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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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u_16213384 頭像

mob64ca12e51ecb - idea 用copilot生成單元測試

在軟件開發過程中，單元測試是確保代碼質量和可維護性的關鍵環節。結合現代工具，如 IntelliJ IDEA 和 Copilot，生成單元測試變得更加高效。本文將詳細記錄如何在 IDEA 中使用 Copilot 生成單元測試的過程。 環境配置 首先，確保你的開發環境配置正確。以下是整體的配置流程圖： flowchart TD A[安裝 IntelliJ IDEA] --

運行時錯誤 , 單元測試 , aigc , JAVA

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u_16175436 頭像

mob649e8154f2e5 - Stable Diffusion 顯示我安裝了其他版本怎麼找到

Stable Diffusion 顯示我安裝了其他版本怎麼找到 在使用Stable Diffusion進行圖像生成的過程中，用户可能會遇到"顯示我安裝了其他版本"這樣的困惑。這種錯誤不僅會導致模型運行不穩定，還可能影響到工程交付的準確性和及時性。安裝錯誤的版本會導致程序不兼容、運行失敗，甚至造成數據損失，從而影響到業務的正常運作。 "一旦Stable Diffusion未

工具鏈 , aigc , 版本管理 , 當前版本

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mizy 頭像

over_50 - 提取atisVersion

關鍵字： iFlow、dumpcap、tshark、tcpflow、ngrep、BPF過濾器、JSON ⚠️ 注意事項 對於不能丟失端口數據包信息的ATIS監控需求，dumpcap是最佳選擇，其次是優化配置的tcpdump。這兩個工具都能在內核層面進行高效抓包，並提供完善的緩衝和輪轉機制來防止數據丟失。 .\TotalMonitor\l

xml , 實時監控 , aigc , Copilot , ci

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u_17119850 頭像

雲間月1314 - 基於openEuler操作系統上的AI圖像分類應用開發實操與測試

摘要 隨着人工智能技術的飛速發展和應用普及，底層操作系統作為承載AI應用的關鍵基礎設施，其重要性日益凸顯。openEuler作為一款開源、穩定、安全的服務器操作系統，在支持多樣性計算、提供原生AI能力方面展現出巨大潛力。本報告旨在深入探究在 openEuler 操作系統上構建、訓練和部署一個完整AI圖像分類應用的具體流程與可行性。報告以一個實際的圖像分類任務（CIFAR-1

數據集 , AI寫作 , aigc , 開發環境 , Docker

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u_16213395 頭像

mob64ca12e7b5cf - chatglm和llama的模型區別

ChatGLM和LLaMA是當前AI模型的兩個重要代表，在架構、功能和應用範圍上存在一些差異。本文將為你詳細分析這兩個模型的具體區別，以便於開發者選擇合適的模型進行應用。 版本對比 首先，從基本功能和應用場景的差異來看，ChatGLM與LLaMA有顯著的特性區別。以下是它們的特性對比表： 特性 ChatGLM LLaMA

排錯 , 自動化工具 , 加載 , aigc

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zhuxianzhong 頭像

googlingman - 二十部優秀的代表世界各國流派的電影

下表列舉了20部最具代表性的作品，涵蓋了從歐洲先鋒派到當代亞洲電影的關鍵節點： 電影流派/運動 代表影片 導演

商業 , 3d , aigc , 首部 , AI作畫

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u_17582364 頭像

mb6916d6c3f092e - AI編程：從輔助到主導，軟件開發範式正在重構

AI編程：從輔助到主導，軟件開發範式正在重構 當我們談論人工智能時，大多數人會想到聊天機器人、圖像生成或自動駕駛汽車。然而，一場更為根本的變革正在軟件開發領域悄然發生——AI正在從程序員的輔助工具，逐漸演變為能夠主導編程過程的核心力量。這不僅是工具效率的提升，更是整個軟件開發範式的深刻重構。 代碼補全的進化：從IntelliSense到GitHub Copil

軟件開發 , 自然語言 , AI寫作 , aigc , 開發者

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u_16175440 頭像

mob649e8155edc4 - WINDOWS 安裝 ollama用gpu運行

實現“WINDOWS安裝ollama用GPU運行”的全過程將會是一個相對複雜的任務，但也並非不可克服。為了方便大家更好地理解，我將這個過程以博文的形式記錄下來。從環境準備到擴展應用，每一個步驟力求詳細和清晰。 在開始之前，請確保您具備以下環境所需的基本條件。安裝Ollama的GPU支持涉及多個前置依賴，這對於其順暢運行至關重要。 環境準備 前置依賴安裝 以下是您需要安裝的

aigc , 深度學習 , CUDA , Python

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yayu 頭像

冴羽 - Nano Banana Pro 很強，但你要學會寫提示詞才能為所欲為

1. 前言 如果你已經學會： 免費使用 Nano Banana Pro： 6 個白嫖 Nano Banana Pro 的網站 使用提示詞庫復刻驚豔圖片：一次找齊！1000 個 Nano Banana Pro 提示詞 那本篇我們來點乾貨 —— 如何寫出好的提示詞。 之所以要學習如何寫提示詞，是因為絕大部分人在寫提示詞時，都是一種 “隨緣” 的狀態——有的地方寫得詳細，有的地方卻被遺漏了，這就

aigc , 人工智能 , nano-banana-pro , 前端 , Javascript

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u_16213401 頭像

mob64ca12e91aad - 免費aigc工具

在當前的數字化時代，免費 AIGC（人工智能生成內容）工具成為了越來越多開發者和企業的選擇。利用 AIGC 工具，用户可以快速生成文本、圖像等多媒體內容，這在提高工作效率和降低成本方面展現了不可小覷的優勢。接下來，我將詳細記錄我在使用和部署免費 AIGC 工具過程中的各個環節，包括環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、擴展部署及遷移指南。 環境預檢 在開始部署之前，我們需要進行

bash , aigc , ci , Python

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u_16099270 頭像

字節小舞神 - 算法- AI冬奧 | 未來已來？走進元宇宙入口-虛擬數字人 - IDP技術乾貨

洞察 | AI元人文構想：為數字文明安裝“意義免疫系統” 我們正站在文明演進的臨界點。人工智能從被動工具轉變為參與價值判斷的“行動主體”，而傳統治理範式仍試圖用靜態規則束縛動態智能，導致“黑箱決策”“倫理滯後”與“創新僵局”的三重困境。AI元人文構想的深刻性在於，它並非又一套技術倫理教條，而是一場文明治理哲學的範式革命——其核心命題是從“控制智能”轉向“培育智能”，為人機共

資源分配 , 文心一言 , aigc , 人工智能 , 原語

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u_16175522 頭像

mob649e8169ec5f - ollama 2b 7b

在這篇博文中，我將詳細記錄“ollama 2b 7b”問題的解決過程，通過各個模塊對比、遷移、兼容性、實戰案例、排錯和性能優化等方面的解析，幫助大家更好地理解和應對這一問題。 “ollama 2b 7b”是在處理深度學習模型方面的一個重要議題，尤其是在資源管理和模型優化的過程中，版本的更新與遷移顯得至關重要。 版本對比 在處理“ollama 2b 7b”問題時，我首先進行了版

適配層 , 新版本 , aigc , 深度學習

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u_16213396 頭像

mob64ca12e7f20c - onnx LLaMA

onnx LLaMA 是一種基於 LLaMA 模型的開源機器學習框架，旨在提高深度學習模型的運行效率並提供更好的可移植性。隨着模型和框架的快速迭代，用户在使用 onnx LLaMA 的過程中可能會遇到一系列的問題與挑戰。本博文將詳細介紹如何應對這些挑戰，包括版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南和生態擴展，以幫助你更順利地使用 onnx LLaMA。 版本對比與兼容性分析

新版本 , 依賴庫 , aigc , 高級技巧

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u_17513850 頭像

Tezign特贊 - 如何選對 KOS 矩陣管理工具？實戰派視角下的選型邏輯與落地方案

在私域流量競爭白熱化的當下，KOS（Key Opinion Sales）矩陣已成為品牌連接用户、實現 “種草 - 轉化” 閉環的核心抓手。但多數品牌在規模化推進 KOS 運營時，都會陷入 “賬號越多、問題越多” 的困境：總部管控力不足、內容質量飄忽、多平台運營低效、合規風險暗藏。這些問題的核心，在於缺少一套適配品牌需求的 KOS 矩陣管理工具 —— 它不是簡單的 “發佈輔助工具”

AI寫作 , 內容管理 , aigc , 矩陣管理 , KOS運營

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Tezign特贊 - 內容運營解決方案供應商怎麼選？從需求匹配到價值落地全解析

在內容成為品牌核心競爭力的當下，單純依靠內部團隊搭建內容運營體系，已難以應對多平台分發、規模化生產、精準化轉化的複雜需求。專業的內容運營解決方案供應商，能通過成熟的技術工具、豐富的行業經驗與完整的服務體系，幫助企業少走彎路，實現內容運營的降本提效與價值最大化。本文以拆解企業選擇供應商的核心邏輯、評估標準與實戰參考，為企業決策提供清晰指引。 一、為什麼企業需要內容運營解決方案

AI寫作 , aigc , 內容運營 , 解決方案

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u_16213450 頭像

mob64ca12f4d1ad - GitHub Copilot的idea快捷鍵

GitHub Copilot的idea快捷鍵問題是許多開發者在使用過程中會遇到的一個障礙。這篇文章將深入探討如何解決這一問題。我們會從版本對比入手，接着提供遷移指南，再進行兼容性處理，最後通過實戰案例來驗證解決方案的有效性，同時也會關注性能優化與生態擴展的相關內容。 版本對比與兼容性分析 在GitHub Copilot的不同版本中，快捷鍵的一些變化可能影響用户的使用體驗。通過下面

性能優化 , 新版本 , aigc , 開發者

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u_16175479 頭像

mob649e815f494b - stable diffusion python 源更新

在使用Stable Diffusion的過程中，更新Python源的問題時常出現，可能導致依賴問題和運行故障。為了能夠有效地備份、恢復、應對災難場景、實現工具鏈集成、驗證與預防問題，我將以下內容進行總結歸納。 首先，在備份策略方面，我們需要通過思維導圖來展示數據備份的內容，以及我們所使用的存儲架構。同時，為了體現出存儲介質的優缺點，我們也可以使用表格進行比較。 mindmap

User , 數據 , aigc , ci

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u_16213317 頭像

mob64ca12d4a164 - ollama 啓動API時一直未報錯也沒有啓動

在使用 Ollama 啓動 API 時，常常可能會遇見一個棘手的問題：API 一直未報錯也沒有啓動。這種情況讓開發者感到困惑，既沒有提示，也沒有啓動的跡象。在這篇博文中，我將詳細記錄解決這一問題的過程，包括背景定位、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試、以及預防優化。 問題背景 在某次項目中，我們開始嘗試使用 Ollama 的 API 來構建一個機器學習應用。此 API 被宣傳

API , 響應時間 , aigc , 解決方案

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mob64ca12e4594b - ollama接口增加prompt postman

在進行“ollama接口增加prompt postman”集成時，我們會詳細記錄整個過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化及生態擴展等內容。本文將介紹如何將Ollama接口與Postman結合使用，從而擴展其功能。 環境準備 在開始之前，需要確保我們有一個兼容的技術棧，以下是所需要的主要工具和技術： Ollama：用於自然語言處理的模型接口。

express , postman , server , aigc

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mob649e81597922 - ragflow ollama是否要docker部署

在許多 IT 項目中，使用 Docker 部署應用程序以提升環境一致性和可移植性已經成為一種流行的做法。對於具體的項目“ragflow ollama是否要docker部署”這個問題，我們將詳細記錄整個解決過程。下面，按照邏輯結構展開，不同部分也會含有所需的圖表和代碼塊。 環境準備 在部署之前，我們需要確保具備合適的軟硬件環境。 軟硬件要求： 操作系統：Linux,

硬件資源 , aigc , Docker

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mob64ca12f8da8d - ollama python代碼調用

ollama python代碼調用涉及將Python代碼與Ollama模型進行集成，提供了一種方便的方式來調用和使用機器學習模型。在此，我將詳細闡述如何有效地配置和優化這一過程。 環境準備 在開始集成之前，我們需要確保開發環境中的技術棧與Ollama的版本兼容。以下是一個版本兼容性矩陣： 技術棧 最低兼容版本 推薦版本

aigc , Json , Python

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mob649e8158a948 - pip無法安裝llama_cpp_python

在嘗試使用 pip 安裝 llama_cpp_python 時，有些用户會遇到各種問題，比如環境依賴、版本不兼容等。本文將會一步步引導你解決這些問題，並進行環境準備、配置詳解、驗證測試、優化技巧和擴展應用的介紹。 環境準備 在開始之前，我們需要確保系統準備就緒，首先安裝與 llama_cpp_python 兼容的前置依賴。 前置依賴安裝 pip install numpy

aigc , ci , CUDA , Python

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u_16213325 頭像

mob64ca12d68df5 - mac ollama anythingllm

mac ollama anythingllm 是一個新興的集成環境，為開發者提供了更高效的開發工具。本文旨在記錄在遷移至該環境過程中遇到的一些困難與解決方案，通過版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南和生態擴展等方面進行詳細介紹。 版本對比 在我們深入遷移之前，首先需要了解 mac ollama anythingllm 的版本演變史以及各版本間的特性差異。 tim

新特性 , 新版本 , API , aigc

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u_16213451 頭像

mob64ca12f51824 - python 釋放Ollama佔用的顯存

在使用 Python 進行機器學習或深度學習任務時，有時會遇到 Ollama 這種工具佔用大量顯存的問題。為了有效釋放它所佔用的顯存，我將這篇博文詳細記錄了過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和排錯指南。 環境準備 在釋放 Ollama 佔用的顯存之前，需要確保軟件和硬件環境配置正確。 軟硬件要求 組件 要求

初始化 , 加載 , aigc , Python

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