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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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mob64ca12ef9b85 - unity跟stable difusion通信

Unity與Stable Diffusion的通信是當前許多開發者關注的熱點問題。通過結合這兩者的優勢，可以實現強大的圖像生成和實時互動體驗。本文將詳細介紹如何解決Unity與Stable Diffusion之間的通信問題，包括版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南以及生態擴展等方面的內容。 版本對比 在對比版本時，我們需要關注Unity和Stable Diffusi

排錯 , 新版本 , 舊版 , aigc

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u_16175523 頭像

mob649e816a3664 - win安裝Ollama和通義千問7b

在這篇博文中，我將分享如何在 Windows 系統上安裝 Ollama 和通義千問 7B 的詳細過程。這包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南和擴展應用的六個部分，確保你能順利進行安裝。 環境準備 安裝 Ollama 和通義千問 7B 之前，我們需要先做好一些環境準備，包括前置依賴的安裝以及硬件資源的評估。 前置依賴安裝 確保你的 Windows 環境中已經

windows , 硬件資源 , bash , aigc

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u_16213309 頭像

mob64ca12d2a342 - 怎麼獲取LLAMA的API

獲取LLAMA的API是許多開發者想要實現的目標，特別是當他們希望將它集成到自己的應用程序或平台中時。LLAMA（Large Language Model Meta AI）是一個強大的預訓練模型，通常用於自然語言處理任務。下面將詳細描述獲取LLAMA API的過程，並通過各個階段的分析和解決方案來幫助你實現這一目標。 問題背景 在使用LLAMA的過程中，開發者們常常需要通過API

User , API , aigc , 開發者

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u_16213435 頭像

mob64ca12f15103 - stable diffusion屬於什麼網絡

stable diffusion屬於一種圖像生成網絡，其深度學習的框架使得我們能夠從文本描述中生成逼真的圖像。為了探索這一網絡及其備份和恢復策略，接下來我將以特定結構展開詳細説明。 備份策略 在創建穩定擴散模型時，我們必須首先制定一個全面的備份策略，以確保模型和數據的安全。 mindmap root 備份策略 - 定期備份 - 版本控制

System , 備份文件 , 數據恢復 , aigc

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mob649e815ddfb8 - llama3如何在win下漢化

llama3如何在win下漢化的過程描述 在如今高度依賴人工智能應用的時代，用户常常需要將各種工具和模型本地化，以更好地適應自己的需求。比如，llama3這款在文本生成領域表現優異的模型，用户們希望在Windows環境下進行漢化，以便更便利地使用英文模型完成中文任務。在這個過程中，用户通常面臨許多挑戰，包括字符編碼不兼容、語言轉化工具匱乏以及模型輸出的準確性等等。接下來，我們將詳細描

User , windows , aigc , ci

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失落的木瓜_esfWwz - 【剪映API】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://docs.jcaigc.cn 請求

aigc , Python

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u_16213453 頭像

mob64ca12f58d71 - llama自定義分詞器

llama自定義分詞器是一種可以為特定需求定製的分詞工具，適用於各種文本處理任務。由於文本的多樣性，特別是在不同領域和用例之間，通用的分詞器往往無法滿足細緻的需求。因此，藉助llama自定義分詞器，開發者可以實現更高效的文本分析和處理。 “自定義分詞是指根據特定場景的需求，靈活構建分詞規則，以便滿足特定文本處理的需求。” — 數據處理專家 技術演進史 2

自定義 , aigc , 分詞器 , 開發者

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u_17589746 頭像

Java後端的Ai之路 - 【機器學習】-超參數（模型“調音師”的魔法）

時間序列的“超參數”是什麼意思？—— 模型“調音師”的魔法手冊 📖 快速導航 a rel="nofollow" href="#core-concept"🎯 核心概念：什麼是超參數？/a a rel="nofollow" href="#difference"⚖️ 關鍵區別：超參數 vs 模型參數/a a rel="nofollow" href="#class

數據 , 搜索 , 技術人為什麼要寫博客？ , 差分 , aigc , Copilot

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u_16213306 頭像

mob64ca12d1e6a9 - langchain HuggingFaceEmbeddings 如何加載遠程embeddings模型

在構建複雜的自然語言處理應用時，我們往往需要使用各種嵌入模型（embeddings）來進行文本表示與計算。最近，我遇到了一個問題，要求在langchain中加載遠程的HuggingFace嵌入模型。這一過程的重要性不僅在於提升模型性能，更關乎業務數據處理的效率與準確性。 問題背景 在實際應用中，嵌入模型常常決定了文本表示的質量，從而影響後續的解析與分析能力。正如以下公式所示，嵌入

文本處理 , System , 加載 , aigc

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mb694a37feede5d - 開題報告可以免費生成的工具有哪些

免費生成開題報告的工具分通用大模型、學術專用工具、輕量輔助工具三類，以下是 2025 年 12 月實測可用的免費 / 限免工具，附核心功能、免費額度與適用場景，可直接落地。 一、免費開題報告生成工具彙總（按場景分類） 工具名稱

開題報告 , AI寫作 , aigc , 文獻綜述

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西安王曉楠 - 楊建允：AI搜索趨勢下，企業如何應該如何應對？

2027年AI搜索流量佔比將達70%：企業如何搶佔營銷先機？ 未來展望：AI搜索營銷的長期趨勢 格局：預計到2027年，AI搜索流量將佔整體搜索流量的70%，形成"7:3"長期比例。 商業模式：頭部AI搜索平台或將效仿搜索引擎，通過競價廣告等方式進行商業變現。儘早佈局GEO、儘早進行AI搜索優化，即能實現低成本、高效率的營銷策略轉型，掌握先手優勢，快馬一

AI搜索 , yyds乾貨盤點 , AI搜索優化 , AI寫作 , AI賦能企業營銷 , aigc , AI搜索趨勢 , AI賦能營銷

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mob649e815b5994 - LLAma 7b鏡像

LLama 7b鏡像是一種革命性的人工智能模型，能夠高效處理自然語言生成等任務。然而，在使用過程中，開發者可能會面臨一些具體問題，尤其是在遷移和兼容性方面。本文將從版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、性能優化及生態擴展等多個維度，深入探討如何解決“LLama 7b鏡像”相關問題。 版本對比與兼容性分析 我們來看一下LLama模型的版本演進史，下面的時間軸展示了不同版本的更新

性能優化 , 配置文件 , aigc , 開發者

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mob64ca12f63d4f - vs2019配置copilot

在這篇博文中，我將和大家分享如何在 Visual Studio 2019 中配置 Copilot 的步驟以及一些優化技巧。從準備環境到每一步的細節，我會盡量做到全面，讓你輕鬆暢享 AI 輔助編程的樂趣。 環境準備 在開始前，確保你的系統符合以下要求： Windows 10 或 11 Visual Studio 2019 版本 16.8 或以上 安裝 Vis

硬件資源 , aigc , 重啓 , Visual

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mob64ca12f4d1ad - langchain連接ollama從數據庫查詢內容

在現代應用開發中，實現“langchain連接ollama從數據庫查詢內容”的過程變得越來越重要。這種實現不僅可以提高數據訪問的效率，還有助於構建智能應用。本文將以輕鬆的語氣覆盤這一過程，涵蓋備份策略、恢復流程、災難場景等多個方面，並使用合適的可視化工具幫助理解。 備份策略 為了確保數據的安全與可用性，我們需要制定全面的備份策略。這一策略可以用思維導圖概述，同時存儲架構也需要清晰

數據 , 最佳實踐 , aigc , SQL

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mob64ca12e86bd4 - langchain 實現對網頁搜索之後進行排序

在現代信息檢索中，對網頁搜索結果進行排序是提高用户體驗和信息獲取效率的關鍵。Langchain 作為一個強大的框架，使得這一過程變得更加簡單和靈活。在本篇文章中，我將詳細探討如何利用 Langchain 實現對網頁搜索結果進行排序的技術原理和具體實現，分步走，逐步深入。 背景描述 在信息紛繁複雜的網絡環境中，用户常常面臨大量搜索結果的挑戰，而僅僅依靠關鍵詞匹配可能會導致結果的相關

排序算法 , 搜索 , 網頁內容 , aigc

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mob64ca12e86bd4 - 利用AIGC自動生成目錄

在當今的信息時代，內容創作的需求日益增長。而利用AIGC（人工智能生成內容）自動生成的目錄不僅提高了效率，還能確保內容的結構清晰。本文將詳細探討如何實現這一過程，包括技術原理、架構解析、源碼分析和擴展討論。 背景描述 隨着信息的激增，自動生成內容的需求顯得尤為重要。AIGC的崛起為內容創作帶來了新的可能性。為了更好地探索這一領域，我將以四象限圖的形式進行分析：

數據 , 自動生成 , aigc , 應用場景

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mob649e815cb099 - ollama list顯示隱藏

在使用“ollama list”命令時遇到“顯示隱藏”問題是一個較為普遍的技術難題，解決此類問題對於確保系統穩定性和數據完整性是至關重要的。本博文將從多個維度梳理備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、驗證方法，為開發人員和運維人員提供清晰的參考。 備份策略 備份策略是確保數據安全和可恢復性的首要步驟。通過以下甘特圖可以清楚地看到備份任務的安排： gantt tit

System , bash , 數據恢復 , aigc

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mb6900529f6798c - Python效率革命：10個Pandas鮮為人知但立竿見影的優化技巧

Python效率革命：10個Pandas鮮為人知但立竿見影的優化技巧 引言 在數據科學和數據分析領域，Pandas無疑是Python生態中最強大的工具之一。然而，隨着數據量的增長，許多開發者發現Pandas的性能逐漸成為瓶頸。雖然常見的優化方法（如向量化操作、避免循環）已被廣泛討論，但仍有許多鮮為人知的技巧可以顯著提升代碼效率。 本文將深入探討10個被低估但效果顯著的Pand

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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網易雲信IM - 新國標之下，智能陪伴時代正當時

“AI玩具正成為推動產業高質量發展的新引擎” 近期，工業和信息化部舉行新聞發佈會，介紹GB 6675《玩具安全》系列強制性國家標準修訂情況。工業和信息化部消費品工業司司長何亞瓊明確提出： “在技術革命和消費升級的雙重驅動下 我國玩具產業正邁向智能化發展的全新階段。” 這也意味着整個行業發展的分

情感陪伴AI , ip , 智能陪伴 , aigc , 人工智能 , bard

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mob64ca12f86e32 - stable Diffusion 固定種子

在使用 Stable Diffusion 進行圖像生成時，許多用户可能會碰到“固定種子”問題。固定種子在這種生成模型中扮演着重要角色，因為它決定了隨機過程的初始狀態，因此在相同參數下使用固定種子能夠得到一致的輸出，這對調試和評估至關重要。然而，有時用户可能希望實現更多的隨機性，從而使每次生成的圖片都具有不同的風格和細節。 協議背景 在進行圖像生成的過程中，瞭解其底層的工作機制至關

抓包 , 時間軸 , HTTP , aigc

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miro 頭像

mb6900529f6798c - Vite 5個鮮為人知的高效技巧：讓你的開發速度提升50%

Vite 5個鮮為人知的高效技巧：讓你的開發速度提升50% 引言 Vite 作為新一代前端構建工具，憑藉其極快的冷啓動速度和高效的熱更新機制，已經成為現代前端開發的標配。然而，許多開發者僅僅停留在基礎使用層面，未能充分挖掘 Vite 的潛力。本文將深入探討 5 個鮮為人知的高效技巧，幫助你進一步提升開發效率，甚至讓構建速度提升 50%。這些技巧基於 Vite 的官方文檔和實際項目

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob64ca12cfa7d5 - Stable Diffusion 源碼地址

Stable Diffusion 源碼地址的查找與解析 我們生活在一個技術快速發展的時代，尤其在2022年，深度學習和生成模型的應用取得了顯著進展。其中，"Stable Diffusion"是一種基於深度學習的圖像生成模型，引起了廣泛關注。本文將重點探討如何獲取並分析Stable Diffusion的源碼，幫助讀者更好地理解這個模型的背後邏輯與應用場景。 **重要提示：*

API , aigc , 應用場景 , ci

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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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mob649e81624618 - OllamaChatModel OllamaApi

OllamaChatModel OllamaApi 是一種為用户提供智能對話功能的API，通過自然語言處理技術，允許開發者在自己的應用中輕鬆集成聊天功能。以下是我整理的關於如何有效解決“OllamaChatModel OllamaApi”相關問題的過程。 環境預檢 在部署 OllamaChatModel OllamaApi 之前，我必須確保環境滿足相關要求。首先，我繪製了硬件拓撲

aigc , ci , ios , 代碼示例

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