash , aigc , 環境搭建

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數據小築 - 如何在Linux中編寫和運行C程序_Linux編程

1 設定當前的vim編譯器 設定文件夾的tab鍵默認四格,操作如下圖: sudo vi /etc/vim/vimrc #在最後一行輸入 set ts =4 設定當前的vim編譯器顯示行號 同上在最後一行加上 set nu 2 開始第一個C文

服務器 , 運維 , 賦值 , bash , Linux , 前端開發 , Javascript

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程序員愛釣魚 - Python 源碼打包成.whl文件的完整指南

Python 項目開發完成後,如何優雅地發佈和安裝?傳統的 python setup.py install 雖然可用,但不夠現代化,也不方便在不同環境中快速分發。今天,我們就來詳細講解如何將 Python 源碼打包成 .whl 文件(Wheel),並進行安裝和分發。 一、為什麼選擇 .whl 文件 .whl 是 Python 官方推薦的二進制分發格式,相比傳統的源碼安裝有幾

Go語言 , bash , 後端開發 , Python

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mob64ca12f18f13 - python 安裝Copilot

在這篇博文中,我將分享如何成功安裝 Python 的 GitHub Copilot,以及整個過程中的一些細節和注意事項。隨着人工智能的發展,GitHub Copilot 正成為許多開發者日常工作的重要工具之一。下面我們將逐步拆解安裝過程。 環境準備 首先,在開始之前,我們需要確保滿足以下軟硬件要求。 硬件資源評估 資源類型 建議配置

github , bash , aigc , Python

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mob64ca12f831ae - ollama 虛擬環境

ollama 虛擬環境描述 “ollama 虛擬環境”是一個便捷的環境管理工具,旨在為開發者提供一個輕量級的虛擬環境,其中可以運行各種依賴庫,確保項目的隔離性與可重複性。本博文將詳細記錄如何建立、管理和遷移ollama虛擬環境,涵蓋環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、版本管理以及遷移指南等關鍵環節。 環境預檢 在開始之前,需確保本地環境滿足ollama的運行要求。首先查看

System , bash , aigc , Python

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mob64ca12e51ecb - 斷網啓動stable diffusion

在某些情況下,我們可能會面臨“斷網啓動Stable Diffusion”的問題。此時,正確的備份、恢復策略和災難場景規劃能夠確保在沒有網絡連接的情況下,Stable Diffusion能順利啓動並運行。 備份策略 確保Smooth Flow在斷網情況下的啓動性,首先需要良好的備份策略。我們可以採用思維導圖形式將備份策略分成幾個關鍵維度:數據備份、模型備份、配置文件備份等。 m

數據 , bash , aigc , ci

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mob649e815e6170 - ubuntu手動安裝ollama

在本篇博客中,我將詳細記錄在 Ubuntu 上手動安裝 Ollama 的過程。Ollama 是一個日漸流行的開源工具,旨在簡化開發人員與其模型交互的過程。在這個安裝過程中,我將涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南及擴展應用等各個方面的內容。 環境準備 在安裝 Ollama 之前,我們需要確保系統滿足一些前置依賴。 # 更新系統 sudo apt update

bash , aigc , ci , Git

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wx65dfdaaec020c - 消息隊列集羣部署與運維最佳實踐

消息隊列集羣部署與運維最佳實踐 摘要 本文將深入探討三大主流消息隊列(Kafka、RabbitMQ、RocketMQ)在生產環境中的集羣部署方案、監控告警配置、性能調優策略以及故障處理機制,為企業級應用提供可靠的 messaging infrastructure。 集羣架構設計 高可用部署模式對比 集羣架構示意圖 高可用部署模式: Kafka集羣(依賴Zo

ssl , bash , 後端開發 , kafka , Python

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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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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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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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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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mob64ca12e98e58 - safetensors ollama

safetensors ollama是一種用於處理安全張量的工具,旨在提高數據處理的安全性和效率。下面我將詳細記錄如何解決與“safetensors ollama”相關的問題,包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧以及擴展應用。 環境準備 在開始之前,我們需要確保系統中安裝了所有的前置依賴。以下是需要的依賴和版本兼容性矩陣: 依賴

bash , aigc , 數據處理 , Python

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mob64ca12e1881c - centos7安裝 ollama

在這篇博文中,我們將深入探討如何在 CentOS 7 系統上安裝 Ollama。Ollama 是一個基於開源的模型部署平台,適用於多種 AI 模型的手動或自動化部署。以下是具體的步驟和內容結構,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等模塊。 環境準備 軟硬件要求 在安裝 Ollama 之前,需要確保您的系統符合以下基本要求: 操作系統:Ce

System , bash , Centos , aigc

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AI領域佈道師 - 華為雲Linux服務器安裝寶塔Linux面板詳細圖文教程

一、安裝前準備 1.環境要求:推薦系統(Debian 12、Ubuntu 22、Alibaba Cloud Linux 3、TencentOS Server 4),兼容Debian 10+、CentOS 9+等主流Linux系統;需全新服務器(未安裝Apache、Nginx、MySQL等環境,避免衝突)。 2.必備信息:雲服務器公網IP、root賬號及密碼(或密鑰)。 3.

服務器 , ip , bash , Css , 前端開發 , HTML

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半夜汽笛聲 - rsync定時備份腳本

#!/bin/bash SOURCE="/nfs/data/" TARGET="root@x.x.x.x:/nfs/data/" E10BAKSOURCE="/nfs/e10bak/" E10BAKTARGET="root@x.x.x.x:/nfs/e10bak/" # 密碼(請勿修改權限) PASSWORD="xxxxxx" # 日誌文件 LOG="/opt

服務器 , 定時任務 , 備份 rsync , bash , Nginx

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mob64ca12d06991 - 怎麼查看ollama的鏡像保存位置

在使用Ollama進行機器學習模型開發時,瞭解模型鏡像的保存位置是一個基礎而重要的問題。本文將詳細介紹如何查看Ollama的鏡像保存位置,包括從用户場景引入、問題分析、技術原理、解決步驟、驗證測試及優化建議等多個方面。 用户場景還原 作為一名開發者,當我構建一個新的機器學習模型並使用Ollama進行訓練時,我希望清楚地知道鏡像是如何存儲的,以便有效地使用和管理這些資源。假設我們有

工具鏈 , bash , aigc , JAVA

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mob64ca12e91aad - 免費aigc工具

在當前的數字化時代,免費 AIGC(人工智能生成內容)工具成為了越來越多開發者和企業的選擇。利用 AIGC 工具,用户可以快速生成文本、圖像等多媒體內容,這在提高工作效率和降低成本方面展現了不可小覷的優勢。接下來,我將詳細記錄我在使用和部署免費 AIGC 工具過程中的各個環節,包括環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、擴展部署及遷移指南。 環境預檢 在開始部署之前,我們需要進行

bash , aigc , ci , Python

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江湖有緣 - Docker項目實踐:部署docker-port-viewer監控容器端口

(Docker項目實踐:部署docker-port-viewer監控容器端口) 一、docker-port-viewer介紹 1.1 docker-port-viewer簡介 docker-port-viewer 是一個現代化的網絡應用程序,旨在幫助用户輕鬆查看和操作 Docker 容器的端口。它使用 TypeScript、React 和 Material-UI 構建

私藏項目實操分享 , 運維 , bash , Docker

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wx690f565d7bc78 - flume使用kafka作為sink-

Ollama 默認會根據硬件自動分配計算資源(CPU/GPU),若需強制指定僅使用 CPU 計算(禁用 GPU),或調整 CPU 核心數、線程數等參數,可通過以下方式配置,覆蓋不同操作系統(Windows/macOS/Linux)和使用場景: 一、核心原理 Ollama 啓動時會讀取環境變量或配置文件中的參數,通過指定 OLLAMA_NUM_GPUS=0 可強制禁用

環境變量 , MySQL , bash , 數據庫 , 重啓

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