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未聞花名AI - 構建AI智能體：十二、給詞語繪製地圖：Embedding如何構建機器的認知空間

我們理解“蘋果”這個詞，能聯想到一種水果、一個公司、或者牛頓的故事。但對計算機而言，“蘋果”最初只是一個冰冷的符號或一串二進制代碼。傳統的“One-Hot”編碼方式（如“蘋果”是[1,0,0,...]，“香蕉”是是[0,1,0,...]）無法表達任何語義，所有詞之間的關係都是相等且無關的。 如何讓機器真正“理解”含義？這就需要一種新的表示方法——Embedding。它就像一

中心詞 , NLP , 加載 , 人工智能 , 詞向量

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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

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mob649e8167c4a3 - ollama怎麼查詢是不是用的GPU

ollama怎麼查詢是不是用的GPU 在深度學習和人工智能領域，使用GPU來加速計算的重要性不言而喻。在使用“ollama”時，瞭解當前系統是否利用了GPU資源，對於提升模型加載和推理速度至關重要。本文將詳細探討如何查詢“ollama”是否使用了GPU，以幫助開發者優化計算資源和提高工作效率。 問題背景 在機器學習和深度學習的日常工作中，GPU是極為重要的，並且能顯著提高模型

加載 , aigc , 深度學習 , Python

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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

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mob64ca12d8c182 - visual studio2019可以用copilot嗎

Visual Studio 2019 能否使用 Copilot，是許多開發者在進行開發的時候非常關心的問題。本文將深入探討這個問題，並提供相關的版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南以及生態擴展等詳細內容。 版本對比 首先，讓我們瞭解一下 Visual Studio 的不同版本與 Copilot 的兼容性，以及主要特性差異。以下是版本特性對比表：

不同版本 , 配置文件 , aigc , Visual

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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

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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

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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 - langchain router 語義路由

在當今的信息技術領域，langchain router 語義路由已經成為一種頗具盛名的工具，其在自然語言處理和數據處理任務上提供了強大的能力。本文將通過系統性的結構來詳細記錄如何解決相關問題，從環境預檢到擴展部署，確保實現高效的語義路由系統。 環境預檢 首先，通過思維導圖來梳理需要的相關環境與硬件構成，確保所有組件能夠正常協同工作。 mindmap root((環境預檢)

服務器 , API , bash , aigc

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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

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mob64ca12edea6e - 基於langchain4j開發的應用

基於 LangChain4j 開發的應用 在進行應用程序開發時，特別是與自然語言處理（NLP）相關的項目，選擇合適的工具和框架顯得尤為重要。LangChain4j 作為一個強大的工具，可以幫助我們快速構建基於語言模型的應用。在本文中，我將分享我在開發基於 LangChain4j 的應用時，如何處理版本對比、遷移指南、兼容性處理等問題，並通過實戰案例展示實踐中的技巧和經驗。 版本對

新版本 , 舊版 , 工具鏈 , aigc

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mob64ca12ebf2cc - OllamaLLM函數調用過程中的url參數

在本文中，我們將深入探討“OllamaLLM函數調用過程中的url參數”問題的解決方案，幫助你更好地理解和應用這一挑戰。以下是相關的各個部分，將涵蓋整個過程。 環境準備 為了讓你的項目成功運行，首先必須確保你具備相應的環境。下面是一些依賴安裝指南。 依賴名稱 版本 備註 Ollam

函數調用 , 配置文件 , aigc , JAVA

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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

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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

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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 - ollama怎麼把別的機器下載下來的模型傳到另一個機器

在使用Ollama時，有時我們需要在不同機器之間共享或傳輸模型。然而，Ollama並沒有提供直觀的方式來實現這一點。以下是如何將其他機器上下載的模型傳到另一台機器的過程記錄。 問題背景 在我們的開發環境中，團隊中有幾位同事分別在不同的機器上使用Ollama進行機器學習模型的開發。我們採集了大型模型，這些模型具有特別大的體積和豐富的參數。為提高我們的開發效率，團隊希望能夠將一台機器

加載 , aigc , 解決方案 , ci

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yzy121403725 - kubeflow 大規模 ML 訓練

Kubeflow 的一個主要設計目標就是簡化和標準化在 Kubernetes 上進行大規模 ML 訓練的過程。它提供了一系列工具和組件，讓數據科學家和工程師能夠輕鬆地啓動、管理和監控分佈式訓練任務，而無需關心底層的 Kubernetes 集羣調度細節。  1. 核心組件：Kubeflow Training Operators Kubeflow 不直接調度訓練任

大規模ML訓練 , aigc , llama , Kubeflow

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mb68738fa1c4e31 - ?Comate 的高效實踐：半日獨立開發白板/畫板網頁工具?

Comate的高效實踐：半日獨立開發白板/畫板網頁工具🧣 CCF程序員大會碼力全開：方向1-工具提效-白板畫板工具 | 圍巾哥蕭塵🧣 關鍵詞： Comate；工具提效；無線創意；AI 編程；快速開發 1. 摘要與背景（Abstract and Background） 本項目響應 CCF活動的號召，旨在驗證 AI 編程工具在提升開發效率（工具提效

快速開發 , AI寫作 , aigc , ci , 全屏顯示

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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

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異常君 - Java 多線程實戰：四種創建線程方式深度剖析與源碼解讀

前言 多線程編程是 Java 開發者必須掌握的核心技能，而瞭解線程創建的不同方式及其內部機制，是構建高效穩定併發程序的基礎。本文將通過實例代碼、原理分析和源碼解讀，全面剖析 Java 中創建線程的四種主要方式，幫助開發者選擇最適合自己業務場景的線程創建方法。 一、繼承 Thread 類創建線程 1.1 基本原理 Thread 類是 Java 中表示線程的核心類，它實現了 Runnable 接口。通

線程池 , 線程 , JAVA , thread , 後端

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鴿鴿程序猿 - 【項目】【抽獎系統】獎品創建

一、圖片上傳功能 1.1 配置 application.properties 配置上傳⽂件路徑 ## 圖⽚服務 ## pic: local-path: D:/PIC # spring boot3 升級配置名 spring: web: resources: static-locations: classpath:/static/,file:

spring , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA , Css

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阿里雲大數據AI - 雲棲實錄 | AI 搜索智能探索：揭秘如何讓搜索“有大腦”

演講主題：AI搜索智能探索——基於AI搜索開放平台的AgenticSearch算法技術揭秘 在全球AI技術快速迭代的背景下，信息檢索與搜索技術正迎來革命性突破。 9月26日，雲棲大會AI搜索與向量引擎分論壇上，阿里雲智能集團高級技術專家——徐光偉深度解析了基於AI搜索開放平台的AgenticSearch算法技術體系，並結合技術架構演進與商業化實踐，展示了阿里雲在向量模型優化、多模態檢索、DeepS

自然語言 , 搜索 , 阿里雲 , 人工智能 , 檢索系統