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mob64ca140fd7c1 - 布爾變量索引 輸出維度

之前忘了告訴大家，想要編輯c++語言，就必須要下載代碼編輯器，這裏我用的是“Dev-c++”： 安裝好之後打開就行了。 我們先新建一個"變量學習.cpp",建好之後保存一下，就可以開始寫代碼啦~ 變量的類型有很多種，比如： int sum=0; 這是int形變量，他定義的變量只能賦值整數，這裏的“=

大數據 , 隱式轉換 , 數據倉庫 , 賦值 , c++ , 布爾變量索引 輸出維度 , 浮點數

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mob64ca13fb6939 - openstack docker負載均衡代碼

文章目錄 自動部署負載均衡consul+compose+template和私有倉庫harbor 一、案例 1、consul+compose+template（自動部署和負載均衡） 2、harbor（私有倉庫） 二、實驗步驟 實驗1、co

雲計算 , OpenStack , 運維 , Linux , Docker

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u_16213449 頭像

mob64ca12f49f4b - langchain各種提示詞的區別

在這篇博文中，我們會深入探討“langchain各種提示詞的區別”，並通過版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南、性能優化等多個維度來全面理解這個問題。內容結構將會是有邏輯的，確保讓每個部分自然引導讀者理解。 版本對比 為了解決 langchain 提示詞之間的區別，我們首先來看下其版本的演變。以下是各個版本的時間軸，幫助我們快速梳理出版本歷史及其變更。 time

性能優化 , 不同版本 , 配置文件 , aigc

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良許 - 20+歲男生程序員，想聽聽35歲程序員的建議

大家好，我是良許。 昨天晚上下播後，一個粉絲給我發私信，説他今年23歲，剛做程序員一年多，看到網上到處都在説35歲危機，問我這個過來人有什麼建議。看到這條消息，我突然想起自己24歲剛畢業那會兒，也是滿腦子焦慮，擔心自己從機械轉行到嵌入式會不會走錯路，擔心自己技術不夠好會不會被淘汰。現在我已經過了36歲，這些年的經歷讓我對這個問題有了很多不一樣的思考。 1. 先説説我見過的35歲程序員 我只呆過三家

後端

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u_16175476 頭像

mob649e815e9bc9 - 如何前端調用ollama

如何在前端調用Ollama 在當今以AI驅動的應用程序中，如何前端調用Ollama成為了一個熱門話題。我們可以利用Ollama提供的API接口，從前端輕鬆調用其能力。以下將詳細介紹這一過程，包括可能遇到的問題及其解決方案。 問題背景 當我們嘗試通過前端調用Ollama時，可能會遇到一系列的挑戰。常見的現象描述包括請求超時、權限不足和響應格式不正確等。下圖展示了這一調用流程的觸發鏈

API , aigc , JAVA , Json

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u_16213410 頭像

mob64ca12eb3858 - 怎麼調用LLAMA的API

在現代自然語言處理領域，開放式模型如LLAMA為開發者和研究人員提供了強大的API接口，使他們能夠構建智能對話系統、文本生成工具和更多的應用。然而，很多用户在嘗試調用LLAMA的API時，常常會遇到諸多問題。本文將詳細介紹如何調用LLAMA的API，並且通過實際操作示範解決常見的錯誤。 問題背景 在我的項目中，我需要利用LLAMA的API來生成自然語言文本，以便為我的用户提供智能

配置文件 , API , aigc , 錯誤處理

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u_16213426 頭像

mob64ca12ef217e - 使用transformer跑llama模型

在本文中，我將分享如何解決“使用transformer跑llama模型”的過程，這裏涵蓋了用户場景、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試以及預防優化等各個方面。 在實際應用中，許多開發團隊希望使用Hugging Face的Transformer庫來實現LLAMA模型以進行自然語言處理任務。因此，他們經歷了一系列的配置與調試過程。一個具體用户場景是，一個團隊正在搭建一個聊天機器人，旨

User , 工具鏈 , aigc , 解決方案

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u_16175451 頭像

mob649e8158a948 - Ubuntu 修改ollama下載模型目錄

在處理“Ubuntu 修改ollama下載模型目錄”的問題時，我深入探索了多個層面的實現和配置選項。從環境配置開始，我穩定了軟件依賴關係。接着，我順利地編譯了所需的工具，並進行了參數調優，確保系統性能達最佳。最後，我做了一些定製開發以符合我的需求，調試過程中的技巧也幫助我更快地解決了問題。下面是我詳細記錄的過程。 環境配置 在Ubuntu環境下，進行ollama配置時，確保安裝所

aigc , 編譯過程 , 環境配置 , 調優

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質數的孤島 - 前端權限與登錄驗證體系

🧠 前端權限與登錄驗證體系 🔐 1. 認證機制 (Authentication) 核心目標：確認“你是誰”，保持登錄狀態 Token 方案 (JWT) 流程：登錄 → 後端簽發 Token → 前端存儲 → 請求攜帶 Token → 後端驗證 存儲位置 localStorage：常用，持久化好，但需防 XSS。 Http

vue.js , typescript , 前端 , Javascript

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u_17400586 頭像

程序員愛釣魚 - Node.js 編程實戰：日誌管理與分析

在後端系統中，日誌不僅是排查問題的工具，更是系統運行狀態的重要記錄。無論是接口報錯、性能瓶頸，還是用户行為分析，都離不開高質量的日誌體系。Node.js 應用通常運行在高併發環境下，如果日誌設計不合理，很容易出現信息缺失、性能下降甚至磁盤被寫滿等問題。 本文將圍繞 Node.js 日誌的設計思路、常見實現方式以及日誌分析實踐進行講解。 一、為什麼日誌如此重要

錯誤日誌 , Go語言 , 生產環境 , 日誌輸出 , 後端開發

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程序員愛釣魚 - Node.js 編程實戰：圖像與文件上傳下載

在 Web 應用中，文件與圖片上傳下載幾乎是必備功能。從用户頭像、附件上傳，到後台報表導出、圖片資源分發，都離不開穩定可靠的文件處理能力。Node.js 天然適合 I/O 密集型任務，在文件傳輸和流式處理方面具有明顯優勢。 本文將從基礎原理出發，介紹 Node.js 中文件與圖片的上傳、存儲、下載以及常見優化方案。 一、文件上傳的基本原理 文件上傳本質上是

Go語言 , 上傳下載 , 文件上傳 , 上傳 , 後端開發

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mob649e815b1a71 - ollama post 接口 示例

在這篇博文中，我們將深入剖析如何使用 ollama 的 post 接口，提供一個全面的示例，以及詳細的環境準備和配置步驟。這些信息將幫助你更好地理解和使用這個接口。 環境準備 首先，確保你的開發環境已準備好使用 ollama，我們需要安裝以下依賴： ollama: 這是我們將要使用的核心工具。 curl: 用於簡單的 HTTP 請求。 Python: 為了

User , aigc , Json , Python

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u_16213405 頭像

mob64ca12ea10ec - LLAMA3 evaluation batch size

在使用 LLAMA3 進行模型評估時，我們常常會遇到關於“evaluation batch size（評估批大小）”的問題。選擇合適的批大小不僅可以影響模型的評估性能，還能顯著影響內存使用和處理速度。今天，我們將探討解決“LLAMA3 evaluation batch size”的方法，涵蓋版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南和生態擴展等方面。 版本對比 首先，讓我

不同版本 , lua , 依賴庫 , aigc

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u_16213463 頭像

mob64ca12f7e7cf - github copilot和bito對比

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

代碼生成 , 知識管理 , aigc , 開發者

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mob64ca12ea10ec - ollama與openai區別

ollama與openai是當前通用人工智能領域中的兩個重要代表，各自有着不同的技術基礎和應用目標。在這篇文章中，我們將探討如何管理這兩個系統之間的區別，特別是在備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、預防措施及擴展閲讀方面的綜合管理。 備份策略 在備份ollama和openai的數據及模型時，我選擇了定期備份方案，並使用甘特圖來表示這一過程。備份週期為每週一次，操作時間為每週

服務器 , 數據 , 工具鏈 , aigc

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mob649e8163f390 - stablediffusion模型下載

在這個時代，生成模型的應用愈發廣泛。其中，Stable Diffusion 作為一款優秀的圖像生成模型，得到了越來越多開發者和藝術家的關注。然而，下載其模型並配置到本地運行的過程，往往會遇到許多問題。為了幫助大家更好地解決“Stable Diffusion 模型下載”的問題，接下來我們將逐步剖析相關內容。 版本對比 在我們深入瞭解 Stable Diffusion 模型的下載流程

生成模型 , aigc , 開發者 , 性能提升

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兔子碼農 - Exception - 基本異常

表示應用程序執行期間發生的錯誤。 public class Exception : System . Runtime . Serialization . ISerializable 繼承 Object Exception 派生 System.Exception 1. 系統異常 ├── 內存與資源異常 │ ├── System

visual-studio

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mob64ca12f43142 - Diffusion model面試題

關於“Diffusion model面試題”的描述： 在近年來，Diffusion model在各種領域的應用逐漸增多，包括計算機視覺、自然語言處理等。許多公司在面試中開始關注應聘者對Diffusion model的理解與實際應用能力。這篇博文將系統性地記錄如何應對相關的面試題，並提供有效的解決方案和最佳實踐。 版本對比 在討論不同版本的Diffusion model時，我們

性能優化 , 不同版本 , API , aigc

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mob64ca12f43142 - postman調用ollamaapi

在這篇博文中，我們將詳細探討如何使用 Postman 調用 Ollama API，實現順暢的數據交互和集成。Ollama API 提供了強大的功能，讓開發者能夠快速構建和擴展應用。現在，讓我們一起進入這個技術世界，看看如何順利地完成這個調用。 環境準備 首先，我們必須確保所用的技術棧兼容性。我們將使用以下技術： Node.js（服務端） Postman（API測

API , postman , aigc , JAVA

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mob64ca12d8821d - input添加distable

在現代開發和運維環境中，我們常常遇到“input添加distable”這樣的問題。這通常表明某些輸入框的狀態被標記為不可用，而我們需要確保能夠有效地備份、恢復和管理這些狀態。以下是對這一問題的完整解決方案，涵蓋備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、日誌分析與最佳實踐，逐步解析如何應對這一挑戰。 備份策略 首先，我們的解決方案需要有一個清晰的備份策略。這包括全面的備份與恢復機制

Backup , 工具鏈 , bash , aigc

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mob64ca12db7156 - ollama模型設置為多顯卡

在使用Ollama模型進行深度學習訓練時，能夠有效地利用多顯卡資源是提升訓練效率的重要手段。然而，實際上，在設置Ollama模型為多顯卡時，用户常常會遇到一些問題。本文將詳細記錄解決“ollama模型設置為多顯卡”問題的過程，並分享一些調試和優化的經驗。 背景定位 在現代深度學習任務中，隨着數據集的規模和模型複雜度的不斷增加，訓練時間往往會顯著增加。如果無法有效利用多顯卡，可能導

配置文件 , aigc , 深度學習 , CUDA

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tong_6816038415d24 頭像

小童童 - Mac 安裝 OmniPlan 3.14.4.dmg 詳細步驟 新手一看就會

​ 先下載文件​ 安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/04aaedcb9ec9 ，把OmniPlan 3.14.4.dmg下到電腦上。通常會在“下載”文件夾裏。 打開 dmg 文件​ 找到下載好的OmniPlan 3.14.4.dmg，雙擊它。Mac 會彈出一個窗口，裏面有 OmniPlan 的應用圖標和一個箭頭，指向“應用程序”文

macos

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mob64ca12f86e32 - langchain 檢查返回值為json 函數

在使用 Langchain 進行 API 開發時，確保返回值為 JSON 格式是非常重要的一步。此過程不僅可以幫助實現數據一致性，還能讓下游處理變得更加高效和直觀。本文將詳細記錄如何解決“Langchain 檢查返回值為 JSON 函數”問題。 背景定位 在一個在線服務開發的初期（時間軸），團隊發現返回的數據格式不一致，導致後續的許多功能無法正常工作。經過追蹤，發現問題的根源在於

API , aigc , Json

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IT陳工 - 遷移學習簡單理解

遷移學習 背景 在深度神經網絡算法的應用過程中，如果我們面對的是數據規模較大的問題，那麼在搭建好深度神經網絡模型後，我們要花費大量的算力和時間去訓練模型和優化參數，最後耗費了這麼多資源得到的模型只能解決這一個問題，性價比非常低。 如果用這麼多資源訓練的模型能夠解決同一類問題，那麼模型的性價比會提高很多，這就促使使用遷移模型解決同一類問題的方法出現。因為該方法的出

機器學習 , 凍結 , 人工智能 , 遷移學習

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