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慧星雲 - 視頻一鍵轉換3D:Autodesk 發佈 Video to 3D Scene

Video3DScene 最近Autodesk旗下公司WonderDynamics推出了WonderAnimation的測試版，它使用突破性的視頻到3D場景技術，通過將任何視頻序列轉換為3D動畫場景來加速動畫電影的製作。 Video3DScene Video3DScene生成效果 作為WonderStudio工具集的一部分，WonderAnimation的Videoto3D場景技術

雲平台 , 圖像識別 , 雲計算 , 人工智能 , 視頻處理

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mob64ca12d42833 - vscode copilot插件 自動生成註釋

在當今的編程世界中，自動化和智能化已經成為了不可逆轉的趨勢。尤其是像“vscode copilot插件”這樣的工具，它不僅能提高我們的編碼效率，還能在很大程度上輔助生成代碼註釋。本文將詳細探討如何利用vscode copilot插件實現自動生成註釋，並給出了一些實用的建議。 背景定位 隨着編程語言的豐富和開發環境的不斷演進，編程已不再是單純的技術活動。我們需要一個更高層次的工具來

code , 編程語言 , aigc , 開發者

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mob649e8167c4a3 - modelscope 運行 llama

modelscope 運行 llama 的問題，是在進行大規模深度學習模型實驗時我所遇到的一個技術挑戰。本文將詳細記錄解決這一問題的思路和過程。 首先進行業務場景分析，我們的主要目標是使得模型能夠在不同的環境下高效而準確地運行。基於此，我繪製了一張四象限圖，以展示團隊在技術債務的分佈情況，幫助識別優先級和影響力的關係。 quadrantChart title 技術債務分佈

優先級 , aigc , 基礎設施 , 迭代

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mob649e815ddfb8 - llama3如何在win下漢化

llama3如何在win下漢化的過程描述 在如今高度依賴人工智能應用的時代，用户常常需要將各種工具和模型本地化，以更好地適應自己的需求。比如，llama3這款在文本生成領域表現優異的模型，用户們希望在Windows環境下進行漢化，以便更便利地使用英文模型完成中文任務。在這個過程中，用户通常面臨許多挑戰，包括字符編碼不兼容、語言轉化工具匱乏以及模型輸出的準確性等等。接下來，我們將詳細描

User , windows , aigc , ci

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mob649e81597922 - ragflow ollama是否要docker部署

在許多 IT 項目中，使用 Docker 部署應用程序以提升環境一致性和可移植性已經成為一種流行的做法。對於具體的項目“ragflow ollama是否要docker部署”這個問題，我們將詳細記錄整個解決過程。下面，按照邏輯結構展開，不同部分也會含有所需的圖表和代碼塊。 環境準備 在部署之前，我們需要確保具備合適的軟硬件環境。 軟硬件要求： 操作系統：Linux,

硬件資源 , aigc , Docker

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mob64ca12d1a59e - idea copilot切換用户

在使用 IntelliJ IDEA Copilot 的過程中，用户之間的切換可能會遭遇一些問題。隨着業務需求的增加，協作開發的方式也逐漸顯現出更高的複雜性，特別是當需要頻繁切換用户時，可能會導致環境配置的錯亂、參數失效等問題。本文將逐步分析這一問題的背景、演進歷程、架構設計、性能攻堅以及擴展應用，為開發者同行提供參考和解決思路。 背景定位 在現代軟件開發過程中，團隊成員往往需要使

壓測 , 架構設計 , aigc , 環境配置

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mob64ca12f66e6c - llama_factorylora微調使用的什麼損失函數

llama_factorylora微調使用的損失函數是一個值得探討的話題，尤其是當我們關注如何在基於Llama模型的自然語言處理任務上獲得更好的微調結果時。本文將介紹llama_factorylora微調使用的損失函數的背景、抓包與解析過程、報文結構、交互過程、性能優化以及工具鏈集成等方面。 協議背景 在自然語言處理任務中，模型的微調有助於提升特定任務的性能。llama_fact

字段 , wireshark , 損失函數 , aigc

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mob64ca12e732bb - 二次封裝elementui plustable

在現代前端開發中，將框架組件進行“二次封裝”是一項常見的需求，旨在提高代碼的複用性和可維護性。本文將重點介紹如何實現element-ui中的plustable組件的二次封裝，涵蓋環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南以及性能優化等模塊。 環境準備 首先，確保您擁有正確的開發環境。對於使用element-ui和plustable的項目，您應該使用以下依賴： | 依賴

性能優化 , 封裝 , aigc , ci

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mob64ca12d4da72 - ollama 學習指定網站

ollama 學習指定網站是一個涉及深度學習和NLP領域的項目，旨在幫助用户更好地使用和理解相關技術。本文將詳細記錄解決“Ollama學習指定網站”問題的過程，涵蓋環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、配置調優以及遷移指南。 環境預檢 為了確保我們的系統可以順利運行，可以對環境進行以下預檢： 首先，展示出相關的思維導圖以理清思路，然後顯示硬件拓撲和配置表格。我們需要確保指定

tensorflow , flask , bash , aigc

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mob649e8166179a - aigc面試

在當今信息時代，AI生成內容（AIGC）正逐漸成為業務和技術領域的重要驅動力，它不僅改變了我們的工作方式，也為面試過程帶來了新的挑戰與機遇。針對"AIGC面試"的問題，我們將深入探討該面試的背景，技術演進歷程、架構設計、性能優化、故障覆盤以及擴展應用等方面的內容，以期為這個新興領域奠定紮實的基礎。 背景定位 隨着人工智能技術特別是AIGC的快速發展，越來越多的企業開始在招聘過程中

高併發 , 架構設計 , aigc , 模態

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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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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

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mob64ca12dedda8 - langchain mapReduceChain 是什麼

在當今數據驅動的世界中，處理和分析大量信息變得尤為重要。正是在這樣的背景下，LangChain 的 mapReduceChain 概念被提出。mapReduceChain 是一種用於分佈式計算的高效工作流，它結合了“映射”和“歸約”兩個步驟來處理數據，幫助工程師和數據科學家更快速地獲取和處理信息。 權威定義：mapReduceChain 是一個將數據處理過程自動化的工具，它使

歸約 , 時間複雜度 , aigc , 數據處理

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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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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

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未聞花名AI - 構建AI智能體：十一、語義分析Gensim — 從文本處理到語義理解的奇妙之旅

一、Gensim是什麼？ 想象一下你面對成千上萬篇中文文章，想要快速瞭解這些文章主要討論什麼話題，或者找到相似的文檔，甚至讓計算機理解詞語之間的語義關係，並發現文本中的相似模式和語義結構，這就是Gensim的主要用途。Gensim非常高效，即使處理百萬級的文檔也能遊刃有餘。 Gensim是一個專門用於自然語言處理的Python庫，它的核心功能是： 從大

預處理 , sed , pytorch , 人工智能 , 詞向量

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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

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網易雲信IM - 網易雲信與四川央國企共探產業升級新生態

近日，網易數智攜手川酒集團、虹信軟件共同赴成都蜀智雲鏈，舉辦了主題為“產業數字化轉型與採購場景技術升級”的交流會。此次活動不僅圍繞數字化轉型實踐、核心技術賦能以及生態協同發展展開深度對話，還特別安排了對蜀智雲鏈參與建設的分散評標場地的現場參觀，讓與會嘉賓實地感受該系統在分散評標招採場景中的落地效果。虹信軟件企業業務中心總經理袁仁東、川酒集團信息化部部長楊益、成都蜀智雲鏈科技總經理

音視頻 , 會議組件 , 數字化 , aigc , bard , 遠程異地評標 , 遠程異地評標會議組件

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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

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mob649e816138f5 - Ollama parameter

Ollama parameter 是一種用於配置和調整計算性能的參數，它在機器學習和人工智能模型的優化中發揮着重要的作用。本文將從各個方面詳細解析“Ollama parameter”相關的技術問題，以及如何有效解決這些問題。 版本對比 為了更好地理解Ollama parameter在不同版本中的特性差異，我們將從歷史演進和適用場景對比兩方面進行分析。 時間軸（版本演進史）：

常見錯誤 , 新版本 , 自定義 , aigc

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mob64ca12da726f - springboot 整合ollama 及vue

在本文中，我們將探討如何整合 Spring Boot、Ollama 和 Vue，逐步構建一個完整的應用程序。本文將覆蓋環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、服務驗證以及擴展部署等方面，幫助開發者全面瞭解和實現這一整合方案。 環境預檢 為確保系統的正常運行，首先需要進行環境預檢。我們將提供一個思維導圖，幫助梳理所需的硬件資源和軟件環境。 mindmap root((環境預

Vue , bash , aigc , ci

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yzy121403725 - kubeflow大規模ML訓練master單點故障方案

優化 Kubeflow 部署，配置多 Master、共享存儲，使用 PyTorchJob/TFJob 配合 checkpoint 策略，保留 MLOps 全流程能力 這些優化的核心目標是： 1. 提高可用性 (HA)：通過多 Master 消除單點故障。 2. 提升效率：通過共享存儲和合理的 Checkpoint 策略，加速訓練、方便模型複用和故障恢復。

aigc , llama , Kubeflow , master單點故障 , ML訓練

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mb68738fa1c4e31 - 馬拉松比賽 TRAE solo 軟件使用指南?

圍巾哥蕭塵演講稿邏輯結構整理 該演講稿主要圍繞 TRAE 軟件的使用展開，從基礎功能（V1.0）講到當前體系（V2.0），並指導聽眾如何利用該軟件打造產品。 序號 模塊名

產品開發 , AI寫作 , aigc , 環境搭建 , 基礎功能

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mob64ca12e51ecb - copilot移動到vscode左邊

在使用 Visual Studio Code 的過程中，開發者常常需要根據個人習慣來調整界面，像“copilot移動到vscode左邊”這樣的需求便是其中之一。要實現這一功能，我們需要深入分析適用場景、核心性能指標、特性拆解及實戰對比，同時制定合理的選型指南與生態擴展方案。 背景定位 在現代開發環境中，IDE 的用户體驗越來越重要，而功能性和靈活性是最關鍵的維度。對於許多開發者來

code , aigc , 開發者 , Visual