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04:06 PM · Nov 15 ,2025
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mob64ca141275de - 淺談提高程序開發效率

我曾一度堅信，一個精心配置、插件齊全的本地開發環境，是程序員最後的尊嚴。直到上週，團隊新來一個同事，光是配一個項目的開發環境就折騰了整整一天，最後還是因為一個依賴版本問題無法啓動。 那一刻我突然意識到，我們引以為傲的“完美本地環境”，恰恰是團隊協作和效率的最大瓶頸。我們需要的不是更強大的電腦，而是一種全新的開發模式。 於是，我開始尋找一種能徹底根除這些問題的方案。

生產環境 , 環境配置 , 開發環境 , 前端開發 , Javascript

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u_16213366 頭像

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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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_16213329 頭像

mob64ca12d78ba3 - aigc設備清單

在AI生成內容（AIGC）領域中，設備清單的管理與配置是實現高效開發和應用的關鍵因素。本文將深入探討如何解決“AIGC設備清單”問題，從環境配置到錯誤集錦，涵蓋全流程，以便為開發者提供清晰的指引和實用的參考。 mindmap root AIGC設備清單 環境配置 編譯過程 參數調優 定製開發 性能對比

aigc , 編譯過程 , 環境配置 , Python

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u_16175451 頭像

mob649e8158a948 - Ubuntu 修改ollama下載模型目錄

在處理“Ubuntu 修改ollama下載模型目錄”的問題時，我深入探索了多個層面的實現和配置選項。從環境配置開始，我穩定了軟件依賴關係。接着，我順利地編譯了所需的工具，並進行了參數調優，確保系統性能達最佳。最後，我做了一些定製開發以符合我的需求，調試過程中的技巧也幫助我更快地解決了問題。下面是我詳細記錄的過程。 環境配置 在Ubuntu環境下，進行ollama配置時，確保安裝所

aigc , 編譯過程 , 環境配置 , 調優

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mob649e81664bd9 - idea copilot價格

在處理“idea copilot價格”的問題時，我進行了詳細的整理與分析，以期幫助大家更好地理解相關的技術細節和操作流程。 環境配置 首先，為了能夠高效地使用idea copilot，我們需要配置相關的開發環境。下面是環境配置的流程圖以及所需的依賴版本表格。 flowchart TD A[環境配置] -- B[安裝JDK] A -- C[安裝IDEA]

優先級 , aigc , 編譯過程 , 環境配置

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u_16178248 頭像

INSVAST - 毅碩HPC | 在HPC集羣上優雅地使用Conda

在高性能計算（HPC）的世界裏，除了編寫高效的代碼，構建一個穩定、可復現的運行環境同樣至關重要。作為 HPC 平台的技術人員，我們發現超過 50% 的用户工單都與環境配置有關。 本文將為你詳細拆解 Conda 在 HPC 環境下的最佳實踐，助你從“環境配置的苦海”中脱身，專注於科研本身。 一、Conda 與 HPC：為何它是你的必備技能？ 1. 什麼是

conda , 應用教程 , 服務器 , HPC , 高性能計算集羣 , 環境配置 , 集羣

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u_16175493 頭像

mob649e8162c013 - ollama 多個gpu

ollama 多個gpu的描述 在當今快速發展的人工智能領域，多GPU的配置能夠顯著提升計算任務的處理能力。“ollama”是一個用於高性能機器學習的開源平台，但在多個GPU的使用中可能面臨一系列配置和性能優化的挑戰。本文將詳細記錄解決“ollama 多個gpu”問題的整個過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、性能對比和進階指南。 環境配置 為了開始使用多個GPU

性能對比 , aigc , 編譯過程 , 環境配置

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u_16213308 頭像

mob64ca12d26eb9 - 寶塔 docker ollama 訪問不到

在使用寶塔搭建的 Docker 環境中，有時會出現“ollama 訪問不到”的問題。這類問題常常導致開發和部署的中斷，影響工作效率。本博文將詳細記錄解決“寶塔 docker ollama 訪問不到”問題的過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、性能對比以及錯誤集錦。 環境配置 在開始之前，我們需要確保正確配置了相關的運行環境。以下展示了環境配置的思維導圖，有助於清晰理解

性能對比 , aigc , 環境配置 , Docker

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mob64ca12dc88a3 - ollama linux國內下載

ollama linux國內下載的支持逐漸受到關注，但由於某些原因，直接下載可能會面臨困難。本文將詳細講解如何在國內順利下載和配置ollama Linux，幷包含環境配置、編譯、參數調優、定製開發、性能對比以及生態集成六個部分。 mindmap root 環境配置 ├─安裝依賴 │ ├─curl │ ├─gcc │

測試階段 , aigc , 環境配置 , Docker

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mob64ca12e08acf - llama修改

在處理 llm（大型語言模型）時，修改調整參數是個不容忽視的環節。讓我來分享一個關於如何解決“llama修改”問題的過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、錯誤集錦以及生態集成的步驟。 首先，我配置了一個乾淨的開發環境，確保所有必要的依賴都能滿足需求。以下是我的環境配置清單： 安裝依賴庫 設置Python環境 配置CUDA支持（如果需要）

API , aigc , 編譯過程 , 環境配置

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mob64ca12f86e32 - ollama 指定model路徑 linux

在使用 Ollama 時，設置模型路徑非常關鍵。在 Linux 環境中配置這一過程時，我的一些經驗與理解得以整理。以下是我針對“ollama 指定model路徑 linux”問題的解決方案，涵蓋環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、部署方案以及生態集成等方面。 環境配置 首先，要確保我們的環境配置合理，以便能夠順利地運行 Ollama 和相關模型。關於依賴版本的管理，我會採用一

User , aigc , 編譯過程 , 環境配置

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mob649e8163af7d - 程序結果給到ollama

在解決“程序結果給到ollama”這個問題時，我們需要系統地分析和實施處理方案。本文將詳細記錄該過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、錯誤集錦和生態集成。這些步驟相輔相成，旨在創建一個高效的系統。 環境配置 在開始之前，確保我們的開發環境已適當配置。我們使用以下依賴庫： 依賴項目 版本

API , aigc , 環境配置 , Python

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u_16213428 頭像

mob64ca12ef9b85 - Linux 查看ollama 默認下載模型路徑

在Linux環境中查看Ollama默認下載模型路徑是一個常見的需求，特別是在處理機器學習和AI模型時。本文將詳細記錄解決這一問題的過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、性能對比和進階指南。 環境配置 在開始之前，確保我們擁有正確和穩定的環境配置。以下是本項目所需的依賴及其版本： 依賴項目 版本

性能對比 , bash , aigc , 環境配置

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mob64ca12f49f4b - github copilot logout

在軟件開發中，GitHub Copilot 是一款強大的 AI 編程助手，它能夠根據當前代碼上下文生成代碼建議。然而，有時用户可能會遇到“GitHub Copilot logout”的問題，導致無法繼續使用該工具。本文將詳細記錄解決此問題的過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、性能對比以及部署方案。 環境配置 首先，我們需要確保我們的開發環境已正確配置，以支持 Git

User , aigc , 環境配置 , 調優

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mob64ca12d97dad - copilot窗口在左邊

在我的開發環境中，我遇到了一個問題，即“copilot窗口在左邊”。這個問題的出現使得我的開發體驗受到了影響，我決定記錄下我的解決過程，以幫助其他開發者們。下面是我解決這個問題的結構化步驟。 環境配置 首先，我需要確保我的開發環境是正確設置的，以便進行後續配置。以下是我所用的基本環境配置： 確保安裝以下工具： Python 3.8+ No

aigc , 環境配置 , 開發者 , Python

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mob649e816aeef7 - llamafactory api 端口修改

llamafactory API 端口修改是一個常見的需求，尤其是在開發和部署應用程序時。通過本文的記錄，我們將詳細介紹環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、錯誤集錦和進階指南，以幫助您成功地修改API端口。 環境配置 在開始之前，需要配置您的開發環境，包括所需的軟件和工具。以下是環境配置的流程圖和Shell代碼配置。 flowchart TD A[設置開發環境]

API , aigc , 編譯過程 , 環境配置

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mob64ca12cfec58 - ollama拉取千問

在這一篇博文中，我將詳細記錄如何解決“ollama拉取千問”問題，涵蓋整個流程，從環境配置到編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧及部署方案，儘量以直白的語言呈現。 環境配置 在開始之前，首先需要配置開發環境。為了確保高效的開發和運行，我們需要安裝一些必要的依賴。以下是我們所需依賴的版本清單。 依賴名稱 版本

aigc , 編譯過程 , 環境配置 , 調優

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ohfish 頭像

小明的賢魚 - Python的包管理與虛擬環境

Tools 包管理：pip / conda 虛擬環境：virtualenv pip 禁用全局安裝 今天無意中把要裝在虛擬環境裏的包裝成了全局，而且還是用的批量安裝列表，按完回車發現忘記切換環境心都涼了。。幸好仔細一看發現大部分都是提示了已安裝，但還是有兩個漏網之魚QAQ 為了避免慘劇再次發生，趕緊禁用了全局環境下的pip。 在~/.bashrc中加入如下命令（用zsh的往~/.zshrc寫）： e

virtualenv , 包管理 , pip , 環境配置 , Python

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lorcannn - 我是如何使用 Mackup 優雅的備份和恢復電腦開發環境

利用 Homebrew 和 Mackup 優雅的備份和恢復電腦開發環境 遇到的問題 每次更換電腦都要重新安裝開發環境和初始化各類常用軟件的配置 最頭疼的是常用軟件的插件及個性化配置的遷移 如下流程我三年經歷了六次😣😣😣: 安裝 Homebrew 再用 Homebrew 安裝常用軟件：vscode，iTerm，nvm，Chrome…… 增加配置文件，配置環境變量，如 nvm

vscode插件 , homebrew , 環境配置 , 備份與恢復 , 程序員

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mob64ca12d1a59e - idea copilot切換用户

在使用 IntelliJ IDEA Copilot 的過程中，用户之間的切換可能會遭遇一些問題。隨着業務需求的增加，協作開發的方式也逐漸顯現出更高的複雜性，特別是當需要頻繁切換用户時，可能會導致環境配置的錯亂、參數失效等問題。本文將逐步分析這一問題的背景、演進歷程、架構設計、性能攻堅以及擴展應用，為開發者同行提供參考和解決思路。 背景定位 在現代軟件開發過程中，團隊成員往往需要使

壓測 , 架構設計 , aigc , 環境配置

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mob64ca12ee2ba5 - llama微調中output為數組json格式

在進行Llama微調的過程中，我遇到了一個比較棘手的問題——輸出結果為數組的JSON格式。在解決這一問題的過程中，我逐步梳理了環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧和進階指南等幾個方面的解決方案，下面將詳細記錄這個過程。 環境配置 在開始之前，首先需要配置好環境。以下是我為Llama微調所需的依賴版本信息： 依賴項 版本

複雜度 , 虛擬環境 , aigc , 環境配置

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u_16213460 頭像

mob64ca12f73101 - ollama list 文件在哪

在使用 Ollama 進行機器學習模型管理時，可能會遇到“ollama list 文件在哪”的問題，即如何查找使用 Ollama 列出的模型文件。本文將詳細介紹解決這一問題的過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、性能對比及部署方案。 環境配置 為了順利運行 Ollama，我們需要配置合適的開發環境。以下是環境配置的流程圖和代碼示例： flowchart TD

aigc , 編譯過程 , 環境配置 , 調優

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mob649e816a77bf - Ubuntu修改ollama模型地址生效命令

在使用Ubuntu系統的過程中，如果你需要修改Ollama模型的地址並使之生效，那麼你來對地方了。本文將詳細介紹如何在Ubuntu上執行這一操作，結構嚴謹，條理清晰，包含必要的圖表和代碼示例，幫助你順利完成修改和配置。接下來，我們將從環境配置開始，通過一系列模塊深入探討該主題。 環境配置 首先，我們需要配置好開發環境，以確保所有必要的組件都能正常工作。我們使用思維導圖來幫助整理環

aigc , 環境配置 , 代碼示例 , Ubuntu

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