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itchenhan 頭像

IT陳寒 - Java開發者必看：5個Spring Boot 3.0隱藏特性讓你少寫50%樣板代碼

Java開發者必看：5個Spring Boot 3.0隱藏特性讓你少寫50%樣板代碼 引言 Spring Boot 3.0是Spring生態中的一個重要里程碑，它不僅基於Spring Framework 6.0構建，還深度集成了Java 17和Jakarta EE 9+的特性。儘管許多開發者已經熟悉了Spring Boot的核心功能，但一些隱藏的、未被廣泛討論的特性卻能顯著減少樣

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob64ca12ebb57f - langchain使用goole搜索

在日常工作中，使用 Google 搜索與 LangChain 結合進行信息搜尋的需求越來越普遍。隨着數據量的不斷增加，傳統的信息檢索方式已顯得不足。因此，本文將通過一系列步驟詳細記錄如何將 LangChain 與 Google 搜索進行融合，從背景定位到生態擴展，涉及參數解析、調試步驟、性能調優及最佳實踐。 背景定位 在一個快速發展的信息時代，數據檢索的需求不斷增長。我們的團隊多

信息檢索 , 搜索 , google , aigc

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u_16213466 頭像

mob64ca12f8a724 - linux服務器下載並跑通Llama2代碼

在這篇博文中，我們將探討如何在Linux服務器上下載並運行Llama2代碼。這個過程雖然一開始看起來複雜，但我們會一步步拆解，確保你能輕鬆實現。 Llama2版本對比及兼容性分析 在開始之前，我們先來看看Llama2的不同版本以及它們之間的兼容性。在版本比較方面，Llama2有多個演進歷史，每個版本都有所改進。以下是一個時間軸，展示了Llama2的版本演進史： timelin

性能優化 , 不同版本 , 依賴關係 , aigc

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u_16213387 頭像

mob64ca12e5c0c2 - GitHub Copilot個人版怎麼購買

在當今開發者的世界中，GitHub Copilot無疑是一個炙手可熱的工具，搭載着AI的力量，為開發者提供智能代碼建議和填充功能。然而，當用户希望購買GitHub Copilot個人版時，可能會遇到一些問題。本文將記錄解決“GitHub Copilot個人版怎麼購買”的過程，幫助更多人順利完成購買。 問題背景 很多開發者在使用GitHub時，聽聞GitHub Copilot的強大

個人版 , aigc , 官網 , 解決方案

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mob649e81567471 - langchain的models

在這個博文中，我將詳細闡述如何解決“langchain的models”相關問題的過程。這個過程將涵蓋環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、性能對比和部署方案等環節。 環境配置 在配置環境之前，我們首先要確保以下依賴項。下面是我所使用的版本及相關配置信息。 Python 3.8+ Langchain 0.0.0（根據文檔要求選擇對應版本） 安裝必要的庫

System , aigc , 編譯過程 , 開發者

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西安王曉楠 - 楊建允：AI搜索優化賦能全鏈路營銷的全流程

AI搜索優化的全鏈路營銷正在深刻重塑企業獲取用户和提升轉化的策略，其影響貫穿用户觸達、互動、轉化和留存的各個環節。 用户認知與行為變革： AI搜索的普及正改變用户獲取信息的習慣，從主動“搜索”轉向被動“問答”。用户通過自然語言向AI提問，直接獲取結構化答案，這要求企業提供的信息必須精準、權威且易於被AI識別。 例如，AI搜索優化通過整合官方、機構和新聞源等可信內

AI搜索 , 生成式引擎優化 , yyds乾貨盤點 , AI賦能 , AI搜索優化 , AI寫作 , GEO , aigc

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mob649e81567471 - ollama如何使用顯卡

在當前的AI開發生態中，如何利用顯卡來提升模型的訓練與推理性能成為了每個開發者的重要課題。最近，我在使用Ollama時碰到了一些關於顯卡的使用問題，現將此過程的解決方案記錄下來，以便未來參考。 問題背景 隨着深度學習與自然語言處理的不斷髮展，顯卡成為了訓練大型語言模型的重要計算資源。Ollama是一個支持多種架構的框架，然而在我第一次嘗試利用顯卡時，出現了一些異常現象。

aigc , 深度學習 , memory , CUDA

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mob64ca12ed4084 - llama factory微調訓練GPU利用率低

在使用llama factory進行微調訓練時，開發者們常常遇到GPU利用率低的問題，這不僅影響模型訓練的速度，還可能導致資源的浪費。為了有效解決這一問題，我整理了一個整體流程，從預檢環境、部署架構、安裝過程到依賴管理、版本管理及遷移指南等方面進行詳細記錄。 環境預檢 在開始微調訓練之前，我們需要確保系統和硬件的配置滿足最低要求。以下是系統和硬件要求的表格： 系統要求

bash , aigc , 安裝過程 , 版本管理

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u_16213430 頭像

mob64ca12f028ff - ubuntu ollama 默認pull 模型到哪

在使用 Ubuntu 操作系統的過程中，許多用户在使用 Ollama 這一 AI 模型管理工具時，可能會面臨“ubuntu ollama 默認 pull 模型到哪”的問題。這一問題涉及到模型下載的默認路徑及如何自定義該路徑，從而達到更好的管理和使用體驗。以下是解決這一問題的詳細過程。 背景描述 在快速發展的人工智能領域，模型的靈活獲取與管理至關重要。Ollama 是一個旨在簡化

讀取配置文件 , 管理工具 , 自定義 , aigc

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miro 頭像

mb6900529f6798c - JavaScript性能優化：5個V8引擎工作原理助你提升200%執行效率

JavaScript性能優化：5個V8引擎工作原理助你提升200%執行效率 引言 在現代Web開發中，JavaScript的性能直接決定了用户體驗的質量。作為Chrome瀏覽器和Node.js的核心引擎，V8以其高效的執行速度聞名於世。然而，許多開發者並未充分理解V8的內部工作原理，導致編寫的代碼無法發揮其最大潛力。本文將深入剖析V8引擎的五大核心機制，並結合實際案例展示如何通過

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob649e8154f2e5 - windows使用GPU運行 ollama

在當今的計算環境中，深度學習模型的訓練和推理通常會依賴於強大的GPU進行加速。Ollama是一個流行的開源框架，旨在簡化與GPT模型的交互。然而，許多用户在Windows平台上運行Ollama並嘗試啓用GPU支持時，會遇到各種問題。此博文將詳細探討如何解決“在Windows上使用GPU運行Ollama”的相關問題。 問題背景 用户在Windows上使用Ollama時，期望能通過G

windows , bash , aigc , CUDA

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mob649e816594b7 - Ollama ip和端口 from mac

作為一名IT技術類的專家，我最近在解決“Ollama ip和端口 from mac”的問題時，經歷了一系列的挑戰。為了更好地記錄這個過程，我決定將問題背景、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試和預防優化等內容整理成博文，以供將來參考。 問題背景 在嘗試連接Ollama服務時，許多用户，包括我自己，發現無法正常獲取到Ollama的IP和端口。現象如下： 現象描述：基於

System , ip , aigc , Mac

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mob64ca12e91aad - ollama 調用日誌

ollama 調用日誌是一個記錄和分析 API 調用的工具，目的是提供系統的性能調用信息和請求處理的詳細日誌。在現代分佈式系統中，處理和優化 log 日誌的能力是至關重要的。以下是我整理出的有關如何解決"ollama 調用日誌"問題的過程。 環境準備 在進行配置之前，我們首先要確保我們的技術棧兼容。以下是我的技術棧兼容性展示： quadrantChart title

技術棧 , aigc , 多環境 , Docker

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mob64ca12df9869 - android sutdio 安裝github copilot

在這篇文章中，我將帶領大家探討如何在 Android Studio 中安裝 GitHub Copilot，實現代碼的智能補全與提高編程效率。讓我們開始吧！ 環境準備 在開始之前，我們需要確保我們的開發環境能夠順利支持 GitHub Copilot。以下是我們所需的軟硬件要求： 軟硬件要求 組件 版本要求

補全 , github , aigc , Android

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mob64ca12dc88a3 - 物聯網使用AIGC

在當前的科技背景下，物聯網（IoT）和人工智能生成內容（AIGC）的結合正迅速成為一個熱門話題。物聯網的應用場景不僅包括智能家居、智能交通、智慧城市等，也涵蓋了各行各業數據採集、處理和自主決策的潛力。而在這些應用的推動下，AIGC可以為數據分析、決策支持和個性化服務大幅度提升價值。 背景定位 物聯網的主要目標是實時收集和傳輸數據，以便進行進一步的分析和決策。結合AIGC的優勢，物

數據 , 物聯網 , aigc , 數據分析

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api大模型前言資訊 - 【JAVA編程】全棧開發者如何構建 AI 大模型應用：OpenAI 與 Gemini 3.0 Pro 接入深度解析

一、 為什麼 Java 開發者需要關注 API 網關架構？ 在早期的實驗性開發中，許多開發者選擇直接通過api.openai.com或generativelanguage.googleapis.com調用 API，這種方式簡便，但在企業級應用中卻帶來諸多挑戰： 供應商鎖定（Vendor Lock-in）：OpenAI 和 Google 的 API 兼容性差，

API , aigc , JAVA , llama , 開發者

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mob649e8154f2e5 - GitHub Copilot idea

GitHub Copilot idea是一個非常有趣的探討主題。在這篇文章中，我將詳細記錄我關於解決“GitHub Copilot idea”的過程。下面，我們將通過幾個重要的部分來切入這個技術挑戰。 協議背景 自2018年推出以來，GitHub Copilot不斷推動開發者的工作方式。在這一過程中，眾多協議相繼出現，以支持更加智能化的代碼生成。可以追溯到這一技術的起源，我們見證

抓包 , HTTP , aigc , ide

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mob64ca12e01b7d - github copilot可以用幾個設備

在許多開發者的日常工作中，"GitHub Copilot可以用幾個設備"這個問題常常困擾着大家。關於GitHub Copilot的設備限制不是普遍為人所知，但它確實直接影響了開發團隊的工作流和協作方式。通過這一點，我們將詳細探討如何有效地管理和使用這一強大的開發工具。 背景定位 在考慮是否應該在多個設備上使用GitHub Copilot時，我們必須首先認識到此決策可能帶來的業務影

server , aigc , 開發者 , ci

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mob649e8168b406 - linux 上ollama配置文件位置

在Linux上，配置Ollama的配置文件位置可能是許多開發者在使用過程中最常遇到的問題之一。本文將詳細記錄如何在Linux上找到和配置Ollama相關的配置文件。 環境準備 為了確保順利進行Ollama的配置，首先需要確認系統的軟硬件要求。 軟硬件要求: 操作系統: 64位Linux發行版（例如Ubuntu 20.04及以上版本） RAM: 至少 4GB

配置文件 , bash , aigc , 環境搭建

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mob64ca12f66e6c - comfyui layer diffusion

comfyui layer diffusion 是在使用 ComfyUI 進行圖像處理與生成時可能遇到的一個問題，主要表現為圖層擴散現象，導致生成的圖像失真或不符合預期。本篇博文將詳細記錄解決這一問題的全過程，包括環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、版本管理和最佳實踐。 環境預檢 首先，我們需要對當前的運行環境進行預檢，以確保其兼容性和合理性。通過四象限圖分析不同操作系統、P

System , tensorflow , aigc , 安裝過程

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mob64ca12e60047 - Copilot初始化Key

在現代軟件開發中，利用AI工具提升開發效率已成為一種趨勢，“Copilot初始化Key”則是使用Copilot的第一步。接下來，我將帶大家一起復盤如何解決這一問題，並提供一套完整的指導方案，從環境準備開始，分步指南，深入配置詳解，直到最終驗證測試，確保您能順利實現Copilot的初始化。 環境準備 在開始之前，我們需要確保我們的環境已經準備就緒。以下是關於軟件和硬件的要求，以及相

使用場景 , 初始化 , 配置文件 , aigc

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Hommy168 - 【開源剪映小助手】向現有草稿中添加關鍵幀

ADD_KEYFRAMES API 接口文檔 接口信息 POST /openapi/capcut-mate/v1/add_keyframes 功能描述 向現有草稿中添加關鍵幀。該接口用於在指定的片段上添加關鍵幀動畫，支持多種屬性類型的關鍵幀設置，如位置、縮放、旋轉、透明度等。關鍵幀可以用於創建複雜的動畫效果，增強視頻的視覺表現力。 更多文檔 📖 更多詳細文檔和

aigc , AI作畫 , Python

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mob64ca12ebf2cc - 任務欄copilot沒了

你的任務欄上的 Copilot 突然消失了？別慌，今天我就來給大家分享一個詳細的解決方案，帶你一步一步恢復它，同時我們還涉及到一些有趣的配置與擴展應用。來吧，準備好你的工具，讓我們開始吧！ 環境準備 在開始之前，我們得確保你的環境滿足以下軟硬件要求： 操作系統：Windows 10 或更新版本 內存：至少 8GB RAM 存儲空間：至少 5GB 可用空間

任務欄 , 配置文件 , aigc , 重啓

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mob64ca12d2317d - ollama docker cpu

在使用 Docker 容器化部署 Ollama 時，我發現了一些與 CPU 相關的問題。本文將詳細介紹遇到的問題背景、錯誤現象、根因分析、解決方案，以及如何進行驗證測試和預防優化，確保類似問題不再出現。 問題背景 作為一名開發者，我採用 Docker 技術來統一部署 Ollama 應用，以提升開發與生產環境的一致性。在實際操作中，我和團隊面臨着高 CPU 使用率的問題，影響了 O

API , aigc , 解決方案 , Docker

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