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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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mob64ca12f5c08e - Copilot怎麼掃描圖片生成前端代碼

在本文中，我將討論如何使用Copilot掃描圖片生成前端代碼的過程。這是一個有趣且具有挑戰性的技術任務，尤其是在近年來生成式AI的廣泛應用領域，越來越多的開發者開始探索圖像識別和代碼生成的結合。 問題背景 在現代前端開發中，需求越來越趨向於快速迭代和個性化。開發者希望能夠將設計稿（如圖片）快速轉換為可用的前端代碼，從而提高開發效率。這不僅能幫助團隊縮短項目週期，還能保證設計的一致

錯誤信息 , 圖片格式 , 工具鏈 , aigc

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AI我來玩 - 2025年保姆級教程：用AI評劇本，精準打磨短劇爆款腳本

對於短劇創作賽道來説，劇作的優劣會很大程度上決定作品的過率和傳播率，但是人工審讀的方式效率極低，並且容易人為錯過好劇。 創一AI是一個專用的AI短劇工具，而創一AI的核心功能是“AI評劇本”，其可以從商業性、劇情性、合法性等多個方面來對短劇劇本進行客觀專業的評價。 無論初學者還是經驗豐富的劇作家，都可以藉助創一AI這款短劇劇本工具，來輔助完成自己的劇作，下面為大家詳細

短劇編劇 , 劇本評估 , 高效率 , 短劇劇本 , 創一 , AI寫作 , aigc

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mob64ca12e8d855 - llama的實現

在這篇博文中，我想分享關於“llama的實現”的一些經驗。這包括背景描述、技術原理、架構解析、源碼分析、性能優化等部分，所有這些構成了llama實現的一個全面框架。 在背景部分，我們首先明確時間線。這一實現的起源可以追溯到2022年，隨着自然語言處理技術的迅速發展，我的團隊決定着手研究 llama 這一新興模型。這個模型的一個重要目標是能夠在相對較小的計算資源下實現高效的語言理解和生

性能優化 , 自然語言處理 , aigc , 數據加載

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mob64ca12e4594b - Xinference ollama 哪個 使用 多

Xinference與Ollama都是當下備受關注的AI推理框架，許多開發者在選擇其中一個時，都希望瞭解這兩個框架各自的使用情況和優勢。本文將圍繞如何解決“Xinference和Ollama哪個使用多”的問題進行詳細記錄，包括背景定位、參數解析、調試步驟、性能調優、排錯指南以及最佳實踐。 背景定位 在AI推理領域，Xinference和Ollama都被廣泛應用於不同的場景。隨着業

aigc , 配置項 , 開發者 , Python

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mob649e815e258d - ollama 與docker

在現代軟件開發中，使用容器化技術已經成為一種趨勢，其中 Docker 是最受歡迎的工具之一。與此同時，Ollama 作為一個新的開源工具，旨在簡化機器學習模型的使用和管理。這篇文章將重點討論在使用 Ollama 與 Docker 時所遇到的一些問題，並闡述解決這些問題的步驟和方法。 問題背景 在運行 Ollama 的過程中，我們希望通過 Docker 容器來隔離和管理環境。然而，

aigc , ci , Docker

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u_16349720 頭像

短短同學 - AI應用從工具到夥伴跨越

AI 從工具到夥伴的跨越，核心是從被動執行指令、單點效率提升，轉向主動理解意圖、自主規劃執行、長期共生賦能的範式升級，其背後是大模型、智能體（Agent）、多模態交互等技術突破與交互邏輯重構，正在重塑人機協作、產業應用與社會關係。 一、核心差異：工具 vs 夥伴

商業模式 , 數據 , AI寫作 , aigc , 模態

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mob649e8155edc4 - Ollama 服務 GPU

Ollama 服務 GPU 處理問題的解決方案 在這篇博文中，我將分享我在處理Ollama服務的GPU問題時所經歷的全過程。這項技術服務的穩定性直接影響到我們的開發效率和用户體驗，因此解決這些問題顯得尤為重要。 背景定位 最近，我們的團隊注意到Ollama服務在使用GPU時頻繁出現性能瓶頸，導致模型推理速度顯著下降。從用户反饋來看，這一問題在過去的兩週內愈發嚴重，影響了我們的

排錯 , 性能調優 , aigc , 客户體驗

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mob64ca12e5502a - antd stable

關於“antd stable”的問題及解決過程 在某個前端項目中，我們使用了Ant Design（antd）作為主要的UI組件庫。項目的目標是通過整合高效的組件實現用户友好的界面。然而，我們在升級到“antd stable”版本後，遇到了一系列兼容性問題。這篇文章將詳細記錄我們在解決這一問題的過程，包括背景、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試和預防優化。 用户場景還原 在

API , aigc , ci , 兼容性問題

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u_17606904 頭像

mb694a37feede5d - 免費降ai的指令有哪些？有免費的降ai軟件嗎？

免費降 AI 可通過精準指令用大模型手動改寫，也有不少免費 / 限免工具可用，以下是可直接落地的指令與工具合集，兼顧學術與通用場景。 一、免費降 AI 核心指令（通用 + 學術） 這些指令適配豆包、Kimi、DeepSeek 等免費大模型，按 “結構重構 + 語氣調整 + 邏輯強化” 設計，直接複製替換文本即可。 指令類型適用場景具體指令示例效果要點句式

數據 , 工具推薦 , 邏輯與 , AI寫作 , aigc

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mb68738fa1c4e31 - TRAE SOLO 3.0：從氛圍編程到精準編程的演進與實戰策略?

🎯 TRAE SOLO 3.0：從氛圍編程到精準編程的演進與實戰策略 一、TRAE SOLO 的版本迭代與架構升級 TRAE SOLO 工具歷經了多次迭代，旨在實現更精細化的控制和更高效的編程效果。 版本歷程： 從 2025 年 3 月的 1.0 版本，到 8 月的 2.0 版本，最終演進至 11 月的 3.0 版本。

商業價值 , 開發過程 , AI寫作 , aigc , 開發者

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mob649e815574e6 - ollama 默認 cpu

ollama 默認 cpu的問題是當前整合多項技術的一個常見挑戰，尤其是在資源受限的環境下。解決這個問題需要全面的環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發和部署方案。在此過程中，我們將詳細探討每一個步驟，並提供具體的指導和示例。 環境配置 在解決ollama 默認 cpu問題之前，我首先確保系統的環境配置正確。以下是我創建開發環境的流程圖。 flowchart TD A

bash , aigc , 編譯過程 , 調優

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u_16213322 頭像

mob64ca12d5dd85 - 如何讓 Copilot顯示在系統右下角

讓 Copilot 顯示在系統右下角 在現代開發環境中，智能代碼助手如 Copilot 可以大幅提高編程效率。但是，有些用户在配置過程中遇到了一些麻煩，尤其是試圖將 Copilot 顯示在系統的右下角時。本文將詳細記錄這一問題的解決過程，包括背景介紹、錯誤現象分析、根因分析、解決方案、驗證測試和預防優化等環節，希望能為遇到相同問題的用户提供一些幫助。 問題背景 用户在使用 C

重新安裝 , aigc , 重啓 , 解決方案

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mob64ca12f43142 - ollama如何在gpu運行大模型

在本文中，我們將深入探討“如何在GPU上運行ollama大模型”的問題。通過詳細的背景介紹、錯誤現象分析、根因解析以及解決方案的提供，幫助用户更高效地利用GPU資源，提升模型的運行效率。 問題背景 在現代的深度學習環境中，模型的規模日益增大，傳統的CPU運算已無法滿足性能要求。為了能在較短時間內完成複雜的訓練以及推理任務，越來越多的項目選擇使用GPU加速。對於使用ollama的用

配置環境變量 , aigc , 解決方案 , CUDA

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架構師李哲 - 當 AI 落地到了“深水區”：到底是 Prompt 不行、RAG 不夠，還是該考慮微調了？

這兩年，大家對大模型已經不再停留在“技術演示多酷炫”，而是越來越現實地問一句： “為什麼模型看起來很強，但真要放進我們自己的業務裏，用起來總差點意思？ 尤其是——明明接入了私域知識庫，效果還是不穩定？” 答案往往不在某一個“神技”，而是在你怎麼 同時使用 Prompt、RAG 和微調，以及它們和業務的“耦合深度”。 先釐清三個“槓

數據 , aigc , llama , 回滾 , 迭代

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愛看C語言的BK - Java21天學習計劃第十天：泛型編程基礎

泛型編程：讓代碼更安全的類型魔法 你是否遇到過這樣的尷尬：在使用集合時存入了字符串，取出來卻想當作整數使用，結果程序直接崩潰？或者寫了一個排序方法，卻發現只能給整數數組排序，換了字符串數組就得重寫一遍？今天我們要學的泛型編程，就是解決這些問題的"黑科技"！ 為什麼需要泛型？從一個崩潰案例説起 先看一段沒有泛型的代碼： 複製

List , AI寫作 , aigc , 泛型 , JAVA

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西安王曉楠 - 楊建允：AI搜索優化和傳統SEO優化的本質區別

楊建允：AI搜索優化和傳統SEO優化的本質區別 AI搜索趨勢正從"流量爭奪"轉向"心智截流"，企業營銷必須從傳統SEO轉向GEO（生成式引擎優化），以確保品牌信息成為AI生成答案的首選信源，從而在用户決策源頭建立品牌認知與信任。 AI搜索與傳統搜索的本質區別： 技術邏輯的根本轉變： 傳統搜索：依賴關鍵詞匹配與鏈接權重排序，用户需從"10條藍色鏈接"

生成式引擎優化 , yyds乾貨盤點 , seo , GEO優化 , AI搜索優化 , AI寫作 , GEO , aigc

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Java後端的Ai之路 - 【人工智能時代】-帶你弄懂分析式AI和生成式AI

1. 目標不同 分析式AI：就像“數據偵探”，分析已有信息找規律、做判斷。比如你記了一週賬，分析後發現“早餐花太多，下月得省點”（洞察、預測、決策支持）。 生成式AI：像“創意小助手”，憑空造新的東西。比如讓AI寫一首詩、畫只小貓咪（生成新內容）。 2. 用途不同 分析式AI：幹“統計、預測”的活兒。比如超市分析銷售數據，發現“夏天飲料賣得快，冬天

生成式AI , 技術人為什麼要寫博客？ , aigc , 分析式AI , Copilot

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mob64ca12ed7b35 - ollama 添加千問

在這篇博文中，我們將探討如何解決“ollama 添加千問”的問題。這個過程主要涉及環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、版本管理和最佳實踐六個方面。讓我們逐步進行，這樣你就能輕鬆跟上整個過程。 環境預檢 首先，我們需要確保我們的環境符合要求。通過一個四象限圖，我們來評估系統應該具備的需求： quadrantChart title 環境預檢四象限圖 x-axi

數據管理 , 依賴管理 , bash , aigc

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mob649e8158ed1f - stable diffusion xl 提示詞

在當前生成模型技術中，Stable Diffusion XL 被廣泛應用於圖像生成任務。它的成功在於高效的提示詞（prompts）設計，保障生成的圖像質量。同時，如何優化這些提示詞，以達到更好的輸出效果，成為了研究者們亟待解決的問題。 背景定位 Stable Diffusion XL 是一種先進的圖像生成模型，使用深度學習技術變換提示詞為高質量的圖像。其基本運作可以用以下公式模型

生成模型 , 用户創建 , aigc , 深度學習

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mob64ca12dc88a3 - idea中的copilot插件應用實踐

在當前的軟件開發環境中，IDEA中的Copilot插件為程序員提供了強大的智能輔助編程能力，極大地提升了開發效率與代碼質量。本文將深入探討在IDEA中應用Copilot插件的實踐過程，包括從業務背景、演進歷程到架構設計、性能攻堅等多個方面的詳細記錄。 背景定位 隨着軟件開發的快速發展，程序員面臨着越來越多的複雜性，早已不再是單一的編碼任務。開發者需要快速適應不斷變化的需求和技術，

架構設計 , aigc , 開發者 , ci

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itchenhan 頭像

IT陳寒 - Redis 性能優化：資深架構師總結的 7 個高頻誤用場景與解決方案

Redis 性能優化：資深架構師總結的 7 個高頻誤用場景與解決方案 引言 Redis 作為高性能的內存數據庫，廣泛應用於緩存、消息隊列、計數器等場景。然而，在實際生產環境中，許多開發者由於對 Redis 的工作原理和最佳實踐理解不足，常常陷入一些性能陷阱。本文總結了資深架構師在多年實踐中遇到的 7 個高頻誤用場景，並提供了相應的解決方案，幫助讀者規避性能瓶頸，充分發揮 Redi

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob64ca12ef9b85 - Linux 查看ollama 默認下載模型路徑

在Linux環境中查看Ollama默認下載模型路徑是一個常見的需求，特別是在處理機器學習和AI模型時。本文將詳細記錄解決這一問題的過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、性能對比和進階指南。 環境配置 在開始之前，確保我們擁有正確和穩定的環境配置。以下是本項目所需的依賴及其版本： 依賴項目 版本

性能對比 , bash , aigc , 環境配置

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mob64ca12d42833 - 如何修改llama模型的每層的結構

如何修改llama模型的每層的結構 在深度學習領域，llama模型由於其出色的性能被廣泛應用於自然語言處理（NLP）任務。然而，隨着具體業務需求的不斷變化和技術的持續發展，我發現需要對llama模型的每層結構進行修改以提升模型的適應性和效果。本文將詳細記錄這個過程，包括相關的背景信息、問題現象、深層次的根因分析、具體的解決方案、驗證測試結果，以及預防優化的方法。 問題背景 隨

加載 , 權重 , aigc , 解決方案

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mob64ca12e2ba6f - SysTableLookup 的 addLookupfield 方法

“SysTableLookup 的 addLookupfield 方法”是 Dynamics 365 FO 中用於表格字段取值的一個重要方法。在實現更復雜的表格交互時，它常常需要與其他數據源進行聯合查詢。在本篇博文中，我們將系統地介紹處理“SysTableLookup 的 addLookupfield 方法”所需的各個方面，包括環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、擴展部署和遷移指南。

字段 , aigc , 安裝過程 , 解決方案

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