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南城 - 從日誌到檢索的一站式方案——採集、清洗、入庫與可視化的組件協同關係圖

寫在前面，本人目前處於求職中，如有合適內推崗位，請加：lpshiyue 感謝。同時還望大家一鍵三連，賺點奶粉錢。 構建高效的日誌系統不是簡單堆砌組件，而是讓數據流在採集、緩衝、處理、存儲和可視化各環節無縫協同的藝術 在深入掌握Elasticsearch的分片、副本與聚合性能調優後，我們面臨一個更宏觀的挑戰：如何將這些單點技術整合成完整的日誌處理體系。本文將透過組件協同關係圖的視角，揭示從日誌產生到

elasticsearch

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mob64ca12ddcacc - langchain OpenAIEmbeddings

在這個博文中，我將深入探討如何解決“langchain OpenAIEmbeddings”問題，並記錄下整個過程的各個環節。這不僅是一個技術挑戰，而且對於業務場景的優化具有關聯性。通過以下各個方面的分析，讀者可以更清晰地理解這個問題的解決路徑及其對業務的影響。 在過去的項目中，我意識到，隨着業務的不斷拓展，數據處理和生成一系列信息變得愈加重要，而使用“langchain OpenAI

System , data , API , aigc

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DoraemonQ - 解鎖完整版，專注且專業

電腦中的緩存文件、臨時數據、日誌記錄、垃圾文件以及註冊表殘留等無用數據會隨着系統長期運行而不斷累積。這些冗餘文件不僅會佔用寶貴的存儲空間，還會拖慢系統響應速度，影響程序運行效率，甚至可能導致系統運行不穩定或出現錯誤。特別是註冊表中的無效條目過多時，會顯著延長系統檢索時間，降低整體性能； 分享一款專業的系統清理工具：Wise Disk Cleaner v11.

辦公效率 , 系統清理 , 清理工具 , 專業清理工具

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福大大架構師每日一題 - 2025-12-28：位計數深度為 K 的整數數目Ⅰ。用go語言，給定兩個正整數 n 和 k。對任意正整數 x，構造數列 a0 = x，ai+1 = f(ai)，其中 f(y) 表示 y 的二進制表示

2025-12-28：位計數深度為 K 的整數數目Ⅰ。用go語言，給定兩個正整數 n 和 k。對任意正整數 x，構造數列 a0 = x，ai+1 = f(ai)，其中 f(y) 表示 y 的二進制表示中 1 的個數（例如 f(7)=3，因為 7 的二進制是 111）。反覆應用 f 後，序列必然會落到 1。定義 x 的“二進制1的迭代次數”為使得 ad = 1 的最小非負整數 d（例如 x

Go語言 , 後端開發 , 迭代

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良許 - 做不出IT畢設，我是廢物嗎？

大家好，我是良許。 看到這個問題，我的心一下子被觸動了。 你不是廢物，真的不是。 我想先給你一個擁抱，因為我知道現在的你有多難受。那種看着電腦屏幕，代碼寫不出來，思路一團亂麻，deadline越來越近，內心焦慮到快要崩潰的感覺，我太懂了。 我也曾經是個"廢物" 回想起剛開始寫代碼的那段日子，我真的覺得自己蠢得不行。 我本碩都是學機械的，24歲畢業拿到機械offer，結果到了公司才發現被調劑到電子部

後端

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良許 - 大環境不好，主動離職的人反而越多了

大家好，我是良許。 最近有個很反常的現象：經濟大環境這麼差，按理説大家應該抱緊飯碗才對，但我身邊主動離職的人反而越來越多了。前幾天還有個做嵌入式的朋友跟我説，他在一家上市公司幹了五年，上個月直接裸辭了，理由是"實在受夠了"。 這讓我想起了自己當年的經歷。我在500強外企的時候，也是在行業下行期選擇出來創業的。當時很多人説我瘋了，放着穩定的工作不幹，偏要出來折騰。但現在回頭看，那個決定是對的。 今天

後端

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mob64ca12ef217e - Stable Diffusio視頻插件

在本文中，我們將深入探討如何有效解決“Stable Diffusio視頻插件”相關問題。這個插件用於生成高質量的視頻內容，近年來在多媒體制作領域逐漸受到歡迎。然而，在實際使用中，許多用户可能會遇到各類配置和使用問題。為此，我們將從環境準備到排錯指南，全面記錄解決流程。 環境準備 在開始之前，確保你的環境滿足以下預置依賴的安裝需求： Python 3.7及以上版本

視頻插件 , aigc , ide , Python

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u_16175500 頭像

mob649e8164659f - ollama 關閉顯卡加速

在使用Ollama進行深度學習推斷時，顯卡加速是提升運行效率的關鍵因素之一。然而，在某些情況下，用户可能會遇到Ollama無法啓用顯卡加速的問題。這篇文章將詳盡記錄解決“ollama 關閉顯卡加速”問題的整個過程。 問題背景 在高性能計算和深度學習領域，顯卡加速能顯著提高模型的推理速度。尤其是在使用Ollama等框架時，顯卡的計算能力可以大幅縮短處理時間。然而，用户在嘗試使用Ol

配置文件 , aigc , 重啓 , Json

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u_16213412 頭像

mob64ca12ebb57f - ollama 如何進行本地數據訓練

在機器學習和自然語言處理領域，模型的訓練是一個重要的環節。隨着深度學習的發展，本地數據訓練逐漸成為吸引用户的一個選項。然而，如何使用Ollama進行本地數據訓練這一問題卻困擾了許多開發者。本篇博文將詳細記錄這一問題的處理過程，從問題背景、錯誤現象、根因分析、解決方案到驗證測試和預防優化。 問題背景 在當前數據驅動的業務環境中，企業越來越依賴自定義的機器學習模型來提升業務決策和用户

數據 , 數據格式 , aigc , 解決方案

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mob649e8165596b - langchain解釋器

在當今的 IT 領域中，Langchain 作為一個強大的工具，已經引起了廣泛的關注。Langchain 解釋器是其核心組件之一，旨在幫助開發者高效地構建語義應用程序。然而，隨着項目複雜性的增加，開發者們在使用 Langchain 解釋器時，常常會遇到一些問題。下面，我們將圍繞“langchain 解釋器”的問題的解決過程進行深入探討。 背景定位 在當前的業務場景中，許多企業希望

API , 架構設計 , aigc , 開發者

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mob64ca12d61d6b - deepseek 接口調用入參數據格式

在當前數據驅動的時代，接口的調用和數據格式的正確配置對於程序的正常運行至關重要。本文將圍繞“deepseek 接口調用入參數據格式”的問題，逐步引導讀者如何解決相關問題，並確保調用過程的高效性和可靠性。 環境準備 首先，我們需要確認我們的技術棧兼容性。在使用 deepseek 接口時，以下是推薦的技術棧： Python：支持開發和數據處理 Java：適合大型企業

aigc , JAVA , 接口調用 , Json

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mob64ca12f66e6c - 如何在ubuntu上安裝ollama

如何在Ubuntu上安裝Ollama 在當今的技術環境中，Ollama作為一種增強開發和操作效率的工具，越來越受到開發者的關注。它能夠幫助團隊在協同開發中實現高效的信息共享和交流。然而，在Ubuntu上安裝Ollama的過程並非一帆風順，遇到的問題和解決方案值得關注。 問題背景 在軟件開發和技術運維領域，工具的選擇直接影響到團隊的協作效率和項目的進度。根據業務模型，可以用以下

User , 軟件源 , aigc , Ubuntu

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u_16175473 頭像

mob649e815ddfb8 - spring ai alibaba ollama

在當今技術的快速發展中，Spring、AI、Alibaba與Ollama的結合越來越受到關注。伴隨着春季框架的廣泛使用，AI技術的不斷成熟，以及阿里巴巴生態圈的影響力，開發者們面對如何將這些元素有機結合的問題。本篇文章將探討在這一背景下的技術定位、核心維度、特性拆解、實戰對比、深度原理以及生態擴展。 技術定位 在過去的十年中，開源框架Spring經歷了從基礎的企業級開發到逐步整合

市場份額 , 壓力測試 , aigc , 開發者

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aqi00 - FFmpeg開發筆記（九十六）採用Kotlin+Compose的視頻編輯器OpenVideoEditor

​《FFmpeg開發實戰：從零基礎到短視頻上線》一書的“第 12 章 FFmpeg的移動開發”介紹瞭如何使用FFmpeg在手機上播放視頻，基於FFmpeg的國產播放器開源框架也有很多了，前有嗶哩嗶哩的ijkplayer，後有小紅書的RedPlayer，參見之前的文章《使用國產的ijkplayer播放器觀看網絡視頻》和《使用國產的RedPlayer播放器觀看網絡視頻》。 除此以外，OpenVideo

Kotlin , 音視頻 , jetpack , Android , ffmpeg

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mob64ca12f55920 - ollama 設置保存路徑

在使用 Ollama 時，用户可能需要設置保存路徑以滿足特定的業務需求。下面詳盡記錄瞭如何解決“ollama 設置保存路徑”這一問題的過程。 背景定位 Ollama 是一個強大的工具，用於簡化機器學習模型的開發和管理。然而，當默認的保存路徑不符合業務或組織的需求時，可能會影響存儲效率和數據管理的可靠性。尤其是在處理大量數據時，正確的保存路徑顯得尤為重要。 quadrantCh

性能調優 , 新版本 , 配置文件 , aigc

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mob64ca12d3dbd9 - 文生圖stable diffusion教程

在這篇博文中，我將為大家詳細講解如何使用文生圖的Stable Diffusion模型，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和排錯指南。希望這個教程能幫助大家更快上手Stable Diffusion。 環境準備 在開始之前，我們需要準備好Stable Diffusion運行的環境。以下是一些重要的前置依賴以及硬件資源的評估。 前置依賴安裝 確保你的系統已安裝

排錯 , User , aigc , Python

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mob64ca12e9cad4 - Python 安裝 llama 庫

在本文中，我將詳細記錄如何安裝 Python 的 llama 庫的過程，涉及到環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和排錯指南。無論你是新手還是有經驗的開發者，都能從中受益。 環境準備 在開始安裝 llama 庫之前，我們需要準備環境以及前置依賴。 前置依賴安裝 要安裝 llama 庫，首先需要確保 Python 環境的版本至少為 3.7，此外，還需安裝一些必要

User , System , 管理工具 , aigc

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mob64ca12ebb57f - langchain使用goole搜索

在日常工作中，使用 Google 搜索與 LangChain 結合進行信息搜尋的需求越來越普遍。隨着數據量的不斷增加，傳統的信息檢索方式已顯得不足。因此，本文將通過一系列步驟詳細記錄如何將 LangChain 與 Google 搜索進行融合，從背景定位到生態擴展，涉及參數解析、調試步驟、性能調優及最佳實踐。 背景定位 在一個快速發展的信息時代，數據檢索的需求不斷增長。我們的團隊多

信息檢索 , 搜索 , google , aigc

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shayne_snap - 開源・WayLog：留存 AI 編程思路，支持備份 Cursor/VS Code 多款 AI 助手對話記錄，告別聊完即焚。

AI 寫代碼很快，那種‘用完即走’的感覺很好，但遺忘也很快。過幾天想找重點，想覆盤沉澱點知識和技能發現聊天記錄不見了；為了跟進最新的 AI 編程進展很多人在多個 AI 編程助手之間反覆橫跳，需要儘可能地找或者複用之前的聊天記錄。WayLog 就是為了讓你更方便地解決這些問題。 💡 WayLog 是什麼？ WayLog 是一個 Local-first 的插件，它幫你把轉瞬即逝的 AI 對話，變成永

visual-studio-code , ai開發 , cursor

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mob64ca12e77061 - ollama命令千問

在現代的IT環境中，“ollama命令千問”成為了一個備受關注的話題。特別是在處理複雜的命令和解決方案時，面對不斷涌現的問題，我們需要一個清晰的框架來理解如何應對這些挑戰。本文將探討“ollama命令千問”的解決過程，涵蓋多個核心維度，幫助您從理論到實戰，全方位掌握相關知識。 背景定位 隨着開源工具的流行和技術的不斷進步，開發者對命令行工具的需求日益增加。ollama命令就是一個

初始化 , 生產環境 , aigc , 深度學習

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mob64ca12dd07fb - stable_diffusion官方的docker鏡像

在這篇文章中，我將記錄下如何解決“stable_diffusion官方的docker鏡像”相關問題的過程。stable_diffusion是一種先進的深度學習模型，廣泛用於生成圖像，並且其官方提供的docker鏡像大大簡化了模型的部署過程。然而，有時在部署時可能會遇到一些問題，我們將一步步分析並解決這些問題。 協議背景 在將stable_diffusion部署到docker容器時

HTTP , aigc , ci , Docker

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mob64ca12dea1dc - ubuntu 安裝ollama教材

為了順利完成“ubuntu 安裝ollama教材”的過程，我通過了一系列明確的步驟來整合和記錄這一過程。在這篇博文中，我將詳細涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧及擴展應用等多個方面，希望能為後續的用户提供參考。 環境準備 在準備在Ubuntu上安裝Ollama之前，需要確保相關的前置依賴已經安裝完畢。以下是我為此準備的版本兼容性矩陣，清晰展示了各個依賴項及其兼容

aigc , Docker , 優化技巧 , Python

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mob64ca12f86e32 - StableDiffusion 試用

StableDiffusion 是近年來非常受歡迎的生成模型，特別是在圖像生成領域。它通過給定的文本提示生成相應的圖像，展現出強大的潛力。然而，在使用 StableDiffusion 時，用户（尤其是初學者）常常會面臨一些試用問題。本文將詳細記錄在解決這些問題時的思路和步驟。 背景描述 StableDiffusion 的成功可以追溯到 2021 年，當時這一技術的突破帶來了圖像生

生成模型 , 初始化 , aigc , ci

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mob64ca12e51ecb - 斷網啓動stable diffusion

在某些情況下，我們可能會面臨“斷網啓動Stable Diffusion”的問題。此時，正確的備份、恢復策略和災難場景規劃能夠確保在沒有網絡連接的情況下，Stable Diffusion能順利啓動並運行。 備份策略 確保Smooth Flow在斷網情況下的啓動性，首先需要良好的備份策略。我們可以採用思維導圖形式將備份策略分成幾個關鍵維度：數據備份、模型備份、配置文件備份等。 m

數據 , bash , aigc , ci

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