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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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網線小遊俠 - rustdesk速度優化

Rust 1.55 穩定版發佈 Rust 1.55 是 2021 Edition 正式發佈之前的倒數第二個版本，此版本主要更新如下： range 操作符支持半開語法 match x as u32 { 0 = println!("zero!"), 1.. = println!("posi

php , rustdesk速度優化 , 架構 , 編程語言 , 後端開發 , JAVA , Python

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u_16099352 頭像

字節墨海星 - .NET5.0 Code First 建立索引方法_codefirst 索引

具體實現可參考NetCoreKevin 一個基於NET8搭建DDD-微服務-現代化Saas企業級WebAPI前後端分離架構：前端Vue3、IDS4單點登錄、多級緩存、自動任務、分佈式、AI智能體、一庫多租户、日誌、授權和鑑權、CAP事件、SignalR、領域事件、MCP協議服務、IOC模塊化注入、Cors、Quartz自動任務、多短信、AI、AgentFramework、S

字段 , User , github , 後端開發 , Python

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liuye_63e4bcdbcbb08 頭像

用户bPc6h39 - Pycharm 2023.3.3 最新安裝教程（親測有效）

PyCharm是一種流行的Python集成開發環境（IDE），廣泛應用於Python開發人員。在使用PyCharm時，開發人員可能會遇到一些常見問題。以下是一些可能出現的問題及其解決方案： 安裝教程：kdocs.cn/l/cmuBDCz2KFTj 內存不足和卡頓： 問題描述：PyCharm在運行時可能因為內存不足而變得卡頓或無響應。 解決方案：確保計算機有足夠的內存來運

程序 , 開發工具 , pycharm , ide , Python

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u_16175472 頭像

mob649e815da088 - ollama 下載 HuggingFace 文件

在本篇博文中，我將詳細記錄解決“ollama 下載 HuggingFace 文件”問題的過程，包括如何進行版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南與性能優化。希望這些內容能為大家提供一些參考和幫助。 版本對比 在開始之前，我們需要了解 ollama 的不同版本之間的特性差異。自從初始版本推出以來，ollama 已經歷了多次重要更新。以下是 ollama 版本的演進歷程。

性能優化 , aigc , ci , Python

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dawanzi_6278b06ec111c 頭像

大丸子 - 使用 Python 合併多個 PowerPoint 幻燈片

在日常工作和報告製作中，將多個 PowerPoint 演示文稿合併成一個 是常見需求。例如，公司季度報告可能包含來自不同部門的幻燈片，或需要將培訓內容整合到統一文件中。通過 Python 和 Spire.Presentation，你可以輕鬆實現幻燈片的合併，無需依賴 PowerPoint 軟件手動操作。 本文將演示如何使用 Python 合併兩個演示文稿，並説明如何選擇 保留原始設計 或 使用目標

ppt , microsoft , powerpoint , 幻燈片 , Python

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keen_626105e1ef632 頭像

瞿小凱 - 如何把多個py文件打包成一個在pycharm直接運行

如果是想同時打包多個py文件在pycharm中，通常做法是將它轉化為exe文件。因此，首先，我們需要安裝 pyinstaller。 第一步，安裝pyinstaller 您可以在下面這個官網中完成安裝 http://www.pyinstaller.org/ 當然，您可以直接cmd，回車，然後裝包pip install pyinstaller，執行流程如下圖所示。 特別提示，如果是在py

python爬蟲 , exe , 學習方法 , 爬蟲 , Python

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u_16175485 頭像

mob649e8160b585 - stablebaselines3安裝

在這篇文章中，我將與你分享如何順利安裝stable-baselines3這一開源強化學習庫的全過程。在安裝時候，我也遇到了一些問題，所以我會將解決方案一一列舉，以方便你在遇到類似問題時查閲。 環境準備 在開始之前，我們需要確認硬件和軟件環境的要求。stable-baselines3主要用於Python開發，因此Python環境的配置尤為重要。 軟硬件要求 操作系統

bash , aigc , Python

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u_16099343 頭像

編程夢想編織者 - 深入理解Java JVM中的垃圾回收器

深入理解Java JVM中的垃圾回收器 Java虛擬機（JVM）是運行Java程序的基礎，而垃圾回收器（Garbage Collector，GC）則是JVM中至關重要的一部分。它的主要職責是自動管理內存，回收不再被使用的對象，防止內存泄露，從而提高應用的性能和穩定性。 垃圾回收器的工作原理 垃圾回收器通過識別不再使用的對象來釋放內存。常

編程 , 性能調優 , jvm , 垃圾回收 , 後端開發 , JAVA , Python

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u_17504137 頭像

我是你諾言哥 - 40萬張壁紙合集來了！100+分類承包你一整年的屏幕新鮮感

還在為找不到心儀的壁紙發愁？這次直接把“壁紙宇宙”打包分享給你——超全壁紙合集，100+細分分類、40萬張高清素材，從動漫神作到潮流風格，從自然風景到明星偶像，無論你是二次元愛好者、顏值黨還是風格控，都能在這裏挖到寶藏！ 下載地址：https://pan.quark.cn/s/3e6edc90bce8

後端開發 , bc , 動漫 , 下載地址 , Python

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u_16213415 頭像

mob64ca12ec8020 - ollama下載的模型在linux系統哪

在使用 Ollama 下載模型時，很多用户會在 Linux 系統上遇到問題，比如模型的下載路徑和管理。本文將詳細介紹在 Linux 系統上如何解決“ollama下載的模型在linux系統哪”的問題。我們的討論將涵蓋環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧和性能對比等多個方面。 環境配置 首先，我們需要確保在 Linux 系統中安裝了必要的依賴項和配置。下圖展示了我們的環境

aigc , 編譯過程 , 調優 , Python

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u_12968 頭像

davisl - 信號

在 Linux 系統中，信號是一種用於進程間通信的機制，通常用於通知進程某些事件的發生。以下是常見的信號類型及其對應的快捷鍵和用途： 常見信號類型 SIGHUP (1): 通知進程終端掛起或連接斷開。 SIGINT (2): 中斷信號，通常由Ctrl+C觸發，用於終止進程。 SIGQUIT (3): 退出信號

include , 自定義 , 後端開發 , 寄存器 , Python

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u_17611446 頭像

wx6953b3319ffb2 - 計算機導論學習：在基礎中窺見學科的深邃

接觸《計算機科學導論》這門課程前，我對計算機的認知僅停留在“會用軟件、能上網”的淺層階段，總覺得這門學科只是冰冷的代碼和複雜的機器。但經過一學期的系統學習，我不僅搭建起計算機學科的基礎框架，更在一個個知識點的探索中，體會到這門學科背後的邏輯之美與創新之力，也對“如何學習計算機”有了全新的感悟。 課程的開篇從計算機的發展歷程講起，從圖靈提出的抽象計算

大數據 , 數據倉庫 , 人工智能 , 計算機科學 , Python

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數據探索者 - Transformer入門教程（二）模型設計(一)_transformer開發

本文詳細介紹瞭如何利用JAX及其神經網絡庫Haiku，從零開始構建並訓練一個完整的Transformer模型。內容涵蓋自注意力機制、線性層、歸一化層、嵌入層的實現，以及如何結合Optax優化器構建訓練循環，為理解和使用JAX進行深度學習開發提供了實用指南。 使用JAX從零構建Transformer模型全流程解析 在本教程中，我們將探討如何使用JAX開發神經網絡。而Tr

歸一化 , 神經網絡 , 損失函數 , 後端開發 , Python

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代碼探險家 - rest_framework_simplejwt 自定義了用户表

1.請求和響應 2.基於類的視圖 3.認證和權限 1.請求和響應 從現在開始，我們將真正開始接觸REST framework的核心。下面我們介紹幾個基本的模塊。 請求對象(request objects) REST framework引入了一個擴展常規HTTPRequest和Request對象，並

rest , 雲計算 , RESTframework , DjangoRESTFrameWork , django , 雲原生 , Python

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mob64ca12edea6e - ollama下載的權重文件在何方

ollama下載的權重文件在何方 在使用ollama這款生成模型工具時，許多用户會遇到一個常見的問題，就是如何找到下載的權重文件。下面我們將一步步梳理出解決這一問題的全過程。 環境準備 在開始之前，我們需要確保有一個合適的環境來運行ollama。首先，確保你的計算機或服務器上已經安裝了以下前置依賴。 操作系統：Linux (Ubuntu 20.04 以上), ma

權重 , aigc , Docker , Python

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麗麗的博客家園 - 從CSV到詞雲：用Python分析文本數據並可視化關鍵詞

在數據分析和自然語言處理中，快速洞察文本中的高頻關鍵詞是一項基礎而重要的任務。無論是用户評論、社交媒體帖子還是新聞文章，將非結構化文本轉化為直觀的視覺呈現（如詞雲）能幫助我們迅速抓住核心主題。本文將帶你使用 Python 從 CSV 文件讀取文本數據，進行清洗與統計，並最終生成一張美觀的詞雲圖。 1. 準備工作：安裝依賴庫 我們需要以下三個關鍵庫： p

csv , 詞頻 , 後端開發 , 詞雲 , Python

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公眾號_小博測試成長之路 - 解鎖新技能：用Python讓你的AI Agent快速連接MCP工具

告別複雜代碼！Python輕鬆實現你的第一個AI Agent 從上一篇文章中，學完之後已經可以通過創建agent來跟大模型對話，並且在創建agent的時候，發現是可以指定tools的。那麼今天來學習一下怎麼創建tools。這裏會要用到mcp協議。讓我們先來看一下MCP是什麼？ MCP（Model Context Protocol，模型上下文協

搜索 , 開發語言 , HTTP , 後端開發 , Python

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qq68d2318712d49 - java 常面試的10道題及答案

以下是 Java 面試高頻 10 道題 + 精煉答案（覆蓋基礎核心、JVM、併發、集合等重點，適合面試快速記憶）： 1. 談談 Java 的三大特性（封裝、繼承、多態） 封裝：隱藏對象內部實現細節，通過 private 限制訪問，提供 getter/setter 等公共方法交互，降低耦合、提高安全性（比如實體類的屬性封裝）。 繼承：子類通過 exte

後端開發 , 線程安全 , 多線程 , JAVA , Python

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夢斷藍橋魂 - 第八章：併發編程+網絡編程（二） 2020-06-09

人工智能之編程進階 Python高級 第八章 網絡併發類模塊 @ 目錄 人工智能之編程進階 Python高級 前言 1. TCP 服務端（監聽連接） 2. TCP 客户端 3. UDP 示例（無連接）

客户端 , 多線程 , 前端開發 , Javascript , Python

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deephub 頭像

deephub - ONNX Runtime Python 推理性能優化：8 個低延遲工程實踐

在深度學習落地過程中，有一個常見的誤區：一旦推理速度不達標，大家的第一反應往往是拿着模型開到，比如：做剪枝、搞蒸餾、甚至犧牲精度換小模型。 實際上生產環境中的 Python 推理鏈路隱藏着巨大的“工程紅利”。很多時候你的模型本身並不慢，慢的是低效的數據搬運、混亂的線程爭用以及不合理的 Runtime 默認配置。在不改變模型精度的情況下，僅靠ONNX Runtime (ORT) 的工程特性，往往就能

神經網絡 , 人工智能 , 深度學習 , Python

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MonkeyKing_sun - 國內Dockerfile的配置，提高打包速度

FROM python:3.10-slim # 設置工作目錄 WORKDIR /app # 配置國內鏡像源加速 RUN sed -i 's|deb.debian.org|mirrors.aliyun.com|g' /etc/apt/sources.list.d/debian.sources 2/dev/null || \ sed -

ico , 運維 , 後端開發 , Linux , 網絡 , Python

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mb69102d3c32672 - 企微智能機器人

企微智能機器人主要分為兩大類，它們的創建方式、功能和使用場景有顯著區別。 兩大類企微智能機器人 1. 羣聊機器人 這是最常見、最容易上手的類型。它像一個“虛擬成員”被添加到企業微信羣（包括內部羣和包含外部聯繫人的羣）中，通過Webhook地址接收信息並自動發送消息。 主要特點： •簡單易用：無需複雜開發，在企業微信App中即可快速創建。

微信 , 發送消息 , API , 後端開發 , Python

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mob649e81637cea - 本地搭建ollama大模型rag

構建一個本地搭建 Ollama 大模型 RAG 的過程需要多個步驟，從環境準備到功能驗證，下面將詳細介紹這一過程，並希望能給想要搭建 Ollama 大模型 RAG 的開發者提供清晰的指南。 在開始之前，請確保您已經對此過程有所瞭解，並做好了充分的準備。 環境準備 首先，需要準備好合適的硬件和軟件環境才能順利搭建 Ollama 大模型 RAG。以下是前置依賴項的安裝和評估。

硬件資源 , aigc , Docker , Python

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