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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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AI4ELAB - 對話麓嘉科技CEO張航：一家裝修總包數字化的七年，90%需求還用不上AI

文｜秦明 封面｜企業供圖 建築裝飾總包企業的數字化AI轉型如何落地？麓嘉科技用七年時間給出了些許軌跡。先搞標準化，把企業管理體系立起來；再建ERP、CRM系統，上線跑通；然後選定成本方向，打通定額庫、材料庫、價格庫，做好數據流動；最後用AI來做成本報價分析，圍繞採購供應鏈做文章，一步步往前推進創新路徑。 麓嘉科技成立在北京，它的故事要從

項目管理 , 數據 , 項目經理 , aigc , Copilot

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愛看C語言的BK - MySQL 21天學習計劃 - 第二天

準備工作：選擇適合你的安裝方式 在開始MySQL學習前，我們需要先在電腦上搭建好運行環境。目前主流的安裝方式有三種，分別適合不同需求的學習者： 獨立安裝包（推薦有一定計算機基礎）：直接從MySQL官網下載對應操作系統的安裝程序，可精確控制版本和配置。訪問MySQL官方下載頁面選擇"MySQL Community Server"，根據你的系統（Windows/macOS

MySQL , 數據庫 , AI寫作 , aigc

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Java後端的Ai之路 - DeepSeek數據飛輪大揭秘

🌟 什麼是數據飛輪？簡單説就是"用數據餵養AI，AI越用越聰明" 想象一下，你開了一家咖啡館，顧客每次喝完咖啡都給你打分，你根據這些反饋不斷調整咖啡配方，越做越對顧客的口味。數據飛輪就是這個原理，但用在AI模型上。 專業術語圖説明 🚀 真實案例：海天瑞聲 × 華為 × DeepSeek 數據飛輪 📌 案例背景 2025年5月23日，在鯤鵬昇騰開發者峯

文心一言 , 數據 , aigc , 數據處理 , 性能提升

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mob64ca12d9b014 - windows ollama gpu啓動

在使用 Windows 操作系統時，許多開發者可能會遇到“windows ollama gpu啓動”相關的問題，這通常涉及到 GPU 加速的配置和優化。為了幫助大家順利啓動 Ollama 並利用其 GPU 功能，我將整個過程分解為幾個關鍵步驟：環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南以及生態擴展。 環境準備 在開始配置之前，我們首先需要確保安裝了 Ollama 運行所需的

User , aigc , CUDA , Python

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mob64ca14085c24 - ollama modelfile格式 train

Lambda表達式的標準格式: 由三部分組成 　　a.—些參數 　　b.一個箭頭 　　c.一段代碼格式: （參數列表)-{一些重寫方法的代碼} 　　解釋説明格式: 　　():接口中抽象方法的參數列表,沒有參數,就空着;有參數就寫出參數,多個參數使用逗號分隔 　　-:傳遞的意思,把參數傳遞給方法體{} 　　{}:重寫

System , 匿名內部類 , aigc , 抽象方法 , bard

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mob64ca12d74a10 - deepseek怎麼用api提問

深度學習模型的應用越來越廣泛，而在這些應用中，如何通過API（應用程序編程接口）詢問DeepSeek特定信息，成為了開發人們面臨的一項挑戰。本文將詳細記錄我在解決“deepseek怎麼用api提問”問題的過程，以期對遇到相似問題的開發者有所幫助。 問題背景 在一個項目中，我需要通過DeepSeek API獲取特定數據。用户場景是這樣的：我們的團隊在開發一個推薦系統，將DeepSe

數據 , API , aigc , 解決方案

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u_16847549 頭像

木子aller - AI重塑日常的技術實現與落地實踐

當普通人感嘆AI讓鬧鐘更智能、導航更精準時，開發者看到的是背後的技術鏈路——從傳感器數據採集、模型訓練優化，到接口封裝集成、邊緣設備部署的全流程落地。AI對日常的改變，本質是技術能力從“實驗室”走向“生活場景”的規模化應用。本文將從開發者視角，拆解AI融入日常場景的核心技術邏輯、開發流程，以及落地過程中需要攻克的關鍵難題。 一、日常AI場景的核心技術棧：從感知到決策的技術鏈

aigc , stable diffusion

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u_16099246 頭像

編程藝術家 - Zotero 簡明介紹

Zotero Connectors開源項目架構解析與實戰指南 Zotero Connectors作為一款優秀的開源瀏覽器擴展項目，為學術研究者提供了強大的文獻管理功能。該項目採用模塊化架構設計，支持跨平台開發，為技術愛好者和開發者提供了深入瞭解瀏覽器擴展開發的機會。 項目架構深度剖析 🔍 核心模塊化設計理念 Zotero

chrome , 加載 , aigc , bard , Git

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mob64ca12ee66e3 - diffusion rlhf

在使用“Diffusion RLHF”模型的過程中，我遇到了一些技術挑戰。這種模型結合了擴散模型與強化學習人類反饋（RLHF），在生成高質量數據和優化模型性能方面提供了很大的潛力。本文將記錄我解決“Diffusion RLHF”問題的經驗，具體分為幾個模塊。 背景定位 在開始之前，先給大家一個背景，講一講這個問題的起因和進展。 用户反饋：“我們的擴散模型在某些場景下生

性能調優 , 工具集 , 用户反饋 , aigc

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mob64ca12e51ecb - 如何搭建免費的Copilot

搭建免費的 Copilot：從問題到解決方案的全流程分析 在日常開發中，代碼助手工具如 Copilot 極大地提高了開發效率，幫助開發者減少了手動編碼的時間和精力。然而，商業版的 Copilot 費用不菲，因此很多開發者希望能借助免費工具或自建環境來實現類似的功能。接下來，我們將詳細講述如何搭建免費的 Copilot，涵蓋各個方面，從用户需求到實際操作，力求為大家提供一個完整的解決方

API , aigc , 解決方案 , 開發者

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mob64ca12f6e9a0 - copilot 自動測試

在 IT 行業中，隨着自動化工具的普及，"copilot 自動測試" 被越來越多的開發團隊作為提高效率和提升代碼質量的重要手段。本篇文章旨在詳細記錄解決“copilot 自動測試”相關問題的過程，並逐步深入到具體的抓包方法、報文結構、異常檢測等方面。 協議背景 首先，我們需要了解 copilot 自動測試的運行機制。以下是一個簡單的關係圖，描述了 copilot 與開發者之間的關

自動測試 , HTTP , aigc , 開發者

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Tezign特贊 - KOS 內容系統如何選型與落地？一份兼顧實踐深度與結構邏輯的全鏈路指南

過去三年，我深度參與了近20個品牌的KOS體系搭建，從快消美妝到汽車珠寶，幾乎每個團隊都走過相似的彎路：初期靠銷售熱情推進，沒兩個月就陷入“內容質量忽高忽低”的困境；銷售想做好卻摸不清方向，總部想管控又找不到抓手；好不容易產出些內容，多平台同步要反覆修改，合規風險更是像懸在頭頂的劍——尤其美妝、母嬰這類敏感行業，一次違規就能讓前期投入全白費。 這些問題的根源，從來不是“銷售

AI寫作 , aigc , KOS系統 , 小紅書KOS

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mob64ca12d70c79 - embedding 輸出維度 ollama

在處理“embedding 輸出維度 ollama”問題時，理解背景以及進行詳細的參數解析至關重要。該問題常常出現在需要對文本進行深度表示學習的場景中。接下來，我們將逐步記錄解決這一問題的過程，從背景定位到生態擴展，確保內容結構清晰且邏輯嚴謹。 在開始之前，瞭解具體場景會對分析有所幫助。 用户反饋: “我在使用 ollama 時發現嵌入的輸出維度不符合預期，導致下游模型的

使用場景 , 基準測試 , 性能調優 , aigc

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mob64ca12e08acf - llama修改

在處理 llm（大型語言模型）時，修改調整參數是個不容忽視的環節。讓我來分享一個關於如何解決“llama修改”問題的過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、錯誤集錦以及生態集成的步驟。 首先，我配置了一個乾淨的開發環境，確保所有必要的依賴都能滿足需求。以下是我的環境配置清單： 安裝依賴庫 設置Python環境 配置CUDA支持（如果需要）

API , aigc , 編譯過程 , 環境配置

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mob64ca12dcc794 - ollama 加載onnx

ollama 加載onnx的過程記錄 在使用 Ollama 加載 ONNX 模型的過程中，我遇到了一些挑戰。為了解決這些問題，我詳細記錄了整個解決過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、性能對比以及錯誤集錦。這將幫助其他開發者快速解決類似問題。 環境配置 首先，我需要確保我的開發環境正確配置以支持 Ollama 和 ONNX。下表列出了所需的依賴和版本：

加載 , aigc , 編譯過程 , 調優

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mob64ca12ea8117 - llamafactory data 數據集下載太慢

在使用 LlamaFactory 數據集時，有些用户發現下載速度緩慢，這會極大地影響數據集的使用效率。本文將詳細説明如何解決 “LlamaFactory 數據集下載太慢” 的問題，分為幾個模塊步驟進行解釋，以確保您順利下載並使用數據集。 環境準備 在開始之前，必須確保環境已準備好。這裏列出了所需的前置依賴和版本兼容性。 前置依賴安裝： 序號

數據集 , aigc , 創建目錄 , Python

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mob649e81583204 - Stable Diffusion 清理被佔用的顯存 秋葉包

在使用人工智能圖像生成模型如 Stable Diffusion 時，用户常常遇到顯存被佔用的問題。這一現象不僅會影響模型的性能，還可能阻礙用户的正常使用。用户的需求簡單明瞭：希望能有效地清理被佔用的顯存。這個問題的解決和優化過程可以分為幾個重要的部分。 背景定位 隨着生成對抗網絡（GAN）、擴散模型等技術的迅速發展，Stable Diffusion作為圖像生成領域的佼佼者，被越來

架構設計 , aigc , 解決方案 , 性能提升

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mob649e8169ec5f - ollama 顯卡 混搭

在深度學習領域，顯卡的種類和性能差異可能導致在使用“ollama”框架時出現“顯卡混搭”的問題。本博文將從多個方面記錄解決這一問題的過程，以便於將來的參考。以下將詳細介紹環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、配置調優和最佳實踐。 環境預檢 在開始之前，我們需要確保系統滿足所需的基本條件。以下是系統要求的表格： 組件 最小要求

優先級 , aigc , 安裝過程 , CUDA

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mob64ca140c75c7 - vue仿deepseek聊天

前言 本次算是做了一個小小的專題吧，“Nodejs + WebSocket + Vue實現聊天室功能”，目前還在一步一步推進，之前已經可以一對一、一對多聊天了，今天就來創建羣聊組，加入羣聊組等，同時項目中加入了全局message提示框，有興趣的可以去看看。 如果您還沒有看過之前的文字，請點擊下方鏈接查看！ 推薦文章：

vue仿deepseek聊天 , 一對一 , aigc , bard , 羣組 , Json

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mob649e8156b567 - python 直接調用stable diff

在這篇文章中，我將詳細記錄如何使用 Python 直接調用 Stable Diffusion。Stable Diffusion 是一款強大的文本到圖像生成模型，我將以自信的方式分享我的環境準備、集成步驟、配置詳細、實戰應用、排錯指南和生態擴展。 環境準備 要成功運行 Stable Diffusion 生成圖像，我們需要準備合適的環境。首先，我們需要確保使用的技術棧是兼容的。以下是

技術棧 , API , aigc , Python

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miro 頭像

mb6900529f6798c - React Hooks實戰：這5個自定義Hook讓我的開發效率提升了50%

React Hooks實戰：這5個自定義Hook讓我的開發效率提升了50% 引言 自React 16.8引入Hooks以來，函數式組件的能力得到了極大的擴展。Hooks不僅簡化了狀態管理和副作用處理，還通過自定義Hook實現了邏輯的複用。在實際開發中，合理地封裝和使用自定義Hook可以顯著提升代碼的可維護性和開發效率。 在這篇文章中，我將分享5個經過實戰檢驗的自定義Hook，

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob64ca12dc88a3 - ollama linux國內下載

ollama linux國內下載的支持逐漸受到關注，但由於某些原因，直接下載可能會面臨困難。本文將詳細講解如何在國內順利下載和配置ollama Linux，幷包含環境配置、編譯、參數調優、定製開發、性能對比以及生態集成六個部分。 mindmap root 環境配置 ├─安裝依賴 │ ├─curl │ ├─gcc │

測試階段 , aigc , 環境配置 , Docker

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Chikaoya - AI工具21天磨練計劃：Day 2 - 文本處理能力大比拼

📚 今日目標：全面測試六大AI的文本處理基礎能力 1. 測試材料準備 📌 原文素材（請複製保存）： 人工智能的發展正在深刻改變教育行業。近年來，越來越多的學校開始引入AI教學助手，這些系統能夠根據學生的學習進度提供個性化輔導。研究表明，使用AI輔助學習的學生，在數學和語言課程上的成績平均提升了15-20%。 然而，AI教育也面臨挑戰。數據隱私問題

編程挑戰 , 數據隱私 , AI寫作 , aigc , 人工智能

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Chikaoya - 第二週：滋陰潤燥，內在平衡 (第8天 - 第14天)

本週重點： 外界寒冷乾燥，室內暖氣炙烤，人體津液易耗傷，出現“內燥”。本週目標是滋潤內外，維持體液平衡。 第8天：主動飲水，潤肺防燥 今日核心任務： 像灌溉一片亟待滋潤的園地一樣，有規律地為身體補充水分。 一、瞭解人體反應：為什麼冬天更易“缺水”？ “隱性失水”加劇：冬季雖然體感不熱，但通過呼吸（呼出的都是飽和水蒸氣）和皮膚（乾燥空氣會帶走更多水

AI寫作 , ee , aigc

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