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mob64ca12d42833 - anaconda 安裝stable_baselines3

以下是關於“anaconda 安裝stable_baselines3”的詳細記錄: 在進行強化學習相關研究或項目時,我發現 stable_baselines3 是一個非常有用的庫。它提供了許多強化學習算法,可以幫助我們快速實現和測試各種模型。然而,安裝這個庫時涉及到的一些步驟讓我花費了一些時間。在這裏,我記錄下整個過程,以便後續參考。 環境準備 在開始安裝 stable_ba

User , aigc , ci , Python

mb68738fa1c4e31 - ? TRAE SOLO 3.0 實戰速通指南:在編程馬拉松中打造高分產品的五步策略?

🏆 TRAE SOLO 3.0 實戰速通指南:在編程馬拉松中打造高分產品的五步策略 🎯 引言:黑客馬拉松的評審維度 大家好,我是圍巾哥蕭塵,昨天參與了武漢 TRAE 黑客馬拉松的評審工作,本次活動有 80 多人蔘與,共產生了 40 多個產品,其中 20 個產品入圍了路演階段。 作為評審,我們主要從以下三個關鍵維度來評估作品的質量和潛力:

app , 功能結構 , AI寫作 , aigc

mob64ca12d1a59e - mac docker 安裝 langchain

為了幫助大家在 Mac 上通過 Docker 安裝 LangChain,本文將詳細介紹整個過程,包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧以及排錯指南。無論你是新手還是有經驗的開發者,希望這篇文章能夠全面指導你完成安裝。 環境準備 在進行我們的安裝之前,有一些前置依賴需要準備好。這裏我們將以表格的形式列出版本兼容性矩陣。 組件

bash , aigc , Docker

mob649e8166179a - ollama 哪個接口返回模型

ollama 是一個非常有趣的工具,對於數據模型的返回接口有很多應用場景。在這一篇博文中,我們將一步步深入到"ollama 哪個接口返回模型"的問題,系統地闡述解決的過程,包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化和生態擴展。我們會通過一些圖示來幫助理解,讓整個過程更直觀。 環境準備 在開始之前,我們需要為項目做一些準備工作。確保你已經安裝了以下依賴: Py

數據 , API , aigc , Docker

mob64ca12dc88a3 - idea中的copilot插件應用實踐

在當前的軟件開發環境中,IDEA中的Copilot插件為程序員提供了強大的智能輔助編程能力,極大地提升了開發效率與代碼質量。本文將深入探討在IDEA中應用Copilot插件的實踐過程,包括從業務背景、演進歷程到架構設計、性能攻堅等多個方面的詳細記錄。 背景定位 隨着軟件開發的快速發展,程序員面臨着越來越多的複雜性,早已不再是單一的編碼任務。開發者需要快速適應不斷變化的需求和技術,

架構設計 , aigc , 開發者 , ci

mob64ca12f062df - ollama 限制大模型使用gpu

ollama 限制大模型使用gpu 在我最近的項目中,我遇到了一個關於“ollama”限制大模型使用 GPU 的問題。這對於任何需要高性能計算資源的深度學習應用來説,都是一個棘手的障礙。本文將詳細記錄解決這一問題的過程,從背景描述到技術原理,再到架構解析和代碼分析,力求清晰呈現整個解決思路。 背景描述 首先,讓我們瞭解一下該問題的背景——為何會出現“ollama”限制大模型使

aigc , Processing , ci , Python

mob64ca12ebf2cc - AIGC提示詞工程樣本

AIGC提示詞工程樣本 在當今的信息技術行業,如何有效地應用AIGC(人工智能生成內容)提示詞工程顯得尤為重要。本文將通過系統化的步驟,展示如何解決AIGC提示詞工程樣本的問題。 環境準備 為了順利進行,我們需要先安裝必要的依賴。以下是跨平台安裝命令: # Ubuntu sudo apt-get install python3-pip # MacOS brew inst

API , aigc , JAVA , Json

網易雲信IM - 前沿觀察 |情感陪伴智能體演化五階段

未來從未如此清晰,也從未如此充滿未知。撥迷霧,見真知,我們探索、記錄、思考,與您一起觀察行業的前沿點滴。 從感知智能到認知智能的突破,從算法推薦到智能交互的演進,我們正站在人機關係重構的歷史節點。 然而,當前階段的AI系統在情感認知維度仍存在顯著斷層,語音交互缺乏對話脈絡的連續性,生成式模型尚未建立真正的情感理解,這種情感鴻溝構成了人機協同進化的關鍵屏障。真正讓人類感

情感陪伴智能體 , 智能體對話 , aigc , bard , 對話智能體

mob649e815574e6 - ollama 默認 cpu

ollama 默認 cpu的問題是當前整合多項技術的一個常見挑戰,尤其是在資源受限的環境下。解決這個問題需要全面的環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發和部署方案。在此過程中,我們將詳細探討每一個步驟,並提供具體的指導和示例。 環境配置 在解決ollama 默認 cpu問題之前,我首先確保系統的環境配置正確。以下是我創建開發環境的流程圖。 flowchart TD A

bash , aigc , 編譯過程 , 調優

mob64ca12e51ecb - 如何搭建免費的Copilot

搭建免費的 Copilot:從問題到解決方案的全流程分析 在日常開發中,代碼助手工具如 Copilot 極大地提高了開發效率,幫助開發者減少了手動編碼的時間和精力。然而,商業版的 Copilot 費用不菲,因此很多開發者希望能借助免費工具或自建環境來實現類似的功能。接下來,我們將詳細講述如何搭建免費的 Copilot,涵蓋各個方面,從用户需求到實際操作,力求為大家提供一個完整的解決方

API , aigc , 解決方案 , 開發者

yzy121403725 - MLOps

1. 定義與本質 MLOps 是一套將機器學習模型從開發(實驗)落地到生產環境,並實現全生命週期自動化、可觀測、可追溯的工程實踐體系。 核心目標:解決 “模型訓練出來能用,但上線難、維護難、迭代慢” 的痛點(比如傳統 ML 流程中,數據科學家訓練的模型,運維人員難以部署,且上線後數據漂移、模型性能下降無法及時感知)。 與傳統運維的區別:傳統運維聚焦

數據 , MLOps , aigc , llama , ML

sysin - Studio 3T 2025.18 發佈 - MongoDB 的終極 GUI、IDE 和 客户端

Studio 3T 2025.18 (macOS, Linux, Windows) - MongoDB 的終極 GUI、IDE 和 客户端 The Ultimate GUI, IDE and client for MongoDB 請訪問原文鏈接:https://sysin.org/blog/studio-3t/ 查看最新版。原創作品,轉載請保留出處。 作者主頁:sysin.org Studio

mongodb

袋鼠 - 袋鼠數據庫工具 7.98.1 版已上線

袋鼠數據庫工具 是一款 AI 驅動的熱門數據庫系統客户端(MariaDB / MySQL / Oracle / PostgreSQL / Redis / SQLite / SQL Server / ...) ,支持建表、查詢、模型、同步、導入導出等功能,支持 Windows / Mac / Linux 等操作系統,致力於打造一款好用、好玩、開發友好的開發者工具。 重點特性介紹 這個版本實現 Red

redis , 數據庫 , 人工智能 , sqlite , SQL

京東雲開發者 - 一行MD5居然讓小夥伴都回不了家!!!

作者:京東零售 付偉 1. 前言 大家好,當你點開這篇文章的時候也許心想是哪個 XX 小編混到這裏,先不要着急扔臭雞蛋,本文是一篇標準(正經)的問題覆盤文章。好了,一行MD5居然讓小夥伴下不了班,到底是什麼問題呢,讓我們一起來看看吧。 2. 正文 2.1 需求是什麼 這裏不再介紹具體的業務。簡而言之,有兩個接口(查詢、確認)對前端頁面提供服務。 查詢接口返回的數據依賴於本地數據與外部接口計算後的結

md5 , 京東雲

趙渝強老師 - 【趙渝強老師】Memcached的數據存儲方式

Memcached是一個高性能的分佈式的內存對象緩存系統。通過使用Memcached可以支持高負載的網站系統,以分擔數據庫的壓力。Memcached通過在內存裏維護一個統一的巨大的Hash表來存儲各種格式的數據,包括圖像、視頻、文件以及數據庫檢索的結果等。但是Memcached不能將數據進行持久化,因此嚴格意義來説,Memcached只能叫做一個緩存技術,而不能叫做數據庫。 視頻講解如下:

redis , nosql , 數據庫 , memcached