作為現代軟件開發的利器，GitHub Copilot 和 Bito 都致力於提升開發者的生產力。然而，這兩者在應用場景、功能特性等方面存在顯著差異。本文將探討這兩者的對比，包括它們的性能指標、核心特性及在實際項目中的應用示例。同時，我將提供選型指南，幫助開發者根據自身需求選擇合適的工具。 背景定位 在當前快速發展的技術環境中，自動化編程助手正在成為開發者日常工作的重要組成部分。G
在學習和使用AIGC（生成式人工智能內容）時，我們常常會遇到“提示詞中的上下文”這一概念。提示詞本質上是與生成內容相關的指令或上下文信息，可以幫助模型更準確地理解用户的意圖。然而，在實際應用中，如何有效管理和配置這些提示詞中的上下文，成為了一項重要的任務。本文將以為您解答AIGC中提示詞中的上下文的意思為目標，記錄相關的技術細節。 環境預檢 在構建AIGC應用之前，首先需要進行環
在這篇博文中，我將向你展示如何搭建本地的 GitHub Copilot 環境。這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。讓我們直接進入主題，準備起航吧。 首先，在準備環境的時候需要考慮軟硬件的要求： 環境準備 軟硬件要求 操作系統: Windows 10/11, macOS, Linux 硬件: 至少 8 GB RAM，推薦
ollama 啓動設置端口 在使用 Ollama 時，有時需要手動設置啓動端口。這通常是在多項目環境或網絡配置中非常重要，需要確保每個實例可以正常啓動並避免端口衝突。在這個博文中，我將詳細介紹如何解決“ollama 啓動設置端口”的問題。 問題場景 假設我在一個多任務的開發環境中，運行多個 Ollama 實例進行機器學習模型的測試與開發。每個實例默認佔用相同的端口，這導致啓動
在IT領域，特別是在人工智能和機器學習的應用中，模型的攜帶與遷移是一個常見而重要的課題。今天，我將分享如何將Windows版的Ollama模型拷貝到Unix版的過程。這不僅是一個具體的操作指南，更是在實際應用中遇到的問題處理思路、過程記錄的重要示例。 用户場景還原 我們設置一個情景：一個開發者在Windows環境中訓練好了一些Ollama模型，之後決定將這些模型移植到Unix環境
