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mob64ca13fbd761 - 如何使用autodl連接docker

挖呀挖！AutoDock 分子對接極簡實踐方法👋 哈哈哈 開心😆 在小小的花園裏面挖呀挖呀挖 🌱 種下一顆小小的種子🫘 開出一朵小小的花🌸 在大大的花園裏面挖呀挖呀挖🌱 種下一顆大大的種子🫘 開出一朵大大的花🌸 挖呀挖呀挖🌱！更多的是一顆擁抱童真的心😁，在科研和生

視頻教程 , 雲計算 , 3d , 如何使用autodl連接docker , ci , Docker , 後端

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u_16099355 頭像

數據挖掘者 - 3、如何判斷一棵樹是否是紅黑樹？_weixin

【題目描述】 數據結構中有一類平衡的二叉搜索樹，稱為紅黑樹。 它具有以下 5 個屬性： （1）節點是紅色或黑色。 （2）根節點是黑色。 （3）所有葉子都是黑色。（葉子是 NULL節點） （4）每個紅色節點的兩個子節點都是黑色。 （5）從

紅黑樹 , 二叉搜索樹 , 後端開發 , ci , Python

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u_16099336 頭像

浪人小風光 - chapter 02 變量和基本類型

2 變量和基本類型 2.3 複合類型 2.3.1 引用 引用必須初始化（引用是將它和初始值綁定在一起，而不是拷貝給引用） 引用不創建對象，而是起別名 引用只能綁定對象，而不能和某個表達式的計算結果綁在一起（無法右值） 綁定相同類型的對象（int a = (int) b） 2.3.2 指針 指針是一

redis , 初始化 , 變量名 , 數據庫 , ci

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u_16213313 頭像

mob64ca12d39d4a - springAI 集成 ollama

在這篇博文中，我們將深入探討如何將 springAI 集成到 ollama 中，以實現強大的 AI 功能。接下來，我們將逐步介紹從環境準備到生態擴展的整個過程，確保你能夠順利完成這一集成。 環境準備 要安全並準確地集成 springAI 和 ollama，首先需要確保你的環境滿足以下技術棧的兼容性： 技術棧 版本要求

spring , 配置文件 , aigc , ci

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u_16213349 頭像

mob64ca12dc88a3 - ollama linux下載模型位置

ollama linux下載模型位置的描述 在現代機器學習和人工智能發展的背景下，模型的下載和使用變得愈發重要。對於使用ollama的用户，確保Linux環境中的模型下載位置正確配置是實施高效工作流程的關鍵。本文將詳細記錄如何解決“ollama linux下載模型位置”的問題，以便在實際應用中提供充分支持。 環境準備 在正式進行模型下載配置之前，首先需要確保Linux環境配置

硬件資源 , bash , aigc , ci

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u_16297326 頭像

虎斑嘟嘟 - 零知識證明與深度學習：打造可驗證的AI推理新時代

零知識證明與深度學習：打造可驗證的AI推理新時代 在醫療、金融和自動駕駛等關鍵領域，人工智能系統正日益成為決策的核心。然而，這些“黑箱”模型如何讓人信任？當AI告訴你不應該批准貸款或患有癌症時，你如何知道這個決策是基於正確的推理，而不是被惡意篡改或包含了偏見？ 傳統方法要求完全透明公開模型參數和輸入數據，但這在保護知識產權和用户隱私方面面臨巨大挑戰。 零知識證明

yyds乾貨盤點 , 數據 , 後端開發 , JAVA , ci , 零知識證明

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u_16099190 頭像

AI獨步天下 - jupyter notebook虛擬環境配置

因為默認的python設置是3.13版本，會經常出現版本不配套問題需要用比較舊的python版本 window 11 在anconda prompt中： 創建一個純淨的 Python 3.9 環境 conda create -n bio_final python=3.9 -y 激活它 conda activate bio

後端開發 , ci , Python

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u_16213341 頭像

mob64ca12da726f - copilot插件激活工具

copilot插件激活工具是一個非常有用的工具，它可以幫助開發者提高代碼編寫的效率，同時也能提升日常開發工作的自動化程度。然而，許多人在激活和配置這個插件的過程中遇到了各種問題。在這篇博文中，我將詳細闡述如何解決這些問題，並提供實用的步驟和技巧。 環境準備 在使用copilot插件之前，我們需要做好適當的環境準備。以下是依賴項的安裝指南。 | 依賴項目 | 安裝命

技術棧 , aigc , ci , Mac

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u_13479 頭像

jkfox - 【CSP-S 2019】【洛谷P5664】Emiya 家今天的飯【dp】_mb5fed6f751964c的技術博客

https://www.luogu.com.cn/problem/P5664 題意解讀： Emiya 掌握n種烹飪方法和m種主要食材，用第i種烹飪方法和第j種食材可做a[i][j] 每道菜的烹飪方法互不相同（即每種烹飪方法最多選 1 道菜）； 每種主要食材的使用次數不超過總菜數k的一半（即 ≤k / 2）。 解題思路： 1、

i++ , 後端開發 , 約束條件 , ci , Python

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u_16099251 頭像

雲中誰寄錦書來 - ubuntu系統 添加Fcitx倉庫

Ubuntu中fcitx安裝失敗問題的原因是ubuntu用的是國外鏡像源，部分軟件下載不了。 對策： 更換國內鏡像源可以使 Ubuntu 的第三方軟件包的下載速度大步提升，這裏以更換為阿里源為例： 源文件的相關信息在“/etc/apt/”路徑下，使用cd /etc/apt進入文件 源鏈接存放在文件[ sources.list ]中，進入文件：sudo na

雲計算 , ubuntu系統 添加Fcitx倉庫 , 雲原生 , ci , Ubuntu

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u_16213616 頭像

mob64ca14005461 - Javascript中的getter和setter初識_javascript技巧

在 JavaScript 中，Getter (獲取器) 和 Setter (設置器) 是一對特殊的方法，它們允許您像訪問普通屬性一樣來讀取和修改對象的屬性，但在背後，它們執行的是自定義的函數邏輯。這些特殊方法被稱為訪問器屬性 (Accessor Properties)，與直接存儲值的數據屬性 (Data Properties) 相對。 Getter

封裝 , 開發語言 , ecmascript , ci , 前端開發 , Javascript

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u_16099287 頭像

數據科學探索者 - XML解析實例--------獲得天氣預報數據_iteye

目錄 一、Lxml的核心優勢：速度與靈活性的完美結合 1.1 安裝與基礎配置 二、天氣API數據解析實戰 2.1 基礎解析：提取城市代碼 2.2 高級查詢：XPath的精準定位 三、性能優化技巧 3.1 流式解析處理超大文件 3.2 命名空間處理 四、實際開發中的常見問題解決方案 4.1 IP封禁應對策略 4.2

xml , 後端開發 , ci , Python

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u_16099185 頭像

夢想啓航吧 - 監控拍到開車是鏡像嗎

只是因為被AI識別成盜竊犯，他就被警察送進監獄。 即便他從未去過案發現場，即便那個地方距他居所將近1000公里。 更離譜的是，據律師透露的消息，他還比監控錄像中的罪犯輕了40磅（36斤）！ 即便如此，執法部門還是對他進行了逮捕，讓他在監獄一個星期。 有相關顧問表示：這項技術已導致至少三起錯誤逮捕。 將面部識

人臉識別 , 雲計算 , 人工智能 , 雲原生 , ci , 監控拍到開車是鏡像嗎

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u_16213467 頭像

mob64ca12f8da8d - windows gpu模式下運行ollama

在“Windows GPU模式下運行Ollama”的過程中，我們遇到了一系列技術問題與解決方案。本文將系統地記錄這一過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南以及生態擴展，以便其他開發者能更好地參考和借鑑。 環境準備 搭建“Windows GPU模式下運行Ollama”環境的第一步是進行依賴安裝。以下是所需軟件及其版本的兼容性矩陣：

windows , aigc , ci , CUDA

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agile001 頭像

敏捷開發 - 持續測試性能的方法

持續測試是指在軟件開發生命週期中的不同階段納入自動反饋的過程，其中包括探索性測試等自動化測試外的活動。持續測試是CI/CD流程取得成效的關鍵因素，通過提高代碼質量來避免付出多餘的人力、物力和財力，從而加快DevOps流程。在Dan Ashby創建的DevOps持續測試模型圖（如圖1）中，他表明我們可以在任何一個階段進行測試。 對於持續測試存在一個誤區：持續測試就是測試左移。這是兩種不

性能測試 , 敏捷開發 , devops , 自動化測試 , ci

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u_16099342 頭像

IT智行者 - bzoj 3033: 太鼓達人 （歐拉圖+dfs）_clover

仮面の街 今天是 bct Day 3，賽時 \(100+20+15+50=185\)，rk.11。 沒有掛分很舒適。 評價是 ok 場，複習（？）了下期望這一塊。寫了 T1,T4 的拍子。 T1 考慮從小到大填數，這樣這個數的排名就是後面空位的數量，填到對應位置即可。 使用二分+樹狀數組，有兩個 log。 code Show me

i++ , define , ci , 前端開發 , Javascript

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jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - 利用CI機制管控jar依賴樹 | 京東雲技術團隊

1. 現狀·問題 你還記得你排查jar衝突的付出麼？ 為了有效控制jar包更新帶來的未知jar引入和變動，我們經常使用dependency-tree來查看依賴關係排查問題，通常是出現問題再被動分析和排查，此時人力成本是巨大的，同時系統已出問題，沒有後悔藥。 2. 分析原因 jar包依賴是異變的，且隱形的，jar衝突導致的問題經常發生，研發無法每次都關注其變化。 3. 採取措施 採用“敏捷”思想，小

ci-cd , jar包 , jar , ci , 後端

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u_14126 頭像

網猴兒 - 【Rust日報】2022-02-22 Slint - 為桌面和嵌入式設備創建一個新的GUI框架-

Rust Slint實現炫酷鎖屏源碼分享 一、源碼分享 1、效果展示 2、源碼分享 2.1、工程搭建 2.2、工程結構 2.3、main.rs 2.4、main.slint 2.5、models.slint 2.6、Cargo.toml

sed , 開發語言 , rust , Css , ci , 前端開發 , 後端 , HTML

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u_16213580 頭像

雲端行者 - npm 常用命令 - NDweb的個人空間 -

現在前端開發基本每天都會用到npm命令，最近在解決安全團隊報告的安全風險時，發現了幾個npm非常實用的命令，特記錄下來... 前言 最近接到公司安全團隊的項目風險表格，列出了當前前端項目的一些安全風險，大概有190多項，第一個大坨是XSS的，第二大坨就是npm包需要升級的，看了下，需要升級的大概有55個包，最近在做這些包升級的時候發現了NPM以前很少用，但是確很實用的

命令行 , ci , 前端開發 , Javascript , Json

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u_17171882 頭像

Chikaoya - R語言21天學習計劃 - 第十二天：網絡數據採集與API

📚 今日目標 掌握使用rvest包進行網頁爬蟲 學習使用httr包與API交互 掌握網頁數據解析和清洗 學習處理動態網頁（RSelenium） 瞭解API認證和限制處理 🌐 第一部分：網頁爬蟲基礎 1.1 rvest包基礎 # 安裝必要的包 install.packages(c("rvest"

API , AI寫作 , aigc , ci , HTML

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mob64ca12dab0a2 - 人臉編輯 diffusion

人臉編輯 diffusion是一種利用深度學習技術生成和修改人臉圖像的方式。然而，當這種技術出現問題時，可能會導致無效或不準確的人臉編輯。這篇博文將詳細探討這個問題的背景、錯誤現象、根因分析、解決方案，以及如何進行驗證測試和預防優化。 問題背景 在使用人臉編輯 diffusion 技術時，團隊發現了一些異常表現，主要表現在圖像合成的準確性和質量方面。具體現象如下： 人

System , aigc , 解決方案 , ci

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mob64ca12d68df5 - langchain推薦書籍

在現代開發環境中，Automated machine learning (AutoML) 工具已成為提升開發效率的關鍵。LangChain 是一個日益流行的工具，幫助開發者輕鬆整合大型語言模型（LLMs）和相關的 API。針對 LangChain 的學習與應用，很多人尋求相應的推薦書籍，以便更好地掌握其運用。本文將為您詳細描述如何更好地解決“LangChain推薦書籍”的問題。 背景

System , aigc , ci , 返回結果

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u_16213369 頭像

mob64ca12e1881c - ollama vllm區別

ollama 和 vllm 是當前 AI 領域裏常用的兩種工具，它們在構建與應用深度學習模型上都具有獨特的優勢。然而，很多人對它們的區別仍然感到困惑。下面我將詳細講解如何通過具體步驟來區分和使用這兩種技術。 環境準備 在使用 ollama 和 vllm 之前，首先要確保您的環境是兼容的。以下是支持的技術棧和兼容性矩陣。 # Ubuntu 安裝命令 sudo apt updat

使用場景 , 技術棧 , aigc , ci

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Chikaoya - R語言21天學習計劃 - 第十天：函數編程與高效代碼

📚 今日目標 掌握R函數編寫和調試技巧 學習函數式編程概念 掌握向量化操作和循環優化 學習代碼性能分析和優化 掌握代碼重構和最佳實踐 🏗️ 第一部分：函數基礎 1.1 函數定義與結構 # 基本函數結構 # function_name - function(arguments) { # #

向量化 , AI寫作 , aigc , ci , 預分配

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