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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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mob64ca12f5c08e - 常用的免費AIgc軟件

常用的免費AIgc軟件是當前技術社區中日益受歡迎的工具。這些軟件不僅具備強大的功能，而且完全免費，使得廣大開發人員和研究人員能夠輕鬆獲取和使用。在本文中，我將為大家詳細介紹如何在不同方面配置、編譯和使用這些軟件，併為後續開發和集成提供指導。 環境配置 要順利運行AIgc軟件，我們需要先進行環境配置。以下是所需軟件和庫的版本依賴表格： 依賴項

優先級 , aigc , 開發人員 , CUDA

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u_16213412 頭像

mob64ca12ebb57f - ollama顯示端口被佔用

在使用 ollama 時，有時會遇到“顯示端口被佔用”的問題。這通常發生在嘗試啓動 ollama 時，系統提示指定的端口已被其他服務佔用。這種情況可能會導致 ollama 無法正常啓動或運行。因此，本文將詳細記錄解決“ollama顯示端口被佔用”問題的步驟，幫助大家更好地理解和應對這一挑戰。 環境準備 在開始之前，我們需要確保系統符合 ollama 的運行要求。以下是一些關鍵的依

developer , 插件開發 , aigc , Python

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u_16213416 頭像

mob64ca12ecb6c5 - llamafactory evaluation的數據格式

llamafactory evaluation的數據格式是評估和整合LLaMA模型實例生成的數據的重要因素，採用統一的數據格式不僅提升了處理效率，還優化了數據的可讀性和維護性。在解決“llamafactory evaluation的數據格式”問題的過程中，詳細的步驟和配置至關重要。以下是我整理的詳細過程。 環境準備 前置依賴安裝 在實施llamafactory的評估過程中，我

數據 , 硬件資源 , 數據格式 , aigc

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mob64ca12e1c36d - aigc工具對比

在當今信息技術飛速發展的時代，AI生成內容（AIGC，Artificial Intelligence Generated Content）工具逐漸成為了各種行業的熱門選擇。隨着越來越多的AIGC工具涌現，如何對比這些工具成為了技術人員和使用者必須面對的問題。本文將圍繞“aigc工具對比”這一主題，深入解析如何進行有效的工具對比，以幫助相關人員做出更明智的選擇。 背景定位 隨着AI

輸入規模 , System , Time , aigc

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mb6900529f6798c - Redis性能翻倍的5個冷門技巧，90%的開發者都不知道！

Redis性能翻倍的5個冷門技巧，90%的開發者都不知道！ 引言 Redis作為當今最流行的內存數據庫之一，以其高性能、低延遲和豐富的數據結構著稱。然而，即使是有經驗的開發者，也可能忽略了某些冷門但極其有效的優化技巧。本文將深入探討5個鮮為人知的Redis性能優化方法，這些技巧在實踐中可以將Redis的性能提升一倍甚至更多。無論你是正在處理高併發場景，還是希望降低資源消耗，這些技

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob64ca12e36a1d - 如何將本地部署的ollama模型遷移到別的服務器

在現代AI應用中，Ollama模型的本地部署越來越普遍。然而，當需求變化或技術升級時，如何將本地部署的Ollama模型遷移到其他服務器就成為一項必要的工作。本文將詳細記錄這一遷移過程，並分析遇到的問題和解決方案。 問題背景 在我們公司的生產環境中，Ollama模型被廣泛應用於自然語言處理任務。然而，由於服務器資源的不足，我們決定將模型遷移到一台配置更高的服務器上。此時，如果我們無

服務器 , 依賴庫 , bash , aigc

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u_16213330 頭像

mob64ca12d7c9ee - ollama啓用gpu設置

ollama啓用GPU設置 在機器學習和深度學習的環境中，利用GPU（圖形處理單元）加速計算是不可或缺的一部分。最近在使用ollama的過程中，碰到了一些關於**"ollama啓用GPU設置"**的問題，引發了我深入探索這個主題的興趣。 問題場景 在某個深夜，一個緊急的項目要用ollama進行文本生成，但GPU卻無法正常啓用。這個故障不僅拖延了項目的進度，也給團隊帶來了不必要

配置文件 , aigc , ci , Json

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mob64ca12ee66e3 - langchain分割pdf

在現代企業環境中，能夠有效處理和分析文檔是一項重要的業務需求。這尤其體現在對大型 PDF 文件的管理上，尤其是那些需要從中提取特定信息或重新組合文件的情況。為解決這一問題，LangChain 提供了一種高效的方式來分割 PDF 文件。本文將詳細介紹如何使用 LangChain 來分割 PDF 文件，包括參數解析、調試步驟、性能調優、排錯指南和最佳實踐。 業務影響 PDF 文件常用

性能調優 , 數學公式 , aigc , Python

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Chikaoya - R語言21天學習計劃 - 第二天：數據導入導出與數據清洗

📚 今日目標 學習多種數據格式的導入導出 掌握數據清洗的基本操作 處理缺失值和異常值 實踐數據轉換和整理 📁 第一部分：數據導入 1.1 內置數據集 # 查看所有內置數據集 data() # 加載內置數據集 data(mtcars) # 汽車數據集 data(iris) #

數據集 , 缺失值 , 數據 , AI寫作 , aigc

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mob649e816594b7 - linux ollama下載

在Linux操作系統中，有時候我們需要下載和使用一些特定的軟件工具。本文將聚焦於“linux ollama下載”的問題，分析業務場景、演進歷程、架構設計、性能攻堅和故障覆盤，記錄我們在這個過程中的總結和學習。 背景定位 在當前的技術環境中，隨着人工智能和機器學習的快速發展，許多企業都在尋求工具和庫來簡化他們的開發工作。Ollama是一個流行的命令行工具，用於構建和管理ML模型的部

正常運行 , 配置文件 , 架構設計 , aigc

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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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mob64ca12dd8bce - 國內aigc工具

國內AIGC工具的崛起提供了創新解決方案，但在管理和保障這些工具的可用性與安全性上，也引出了許多技術挑戰。以下是我整理的關於如何解決“國內AIGC工具”問題的過程，從備份策略到最佳實踐，涵蓋了各個方面。 備份策略 為了確保數據的安全，我們首先需要有一個切實可行的備份策略。備份策略應包括數據備份的週期計劃和備份方式。 gantt title 備份計劃 %% 請求

恢復數據 , 數據備份 , aigc , ci

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mob64ca12f3f05d - ubutun 安裝 allama

在這篇博文中，我將分享如何在 Ubuntu 系統上安裝 Allama，這包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和擴展應用等內容，希望能夠有效幫助到讀者。 環境準備 軟件和硬件要求 在開始之前，請確保您的系統滿足以下要求： 操作系統：Ubuntu 20.04 或更高版本 內存：至少 4 GB RAM 硬盤空間：至少 20 GB 可用空間

bash , 數據庫 , aigc , Python

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mob64ca13f9e726 - 前端錯誤監控之SourceMap還原Vue Demo 實現

HyperDX前端錯誤監控：Source Map集成與堆棧追蹤還原 在前端開發中，生產環境的代碼通常會經過壓縮和混淆，當發生錯誤時，瀏覽器控制枱顯示的堆棧追蹤信息往往指向這些經過處理的文件，難以直接定位到源代碼中的問題位置。Source Map（源代碼映射）技術通過建立壓縮代碼與原始代碼之間的映射關係，解決了這一痛點。HyperDX作為開源

Source , 上傳 , aigc , bard , 堆棧

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mob649e81576de1 - ubuntu ollama 每次都要 ollama run

在使用 Ubuntu 和 Ollama 的過程中，很多開發者在每次使用 Ollama 時都要重新運行 ollama run，這顯然給我們的工作帶來了很多不便和困擾。下面將詳細記錄下如何解決“ubuntu ollama 每次都要 ollama run”這一問題的過程。 背景定位 在使用 Ollama 的過程中，用户在每次想要使用模型時都需要執行 ollama run，這會對開發和測

配置文件 , Time , aigc , 配置項

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mob649e81680b4f - ollama升級指令

ollama升級指令的描述 隨着技術的快速發展，ollama工具也在不斷完善和升級。本文將詳細闡述如何處理“ollama升級指令”相關的問題，特別是在版本對比、遷移指南、兼容性處理等方面的實際應用。 版本對比 在考慮版本升級時，瞭解不同版本間的差異至關重要。以下表格展示了ollama版本1.0和2.0的一些關鍵特性。 特性 版本 1

新版本 , 錯誤類型 , API , aigc

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u_16213346 頭像

mob64ca12dba5b0 - langchain 怎麼掛載多個文檔形成一個知識庫

在構建智能系統時，如何有效地將多個文檔掛載為一個知識庫是一個非常重要的技術問題。這裏，我們將探討“langchain 怎麼掛載多個文檔形成一個知識庫”，以詳盡的結構記錄解決方案的實現過程。 問題背景 在機器學習和自然語言處理應用中，知識庫是一個核心組件，它用於存儲和組織信息，以供後續檢索和使用。在面對大量文檔時，我們需要將其整合為一個統一的知識庫。有效的知識庫能夠顯著提高模型的響

元數據 , aigc , 文檔解析 , 解決方案

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Hommy168 - 【開源剪映小助手】向現有草稿中添加圖片

ADD_IMAGES API 接口文檔 接口信息 POST /openapi/capcut-mate/v1/add_images 功能描述 向現有草稿中添加圖片。該接口用於在指定的時間段內添加圖片素材到剪映草稿中，支持圖片的透明度、縮放和位置調整。圖片可以用於增強視頻的視覺效果，如背景圖、水印、裝飾圖等。 更多文檔 📖 更多詳細文檔和教程請訪問：https:/

aigc , AI作畫 , Python

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mob649e815f0f18 - ollama 使用GPu加速

在近年來，深度學習的進步促使了許多模型和服務的廣泛應用，其中 Ollama 作為一種高效的 NLP 工具，在各種業務場景中表現卓越。然而，如何使用 GPU 加速 Ollama 以提高其性能和響應速度，成為了技術團隊關注的熱點問題。 timeline title 業務增長里程碑 2000 : 初創階段 2005 : 第一個產品上線 2010 : 用户數量

架構設計 , 自然語言處理 , aigc , Json

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mob649e81576de1 - Ollama使用api

在數字化轉型的背景下，Ollama作為一個現代化的API管理平台，日益成為開發者和企業對接和利用多樣化模型的重要工具。通過Ollama的API，業務用户可以靈活地執行機器學習任務，與其他系統集成。然而，在具體使用過程中，開發者遇到了若干問題，影響了系統的穩定性與性能。這篇博文將深入探討解決“Ollama使用API”過程中遇到的問題，包括背景、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試及優化策

API , 響應時間 , aigc , 解決方案

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u_16213302 頭像

mob64ca12d0e5a4 - AIGC Generator

AIGC Generator的描述：在當今人工智能驅動的時代，越來越多的企業開始採用“AIGC（AI Generated Content）Generator”來自動生成內容，提高工作效率。然而，這類生成工具在實際應用中也面臨諸多挑戰，例如內容的準確性、生成速度和用户體驗等。本文將通過一系列分析和優化手段，探討如何解決“AIGC Generator”問題，提高其性能和穩定性。 背景定位

架構設計 , aigc , 需求分析 , ci

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yzy121403725 - kubeflow大規模ML訓練master單點故障方案

優化 Kubeflow 部署，配置多 Master、共享存儲，使用 PyTorchJob/TFJob 配合 checkpoint 策略，保留 MLOps 全流程能力 這些優化的核心目標是： 1. 提高可用性 (HA)：通過多 Master 消除單點故障。 2. 提升效率：通過共享存儲和合理的 Checkpoint 策略，加速訓練、方便模型複用和故障恢復。

aigc , llama , Kubeflow , master單點故障 , ML訓練

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googlingman - After Effects 2020內置粒子效果對比與使用

After Effects 2021中有兩種內置的粒子效果：【CC Particle System II】和【CC ParticleWorld】，二者有什麼區別？主要使用場景是什麼？使用這些粒子系統的典型思路如何？ 在After Effects 2021中，【CC Particle System II】和【CC ParticleWorld】核心差異體現在維度屬性、參數控制等

After Effects , 粒子系統 , aigc , AI作畫

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網易雲信IM - 前沿觀察 | 打破“數字温室”，情感陪伴智能體的倫理命題

未來從未如此清晰，也從未如此充滿未知。撥迷霧，見真知，我們探索、記錄、思考，與您一起觀察行業的前沿點滴。 2025年，人工智能的情感計算能力已經達到了前所未有的高度。根據各方市場報告數據顯示，在深夜2點到4點，是用户與AI傾訴的高峯期。 編輯 作為網易雲信情感陪伴的產品設計者，我們常被問到一個問題：“AI 這麼懂人心，會不會人類也不需要那麼多現實的朋友？

情感陪伴智能體 , ai陪伴智能體 , aigc , 人工智能 , bard , 網易雲信

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