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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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西安王曉楠 - 楊建允：AI搜索優化如何賦能私域電商？

AI搜索優化和私域電商的匹配，核心在於用AI精準捕獲流量，再用私域高效轉化和沉澱用户，形成“獲客-運營-復購”的閉環。 一、AI搜索優化如何賦能私域電商？ 1.精準捕獲流量： AI通過語義理解動態匹配用户搜索意圖，比如美妝品牌用AI優化後，答案提及率從12%提升至48%，轉化率增長2.3倍。 2.智能內容生成： 自動生成符合消費場景和消費需求的推薦內

AI搜索 , AI賦能私域 , GEO優化 , AI賦能 , AI搜索優化 , AI寫作 , aigc

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miro 頭像

mb6900529f6798c - Vue 3性能優化實戰：7個讓你的應用提速50%的必知技巧

Vue 3性能優化實戰：7個讓你的應用提速50%的必知技巧 引言 Vue 3作為當前最流行的前端框架之一，憑藉其響應式系統、組合式API和出色的性能表現，贏得了開發者的廣泛青睞。然而，隨着應用規模的擴大，性能問題往往成為制約用户體驗的關鍵因素。本文將深入探討7個經過實戰驗證的Vue 3性能優化技巧，幫助你將應用性能提升50%甚至更高。這些技巧覆蓋了從編譯時優化到運行時優化的多個層

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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16099361 - Llama3大模型原理代碼精講與部署微調評估實戰 網盤

The Foundry Mari for Mac是Mac平台上一款能夠繪製任何你想要模型的3D紋理繪畫圖制軟件。The Foundry Mari Mac版具有充分的三平面投影的優勢，提供了多種模式和過濾器，以實現更高效的工作流程。 The Foundry Mari mac版功能特色 Mari是無限制的3D繪畫，它結合了強大的性能和性能，即使是

工作流程 , 3d , aigc , bard , 紋理貼圖

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u_16099325 頭像

數據小築 - git基本使用方法_51CTO博客

一：安裝 Windows下載安裝： https://git-scm.com/ Linux下載安裝： sudo apt update sudo apt install git 安裝完畢之後第一次使用會設置基本配置： git config --global user.name "你的用户名" git confi

暫存區 , 工作區 , aigc , bard , Git

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u_16099240 頭像

陌陌香閣 - 【數學】解方程

題目傳送門 題目大意 給定 \(n\) 個方程，\(Q\) 次詢問，每次詢問區間 \([l,r]\) 中有多少個數是這 \(n\) 解題思路 算法：離散化 + 前綴和（離線算法）。 前置算法模板：離散化、前綴和。 看到區間首先想到將這 \(n\) 個方程的解標記起來（一個數是方程的解則標記為 \(1\)，否則為 \(0\)），求這個標記數組的區

數組 , 前綴和 , i++ , aigc , bard

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miro 頭像

mb6900529f6798c - Vite 5大性能優化技巧：我的項目構建速度提升了50%，你也能做到！

Vite 5大性能優化技巧：我的項目構建速度提升了50%，你也能做到！ 引言 在現代前端開發中，構建工具的性能直接影響開發效率和部署速度。Vite 作為下一代前端構建工具，憑藉其基於原生 ES Modules 的設計和快速的冷啓動能力，已經成為許多開發者的首選。然而，隨着項目規模的擴大，即使是 Vite 也可能面臨構建速度下降的問題。 在我的一箇中型項目中，通過一系列優化措施

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob649e816209c2 - ollama linux連接GPU

在現代的計算機圖形學和深度學習領域，將處理大規模數據任務和快速運算的能力與高效的計算硬件結合是一個極具挑戰的技術需求。尤其是對於利用 GPU 進行加速的計算任務，確保 Linux 系統與 GPU 的良好連接和性能優化是實現高效運算的基礎。本文將詳細記錄解決“ollama linux連接GPU”問題的全過程，包括背景定位、演進歷程、架構設計、性能攻堅、故障覆盤以及擴展應用。 背景定位

數據 , 架構設計 , aigc , 迭代

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miro 頭像

mb6900529f6798c - SpringBoot3性能翻倍的7個冷門技巧，第5個連官方文檔都沒明説！

SpringBoot3性能翻倍的7個冷門技巧，第5個連官方文檔都沒明説！ 引言 Spring Boot 3作為Java生態中最流行的框架之一，其性能和易用性一直是開發者關注的焦點。雖然官方文檔提供了大量優化建議，但仍有不少隱藏的技巧可以顯著提升應用性能。本文將深入剖析7個鮮為人知的性能優化技巧，其中第5個甚至未被官方文檔明確提及，卻能帶來意想不到的性能提升。無論你是剛剛接觸Spr

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mob649e8163af7d - ollama訪問網絡插件

ollama訪問網絡插件是一種為了使開發者能夠更便捷地接入網絡服務而設計的工具。為了幫助大家更好地使用和配置該插件，本文將詳細記錄這個過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南和生態擴展。 環境準備 在開始之前，需要確保開發環境與ollama訪問網絡插件的兼容性。以下是兼容的技術棧四象限圖： quadrantChart title 技術棧兼容性

API , aigc , JAVA , 訪問網絡

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高光視點 - 論文AIGC疑似度超40%怎麼辦？2026年最新降AI工具和教程，學生必備！

一、為什麼你的原創論文也會被判AI？ 畢業季最搞心態的事情莫過於：明明是一個字一個字碼出來的論文， AIGC查重率竟然飆升到40%甚至更高。面對學校嚴苛的降AI低於30%降AI紅線，許多同學陷入了改稿焦慮。 單純靠手動修改？不僅效率低，改到降AI頭禿降AI也未必能降下來，最致命的是容易把原本通順的學術邏輯改得支離破碎。為了打破這種降AI越改越亂降AI的僵局，藉助專業的

降AI , AI寫作 , aigc , 論文寫作

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u_17514447 頭像

mb68b85ccf7a016 - SpringBoot 連接 OpenAI API 教程

SpringBoot 連接 OpenAI API 教程 一、環境準備 1.1 創建 SpringBoot 項目 使用 Spring Initializr 創建項目，選擇以下依賴： Spring Web Spring Boot DevTools Lombok 1.2 添加 OpenAI 依賴 在 pom.xml

spring , List , AI寫作 , aigc , JAVA

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u_16213382 頭像

mob64ca12e4972a - ollama 強制使用gpu

由於"Llama強制使用GPU"的需求越來越普遍，本文將為大家詳細記錄如何解決這一問題的過程。我們將從環境準備開始，逐步深入到集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南、性能優化等多個部分，希望能為開發者在使用Llama時提供清晰、有效的指導。 環境準備 在安裝Llama之前，確保你的環境與工具的技術棧兼容。我們將涉及多個操作系統和平台，包括但不限於Linux、macOS和Windo

API , aigc , ci , CUDA

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itchenhan 頭像

IT陳寒 - Java 21新特性實戰：5個提升開發效率的殺手鐗功能

Java 21新特性實戰：5個提升開發效率的殺手鐗功能 引言 Java作為一門歷經27年發展的編程語言，始終保持着旺盛的生命力。2023年9月發佈的Java 21是繼Java 17之後又一個長期支持(LTS)版本，帶來了15個JEP(JDK Enhancement Proposal)的正式落地。這些新特性不僅延續了Java平台創新的傳統，更在開發者生產力方面實現了質的飛躍。

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob64ca12eaf194 - mac stable diffusion 更新

在更新 Mac 上的 Stable Diffusion 時，常常會遭遇一些讓人頭疼的問題。今天，就讓我來給大家詳細梳理一下在更新過程中遇到的問題、分析和解決方案。 問題背景 面對圖像生成模型 Stable Diffusion，在 Mac 上的更新過程中，我們發現這不僅是一次簡單的軟件更新，還是與依賴包、環境變量等多個因素的調試博弈。由於模型更新涉及大文件和複雜的依賴管理，對業務產

aigc , 更新過程 , ci , Mac

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wx69548870b612b - 對計算機導論這門課程的看法

計算機導論（Introduction to Computer Science）是打開計算機科學大門的核心基礎課程，其價值不僅在於傳遞知識，更在於構建認知框架、培養核心思維 —— 它不是 “教你用電腦”，而是 “讓你理解計算機世界的底層邏輯”，無論對計算機專業學習者還是數字化時代的普通人，都具有不可替代的意義。 以下從核心定位、核心內容、對計算機科學與技術專業的學習

數據結構 , AI寫作 , aigc , 人工智能 , 計算機科學

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FunTester 頭像

FunTester - Jest 開箱即用 -VS- Mocha 高度定製

在 JavaScript 開發中，選對測試框架就像選對趁手的工具，能讓你的開發效率事半功倍。Jest 和 Mocha 是目前最受歡迎的兩大測試工具，它們在功能、易用性和適用場景上各有千秋。Jest 就像是一套開箱即用的工具箱，內置了各種測試所需的功能，特別適合前端框架（如 React、Vue、Angular）項目，讓你能快速上手，專注於寫測試而不是配置環境。Mocha 則更像是一個高度可

測試運行 , aigc , Copilot , 運行測試 , 測試框架

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u_16213379 頭像

mob64ca12e3dd9e - 基於ollama進行網頁端對話 python

在當今的數字化時代，與用户進行高效的對話已經成為各類應用的基本需求。本文將探討如何基於 Ollama 進行網頁端對話的 Python 實現。Ollama 是一個強大的對話管理框架，適用於構建智能聊天機器人和對話系統。接下來我們將逐步深入，解析這個項目的背景、參數配置、調試步驟、性能優化、最佳實踐以及生態擴展，建立起解決方案的全貌。 背景定位 在現代業務場景中，企業對客户的響應速度

對話系統 , 性能調優 , 最佳實踐 , aigc

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mob64ca12d9b014 - 遷移 ollama 模型文件

遷移 ollama 模型文件是一個在 IT 領域中常見的任務，尤其是在模型文件版本更新或者系統環境變化時。本文將通過一系列的技術步驟，深入探討如何順利遷移 ollama 模型文件。下面是遷移的全面指南。 版本對比 在遷移 ollama 模型文件之前，我們需要先了解不同版本之間的特性差異。我們採用時間軸和表格的方式，簡明扼要地呈現這些信息。 時間軸（版本演進史） timel

兼容性測試 , 排錯 , aigc , 兼容性問題

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mob649e8159b30b - ollama使用卡

在實際應用過程中，使用 Ollama 時可能會遇到性能瓶頸，通常表現為“ollama使用卡”問題。本文將詳細闡述如何解決該問題的過程，涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧及擴展應用等內容，以提供一個全面的解決方案。 環境準備 在着手處理“ollama使用卡”問題之前，首先需要確保環境的軟硬件配置滿足要求。 軟件要求 操作系統：Linux或Windo

User , aigc , ci , 優化技巧

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u_16213405 頭像

mob64ca12ea10ec - stable diffusion的預訓練權重文件

stable diffusion的預訓練權重文件是一個關鍵組件，為各種生成模型提供基礎能力。然而，在實踐中，用户在使用這些預訓練模型時可能會遇到各種問題。以下是我對“stable diffusion的預訓練權重文件”問題解決過程的詳細記錄。 在一個AI藝術生成項目中，用户面臨瞭如下的問題： 用户場景還原 用户下載了由多個社區研發的“stabl

設計規範 , 權重 , aigc , 解決方案

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深藍的思想 - 使用iThinkAir+DeepSeek氛圍編程

上週DeepSeek發佈了兩個正式版模型：DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale，就想着看看DeepSeek在iThinkAir裏氛圍編程的效果。 之前在秒噠上玩過一個“Nana Banana Pro 卡通頭像生成器”，比較有意思，就拿這個應用來試試DeepSeek+iThinkAir氛圍編程的效果。 先將這個應用截圖：

服務器 , 生成器 , AI寫作 , aigc , ios

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mob64ca12eb3858 - 怎麼調用LLAMA的API

在現代自然語言處理領域，開放式模型如LLAMA為開發者和研究人員提供了強大的API接口，使他們能夠構建智能對話系統、文本生成工具和更多的應用。然而，很多用户在嘗試調用LLAMA的API時，常常會遇到諸多問題。本文將詳細介紹如何調用LLAMA的API，並且通過實際操作示範解決常見的錯誤。 問題背景 在我的項目中，我需要利用LLAMA的API來生成自然語言文本，以便為我的用户提供智能

配置文件 , API , aigc , 錯誤處理

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u_6813689 頭像

程序員小2 - 2025-2026 AI Agent 新時代：這4大框架將主導多Agent協作革命！

2025年，AI Agent 的創新不再只是單個Agent的智能提升，而是它們如何“像人類團隊一樣協作”。從單一任務執行，到自主協調、共享數據、迭代優化，多Agent生態正在爆發。 最近X上的一篇高贊帖點明趨勢：下一代AI Agent 將運行在這些4大框架上。 它們正驅動自主、多Agent系統的崛起，讓AI不只是“思考”，而是“協調、構建、進化

github , AI寫作 , aigc , 開發者 , 迭代

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mob64ca12f770a6 - llamafactory 文檔

llamafactory 文檔：實現與管理的結合 隨着技術的不斷髮展，文檔化已經成為IT項目管理中不可或缺的一部分。llamafactory 文檔則為我們提供了一個強大、靈活的解決方案，以應對現代開發中的文檔需求。本文將深入探討如何有效地使用和管理 llamafactory 文檔，涵蓋其背景、核心維度、特性、實戰對比、深度原理與選型指南等多個方面。 背景定位 隨着軟件開發週期

文檔管理 , 響應時間 , aigc , 開發者

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