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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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mob649e8166858d - maxkb添加Ollama

在日常的IT管理中，遇到“maxkb添加Ollama”相關的問題時，我們必須具備清晰的備份策略和恢復流程，以確保數據的安全和系統的高可用性。接下來，我將詳細記錄整個解決過程。 備份策略 在數據安全管理中，備份策略至關重要。為此，我制定了定期備份的計劃，並使用甘特圖進行可視化展示，以幫助更好地管理任務的時間安排與依賴關係。 gantt title 備份策略計劃

數據完整性 , bc , 數據恢復 , aigc

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miro 頭像

mb6900529f6798c - ? Vue 3.4 實戰：用Composition API重構大型項目後性能提升了40%，我是如何做到的？

🚀 Vue 3.4 實戰：用Composition API重構大型項目後性能提升了40%，我是如何做到的？ 引言 在2023年底，Vue 3.4的發佈帶來了多項性能優化和新特性，尤其是對Composition API的進一步打磨。作為一名長期深耕Vue技術棧的開發者，我有幸主導了一個大型前端項目的重構工作。通過將原本基於Options API的代碼遷移到Composition

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob649e81624618 - 國內如何用GitHub Copilot

在國內使用 GitHub Copilot 已經成為許多開發者日常工作中的一部分。然而，由於國內對外部服務的限制，我們需要經過一些配置才能順利使用 GitHub Copilot。接下來，我將詳細記錄這個過程，包括問題背景、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試和預防優化。 問題背景 許多開發者在國內使用 GitHub Copilot 時面臨諸多困難。以下是我進行配置的關鍵步驟：

API , aigc , JAVA , 解決方案

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u_16213311 頭像

mob64ca12d32849 - GitHub copilot沒看到

在某個時候，你可能會遇到“GitHub Copilot沒看到”的問題。這種情況下，合理的備份策略和恢復流程就顯得尤為重要。下面將詳細講述如何制定相應的備份策略、恢復流程及其相關工具和監控措施。 備份策略 制定有效的備份策略是確保數據安全的基礎。以下是備份計劃的甘特圖，以及週期性的備份安排： gantt title 備份計劃 dateFormat YYYY-M

數據 , 數據恢復 , aigc , ci

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u_16213361 頭像

mob64ca12df9869 - llama 使用gpu設置

在現代深度學習應用程序中，GPU（圖形處理單元）能夠顯著提高訓練和推理的速度。而在使用 Llama（一個開源的語言模型）時，正確配置 GPU 設置是提高性能的關鍵。本文將詳細闡述如何設置 Llama 使用 GPU，以便最大化其處理能力，並在過程中解決可能遇到的問題。 背景定位 當我首次嘗試使用 Llama 進行文本生成時，我很快意識到啓用 GPU 設置的重要性。訓練和推理的時間成

aigc , 配置項 , CUDA , 子節點

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u_16213351 頭像

mob64ca12dd07fb - 假設DeepSeek API使用ChatOpenAI作為構造函數

假設DeepSeek API使用ChatOpenAI作為構造函數，這是一個非常有趣的設想。結合這兩種強大的技術，我們可以創建一個功能強大且靈活的API接口。接下來，將通過以下幾個部分詳細介紹如何將它們集成及優化。 環境準備 請確保我們的開發環境符合以下要求： 依賴安裝指南： 依賴項 版本要求 備註

User , API , aigc , ci

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u_16175513 頭像

mob649e8167c4a3 - modelscope 運行 llama

modelscope 運行 llama 的問題，是在進行大規模深度學習模型實驗時我所遇到的一個技術挑戰。本文將詳細記錄解決這一問題的思路和過程。 首先進行業務場景分析，我們的主要目標是使得模型能夠在不同的環境下高效而準確地運行。基於此，我繪製了一張四象限圖，以展示團隊在技術債務的分佈情況，幫助識別優先級和影響力的關係。 quadrantChart title 技術債務分佈

優先級 , aigc , 基礎設施 , 迭代

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u_16213367 頭像

mob64ca12e10b51 - Copilot Dark Theme 插件字體設置

在使用Copilot Dark Theme插件時，很多用户會遇到字體設置的問題。為了幫助大家更好地解決這個問題，本文將詳細記錄解決“Copilot Dark Theme 插件字體設置”的過程。在這篇博文中，我們將涵蓋環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化及生態擴展的各個方面。 環境準備 首先，我們需要搭建一個支持Copilot Dark Theme的開發環境。在這個過程

技術棧 , 字體設置 , aigc , Json

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u_16175472 頭像

mob649e815da088 - ollama 下載 HuggingFace 文件

在本篇博文中，我將詳細記錄解決“ollama 下載 HuggingFace 文件”問題的過程，包括如何進行版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南與性能優化。希望這些內容能為大家提供一些參考和幫助。 版本對比 在開始之前，我們需要了解 ollama 的不同版本之間的特性差異。自從初始版本推出以來，ollama 已經歷了多次重要更新。以下是 ollama 版本的演進歷程。

性能優化 , aigc , ci , Python

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u_16395106 頭像

浩瀚天成 - 什麼？送Viggle Ai Pro版會員？

你沒看錯，目前全球第一梯隊的 Ai 視頻創作工具 Viggle Ai免費送了~ 不信，圖什麼？ 匯聚全網 Ai 視頻創作人，讓大家嚐嚐 Viggle Ai 有多香，用好了你在繼續使用~ 沒用過 Ai 工具？ 這都什麼年代了，Ai 工具還用我再絮叨嗎？已經和 Word/Excel 一樣是必備技能了，反正東西我喂到你嘴邊了，用不用看你。 不知道Viggle Ai 是什麼？

ai視頻 , aigc , viggle , AI作畫

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u_16175485 頭像

mob649e8160b585 - stablebaselines3安裝

在這篇文章中，我將與你分享如何順利安裝stable-baselines3這一開源強化學習庫的全過程。在安裝時候，我也遇到了一些問題，所以我會將解決方案一一列舉，以方便你在遇到類似問題時查閲。 環境準備 在開始之前，我們需要確認硬件和軟件環境的要求。stable-baselines3主要用於Python開發，因此Python環境的配置尤為重要。 軟硬件要求 操作系統

bash , aigc , Python

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u_13354 頭像

小咪咪 - diffusion model 課件

PPT內容 這是c語言演講模板ppt，包括了C語言發展歷史，C語言特點，C程序格式和結構特點，C程序上機步驟等內容。 1.1 C語言發展歷史 程序設計語言的發展 C語言發展過程 產生背景 產生過程 時間:1972~1973 地點:美國貝爾實驗室 目的:UNIX操作系統 設計人: Ken.

數據類型 , 數據結構 , C語言 , aigc , bard , c語言作業ppt模板 , diffusion model 課件

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網絡鋭評 - 使用csstable製作組織樹

樣式表創建 創建樣式表的目的是為了修改標籤的樣式。 css（cascading style sheets）層疊樣式表，主要是為了修改網頁信息的顯示樣式。 css語法： 選擇器名稱{ 屬性1：屬性值1； 屬性2：屬性值2 ......... } 樣式表的創建分為行內樣式、內部樣式和外部樣式。 1、行內樣式

加載 , aigc , bard , 使用csstable製作組織樹 , Css

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mob64ca12ec8020 - ollama下載的模型在linux系統哪

在使用 Ollama 下載模型時，很多用户會在 Linux 系統上遇到問題，比如模型的下載路徑和管理。本文將詳細介紹在 Linux 系統上如何解決“ollama下載的模型在linux系統哪”的問題。我們的討論將涵蓋環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧和性能對比等多個方面。 環境配置 首先，我們需要確保在 Linux 系統中安裝了必要的依賴項和配置。下圖展示了我們的環境

aigc , 編譯過程 , 調優 , Python

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mob64ca12f770a6 - ollama 下載模型位置

在進行機器學習或深度學習項目時，模型下載和管理往往成為重要環節，特別是使用工具如 Ollama。當處理“ollama 下載模型位置”這個問題時，確保有良好的備份、恢復和監控策略是至關重要的。接下來的內容將詳細闡述我的解決方案和策略。 備份策略 為了確保模型資料的安全，需要設立合理的備份策略。根據項目需求，可以採用不同的數據存儲介質。以下是一張存儲介質對比表格，闡明各種存儲方案的優

System , bash , aigc , ci

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mob64ca12edea6e - ollama下載的權重文件在何方

ollama下載的權重文件在何方 在使用ollama這款生成模型工具時，許多用户會遇到一個常見的問題，就是如何找到下載的權重文件。下面我們將一步步梳理出解決這一問題的全過程。 環境準備 在開始之前，我們需要確保有一個合適的環境來運行ollama。首先，確保你的計算機或服務器上已經安裝了以下前置依賴。 操作系統：Linux (Ubuntu 20.04 以上), ma

權重 , aigc , Docker , Python

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mob64ca12ecf3b4 - copilot配置微信

在現代軟件開發中，許多開發者使用 AI 工具以提高效率，尤其是在代碼編寫和調試方面，Copilot 便是其中之一。本文將詳細記錄如何配置 Copilot 以便與微信進行集成，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和擴展應用。以下是具體的實施過程。 環境準備 在開始之前，首先需要確保系統上安裝了必要的前置依賴。這些依賴包括 Node.js、Git 和相關的微信開發工具

微信 , API , aigc , 開發者

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mob64ca1404baa2 - 搭建Go開發及調試環境（LiteIDE + GoClipse） -- Windows篇

LiteIDE中使用Git Flow：規範Go項目版本管理流程 在Go語言項目開發中，版本管理混亂會導致協同開發效率低下、發佈頻繁出錯。本文將詳細介紹如何在LiteIDE中配置並使用Git Flow工作流，通過集成終端工具實現分支策略標準化，解決版本控制難題。 環境準備 安裝LiteIDE終端插件 LiteIDE通

aigc , bard , 版本管理 , ide , Git

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mob64ca12e6b22d - langchain 加載本地 embedding 模型

在這篇博文中，我將深入探討如何在 Langchain 中加載本地的 embedding 模型。隨着人工智能技術的不斷髮展，embedding 技術已經成為文本處理、語義理解等任務中不可或缺的組成部分。特別是在構建對話系統、智能搜索引擎等應用時，我們需要將本地保存的 embedding 模型加載到 Langchain 中，以便進行更高效的處理和分析。 背景定位 隨着大量數據的產生，

正常運行 , 加載 , aigc , 熱修復

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mob64ca1401464d - deepseek工作原理

北京大學 人工智能MOOC 目錄 北京大學 人工智能MOOC Part I. Basics :Chapter 1. Introduction §1.1 Overview of Artificial Intelligence §1.2 Foundations of Artificial Intellige

deepseek工作原理 , google , aigc , 人工智能 , bard , ci

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mob64ca12ddcacc - langchain OpenAIEmbeddings

在這個博文中，我將深入探討如何解決“langchain OpenAIEmbeddings”問題，並記錄下整個過程的各個環節。這不僅是一個技術挑戰，而且對於業務場景的優化具有關聯性。通過以下各個方面的分析，讀者可以更清晰地理解這個問題的解決路徑及其對業務的影響。 在過去的項目中，我意識到，隨着業務的不斷拓展，數據處理和生成一系列信息變得愈加重要，而使用“langchain OpenAI

System , data , API , aigc

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miro 頭像

mb6900529f6798c - Vue3 性能優化實戰：從10秒到1秒的頁面加載速度提升之路 ?

Vue3 性能優化實戰：從10秒到1秒的頁面加載速度提升之路 🚀 引言 在現代前端開發中，性能優化是一個永恆的話題。隨着 Vue3 的普及，其響應式系統、組合式 API 和編譯時優化等特性為性能提升提供了新的可能性。然而，即便使用了 Vue3，我們仍然可能遇到頁面加載緩慢、交互卡頓等問題。本文將基於真實項目案例，分享如何將一個 Vue3 項目的頁面加載時間從 10秒 優化到 1

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mb694a37feede5d - 2025 AI寫作工具場景落地榜：5款適配學術全場景的實用利器

學術寫作的價值最終要通過具體場景落地——本科生的論文答辯、研究生的課題申報、教師的期刊投稿，每一個場景都對工具提出了差異化的實用需求。當前部分AI寫作工具雖功能全面，卻在“場景適配精度”上不足，導致“寫得好卻用不暢”。本次評測以“場景落地適配度”為核心，結合功能實用性、技術可靠性、合規安全性、成本效益四大維度，篩選出2025年能精準適配學術全場景的5款AI寫作工具，為學術人羣提供

批量處理 , AI寫作 , aigc , 資料整合 , 解決方案

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mob64ca12d68df5 - 文本類AIGC

隨着人工智能技術的快速發展，文本生成技術（AIGC）逐漸興起。從最初的簡單模板化生成到如今的深度學習模型驅動的複雜生成過程，文本類AIGC在多個領域展現了巨大的潛力和應用前景。以下是我對文本類AIGC問題的整理和解決過程的覆盤記錄。 一、背景描述 回顧過去幾年，文本生成技術經歷了幾個關鍵的發展階段： 2018年：GPT-1模型發佈，開啓了自迴歸文本生成的新階段。

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