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mob64ca12f86e32 - ollama 指定model路徑 linux

在使用 Ollama 時，設置模型路徑非常關鍵。在 Linux 環境中配置這一過程時，我的一些經驗與理解得以整理。以下是我針對“ollama 指定model路徑 linux”問題的解決方案，涵蓋環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、部署方案以及生態集成等方面。 環境配置 首先，要確保我們的環境配置合理，以便能夠順利地運行 Ollama 和相關模型。關於依賴版本的管理，我會採用一

User , aigc , 編譯過程 , 環境配置

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mob64ca12ebf2cc - aigc 免費

在當前 IT 生態系統中，很多企業和開發者都在探索如何更好地運用人工智能生成內容（AIGC），同時又不試圖打破成本的界限。在面對“aigc 免費”的挑戰時，必須建立一個全面的技術框架，以保證數據安全性和可用性。以下是解決“aigc 免費”問題的記錄，涵蓋備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、日誌分析和遷移方案等關鍵要素。 備份策略 為了有效地應對數據丟失和其他潛在問題，必須制

日誌分析 , 數據管理 , 數據恢復 , aigc

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mob64ca12e0c608 - 平均每個月copilot生產代碼數

平均每個月copilot生產代碼數的分析 隨着軟件開發的快速發展，代碼生成助手如Copilot已經成為開發者的良好夥伴。在這篇文章中，我將帶您走過“平均每個月Copilot生產代碼數”的分析過程，涵蓋環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南和性能優化等方面。通過這些內容，您將更好地理解如何在您的項目中應用Copilot來提高代碼生成的效率。 環境準備 在準備環境之前，

代碼生成 , aigc , Json , Python

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u_16175472 頭像

mob649e815da088 - ollama 下載 HuggingFace 文件

在本篇博文中，我將詳細記錄解決“ollama 下載 HuggingFace 文件”問題的過程，包括如何進行版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南與性能優化。希望這些內容能為大家提供一些參考和幫助。 版本對比 在開始之前，我們需要了解 ollama 的不同版本之間的特性差異。自從初始版本推出以來，ollama 已經歷了多次重要更新。以下是 ollama 版本的演進歷程。

性能優化 , aigc , ci , Python

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IT陳寒 - Python 3.12 新特性揭秘：這5個改進讓你的開發效率提升50%！

Python 3.12 新特性揭秘：這5個改進讓你的開發效率提升50%！ 引言 Python 3.12 已於2023年10月正式發佈，作為Python語言的最新版本，它帶來了許多令人振奮的改進和優化。這些新特性不僅提升了語言的表達能力，還在性能、開發體驗和工具鏈支持方面邁出了重要一步。本文將深入探討Python 3.12中最具影響力的5個改進，幫助你理解它們如何顯著提升開發效率。

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mb6900529f6798c - Redis 7.0 新特性解析：這5個優化讓你的緩存性能提升30%！

Redis 7.0 新特性解析：這5個優化讓你的緩存性能提升30%！ 引言 Redis 作為當今最流行的內存數據庫之一，憑藉其高性能、低延遲和豐富的數據結構，已成為現代應用架構中不可或缺的組件。2022年4月，Redis 7.0 正式發佈，帶來了多項重大改進和優化。這些新特性不僅提升了 Redis 的性能和可擴展性，還為開發者提供了更強大的功能和更靈活的使用方式。 本文將深入

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob64ca140c3859 - LeetCode之83. 刪除排序鏈表中的重複元素 - 個人文章

文章目錄 83. 刪除排序鏈表中的重複元素 示例 1： 示例 2： 提示： 解題思路 問題深度分析 問題本質 核心思想 關鍵難點分析 典型情況分析 算法對比 算法流程圖

leetcode , 算法 , 後端開發 , 鏈表 , 重複元素 , harmonyos

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u_87851 頭像

人類新新 - 兩個Python web框架：Django & Tornado比較-Python教程

Django與Tornado框架深度對比：從MVC/MTV到高併發架構設計 本文基於實際項目經驗，總結了兩個中型項目的架構實踐，並深入探討了同步/異步框架、併發模型及生產環境部署等關鍵技術問題。 項目背景 項目一：黨校學習平台（Tornado） 技術棧：Tornado + MySQL + Redis

tornado , django , 後端開發 , 多線程 , harmonyos , 多進程 , Python

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u_13479 頭像

jkfox - ElasticSearch分詞原理

文章目錄 一、分詞的核心作用 二、分詞器（Analyzer）：分詞的“執行單元” 1. 字符過濾器（Character Filter）：預處理原始文本 2. 分詞器（Tokenizer）：拆分文本為詞元（Token） 3. 詞元過濾器（Token Filter）：優化詞元

elasticsearch , 詞元 , analyzer , 後端開發 , 分詞器 , Python

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網絡小墨 - 多路由器促進專用網絡-TXN2FbP

在構建多Agent系統時，工具隔離是一個關鍵需求。通過Starlette和FastMCP，我們可以創建一個支持多路由隔離的工具服務器，讓不同Agent調用各自專屬的工具集。 核心思路：路由隔離工具集 from starlette.applications import Starlette from starlette.routing

github , 服務器 , 搜索 , 運維 , 工具集 , 後端開發 , Python

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angel - MySQL服務器的配置教程_firehare

1.MySQL 服務器簡介 通常所説的 MySQL 服務器指的是mysqld程序，當運⾏mysqld後對外提供MySQL 服務 1.1服務器配置和默認值 • mysqld 有很多選項和系統變量可以在啓動時進⾏配置，要查看服務器的默認選項和系統變量值， 可以執⾏以下命令： # 查看所有mysqld 選項和可配置的系統

服務器 , MySQL , 數據庫 , 後端開發 , 系統變量 , Python

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u_16099279 頭像

夜行者3號 - 微服務框架 go-zero 快速實戰 - 個人文章

今天，我想結合我們團隊在構建“臨牀研究智能監測平台”時的真實經歷，跟大家聊聊如何用 Go 語言和 go-zero 框架，一步步搭建起一個真正能打的高性能微服務。這篇文章不談虛的理論，只講我們踩過的坑和總結出的實用方法，希望能幫到剛接觸或正在深入 Go 微服務的你。 第零步：思維轉變 —— 為什麼是微服務？為什麼是 Go? 在我們剛開始

golang , 微服務 , 架構 , 後端開發 , 後端 , Python

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wx65950818d835e - 12: 強化學習在超分中的應用

引言 強化學習（Reinforcement Learning，RL）是一種通過與環境交互學習最優策略的機器學習方法。在傳統的超分辨率（SR）任務中，模型通過固定的訓練數據進行學習，而強化學習則通過與環境的不斷交互來進行優化，這使得強化學習在圖像超分中的應用成為可能。通過強化學習，可以使模型根據圖像的實際表現進行自我調整，從而提升超分效果。本文將探討強化學習在圖像超分中的應用

自適應 , 強化學習 , c++ , 後端開發 , c , 圖像質量

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mb65950ac695995 - 十一、物理系統與插幀：顯示層插值避免破壞仿真

物理引擎通常在固定步長計算。若直接以當前物理狀態渲染，幀率不穩定時會出現卡頓。顯示層插幀通過在兩次物理步之間插值位置與旋轉，獲得平滑視覺，同時保留物理精度。關鍵原則是插幀隻影響渲染，不修改物理狀態或碰撞檢測。 對於基於約束的系統（布料、繩索、軟體），插值需謹慎：簡單線性插值可能破壞物理一致性。可採用次級模擬或姿態外推減少誤差，或者僅對外觀網格插值（與物理代理分離）。在高速運

碰撞檢測 , c++ , 後端開發 , 物理引擎 , 插值 , c

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GhostLover - aft系統架構圖

題幹： 達達是來自異世界的魔女，她在漫無目的地四處漂流的時候，遇到了善良的少女翰翰，從而被收留在地球上。 翰翰的家裏有一輛飛行車。 有一天飛行車的電路板突然出現了故障，導致無法啓動。 電路板的整體結構是一個R行C列的網格（R,C≤500），如下圖所示。

include , aft系統架構圖 , 架構 , 後端開發 , 測試數據 , 權值 , 圖論

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數碼墨魚 - OKGO添加upRequestBody json

前言：OkHttp從零開始學習，首先是來自OkHttpClient文檔註釋的簡單翻譯，簡單瞭解下注意事項和用法 1、 Factory for {@linkplain Call calls}, which can be used to send HTTP requests and read their responses.

緩存 , 架構 , 後端開發 , 攔截器 , okhttp-緩存 , ide

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信息小飛俠 - js ReadableStream 丟失格式

1. undefined 與 undeclared 的區別？ 已在作用域中聲明但還沒有賦值的變量，是 undefined。相反，還沒有在作用域中聲明過的變量，是 undeclared 的。 對於 undeclared 變量的引用，瀏覽器會報引用錯誤，如 ReferenceError: b is not defined 。但是我們可

構造函數 , 架構 , 後端開發 , 作用域鏈 , 父類 , Javascript

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u_16656615 - PandaCoder：我的個人開發者工具進化之路

引言：從個人項目到開發者工具的轉變 在技術領域，我常常思考一個問題：什麼樣的工具才能真正幫助開發者？我意識到真正的價值不在於功能的數量，而在於這些功能是否真正解決了用户的痛點。作為PandaCoder的獨立開發者，我的核心理念正是建立在這一認知之上——與其堆砌功能，不如傾聽用户的聲音。 工具的本質 正如納瓦爾所言："工具應該為你工作，而不是你為工具工作。"我設計PandaCo

google , 後端開發 , 用户反饋 , JAVA , 開發者

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mb686fbcc4efbd6 - 電力場景無人機巡檢數據集杆塔缺陷檢測數據集VOC+YOLO格式1720張12類別

注意數據集中有部分增強圖片 數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：1720 標註數量(xml文件個數)：1720 標註數量(txt文件個數)：1720 標註類別數：12 所在倉庫：firc-datas

數據集 , 後端開發 , JAVA , txt文件 , xml文件

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Turbo_K - ThreadLocal有什麼缺點？

ThreadLocal 是 Java 中一個用於為每個線程提供獨立變量副本的類，它允許每個線程都能獨立地訪問和修改變量，避免了多線程間的競爭和同步問題。它是通過在每個線程中維護一個 線程局部變量 來實現的，通常用於線程間的數據隔離。 然而，ThreadLocal 並不是完美的，它有一些缺點和潛在的問題，特別是在多線程和資源管理方面。以下是 ThreadLocal 的一些主要

線程池 , 後端開發 , 多線程 , JAVA , 解決方案

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俗人Layman - 【一看就會一寫就廢 指間算法】愛生氣的書店老闆—— 滑動窗口

指尖劃過的軌跡，藏着最細膩的答案~ 題目： 有一個書店老闆，他的書店開了 n 分鐘。每分鐘都有一些顧客進入這家商店。給定一個長度為 n 的整數數組 customers ，其中 customers[i] 是在第 i 分鐘開始時進入商店的顧客數量，所有這些顧客在第 i 分鐘結束後離開。 在某些分鐘內，書店老闆會生氣。 如果書店老闆在第 i 分鐘生氣，那麼 grump

數組 , 滑動窗口 , c++ , 後端開發 , c

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mb686fbcc4efbd6 - 電力場景無人機訓練輸電線杆塔缺陷檢測數據集VOC+YOLO格式2547張9類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：2547 標註數量(xml文件個數)：2547 標註數量(txt文件個數)：2547 標註類別數：9 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yol

數據集 , 後端開發 , JAVA , txt文件 , xml文件

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王校長的熱狗 - 12種動物數據集5527張VOC+YOLO

12種動物數據集5527張VOC+YOLO 數據集説明：數據集種圖片含有極少部分非真實動物圖片，如動物手工繪圖、印刷、雕像等等，佔比極少。 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：5527 Annotat

數據集 , 動物數據集 , 後端開發 , txt文件 , Falcon , Python

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王校長的熱狗 - 航拍地面多目標檢測數據集1713張16類標籤VOC+YOLO格式

航拍地面多目標檢測數據集1713張16類標籤VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：1713 Annotations文件夾中xml文件總計：1713 labels文件夾中txt文件總

數據集 , 後端開發 , 航拍地面多目標檢測數據集1713張1 , txt文件 , 目標檢測 , Python

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