tag aigc

標籤
貢獻411
723
05:52 PM · Oct 25 ,2025
miro 頭像 itchenhan 頭像 u_17171882 頭像 u_17513518 頭像 u_15795349 頭像 u_17606904 頭像 u_17540178 頭像 u_17469189 頭像 u_17513850 頭像 u_16213384 頭像 u_16213319 頭像 u_17353299 頭像

@aigc / 博客 RSS 訂閱

u_13446 頭像

imking - IDE 結合 DeepSeek Coder

Idea告別996插件 在IntelliJ IDEA中，秉着IDEA自帶能實現的快捷方式就不用插件的原則，少用些插件，運行性能也提升一些，雖然很少，哈哈。分享下我個人常用的插件，希望對大家有些幫助。插件不勝在多，其實不少插件功能是重複的，通過以下插件我很少切換其他頁面，都是IDEA裏完成，並大大提升編碼效率。 1.UID生成器 對於序列化對象，我們常要生成UID

aigc , Copilot , JAVA , Json

收藏 評論

u_16213453 頭像

mob64ca12f58d71 - copilot 無法進入

出現“copilot無法進入”問題時，一般是由於環境配置不當、網絡連接問題、權限不足或軟件版本不兼容導致的。下面將詳細記錄解決此類問題的步驟和方法，幫助大家順利進入Copilot。 環境準備 在解決問題之前，確保你的環境準備就緒。以下是需要安裝的前置依賴： 依賴項 版本 備註 Vi

code , aigc , 代碼補全 , Visual

收藏 評論

u_16213408 頭像

mob64ca12eab427 - linux 本地部署Llama3

在這篇文章中，我將為大家帶來如何在 Linux 系統上本地部署 Llama3 的詳細步驟，幫助你一步步搭建自己的環境。內容涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧以及擴展應用，確保你能夠順利運行 Llama3。 環境準備 開始之前，我們需要確認我們的系統滿足一些基本的軟硬件要求。這個過程包括操作系統，內存，CPU等。核實這些要求能夠確保你的 Llama3 環境能順利運

硬件資源 , bash , aigc , Python

收藏 評論

u_16099303 頭像

碼海航行俠 - 彈性計算雙週刊 第24期 - 阿里雲技術博客的個人空間 -

160億參數撬動7倍性能：Ling-mini-2.0如何用稀疏MoE架構重塑AI效率邊界 導語 螞蟻集團Inclusion AI團隊開源的Ling-mini-2.0模型，以160億總參數實現僅14億激活參數的高效推理，在數學推理與代碼生成任務中超越同類7B-8B稠密模型，標誌着大模型行業從參數競賽轉向"智能稀疏"的技術拐點。 行

數據 , 數學推理 , aigc , bard , Git

收藏 評論

u_13317 頭像

liutao988 - deepseek生圖

斯坦福大學在三月份開設了一門“深度學習與自然語言處理”的課程：CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing，授課老師是青年才俊Richard Socher，他本人是德國人，大學期間涉足自然語言處理，在德國讀研時又專攻計算機視覺，之後在斯坦福大學攻讀博士學位，拜師NLP領域的巨牛Chris Manning和Deep Le

deepseek生圖 , 自然語言處理 , 機器翻譯 , aigc , 深度學習 , bard

收藏 評論

miro 頭像

mb6900529f6798c - Redis 7.0 新特性解析：這5個優化讓你的緩存性能提升30%！

Redis 7.0 新特性解析：這5個優化讓你的緩存性能提升30%！ 引言 Redis 作為當今最流行的內存數據庫之一，憑藉其高性能、低延遲和豐富的數據結構，已成為現代應用架構中不可或缺的組件。2022年4月，Redis 7.0 正式發佈，帶來了多項重大改進和優化。這些新特性不僅提升了 Redis 的性能和可擴展性，還為開發者提供了更強大的功能和更靈活的使用方式。 本文將深入

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

收藏 評論

miro 頭像

mb6900529f6798c - Python 3.12 性能提升揭秘：這5個新特性讓你的代碼快30%

Python 3.12 性能提升揭秘：這5個新特性讓你的代碼快30% 引言 Python 3.12 的發佈標誌着這門流行語言在性能優化上邁出了重要一步。儘管 Python 以其易用性和靈活性著稱，但性能問題一直是開發者關注的焦點。Python 3.12 通過一系列底層改進和新特性，顯著提升了執行效率，部分場景下的代碼運行速度甚至提高了 30% 以上。本文將深入剖析這些性能提升的關

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

收藏 評論

u_16213316 頭像

mob64ca12d4650e - 安裝Docker Copilot初始化Key

安裝Docker Copilot初始化Key的完整指南 在本博文中，我將詳細介紹如何解決“安裝Docker Copilot初始化Key”這一問題。Docker Copilot是一款強大的工具，可以幫助開發者更高效地管理和部署容器化應用。通過本指南，您將會找到解決該問題的分步流程、配置細節，以及排錯方式。 環境準備 在開始之前，確保您的環境滿足以下最低要求： 操作系

初始化 , bash , aigc , Docker

收藏 評論

u_16213302 頭像

mob64ca12d0e5a4 - AIGC檢測免費

隨着人工智能技術的快速發展，基於內容生成的應用（AIGC）越來越受到關注。然而，伴隨而來的卻是“AIGC檢測免費”這一困擾不少用户的問題。這篇文章將詳細介紹如何解決這個問題，確保用户在使用AIGC工具時的流暢性與安全性。 背景定位 在當今數字世界，許多人依賴AIGC工具來生成內容。用户反饋提到，有時候在使用這些工具進行生成時，會面臨一些不必要的檢測或驗證，影響使用體驗。

性能調優 , bash , aigc , 解決方案

收藏 評論

u_16099245 頭像

遊俠小影 - 最值得收藏的Web開發資源薈萃 - lanmeimei的個人空間 -

2025 Web開發資源庫創新功能：gh_mirrors/we/web-development-resources AI推薦系統 你是否曾在數百個Web開發資源中迷失方向？是否希望有一個智能助手能根據你的項目需求精準推薦工具？2025年，gh_mirrors/we/web-development-resources項目推出的AI推薦系統將徹底改變這一現狀。本

文心一言 , 推薦系統 , aigc , 資源庫 , Web

收藏 評論

u_17513850 頭像

Tezign特贊 - 500 強都在用的 AI 內容洞察決策系統，解鎖科技企業敏捷創新密碼

引言：AI 時代，科技企業創新為何陷入 “信息困局”？ 在數字化浪潮席捲全球的今天，科技企業的創新環境正發生着深刻變革。某全球領先的智能終端企業，產品線覆蓋數十個國家和地區，擁有上萬名研發與市場員工、上百個內容觸點及千萬級用户規模，卻面臨着一個普遍困境：每天沉浸在技術報告、行業趨勢、用户洞察、市場研究等海量數據中，信息密度持續提升，洞察速度卻不斷下降。 創新不再被創意

AI寫作 , aigc , AI內容洞察

收藏 評論

u_16213724 頭像

mob64ca141a2a87 - langchain api 調用次數 多少錢

API函數是構築Windows應用程序的基石，是Windows編程的必備利器。每一種Windows應用程序開發工具都提供了間接或直接調用了Windows API函數的方法，或者是調用Windows API函數的接口，也就是説具備調用動態連接庫的能力。Visual C#和其它開發工具一樣也能夠調用動態鏈接庫的API函數。本文中筆者就結合實例向大家介紹在Visual C#中如何調用各

windows , API , text , aigc , bard

收藏 評論

u_16213360 頭像

mob64ca12df5e97 - 沒有openai API KEY怎麼使用langchain

在現實的開發環境中，許多開發者希望使用語言模型進行任務自動化和數據處理。LangChain 是一個強大的工具，可以構建與大語言模型（LLMs）交互的應用。然而，使用 LangChain 的一個基本要求是擁有有效的 OpenAI API Key。這篇文章將講述在沒有該密鑰的情況下，如何有效地使用 LangChain 進行開發。 問題背景 在開發過程中，許多用户在學習與使用 Lang

API , aigc , 解決方案 , 開發者

收藏 評論

u_16213404 頭像

mob64ca12e9cad4 - ollama 模型 什麼配置可以運行

如何配置 Ollama 模型以便運行 在處理“ollama 模型 什麼配置可以運行”的問題時，首先我們需要了解運行此模型所需的硬件和軟件配置。接下來，我們將進行詳細的環境準備、配置步驟、配置詳解和驗證測試，最後還會提供一些排錯指南和擴展應用的信息。 環境準備 為了順利運行 Ollama 模型，你需要確保擁有合適的硬件和軟件環境。讓我們來看看具體的要求。 軟硬件要求

虛擬環境 , 硬件資源 , bash , aigc

收藏 評論

u_16213370 頭像

mob64ca12e1c36d - 基於LangChain和Ollama的針對本地知識庫的自動問答

在現代企業中，知識管理變得越來越重要，尤其是如何快速有效地獲取和利用本地知識庫。基於LangChain和Ollama的自動問答系統為我們提供了一種快速響應用户需求的解決策略。通過集成本地知識庫，這些工具不僅幫助企業提高了信息的獲取效率，還增強了用户滿意度。 用户原始需求：我希望能夠從本地知識庫中快速獲取信息，自動回覆問詢，減少人工干預。 通過分析，我們可以將技術需求

正常運行 , 問答系統 , aigc , ci

收藏 評論

u_17513850 頭像

Tezign特贊 - AI 組織轉型必看：10 個顛覆式觀點，打破部門壁壘激活組織潛能

在人工智能技術飛速迭代的今天，AI 組織轉型已成為企業突破增長瓶頸、穿越行業週期的核心命題。傳統企業的職能分工模式、協作體系和人才培養機制，在 AI 浪潮的衝擊下逐漸暴露出深層弊端。如何擺脱思維慣性的束縛，通過組織架構重構、協作模式革新和個體能力賦能，完成從傳統組織到 AI 原生組織的蜕變？特贊科技創始人範凌在組織進化年會上的分享，為我們揭開了 AI 組織轉型的核心邏輯與實踐路徑

工作效率 , 協作模式革新 , AI 組織轉型 , 工作流程 , AI寫作 , aigc , 企業效率提升

收藏 評論

huandanshendeshoushudao 頭像

慧星雲 - 史上第三大收購！Meta數十億美元拿下中國團隊打造的AI智能體

Meta 2025年12月30日，全球科技巨頭 Meta 正式宣佈以數十億美元收購 AI 智能體公司蝴蝶效應（Manus開發商）。此次交易規模預估在30-50億美元區間，成為 Meta 史上第三大收購，僅次於 WhatsApp 和 Scale AI。從啓動談判到完成簽約僅用時十餘天，刷新了科技巨頭收購明星初創公司的速度紀錄。 從瀏覽器插件到全球首個通用AI智能體 Manus 企業概

雲平台 , 雲計算 , aigc , 人工智能 , meta

收藏 評論

u_16213326 頭像

mob64ca12d6c78e - langchain中load_tools用法

在使用Langchain構建自然語言處理應用時，正確理解和使用load_tools功能對於提高開發效率至關重要。load_tools用於在Langchain中輕鬆加載和管理多個工具，使得在構建對話系統和其他智能應用時，可以更好地組織和複用功能。 適用場景分析 在現代NLP應用場景中，各種工具和API的整合是不可或缺的。開發者常常需要加載不同的工具以處理特定任務，比如數據處理、模型

加載 , aigc , 應用場景 , 開發者

收藏 評論

u_16213304 頭像

mob64ca12d16caa - 本地一鍵部署 ollama

在這篇博文中，我將詳細記錄如何進行“本地一鍵部署 Ollama”的過程。Ollama 是一個開源項目，旨在簡化機器學習模型的部署，提供一系列易於使用的工具和文檔。下面我將分成各個模塊，逐步帶你完成這一過程。 環境準備 在部署 Ollama 之前，需要確保你的環境滿足以下要求： 前置依賴安裝 Docker Git Pyt

bash , aigc , Docker

收藏 評論

u_16182967 頭像

愛吃貓的菜菜 - 1688評論接口實戰：B端視角下的競品（供應商）數據拆解指南

在1688的B2B電商生態中，電商從業者的“競品分析”往往聚焦於“價格比對、起訂量博弈”，卻忽略了最核心的決策依據——採購商的真實評論。1688評論接口（核心接口：alibaba.trade.rate.get）的價值，在於將分散的採購評論轉化為“供應商資質評估、產品風險預警、供應鏈優化”的精準數據，讓B端從業者從“憑經驗選廠”轉向“用數據決策”。不同於C端評論的“消費體

字段 , 文心一言 , 數據 , aigc , 開放平台

收藏 評論

u_16213393 頭像

mob64ca12e732bb - 二次封裝elementui plustable

在現代前端開發中，將框架組件進行“二次封裝”是一項常見的需求，旨在提高代碼的複用性和可維護性。本文將重點介紹如何實現element-ui中的plustable組件的二次封裝，涵蓋環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南以及性能優化等模塊。 環境準備 首先，確保您擁有正確的開發環境。對於使用element-ui和plustable的項目，您應該使用以下依賴： | 依賴

性能優化 , 封裝 , aigc , ci

收藏 評論

u_16213350 頭像

mob64ca12dcc794 - ollama time out

在逐漸普及的AI應用中，許多開發者會遇到“ollama time out”的問題，導致在線服務響應延遲或失敗。這類問題通常涉及服務器連接、資源利用率和參數配置等方面。本文將詳細記錄如何解決這一問題的過程，從環境準備到生態擴展，提供一系列的實用指導。 環境準備 在解決“ollama time out”問題之前，我們需要進行適當的環境準備，以確保所使用的技術棧兼容性良好。 # 多

技術棧 , API , server , aigc

收藏 評論

u_17606904 頭像

mb694a37feede5d - 掌握降低論文重複率的這5個策略，再也不用擔心重複率不合格了！

畢業論文是完成學業的關鍵環節，過高的重複率往往會引起學術不端的疑慮。因此，在提交論文之前，不少學生會採取“降重”措施，即通過各種方法減少論文與已有文獻之間的文字相似度。 以下提供 5 個實用策略，幫助你有效降低論文重複率。 策略一：調整句式與表達 最常用也最基礎的方法是改寫。通過調整語序、替換近義詞或更換表達方式，可以使相同的意思以不同的語言形式呈現

數據 , 相似度 , AI寫作 , aigc , 人工智能

收藏 評論

u_16213421 頭像

mob64ca12edea6e - teams Copilot 翻譯功能怎麼用

在日常的辦公協作中，Microsoft Teams 已經成為許多企業溝通和協作的主要平台。為了解決跨語言交流帶來的障礙，Teams Copilot 帶來了翻譯功能，使用户能夠快速、準確地翻譯信息。本文將深入探討“teams Copilot 翻譯功能怎麼用”的問題，詳細記錄解決過程，包括背景、現象、根因、解決方案、驗證測試和優化建議。 問題背景 在一個典型的企業場景中，眾多團隊成員

aigc , 解決方案 , 目標語言 , Json

收藏 評論