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08:53 AM · Nov 03 ,2025
youqingyouyidedalianmao 頭像 jihu_gitlab 頭像 u_15745565 頭像 u_17171882 頭像 xaye 頭像 u_15525048 頭像 u_16213341 頭像 u_16175455 頭像 u_15469972 頭像 u_16213598 頭像 u_16297326 頭像 u_16213412 頭像

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u_16237826 頭像

軟件求生 - OCI GenAI + Spring AI = 向量檢索的最強組合，你準備好了嗎？

有時候，程序員的快樂真的很簡單——比如，終於搞懂了 OCI 的 GenAI 向量模型！那天我在辦公室喝着第二杯美式，看着控制枱跑出那行“Embedding completed successfully”，差點起立鼓掌。今天，小米就帶你走進 Spring AI 的世界，一起玩轉 OCI GenAI 向量模型 ——它不止能“理解文本”，還能為 AI 應用賦能，讓智能檢索、知識

機器學習 , 數組 , yyds乾貨盤點 , 搜索 , 人工智能 , ci

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u_15844731 頭像

阿森CTO - C++內存管理的機制

@TOC 📝new和delete操作自定義類型 我們先看malloc與free，調試可以發現並不會調用析構函數 class A { public: A(int a = 0) : _a(a) { cout "A():" this endl; } ~A() { cout "~A():" this endl; }

數組 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據倉庫 , 構造函數 , ci

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oeasy 頭像

overmind1980 - 103用Python解碼音樂奧秘！自然大調+鋼琴結構+循環美學一次性掌握

c自然大調_開嗓音頻_123454321_bpm 回憶 上次我們 製作了迴文音符序列 123454321 要整合成一個 序列不斷升級 從c開始 到c結束 可以整合嗎？🤔 xstudio編輯

後端開發 , 右鍵 , ci , Python

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u_13482808 頭像

食品安全辛吉飛 - SQLServer 審計（默認，圖形）

1.創建審核並啓用 創建審核文件的目錄，指定審核文件位置，啓用審核 2. 創建審核規範並啓用 對數據庫中的某張表做insert 、update 、delete 審計 INSERT INTO dbo.[Order] (UserID, Amount) VALUES (1, 99

表名 , 私藏項目實操分享 , 數據庫 , SQL Server , SQL , ci

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u_17171882 頭像

Chikaoya - Python 21天學習計劃 - 第五天：文件操作和異常處理

今日目標 掌握文件的打開、讀取和寫入操作 理解不同的文件打開模式 學習處理CSV、JSON等常見文件格式 掌握異常處理的基本語法 學習自定義異常 瞭解上下文管理器（with語句）的使用 詳細內容 1. 文件基礎操作（90分鐘） 文件操作的基本步驟 打開文件

csv , AI寫作 , aigc , ci , Json

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u_12195 頭像

jojo - 如何增加zotero檢索引擎

鄙人習慣 使用Zotero Connector來收集chrome瀏覽器中檢索到的文章 然後自動文章信息自動導入到本地Zotero客户端中 利用Foxit福晰閲讀器來閲讀下載的PDF格式文章 在Zotero中對應文章下建立markdown筆記，便於導出到博客 在Zotero中安裝markdownhere4zo

谷歌學術 , 經驗分享 , 大數據 , 數據倉庫 , 數據庫 , 如何增加zotero檢索引擎 , ci

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u_16175470 頭像

mob649e815d334b - llama 7b原理

LLaMA 7B原理：探討與解析 LLaMA（Large Language Model Meta AI）是Meta發佈的系列大型語言模型，其中7B代表其參數量為70億個。該模型致力於提高生成預訓練模型的性能，致力於在自然語言處理（NLP）任務上取得突破。本文將探討LLaMA 7B的技術原理、架構解析、源碼分析以及擴展討論，旨在為讀者提供一個全面的理解框架。 背景描述 在過去的

初始化 , 自然語言處理 , aigc , ci

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u_16213686 頭像

mob64ca1410eb61 - 多個from會生成多個鏡像嗎

上一期我們講了%格式化輸出，這次我們來講另外兩種格式化輸出方式： {}和format()、f-strings。 先來看{}和format()。 這種輸出方式的格式是這樣： print("輸出區".format(變量區)) 舉個小小的例子： #Program_35 print("我有{}只{

多個from會生成多個鏡像嗎 , 雲計算 , 賦值 , 格式化輸出 , 雲原生 , ci , Python

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jihu_gitlab 頭像

極狐GitLab - 從 Bamboo 到極狐GitLab 的遷移指南

內容來源： https://about.gitlab.com/blog 作者： Abubakar Siddiq Ango Atlassian 表示，將在 2024 年 2 月，終止對於旗下所有服務器端產品（Server products）的支持。 隨着這個時間節點的逐漸臨近。那些依賴於私有化部署了 Atlassian 服務端產品的用户來説，面臨着抉擇：要麼升級到 Atliassian

持續集成 , devops , gitlab , ci

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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_16160172 頭像

避風塘主 - go語言開發

package main import ( "fmt" "sync" ) // InMemoryDB represents a simple in-memory key-value database type InMemoryDB struct { data map[string]string mu sync.RWMutex } // NewDB creates a new in

email , 後端開發 , ci , Python

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u_16099343 頭像

編程夢想編織者 - 藍光原盤裏如何根據MPLS列表來確定m2ts文件組成

前段時間買了一塊2TB硬盤，裏面裝滿全高清視頻。看是看得很爽，但硬盤還想裝別的東西，電影又捨不得刪掉，只好對電影進行壓縮，以節省空間。 經過一番折騰，終於成功完成了壓制任務，下面説一下過程。 一、目標 分辨率選擇720p，視頻採用h.264編碼，音頻採用ac3編碼，封裝格式選擇mkv，大小選擇1小時2G左右，碼率選擇視頻4000kbps，音頻448kbp

封裝 , 雲計算 , 操作系統 , 雲原生 , ci , ide

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u_12795311 頭像

CodePulse代碼脈搏 - 每天一個CSS小樣式：炫酷的流光按鈕

今天我們來創建一個炫酷的流光按鈕效果，它會隨着鼠標移動產生動態的流光和陰影效果。這個效果結合了CSS漸變、動畫和偽元素技術。 實現思路 使用linear-gradient創建漸變背景 通過::before偽元素實現流光效果 使用CSS動畫實現流光移動 添加懸停和點擊交互效果 結合JavaScript實現鼠標跟隨效果

後端開發 , 4s , JAVA , Css , ci

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u_16213356 頭像

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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u_16213450 頭像

mob64ca12f4d1ad - Linux Ollama使用GPU運行LLM模型

在當今的機器學習領域，運行大型語言模型（LLM）已經成為一種趨勢。尤其是使用強大的GPU加速，可以顯著提高模型的訓練和推理速度。然而，在Linux環境中，許多用户在使用Ollama運行LLM模型時遇到了GPU無法正常工作的情況。下面來詳細探討如何解決“Linux Ollama使用GPU運行LLM模型”的問題。 問題背景 在實際用户場景中，很多數據科學家和機器學習工程師依賴於Oll

aigc , 解決方案 , ci , CUDA

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u_16175523 頭像

mob649e816a3664 - stable diffusion torch size

在使用Stable Diffusion時，用户常常會遇到與“torch size”相關的問題。這些問題通常與模型的性能和資源佔用有關。本文將詳細記錄解決“stable diffusion torch size”問題的過程，分為環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南及性能優化等模塊。 環境準備 為了有效運行Stable Diffusion，我們需要配置合適的環境。以下是依

System , aigc , ci , Python

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