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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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I_am_Alex - 深入探索OpenJiuwen Agent Core：構建專業育兒助手的完整指南

1. 引言 在AI技術快速發展的今天，智能助手在各個領域都發揮着越來越重要的作用。特別是在育兒領域，隨着0-3歲嬰幼兒養育需求的日益增長，新手父母常常面臨以下挑戰： 餵養指導：母乳餵養、輔食添加、營養搭配等 睡眠管理：建立規律作息、哄睡技巧、夜醒處理等 健康護理：日常護理、常見疾病、生長髮育等 早教啓蒙：親子互動、遊戲活動、認知發展等

agent , yyds乾貨盤點 , 智能體 , AI , AI寫作 , aigc , 人工智能 , openJiuwen

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u_16213434 頭像

mob64ca12f10f72 - visual studio使用github copilot

在當今的軟件開發環境中，人工智能的輔助編程工具越來越受到關注。尤其是GitHub Copilot，這款基於 OpenAI 技術的智能代碼補全工具，為開發者提供了一種全新的編程體驗。本文將深入探討如何在 Visual Studio 中使用 GitHub Copilot，分析其背景、性能、特性，並通過實戰對比和選型指南，幫助你更好地適應這一工具。 背景定位 在全球範圍內，開發者面臨着

軟件開發 , aigc , 代碼補全 , 開發者

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u_16213308 頭像

mob64ca12d26eb9 - 寶塔 docker ollama 訪問不到

在使用寶塔搭建的 Docker 環境中，有時會出現“ollama 訪問不到”的問題。這類問題常常導致開發和部署的中斷，影響工作效率。本博文將詳細記錄解決“寶塔 docker ollama 訪問不到”問題的過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、性能對比以及錯誤集錦。 環境配置 在開始之前，我們需要確保正確配置了相關的運行環境。以下展示了環境配置的思維導圖，有助於清晰理解

性能對比 , aigc , 環境配置 , Docker

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FunTester - 用 iTerm2 Badge 隨時瞭解當前位置

使用場景與痛點 在日常開發中，我們經常同時打開多個 iTerm2 窗口或 Tab，在不同項目之間頻繁切換。窗口一多，很容易分不清當前終端到底指向哪個項目或目錄。尤其是在執行構建、部署、清理腳本時，一旦跑錯目錄，後果往往不小——比如你想清理測試環境的緩存，結果手一抖把生產環境的數據目錄給幹掉了，這酸爽可不是一般人能承受的。 如果每次都要靠 pwd 或盯着 prompt 來確認位置，

使用場景 , 標籤頁 , aigc , 透明背景 , Copilot

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u_17171882 頭像

Chikaoya - R語言21天學習計劃 - 第九天：R Markdown與報告生成

📚 今日目標 掌握R Markdown的基本語法和結構 學習在報告中嵌入代碼、表格和圖形 掌握報告格式化和定製技巧 學習生成HTML、PDF、Word等多種格式報告 創建交互式報告和儀表板 📝 第一部分：R Markdown基礎 1.1 R Markdown簡介與安裝 # R Markdown

AI寫作 , aigc , 代碼塊 , HTML , Markdown

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u_16213327 頭像

mob64ca12d70c79 - Stable Diffusion 主模型 下載

Stable Diffusion 主模型 下載所涉及的問題不僅僅是技術層面的瓶頸，更直接影響到圖像生成以及相關業務的發展。為了有效解決“Stable Diffusion 主模型 下載”問題，我們將進行詳細的分析和解決方案的規劃。 背景定位 在當前的圖像生成領域，Stable Diffusion 模型因其出色的性能而得到廣泛應用。然而，模型的下載速度和穩定性對日常業務的運行產生了顯

下載速度 , 最佳實踐 , 應用程序 , aigc

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u_16175485 頭像

mob649e8160b585 - docker部署stable diffusion 無法root下運行

在進行“docker部署stable diffusion”的過程中，我遇到了一個常見的障礙：“無法在root下運行”。這讓我不得不深入研究，探索並解決這個問題。此文將詳細記錄整個過程，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。 環境準備 軟硬件要求 在開始之前，確保您的運行環境滿足以下硬件和軟件要求: 組件 要

bash , aigc , Docker

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u_16213358 頭像

mob64ca12dedda8 - Stable Diffusion checkpoints

Stable Diffusion Checkpoints 是一種用於保存和共享模型狀態的方法，以便在深度學習任務中進行恢復和持續訓練。檢查點的使用可以顯著提高模型訓練的效率，並減少因突發問題造成的損失。以下是針對如何解決與“Stable Diffusion checkpoints”相關的問題的詳細探討，包括協議背景、抓包方法、報文結構、交互過程、工具鏈集成及擴展閲讀。 協議背景

抓包 , 檢查點 , aigc , 深度學習

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Chikaoya - R語言21天學習計劃 - 第七天：機器學習入門

📚 今日目標 理解機器學習基本概念和分類 掌握數據預處理與特徵工程 學習監督學習基礎算法 瞭解無監督學習方法 掌握模型評估與驗證技術 🤖 第一部分：機器學習基礎 1.1 機器學習概述 # 機器學習是讓計算機從數據中學習規律的方法 # 主要類型： # 1. 監督學習：有標籤數據 # 2. 無監督

隨機森林 , 決策樹 , 數據 , AI寫作 , aigc

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u_17513518 頭像

愛看C語言的BK - Java21天學習計劃：第十七天（線程池原理與實踐）

線程池：從併發容器到資源管理的跨越 在第十六天的學習中，我們掌握了ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等併發容器的實現原理，以及原子類在解決ABA問題中的應用。今天，我們將進入併發編程的更深層次——線程池。想象一下，如果每次請求都創建一個新線程，就像餐廳每來一位客人就臨時僱傭一名廚師，不僅效率低下，還可能導致系統資源耗盡。線程池正是解

任務隊列 , 線程池 , AI寫作 , aigc , JAVA

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u_16213442 頭像

mob64ca12f31496 - Extracting Training Data from Diffusion Models

Extracting Training Data from Diffusion Models 在當今的機器學習領域，擴散模型因其強大的生成能力而受到廣泛關注。一個核心問題則是如何提取這些模型的訓練數據。這篇博客將詳細記錄解決“Extracting Training Data from Diffusion Models”這一問題的過程，內容包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優

data , 數據 , aigc , Python

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mob649e8159b30b - langchain embedding 本地

在使用 langchain 進行本地嵌入（embedding）時，我們需要理解其背景、抓取數據的方法、消息的結構以及如何處理這些數據。在這一過程中，我們也會提到異常檢測和工具鏈的集成。讓我們一步一步走過這個過程。 協議背景 在人工智能與自然語言處理領域，langchain 是一個流行的開發框架，它使得實現語言模型的嵌入（embedding）更加方便。我們可以利用它的豐富功能來構建

sed , 異常檢測 , 工具鏈 , aigc

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陳老老老闆 - 2026年10大網絡爬蟲工具對比評測：從開源到企業級，選型指南全解析

導語 在數據驅動決策的商業環境中，網絡爬蟲作為數據採集的核心工具，其選型直接影響數據獲取的效率、質量與成本。當前市場上的爬蟲工具涵蓋開源框架、輕量級組合、瀏覽器自動化工具、雲端SaaS平台及企業級API服務等多種類型，技術特性與適用場景差異顯著。本文選取10款2026年主流網絡爬蟲工具，從部署難度、技術靈活性、反爬能力、數據質量、成本模型等八大核心維度進行深度對比，為技術團

yyds乾貨盤點 , ip , API , aigc , Copilot , 結構化

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mob64ca12f1c6f8 - idea copilot代理

在現代軟件開發中，IDEA Copilot作為一款便捷的開發輔助工具，其“代理”問題時常困擾開發者。這篇文章將帶你深入探討如何解決IDEA Copilot代理問題，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化和生態擴展。 環境準備 在利用IDEA Copilot之前，確保你的開發環境滿足以下要求。請根據項目需求安裝依賴項。 依賴項

API , aigc , JAVA , 多環境

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mob649e8156b567 - llama預訓練默認損失函數

llama預訓練默認損失函數是指在進行LLaMA（Large Language Model Meta AI）模型的預訓練時使用的損失計算方法。使用合適的損失函數是提升模型訓練性能的關鍵。接下來，我將詳細記錄解決“llama預訓練默認損失函數”問題的整個過程。 環境配置 首先，確保你擁有一個合適的環境來進行LLaMA模型的預訓練。以下是整個環境配置的流程圖，以及相關的配置代碼。

數據集 , 損失函數 , aigc , 數據預處理

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mob64ca12f6aae1 - ollama怎麼使用gpu加速

ollama怎麼使用gpu加速？對於許多AI開發者和數據科學家來説，這是一個常見而重要的問題。系統運行更快，運算能力得到提升，這不僅優化了資源的使用，還有助於模型的快速迭代和調試。 問題背景 在AI模型訓練和推理中，GPU的加速能力使得處理大量數據成為可能。ollama作為一個強大的開源工具，可以通過GPU加速實現更高效的模型處理。很多用户在嘗試啓用GPU後，發現一系列性能問題與

bash , aigc , 重啓 , CUDA

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mob64ca12d70c79 - ollama配置優先使用的gpu

在當今的 IT 領域，GPU 的高效利用成為了推動計算性能的關鍵。對於使用 Ollama 的開發者來説，正確配置其優先使用的 GPU 是提高模型推理性能的一個重要步驟。在本文中，我將詳細記錄如何解決“ollama配置優先使用的gpu”這一問題的過程。 環境準備 在配置之前，我們需要為後續的操作做好準備，確保所有軟件和硬件的配合都能有效地發揮性能。 首先，需要安裝必要的前置依賴

數據 , 配置文件 , aigc , CUDA

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mob64ca12de62a6 - ollama模型 gguf文件

ollama模型 gguf文件是專為大規模機器學習模型設計的文件格式，它在模型的存儲和加載過程中發揮着至關重要的作用。本文將詳細介紹如何解決與“ollama模型 gguf文件”相關的問題，具體涉及環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、故障排查及最佳實踐等方面。 環境預檢 在開始之前，首先確保以下系統要求以順利運行 ollama模型 gguf文件。

加載 , aigc , 安裝過程 , Python

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wb61e504c106755 - claude-code 國產glm替代方案

claude-code 國產glm替代方案 不談玄學，只講落地。 我是一名深耕算法工程化一線的實踐者，擅長將 新技術、關鍵技術、AI/ML 技術從論文和 demo 轉化為可規模化部署的生產系統。在這裏,你看不到堆砌公式的理論空談,只有真實項目中踩過的坑、趟過的路,每一篇文章都源自實戰經驗的提煉。我相信技術的價值在於解決真實問題,而不是製造焦慮。如果你也厭倦了"收藏即學會",渴

指尖人生 , glm , aigc , Copilot , claude-code

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mob64ca12e20c7d - stable diffusion pulid

在近期的項目中，我遇到了“stable diffusion pulid”的問題。這一問題關係到使用“Stable Diffusion”生成模型進行圖像處理時的質量和穩定性。本文將詳細探討問題的背景、現象、根因分析、解決方案等，旨在為對此類問題的處理提供清晰的思路。 問題背景 在我們的用户場景中，某公司希望利用“Stable Diffusion”模型生成高質量圖像，用於在線藝術創作

參數設置 , 傳參數 , aigc , 解決方案

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miro 頭像

mb6900529f6798c - React 18併發渲染實戰：3個性能優化技巧讓應用提速50%

React 18併發渲染實戰：3個性能優化技巧讓應用提速50% 引言 React 18的發佈標誌着前端開發進入了一個新的時代，其核心特性——併發渲染（Concurrent Rendering）為開發者提供了更強大的性能優化工具。通過利用併發模式，React能夠在後台準備多個版本的UI，從而實現更流暢的用户體驗和更高的響應速度。然而，許多開發者尚未完全掌握如何在實際項目中充分利用這

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob64ca12ec8020 - 強行kill ollama 運行的模型

在使用Ollama工具運行模型的過程中，遇到“強行kill ollama 運行的模型”的情況時，這可能是由於系統資源的高消耗而導致模型無法正常工作。能力較強的模型在處理複雜請求時可能會佔用較高的CPU和內存資源，這使得在高負載環境下，強行結束進程成為一種應急措施。針對這一問題，本文將對其進行全面分析及提供相應的解決方案，並通過多個結構化的維度進行解讀。 背景定位 技術定位 O

高併發 , 自然語言處理 , aigc , 深度學習

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mob64ca12df5e97 - llamaindex 追溯 檢索文本

llamaindex 追溯檢索文本是在最近的開發工作中越來越受到重視的一個話題。在處理大規模文本數據時，如何有效追溯和檢索相關內容顯得尤為重要。接下來，我將為大家分享這一過程的詳細步驟。 環境準備 在開始之前，我們需要確保有適合的軟硬件環境，具體要求如下： 軟硬件要求 硬件要求： CPU：四核心及以上 內存：16GB RAM

硬件資源 , aigc , 代碼塊 , Python

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mob64ca12f7e7cf - AIGC中提示詞中的上下文什麼意思

在學習和使用AIGC（生成式人工智能內容）時，我們常常會遇到“提示詞中的上下文”這一概念。提示詞本質上是與生成內容相關的指令或上下文信息，可以幫助模型更準確地理解用户的意圖。然而，在實際應用中，如何有效管理和配置這些提示詞中的上下文，成為了一項重要的任務。本文將以為您解答AIGC中提示詞中的上下文的意思為目標，記錄相關的技術細節。 環境預檢 在構建AIGC應用之前，首先需要進行環

bash , aigc , 安裝過程 , 版本管理

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