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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_16213467 頭像

mob64ca12f8da8d - ollama python代碼調用

ollama python代碼調用涉及將Python代碼與Ollama模型進行集成，提供了一種方便的方式來調用和使用機器學習模型。在此，我將詳細闡述如何有效地配置和優化這一過程。 環境準備 在開始集成之前，我們需要確保開發環境中的技術棧與Ollama的版本兼容。以下是一個版本兼容性矩陣： 技術棧 最低兼容版本 推薦版本

aigc , Json , Python

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u_16175451 頭像

mob649e8158a948 - pip無法安裝llama_cpp_python

在嘗試使用 pip 安裝 llama_cpp_python 時，有些用户會遇到各種問題，比如環境依賴、版本不兼容等。本文將會一步步引導你解決這些問題，並進行環境準備、配置詳解、驗證測試、優化技巧和擴展應用的介紹。 環境準備 在開始之前，我們需要確保系統準備就緒，首先安裝與 llama_cpp_python 兼容的前置依賴。 前置依賴安裝 pip install numpy

aigc , ci , CUDA , Python

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u_15745565 頭像

畢設大神 - django畢業生就業智能推薦信息系統-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘要 隨着網絡科學技術不斷的發展和普及化，用户在尋找適合自己的信息管理系統時面臨着越來越大的挑戰。因此，本文介紹了一套畢業生就業智能推薦信息系統，在技術實現方面，本系統採用Python、HTML、CSS、JS以及MySQL數據庫編程，使用django框架實現前後端的連接和交互功能。用户需要先註冊賬號，然後才能登錄系統並使用功能。本文還對畢業生就業智能推薦信息系統的研究現狀和

後端開發 , 信息管理系統 , JAVA , ci , Python

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u_16213451 頭像

mob64ca12f51824 - python 釋放Ollama佔用的顯存

在使用 Python 進行機器學習或深度學習任務時，有時會遇到 Ollama 這種工具佔用大量顯存的問題。為了有效釋放它所佔用的顯存，我將這篇博文詳細記錄了過程，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。 環境準備 在釋放 Ollama 佔用的顯存之前，需要確保軟件和硬件環境配置正確。 軟硬件要求 組件 要求

初始化 , 加載 , aigc , Python

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u_16099331 頭像

墨色天香 - c++入門---------繼承篇

目錄 一 繼承的概念與定義 1 繼承的概念 2 示例 3繼承定義 （1）定義格式 （2）繼承方式與訪問限定 (3)繼承基類成員訪問方式的變化 4 繼承類模板 二 基類和派生類之間的轉換 1 基礎類型轉換 2 基類和派生類轉換 3 示例 三 繼承中的作用域 1 隱藏規則

成員變量 , 開發語言 , 成員函數 , 派生類 , c++ , 後端開發 , Python

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u_16213671 頭像

mob64ca140d61c6 - [轉]Android獲取、設置鈴聲，音量，靜音，揚聲器

🍉🍉🍉文章目錄🍉🍉🍉 🌻1. 前言 🌻2. Android16進階之設置麥克風靜音setMicrophoneMute介紹 🌻3. 代碼實例 🌻3.1 使用setMicrophoneMute一鍵靜音麥克風 🌻3.2 使用setMicrophoneMute恢復錄音

音視頻 , Android16 , 後端開發 , 靜音 , Android , 靜音麥克風 , Python

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u_16213690 頭像

mob64ca1411e411 - 如何優化Python佔用的內存-原創手記

你是否遇到過Linux系統下Logitech設備管理器Solaar長時間運行後佔用過高內存的問題？本文將從代碼層面分析Solaar的內存使用問題，並提供實用的優化方案，幫助普通用户和開發者解決這一痛點。讀完本文後，你將能夠：識別Solaar的內存泄漏點、應用有效的內存優化技巧、監控Python進程的資源佔用情況。 內存問題診斷 Solaar作為一款Python

緩存 , 後端開發 , harmonyos , Git , Python

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yangshaoping 頭像

小飛俠格魯帥 - python 實現二維碼解析

嘿喲，小夥伴們！今天咱要讓Python來大顯身手，實現二維碼解析的功能！就像給Python裝上了一雙“火眼金睛”，能一下子看清二維碼裏的秘密。pyzbar庫就是那個厲害的“幫手”，它能幫Python輕鬆解析二維碼。安裝也簡單，pip install pyzbar就行啦！ 下面是用Python實現二維碼解析的代碼示例： import cv2 from pyzb

二維碼 , 圖形用户界面 , 後端開發 , Python

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xialiwei 頭像

夏力維 - 使用樹莓派搭建家庭存儲系統

項目背景 家裏有庫存閒置的樹莓派 續費的百度網盤讀取播放不便利 使用雲存儲感覺下行偏貴（小農思想，感覺每GB都在疊加花錢手機流量費+下行流量） 家裏小朋友學習新知識需要強交互和播放記錄 在老婆面前裝個X 功能迭代過程 下載樹莓派燒錄工具和系統 樹莓派系統燒錄工具 樹莓派操作系統 使用燒錄工具，燒錄操作系統

raspberry-pi , 後端 , 前端 , Python

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u_17504137 頭像

我是你諾言哥 - 文字 LOGO 生成器：無廣告，自定義設計超省心

找 LOGO 生成軟件時總被廣告彈窗煩到？要麼點半天關不掉廣告，要麼設計到一半彈出付費提示，想安安靜靜做個簡單文字 LOGO 都難。 下載地址：https://pan.quark.cn/s/3116fecb1b13 備用地址：https://pan.baidu.com/s/1s6ehHkLRydbggodpIxsm7w?pwd=ygjm 直到試了這款文字

保存圖片 , 生成器 , 後端開發 , 陰影效果 , Python

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u_14850 頭像

ctaxnews - Rxjava入門指南(一)：響應式編程與Rxjava入門 -

在Android開發中，你是否經常面臨這樣的困境：用户頻繁點擊按鈕導致重複網絡請求？輸入框實時搜索引發大量無效API調用？表單驗證需要監聽多個輸入框狀態變化？傳統命令式編程需要編寫大量狀態判斷和回調邏輯，而響應式編程（Reactive Programming）通過事件流與數據流的統一處理，為這些問題提供了優雅的解決方案。本文將通過RxJava-Android-Sample

操作符 , rxjava , 後端開發 , Android , Python

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u_16099224 頭像

IT劍客之家 - Spring Boot（1-2） 使用Gradle構建Spring Boot項目 - muzi1994的個人空間 -

使用Gradle構建SpringBoot項目： https://www.bilibili.com/video/BV18u41197ww/ 新建【項目】修改服務器URL：點擊旁邊的設置 輸入： https://start.aliyun.com 然後開始創建項目： 這裏選擇：web即可：

MySQL , maven , 後端開發 , gradle , Python

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jieduanxingdebugger 頭像

階段性debugger - 美股實時行情 API：歷史數據與深度盤口技術指南

在量化交易和投資決策中，獲取準確、及時的股票數據至關重要。本文將探討股票實時行情 API 的相關技術，包括股票實時 tick 數據、深度實時盤口、美股實時行情以及美股歷史數據 API。通過 WebSocket 推送和 RESTful 接口，可以實現毫秒級數據更新和批量查詢，適用於算法交易、做市商系統或數據分析平台。本指南聚焦通用實現方法，幫助開發者理解核心原理。 實時行情 API 的核心優勢 股票

websocket , 金融 , api文檔 , 後端 , Python

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u_16175499 頭像

mob649e81643021 - AIGC 人工智能生成內容

在當今的科技時代，AIGC（人工智能生成內容）已經成為了各種數字產品和服務中的一個重要組成部分。隨着技術的發展，AIGC的應用場景越來越廣泛，從文本生成、圖像處理到音頻合成，各個領域都在不斷探索其潛力。儘管如此，爭論和討論圍繞着AIGC產生的一些問題依然持續，比如內容的生成質量、創作權的歸屬、道德性以及內容的真實性。本文將詳細探討如何有效解決這些AIGC生成內容的問題。 時間軸和尚未

工具鏈 , aigc , 模態 , Python

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u_16213721 頭像

mob64ca14196783 - 前端數據本地存儲介紹

前端本地存儲（Cookie、LocalStorage、SessionStorage） 在前端開發中，本地存儲用於在瀏覽器中持久化或臨時存儲數據，常見場景包括保存用户登錄狀態、記住用户偏好、緩存臨時數據等（如小米官網手機端頭部廣告的 “關閉後不再顯示” 功能）。本文將詳細梳理Cookie、LocalStorage、SessionStorage及輔助工

狀態模式 , 字符串 , 數據 , 後端開發 , 前端 , Json , Python

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u_16099248 頭像

mob6454cc6d3e23 - bean的生命週期 - 龍之天空的個人空間 -

目錄 Bean 生命週期的詳細步驟 第一階段：Bean 的元數據配置與容器啓動 第二階段：Bean 的實例化與初始化（核心生命週期） 第三階段：Bean 的使用與銷燬 特殊情況的處理 總結與記憶技巧 為了更直觀地理解，我們可以將整個生命週期分為幾個大的階段，下圖清晰地展示了這一過程： Bea

生命週期 , 初始化 , 開發語言 , 自定義 , 後端開發 , JAVA , Python

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u_16213563 頭像

網絡安全守護先鋒 - 知識筆記：華為戰略規劃與執行的核心管理工具BLM模型

華為DSTE戰略管理體系 = 一套以客户為中心、以目標為導向、從戰略到執行閉環落地的“戰略操作系統”，它讓戰略不再是口號，而是可解碼、可衡量、可執行、可覆盤的組織能力。 一、DSTE戰略管理體系總覽 1. 什麼是DSTE？ Develop Strategy To Execute：

華為 , 大數據 , 戰略規劃 , 後端開發 , 人工智能 , 灰度 , Python

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u_16213687 頭像

mob64ca141139a2 - Linux設備模型之spi子系統 第3頁_Linux教程

Linux SPI子系統深度分析與實踐指南 1 SPI協議基礎：深入理解硬件通信機制 SPI（Serial Peripheral Interface）是一種由摩托羅拉公司開發的高速、全雙工、同步的串行通信協議，廣泛應用於微控制器與各種外圍設備（如傳感器、存儲器、顯示模塊等）之間的短距離通信。與I2C等其他串行協議相比，SPI的主要優勢在於其簡

算法 , 邊緣計算 , 架構 , 後端開發 , Linux , 網絡 , Python

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u_16099174 頭像

晨曦微露s - 【CANN訓練營第三季】2022年度第三季新手班之升騰AI入門課

在昇騰NPU上跑Llama大模型：從零開始的真實測試之旅 一、為什麼選擇昇騰NPU？ 昇騰的幾個吸引點 二、環境準備：GitCode白嫖攻略 為什麼選雲上測試？ 創建昇騰Notebook實例 環境配置説明 三、驗證環境：第一個小坑

code , GiteCode , 昇騰 , 後端開發 , llama , 大模型 , 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_16175516 頭像

mob649e816880fe - AIGC FOR MAC

AIGC FOR MAC 是一個集成各種人工智能內容生成工具的框架，旨在提升macOS用户的內容創作效率。隨着AIGC（人工智能生成內容）在各個領域的廣泛應用，許多Mac用户希望在其設備上能夠快速、便捷地生成高質量的文本、圖像和多媒體內容。然而，在使用AIGC FOR MAC時，用户常常面臨性能、兼容性、特性實現和技術選擇等多重挑戰。 背景定位 在當今迅速演變的數字化時代，AIG

HTTP , aigc , 人工智能 , Python

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王校長的熱狗 - 衞星拍攝地面水域檢測數據集4868張VOC+YOLO格式

衞星拍攝地面水域檢測數據集4868張VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：4868 Annotations文件夾中xml文件總計：4868 labels文件夾中txt文件總計：48

數據集 , 衞星拍攝地面水域 , 標籤名 , 後端開發 , txt文件 , Python

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u_12968 頭像

davisl - 如何使用Python 進行數據可視化 - 碼農充電站的個人空間 -

AWR1843-Read-Data-Python-MMWAVE-SDK-3 是一款專為德州儀器AWR1843毫米波雷達設計的Python工具，能夠實時讀取雷達數據並通過直觀的可視化界面展示目標位置與多普勒速度。無論是智能交通、安防監控還是工業自動化場景，這款開源工具都能幫助開發者快速構建雷達應用原型。 📋 核心功能與技術亮點 ✨ 為什麼選擇這款工具？

data , 數據 , Css , 前端開發 , HTML , Python

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overmind1980 - oeasy教python108 列表_加法_增強賦值_加等於_extend_擴展列表

回憶 列表 賦值運算 兩種形式 將列表 直接 賦值 造成兩個列表指向同一個對象 一改全改 將 列表副本 賦給 變量 這兩個列表變量指向不同的對象 互不影響 clist1 = list("oeasy") clist2 = clist

字符串 , 賦值 , 垃圾回收 , 後端開發 , Python

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