收藏 / 列表

huandanshendeshoushudao 頭像

慧星雲 - Adobe 添加 AI 工具!讓設計師告別加班

Adobe 什麼！就連Adobe也開始進軍AI了？你們沒有看錯，作為咱們設計界的老大哥，Adobe也開始推出一系列AI工具，設計行也將迎來一場革命性的變革。 Adobe AI應用上新 Adobe作為設計軟件領域的絕對霸主，其一舉一動都牽動着整個行業的神經。近期，Adobe正式宣佈全面進軍AI生成領域，推出了包括Firefly、AI增強版Photoshop和Illustrator、A

設計 , adobe , 雲計算 , 人工智能

u_16213315 頭像

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

u_16175513 頭像

mob649e8167c4a3 - 怎麼判斷ollama 用的是cpu還是gpu

判斷Ollama使用的是CPU還是GPU的過程可以通過以下步驟進行詳細的記錄和分析。 在機器學習和深度學習的實施過程中，計算資源的有效利用是至關重要的，特別是在使用Ollama等框架時。我們需要明確Ollama是否在CPU上運行，還是在GPU上加速處理。這種判斷不僅對性能優化至關重要，還能在故障排查和資源管理時提供支持。 問題背景 在執行Ollama模型時，用户可能在意的是模

User , bash , 錯誤碼 , aigc

u_16175473 頭像

mob649e815ddfb8 - GitHub Copilot Device Activation

GitHub Copilot Device Activation問題的解決方案 GitHub Copilot 是一個強大的編程助手，能夠根據上下文生成代碼片段。但在設備激活過程中，用户有時會遭遇“GitHub Copilot Device Activation”相關的問題。本文將詳細説明如何準備環境、分步指導操作、配置詳解、驗證測試、排錯指南和擴展應用，以幫助用户順利完成設備激活。

code , 排錯 , User , aigc

u_16213367 頭像

mob64ca12e10b51 - AIGC端雲結合架構設計

AIGC端雲結合架構設計是當前數字轉型浪潮中的一個重要課題，尤其是在人工智能生成內容（AIGC）快速發展的背景下。為滿足企業對智能化和雲計算整合的需求，我們需要一個合理的架構設計來支撐這一複雜的技術體系。本文將圍繞AIGC端與雲計算的結合架構展開論述，下面我們就一步一步進行拆解。 背景描述 在AIGC的應用中，端雲結合架構可以使數據處理和模型訓練等複雜操作在基礎設施的世界中得到更

架構設計 , 數據安全 , aigc , ci

u_16175454 頭像

mob649e81597922 - ollama api調用嵌入型模型

Ollama API調用嵌入型模型是近年來熱門的AI技術之一，藉助API調用，我們能有效地利用嵌入型模型進行多種任務，包括自然語言處理和推薦系統。在本篇博文中，我將詳細闡述如何解決“ollama api調用嵌入型模型”的問題，涵蓋環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化和生態擴展六大部分。 環境準備 為了能夠運行Ollama API並調用嵌入型模型，我們需要確保環境中安裝

windows , 配置文件 , API , aigc

u_16213459 頭像

mob64ca12f6e9a0 - copilot調用接口

在現代軟件開發中，利用人工智能助手來提升編碼效率已經成為一種趨勢。尤其是GitHub Copilot，通過調用接口，可以極大地增強開發者的工作效率。接下來，我們將詳細記錄解決“Copilot調用接口”問題的過程，從環境準備到生態擴展，涵蓋所有必要步驟。 環境準備 首先，我們需要確保所使用的技術棧相互兼容。以下是技術棧的兼容性四象限圖： quadrantChart ti

技術棧 , aigc , 開發者 , ci

u_16213305 頭像

mob64ca12d1a59e - aigc使用體會

在探索和使用 AIGC（人工智能生成內容）技術時，我積累了不少體會，今天來和大家分享一下。AIGC 的魅力在於它能夠生成高質量的文本、圖像等內容，但要想真正發揮其潛力，我們需要進行一系列的環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化與生態擴展。以下是我的詳細記錄，希望能幫助到正在探索這一領域的你。 環境準備 在使用 AIGC 技術之前，首先要做好環境的準備。這包括安裝必要的依

技術棧 , 配置文件 , aigc , Python

u_16213393 頭像

mob64ca12e732bb - Springboot基於Ollama調用通義千問

在現代的開發環境中，結合Spring Boot和Ollama來調用通義千問，能夠有效提升我們的應用程序靈活性與智能性。接下來，我將詳細分析我們實現這個集成過程的具體步驟，確保你能順利完成這一任務。 環境準備 在開始之前，確保你的開發環境中安裝了必要的工具。以下是一些建議的技術棧及其兼容性： 技術 版本 兼容性説明

app , API , aigc , ci

u_16213412 頭像

mob64ca12ebb57f - ollama 本地通義千問

在構建以“ollama 本地通義千問”為核心的技術方案時，我發現了幾個關鍵的流程需要記錄。本文將通過環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化及生態擴展來詳細討論如何構建與管理這一系統。 首先，我準備了一個技術棧兼容性矩陣，以便我們可以清晰地知道所需要的各個組件之間的兼容性。 組件 版本 兼容性

技術棧 , API , aigc , ci

u_16213318 頭像

mob64ca12d4da72 - ollama的中文embedding模型

在今天的數字時代，對於中文文本的高效處理越來越重要。今天，我想和大家聊一聊“ollama的中文embedding模型”，並分享一下在使用過程中遇到的問題及解決方案。這不僅是一次技術上的覆盤，也是一次理念上的總結。 背景定位 在現代應用中，中文文本的分析和處理逐漸成為許多業務場景的關鍵需求。例如，在社交媒體行業，能夠快速且準確地理解用户評論的情感傾向，將極大地提升用户體驗和交互質量

sed , 複雜度 , 監控系統 , aigc

u_16213387 頭像

mob64ca12e5c0c2 - StableDiffusion 臉部修復插件

StableDiffusion 臉部修復插件是一個用於生成和修復圖像中人臉部分的深度學習模型，廣泛應用於圖像編輯領域。由於日常使用中時常會遇到一些問題，因此瞭解問題背景、錯誤現象及解決方案就顯得尤為重要。 問題背景 在實施StableDiffusion臉部修復插件過程中，用户經常會遇到生成的人臉圖像模糊不清，或者是面部特徵扭曲等狀況。這類問題時常影響最終圖像的質量，造成用户體驗大

數據 , 人臉對齊 , aigc , 解決方案

u_16213328 頭像

mob64ca12d74a10 - tdengine create table if not exists 報錯Table already exists in other stable

在使用 TDengine 數據庫時，我們可能會遇到 create table if not exists 報錯 Table already exists in other stable 的問題。這個問題通常是在嘗試創建表時，表名已經在其他關聯穩定的表中存在的情況下產生的。對此，我將分享我的思考過程以及如何解決這個問題。 問題背景 在進行大數據分析和實時數據處理時，TDengine

數據庫 , aigc , 解決方案 , Python

u_16175507 頭像

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

u_16213349 頭像

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

u_16213431 頭像

mob64ca12f062df - ollama模型下載換路徑

在一次項目中，我遇到了一些關於“ollama模型下載換路徑”的問題。為了分享我解決這個問題的過程，我特別記錄下了這整個過程的細節，希望能為他人提供參考。下面將詳細介紹解決這一問題的演示和實操步驟。 環境預檢 在切換模型下載路徑之前，我首先進行了環境的預檢，包括了硬件配置和依賴版本的對比。 我使用了下圖展示了我的硬件拓撲： mindmap root 硬件拓撲

依賴包 , bash , aigc , 安裝過程

u_16213358 頭像

mob64ca12dedda8 - ollama 金融量化模型

ollama金融量化模型是一個用於金融科技領域的強大工具，它結合了深度學習與量化分析，為投資決策提供了有效支持。在這篇文章中，我們將詳細討論構建和部署ollama金融量化模型的整個過程，包括環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、配置調優和版本管理等方面。 環境預檢 系統要求 組成部分 要求

依賴管理 , aigc , 回滾 , 版本管理

u_16213421 頭像

mob64ca12edea6e - ubuntu下ollama gpu

在使用 Ubuntu 操作系統設置 Ollama 的 GPU 加速時，常常會遇到一些問題。以下是關於如何解決“ubuntu下ollama gpu”問題的記錄，幫助你更好地瞭解並解決相關的技術挑戰。 背景定位 在擁抱深度學習與機器學習的今天，Ollama 提供了一個強大的框架，結合 GPU 的加速能力，可以顯著提升訓練與推理的效率。然而，對於 Ubuntu 用户來説，正確配置 GP

工具鏈 , aigc , 深度學習 , 解決方案

u_16213413 頭像

mob64ca12ebf2cc - aigc 免費

在當前 IT 生態系統中，很多企業和開發者都在探索如何更好地運用人工智能生成內容（AIGC），同時又不試圖打破成本的界限。在面對“aigc 免費”的挑戰時，必須建立一個全面的技術框架，以保證數據安全性和可用性。以下是解決“aigc 免費”問題的記錄，涵蓋備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、日誌分析和遷移方案等關鍵要素。 備份策略 為了有效地應對數據丟失和其他潛在問題，必須制

日誌分析 , 數據管理 , 數據恢復 , aigc

u_16213334 頭像

mob64ca12d8c182 - deepseek code v2 多模態

深度學習在計算機視覺中的應用越來越廣泛，而“deepseek code v2 多模態”作為重要的框架，在處理多種數據形式時表現出了其強大的能力。本文將詳細記錄解決“deepseek code v2 多模態”問題的整個過程，涵蓋版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南及生態擴展等六個部分。 版本對比 對比不同版本的“deepseek code v2 多模態”，我們可以看到

數據 , aigc , 模態 , 代碼示例

u_17507674 頭像

網易雲信IM - AI+文旅+遊戲：跨越四百年的“尋夢”之旅

官印一方，文心千古。“他是鐵骨文人，曾拒絕張居正拉攏仕途坎坷，直言上奏；他是遂昌縣令，護百姓，修書院，下鄉勸農，囚犯自願回牢獄。” 四百年前，湯顯祖與遂昌結下不解之緣；四百年後，循着《牡丹亭》的遺韻，穿越時空，終於重逢於這片他曾深愛的土地。 在網易雲信的幫助下，《忘川風華錄》中的湯顯祖跨越古今的清夢，一襲紫衣斜倚梅窗，手中的狼毫重新着墨，這一次，寫的不僅是戲文，更是與

實時對話AI智能體 , ip , aigc , bard , 對話AI智能體 , 對話智能體

u_16175438 頭像

mob649e815574e6 - ollama ubuntu 開放API

ollama ubuntu 開放API 是一個強大的工具，可以幫助開發者快速集成並利用各種服務。本文將詳細介紹在 Ubuntu 中使用 Ollama 開放 API 的過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南和性能優化等方面。讓我們開始吧！ 環境準備 在開始之前，我們需要確保環境中已安裝必要的軟件。以下是支持 Ollama API 的版本和相應的技術棧兼容性。

API , bash , aigc , Ubuntu

u_16213457 頭像

mob64ca12f66e6c - 設置本地ollama用gpu加速

在當今的機器學習和深度學習領域，使用GPU加速已經成為了提升性能的常規手段之一。特別是在本地使用Ollama這類工具時，GPU加速能夠顯著提高模型訓練和推理的速度，從而提升整體效率。在這篇文章中，我們將逐步介紹如何設置本地Ollama以實現GPU加速，包括參數解析、調試步驟、性能調優和排錯指南等方面。 背景定位 在運行Ollama的過程中，許多用户可能會遇到性能不足的問題。尤其是

性能調優 , 加速比 , aigc , CUDA

u_16175487 頭像

mob649e816138f5 - docker pull ollama 國內鏡像

為了在中國國內順利執行 docker pull ollama 的操作，首先必須確保有一個適宜的環境。以下是該過程的詳細記錄。 環境準備 在開始之前，必須確保你的硬件和軟件環境滿足以下要求： 組件 最低要求 推薦要求 CPU 2 核心 4 核心

aigc , Docker , Json