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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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mob649e8167c4a3 - 桌面沒有copilot圖標

在使用 Windows 系統時，用户有時會發現桌面上缺少了 Copilot 圖標。這一問題可能由多種因素引起，包括系統設置、安裝問題或兼容性問題。以下是對解決“桌面沒有 Copilot 圖標”問題的詳細記錄。 環境預檢 在進行故障排查之前，首先需要對運行環境進行全面的檢查。以下是兼容性分析的四象限圖，可以幫助我們理解可能的兼容性問題： quadrantChart ti

office , bash , aigc , 安裝過程

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u_16213452 頭像

mob64ca12f55920 - centos7 安裝 ollama 很慢

在centos7安裝Ollama時，很多用户都會遇到安裝過程緩慢的問題，這可能是由於網絡條件、依賴環境等多種因素造成的。本文將詳細記錄如何解決“centos7安裝Ollama很慢”的問題，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧以及排錯指南等。 環境準備 在開始之前，確保你的服務器滿足以下前置依賴條件。我們需要安裝一些基礎庫，如curl、git等。 sudo yu

User , server , aigc , 安裝過程

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u_17469189 頭像

mb68738fa1c4e31 - AI 驅動下的 Google Chrome 擴展快速開發實踐：以屏幕標註工具的實現為例?

AI 驅動下的 Google Chrome 擴展快速開發實踐：以屏幕標註工具的實現為例🧣 CCF程序員大會碼力全開：方向1-工具提效-屏幕標註工具 | 圍巾哥蕭塵🧣 作者： 圍巾哥蕭塵 摘要： 本文記錄了利用百度文心快碼（Comate）參與 CCCF 大會“馬力全開 AI 加速”活動的作品開發過程。該項目目標是解決日常工作中的信息反饋效率問題，聚焦於

chrome , 開發過程 , AI寫作 , aigc , 開發者

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u_17513570 頭像

玫瑰互動GEO - 搜狗AI搜索GEO優化核心邏輯大揭秘附貝葉斯推理原理

摘要 本文科普搜狗AI搜索GEO優化的核心邏輯，從推理原理思路規則三方面拆解，揭示其讓品牌信息精準融入AI結果的底層邏輯，説明GEO優化對企業曝光的重要性，助力企業掌握AI時代流量密碼。 目錄 搜狗GEO優化推理原理 搜狗GEO優化推理思路 搜狗GEO優化推理規則 理解貝葉斯推理的三個核心環節 想象一

搜狗AI搜索結果優化 , 搜狗 , SEO優化技巧 , 搜索 , AI寫作 , aigc , 搜狗GEO優化

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u_15795349 頭像

西安王曉楠 - 楊建允：AI搜索趨勢對品牌營銷的核心影響

AI搜索趨勢下品牌營銷：從流量爭奪到AI認知權競爭 AI搜索趨勢對品牌營銷的核心影響：用户行為與流量邏輯重構 AI搜索通過多輪對話直接生成答案，改變了傳統“關鍵詞-鏈接”的單向模式。貝恩研究數據顯示，80%消費者在40%以上搜索場景依賴AI摘要，導致自然流量減少15%-25%。 極光月狐數據也顯示，AI搜索工具使用率與月活用户數呈幾何式增長，“零點擊”獲

AI搜索 , yyds乾貨盤點 , AI賦能 , AI搜索優化 , AI寫作 , aigc , AI搜索趨勢 , AI賦能品牌

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u_16213465 頭像

mob64ca12f86e32 - Linux ollama 下載模型命令

在我的探索過程中，我遇到了一個關於“Linux ollama 下載模型命令”的問題。在這個過程中，我採取了有效的備份策略以保證數據的安全，制定了詳細的恢復流程來應對潛在的災難場景，並整合了工具鏈以提高工作效率。此外，我還進行了日誌分析與驗證方法的研究，確保每個環節都能順暢進行。接下來，我將分享這個過程的詳細步驟。 備份策略至關重要，我的備份思路分為幾個層次。在這個基礎上，我設計了思維

System , Backup , aigc , ci

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mob649e816880fe - win版本ollama 設置指定顯卡

在Windows環境中，使用Ollama框架並希望指定特定顯卡進行圖形處理時，用户可能會面臨顯卡選擇和性能優化的問題。為了幫助解決這一問題，我將詳細描述設置顯卡的過程，包括參數解析、調試步驟、性能調優、排錯指南和最佳實踐。 背景定位 在高性能計算或深度學習的工作負載中，使用正確的顯卡是至關重要的。Windows版本的Ollama框架可能默認使用集成顯卡，這會影響性能。用户需要能夠

windows , 最佳實踐 , aigc , ci

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u_16175454 頭像

mob649e81597922 - ollama怎麼使用GPU而不是cpu

在這個數字化的時代，很多AI模型和任務的計算都依賴於GPU來進行高效處理。最近，我的團隊正在使用Ollama這個工具，但發現它默認運行在CPU上，性能受限於計算資源，嚴重影響了我們的工作效率。這導致了項目進度的滯後和計算時間的延長，進而影響到了業務的及時響應和客户滿意度。為了高效使用Ollama，我們必須弄清楚如何切換到GPU模式。 flowchart TD A[用户啓動Ol

System , 錯誤代碼 , aigc , 系統資源

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u_16213364 頭像

mob64ca12e04e7a - java開發使用什麼AIGC工具

在如今的技術環境中，Java開發展示出強大的生命力，並且隨着人工智能的快速發展，AIGC（人工智能生成內容）工具的涌現為Java開發者開闢了新的發展天地。本文將深入探討“Java開發使用什麼AIGC工具”的問題，從背景分析、核心維度到特性拆解、實戰對比、深度原理和生態擴展，力求為Java開發者提供全面的信息。 背景定位 在探討適用的AIGC工具之前，讓我們先了解一下Java開發的

開發效率 , aigc , JAVA , 開發者

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mob64ca12df5e97 - Python 調用本地 ollama的API

使用 Python 調用本地 Ollama 的 API 是個很實用的任務，這裏記錄一下實現過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南及性能優化等。 環境準備 在開始之前，我們需要確保我們的開發環境與 Ollama 和 Python 的版本兼容。以下是我整理的版本兼容性矩陣： 組件 版本 兼容性

API , aigc , Json , Python

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u_16175491 頭像

mob649e81624618 - ollama linux 參數調整使用最大gpu進行計算

在使用 Ollama 進行深度學習計算時，充分利用最大 GPU 資源是提升性能的關鍵。本文將詳細介紹如何在 Linux 環境下，通過參數調整來實現最大 GPU 的計算，確保可以有效地執行深度學習任務。 環境準備 首先，確保我們有一個符合條件的 Linux 環境，並安裝必要的依賴包。在安裝之前，需要確定你有一個支持 CUDA 的 GPU，以便充分利用其計算能力。 以下是安裝前置

bash , aigc , CUDA , Python

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mob649e816a77bf - llamafactory微調最佳參數

在調整和微調模型參數的過程中，如何獲得“llamafactory微調最佳參數”是許多研究人員和開發者面臨的一個挑戰。本文將系統地記錄這一過程，分為幾個關鍵部分，涵蓋問題定位、參數解析、調試步驟、性能調優、排錯指南及生態擴展，旨在幫助讀者理解和掌握微調過程中的最佳實踐。 背景定位 在進行深度學習模型微調時，尤其是使用llamafactory這樣的框架，選擇合適的模型參數非常關鍵。許

aigc , 配置項 , 開發者 , 內存溢出

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mob64ca12d61d6b - langchain書籍推薦

在今天的博文中，我們將深入探討如何推薦關於 LangChain 的書籍，並基於備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、案例分析和擴展閲讀等幾個核心部分展開。無論是在數據管理，還是在整合和模塊化資源時，這些步驟都能幫助我們更高效地組織內容。 備份策略 為了確保我們的書籍推薦系統在各種情況下的可靠性和可持續性，我們需要有詳盡的備份策略。以下是一個本月的甘特圖，展示了我們的備份任務和

數據備份 , aigc , 書籍推薦 , ci

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mob64ca12df277e - ollama generate

在當今技術迅猛發展的時代，“ollama generate”功能的出現引發了廣大開發者、數據科學家和技術愛好者的關注。此功能旨在生成交互式內容，賦能用户實現快速原型和創意的表達。在這篇博文中，我們將詳細探討如何解決與“ollama generate”相關的問題，全面分析其背景、演進歷程、架構設計、性能優化、覆盤總結及擴展應用。 背景定位 在“ollama generate”功能推

API , aigc , 開發者 , 迭代

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mob649e8168b406 - stable diffusion本地部署無法連接到github

在本篇博文中，我將分享如何解決“stable diffusion本地部署無法連接到github”的問題。這個問題可能會影響使用者在本地環境中運行stable diffusion模型的能力，因此我將詳細記錄解決過程的每一步，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧以及擴展應用等內容。 環境準備 首先，我們需要確保在本地環境中有安裝好所需的依賴項，以便正確配置stable

virtualenv , aigc , 啓動服務 , 生成圖片

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mob649e815d334b - golang langchain 連接ollam

在開發與應用程序交互的過程中，如何將 Golang 的 Langchain 庫連接到 Ollama 平台上，成為了許多開發者關心的話題，尤其是在構建基於機器學習和大型語言模型的應用時。本文將詳細解析這一過程，包括適用場景、性能指標、功能特性、實戰對比、內核機制和工具鏈支持，為您提供全面的理解。 背景定位 在當今快速發展的技術環境中，Golang 和大型語言模型（如來自 Ollam

aigc , 開發者 , 代碼示例 , Python

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mob649e81576de1 - Ollama UI界面

Ollama UI界面最近引發了不少關注，作為一種新型的聊天界面，它不僅提供了用户友好的交互方式，還集成了多種應用功能。但在使用過程中，遇到了一些問題，例如加載緩慢和功能失效。本文將詳細解決Ollama UI界面的問題，包括背景分析、抓包技術和交互流程等內容。 協議背景 在深入探討Ollama UI界面問題之前，我們需要了解其通信協議的背景。Ollama UI通常基於HTTP/H

字段 , HTTP , aigc , ui

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mob649e81684ddc - jstable亞組分析 logistic迴歸

jstable亞組分析 logistic迴歸是一個在統計和計算機科學領域中廣泛應用的分析方法，尤其是在醫學研究和社會科學中。本文將詳細介紹如何進行jstable亞組分析的logistic迴歸，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南以及性能優化等各個方面。 環境準備 在進行jstable亞組分析的logistic迴歸時，確保你的技術棧兼容性是至關重要的。以下是推薦的技

技術棧 , 數據 , logistic迴歸 , aigc

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mob64ca12e5c0c2 - aigc 模型訓練

在當今人工智能的快速發展中，AIGC（AI Generated Content）模型訓練成為了一個日益重要的課題。為了更好地理解和掌握這一過程，本文將詳細記錄“aigc 模型訓練”的基本步驟，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧以及排錯指南。 環境準備 在開始AIGC模型訓練之前，首先需要確保所有的前置依賴均已正確安裝。以下命令將幫助你快速安裝所需的包。 #

User , System , bash , aigc

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mob64ca12ebb57f - llamafile 下載

llamafile 下載是一個我們在做數據處理和模型訓練時可能會遇到的問題。接下來，我們就來看看如何解決這個問題，涉及到的內容包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧、錯誤集錦等。 環境配置 首先，我們需要配置好開發環境。以下是需要的工具和版本： 操作系統: Ubuntu 20.04 Python: 3.8及以上 Git: 2.25及以上

aigc , 編譯過程 , ci , 調優

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mob64ca12ee2ba5 - postman 測試ollama

在現代軟件開發中，Postman 常被用來測試 API 接口，並與不同的 AI 框架和服務進行集成。最近，我在使用 Postman 測試 Ollama 時遇到了一些問題，本文將詳細記錄我如何解決這些問題的過程，包括背景定位、參數解析、調試步驟、性能調優、最佳實踐和生態擴展方面的內容。 背景定位 在開發和測試過程中，利用 Postman 來驗證 Ollama API 的正確性和性能

API , postman , 響應時間 , aigc

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程序員小2 - 攜程旅遊的 AI 網關落地實踐

本文整理自攜程旅遊研發總監董藝荃在2025中國可信雲大會上的分享，董藝荃 GitHub ID CH3CHO，同時也是 Higress 的 Maintainer。分享內容分為以下4部分。 · 大規模應用 AI 技術的過程中遇到了哪些問題 · 網關選型上有哪些考慮 · 落地 AI 網關時，有哪些難點和如何應對的 · 應用成效和未來規劃 01 大規模應用

數據 , API , server , AI寫作 , aigc

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mob64ca12f49f4b - langchain各種提示詞的區別

在這篇博文中，我們會深入探討“langchain各種提示詞的區別”，並通過版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南、性能優化等多個維度來全面理解這個問題。內容結構將會是有邏輯的，確保讓每個部分自然引導讀者理解。 版本對比 為了解決 langchain 提示詞之間的區別，我們首先來看下其版本的演變。以下是各個版本的時間軸，幫助我們快速梳理出版本歷史及其變更。 time

性能優化 , 不同版本 , 配置文件 , aigc

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